By: Pierre BRUN On: février 19, 2018 In: Intelligence Artificielle, VERTONE Comments: 0

Comme abordé dans l’article « 9 insights et 2 conseils pour réussir à capter les jeunes générations (Millennials, GenZ et prochaine « next gen ») », les marques cherchent continuellement à comprendre en profondeur les comportements de leurs clients et prospects. Leur objectif est clair : identifier précisément leurs besoins et ainsi être en capacité de mieux les adresser. Notre visite au CES 2018 nous a permis d’apprécier dans quelle mesure la place des nouvelles technologies (5G, data, IA…) deviendra de plus en plus clé dans le marketing et l’advertising de demain.

Selon Brian Krzanich, CEO d’Intel, la prochaine révolution technologique à laquelle l’humanité va faire face (et qui est déjà en cours) est la DATA. C’est ce qu’il appelle « un point d’inflexion technologique qui va changer la société », tout comme les moteurs à combustion dans les années 1870 ou les semi-conducteurs et circuits intégrés lors des 50 dernières années.

La collecte de la Data et son exploitation sont des leviers qui permettent déjà aujourd’hui d’obtenir des informations sur les comportements d’achat. Cependant comment aller plus loin ?

La Data ne sert uniquement à proposer une promotion à un client en fonction de son historique d’achat, ni à contacter un client ou prospect sur le bon canal. Cela n’est plus suffisant pour se différencier. Et encore moins pour engager le client dans la durée. La Data doit permettre à une marque de créer la surprise, de générer de l’empathie, des émotions.

En effet, à partir du moment où une marque sait ce qu’un consommateur aime et qu’elle connait ses intérêts, et son style de vie, elle est en capacité de lui « raconter des histoires » avec du contenu pertinent. En revanche, comme le souligne Steve Nash, CEO de Control Media, « cela ne peut (et ne doit) pas se faire trop rapidement car il est nécessaire de bien cerner le profil du consommateur avant de commencer à lui diffuser des contenus ». Pourquoi ? Car si la marque se trompe, elle perdra toute crédibilité. Le consommateur « zappera » et ne lui laissera pas une deuxième chance (encore moins s’il s’agit d’un Millennial ou GenZ).

Pour ce faire, les responsables marketing des marques font face à 2 principaux enjeux.

Enjeu N°1 : Collecter de la DATA comportementale (au-delà du transactionnel)

Pour que les algorithmes de Machine Learning deviennent plus performants, ils ont besoin de pouvoir analyser l’ensemble des données comportementales des clients. Par exemple, les contenus (vidéos, images, conversations) partagés par les consommateurs entre eux et avec les marques sont une source d’information précieuse. C’est avec cette connaissance que les marques pourront proposer des contenus plus appropriés, au bon moment. Des contenus qui prennent en considération le contexte du consommateur et permettent ainsi de générer de l’émotion, de l’empathie, de la surprise.

Les marques devront donc notamment connaitre ce que le client follow, partage et consulte :

  • sur leurs propres plateformes
  • sur les plateformes sociales externes : Twitter, Facebook, Instagram, Snapchat, etc.
  • sur les plateformes vidéos : youtube, dailymotion, etc.

… quel que soit le device (smartphone, tablette, TV-connectée…).

 

Enjeu N°2 : Exploiter la DATA de manière innovante

Même si ces algorithmes d’IA deviennent de plus un plus « intelligents », les différents chatbots existants à ce jour sont encore très limités. Ils ne permettent pas de générer de véritables discussions. Pour les experts présents au salon, l’avenir du marketing et de l’advertising passe par l’intelligence artificielle. Plus précisément, dans sa capacité à proposer des conversations contextualisées au plus proche du réel, notamment lors d’achats en ligne. Mais pourquoi pas également en magasin via des robots ou autres objets « intelligents ».

Alors à quoi pourrait ressembler le marketing conversationnel de demain ?

  • Tout d’abord, il faut savoir que la personnalisation possible grâce aux Machine Learning ne s’arrêtera pas à la précision de la réponse. Par exemple, l’IA sera capable d’adopter un ton particulier pour s’adresser au consommateur. Voire même adopter des tons différents selon que l’IA (re)connaisse le consommateur ou non. Selon le niveau de relation qu’elle aura créée avec lui au fil des discussions…. Ce type de personnalisation pourra être « stocké » et repris par ailleurs au sein des messages de campagne media et CRM.
  • Au-delà du ton, la publicité, et notamment la recommandation de produits ou de services, sera de plus en plus présente lors de ces moments de conversation. Et cela, de manière beaucoup plus personnalisée et « discrète » qu’aujourd’hui. Toute cette masse de data conversationnelle récoltée servira également à optimiser le retargeting ou le CRM client post-discussion. Mais l’enjeu principal réside dans la capacité à améliorer la conversion en temps réel. Pouvoir pousser une publicité personnalisée au client dans un contexte particulier de discussion sans que ce dernier s’en rende compte.

La technologie devient donc encore plus essentielle qu’auparavant. Aussi pour répondre à ces 2 grands enjeux, cela nécessitera :

  • des quantités de données (très) importantes et donc de stockage (Cloud)
  • des vitesses de calculs gigantesques en temps réel (5G)
  • des algorithmes dont la phase d’apprentissage sera très réduite (afin de tendre vers le temps réel)
  • de nouveaux systèmes de mesure fiables qui nécessiteront des baselines permettant d’identifier l’effet positif d’une campagne média basée sur la surprise ou l’émotion

Le marketing et l’advertising se réinventent continuellement grâce à l’innovation technologique, il est donc clé pour les responsables marketing de suivre de près ces évolutions, notamment en matière d’intelligence artificielle. Car une fois mature, cela leur permettra d’être prêt à développer de nouveaux usages. Le succès du déploiement d’une technologie étant fortement dépendant de l’acceptation par les individus d’utiliser cette dernière et donc par l’usage qu’elle procure.

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