IA pour vos analyses marketing : 5 façons innovantes d'exploiter l'IA pour obtenir des informations plus approfondies sur les données

Le buzz autour de l'IA dans l'analyse marketing et le marketing en général pourrait donner l'impression que tout le monde surfe sur la vague de la haute technologie, affinant ses stratégies au nième degré. Pourtant, la réalité est que de nombreux spécialistes du marketing cherchent encore à intégrer l’IA dans leurs opérations quotidiennes. L'IA dans l'analyse marketing va au-delà des tâches superficielles d'analyse des données marketing ou d'optimisation du contenu. Là où il fait vraiment sa différence, c'est dans sa capacité à passer au crible de grandes quantités de données et à fournir des informations solides et exploitables.

Cet article explore cinq applications puissantes de l'IA dans l'analyse marketing qui révolutionnent la façon dont nous collectons, interprétons et agissons sur les données marketing pour éclairer la prise de décision et générer un retour sur investissement.

1. Améliorer la segmentation client grâce à l'apprentissage automatique

L'application de l'IA, en particulier de l'apprentissage automatique (ML), à la segmentation des clients permet de transformer de grandes quantités de données en groupes précis et exploitables.

L'IA peut identifier des segments en fonction de comportements prédits, tels que la probabilité d'achats répétés ou la susceptibilité au désabonnement. En s'intégrant aux outils de gestion de campagne, l'IA permet aux spécialistes du marketing de cibler rapidement ces segments avec un contenu personnalisé, optimisant ainsi les dépenses marketing en se concentrant sur les clients à forte valeur ajoutée ou à risque.

Autres exemples de segmentation client basée sur l'IA :

• Segmentation psychographique : l'IA peut approfondir les aspects psychographiques des données client, en catégorisant les consommateurs selon leurs traits de personnalité, leurs valeurs, leurs intérêts et leur mode de vie, ce qui peut être extrêmement utile pour élaborer des messages et des offres résonnants.
• Segmentation déclenchée par des événements : les systèmes d'IA peuvent segmenter les clients en fonction de leurs réactions à certains événements, tels que les lancements de produits ou les ventes importantes. Cela aide à comprendre comment différents segments de clientèle s'engagent dans des activités de marque spécifiques.
• Segmentation des ventes croisées et des ventes incitatives : l'IA peut identifier les clients susceptibles d'être intéressés par des produits ou des mises à niveau supplémentaires, aidant ainsi les spécialistes du marketing à adapter les campagnes de ventes croisées et incitatives aux segments réceptifs.

De plus, la segmentation basée sur l'IA permet des ajustements en temps réel. À mesure que les clients interagissent avec votre marque, le système d'IA met à jour les segments pour refléter les nouvelles données, rendant ainsi votre stratégie marketing agile. Il peut déclencher des campagnes ciblées de fidélisation client dès qu’un changement de comportement est détecté.

Au fil du temps, l’apprentissage automatique peut affiner davantage ces segments en apprenant continuellement des résultats des campagnes, conduisant ainsi à des expériences client encore plus personnalisées.

Simplifiez ce processus en adoptant Improvado. La plateforme se connecte à toutes vos sources marketing et commerciales pour extraire les données et les centraliser dans votre stockage. Une fois toutes les données collectées, Improvado nettoie les données et prépare une analyse plus approfondie, que ce soit via BI ou IA.

2. Obtenir des informations en demandant simplement à AI Assistant

Grâce à l'IA analytique avancée, les équipes marketing peuvent désormais interroger directement leurs données en utilisant un langage naturel et recevoir des informations en temps réel. Cette approche d'analyse conversationnelle fournit des réponses rapides à des questions complexes sur les tendances du marché, le comportement des clients et les performances des campagnes, sans nécessiter une expertise technique approfondie. De plus, cet accès immédiat aux informations signifie que vous pouvez tester des hypothèses en temps réel, en ajustant les campagnes à la volée pour optimiser les performances.

Discutez avec vos données marketing à l'aide de l'assistant Improvado AI. Il s'agit d'un copilote analytique connecté à votre ensemble de données qui répond à toutes vos questions sur les performances marketing et vous donne des conseils personnalisés.

Par exemple, en demandant à un assistant IA : « Quel groupe démographique a présenté le taux d'engagement le plus élevé lors de notre dernière campagne ? » Les spécialistes du marketing peuvent rapidement faire évoluer leurs stratégies pour capitaliser sur ces informations, en adaptant les futures campagnes pour un impact maximal.

AI Assistant est alimenté par un modèle de langage étendu (LLM) personnalisé et une technologie texte vers SQL. Vous pouvez poser toutes vos questions dans un anglais simple dans une interface utilisateur de type chat, et AI Assistant les traduira en SQL et interrogera vos données pour fournir des informations instantanées.

Que vous posiez des questions sur les dépenses publicitaires, les performances de la campagne ou le rythme budgétaire, AI Assistant exploite votre stockage et fournit des réponses claires et concises. Une fois que vous avez une réponse, vous pouvez continuer à discuter avec l'Assistant de vos découvertes et de la manière de les appliquer à votre stratégie.

3. Utilisation du traitement du langage naturel pour l'analyse des sentiments

Les spécialistes du marketing sont souvent confrontés au défi de déchiffrer les opinions des clients sur les lancements de nouveaux produits ou les campagnes de marque. Même si les méthodes d’enquête traditionnelles fournissent des informations directes, elles peuvent prendre du temps, ne pas capturer les sentiments spontanés exprimés sur les plateformes numériques et fournir souvent des réponses socialement acceptées.

En revanche, les plateformes d'analyse des sentiments sociaux optimisées par le traitement du langage naturel (NLP) peuvent rapidement parcourir de grands volumes de texte pour identifier les sentiments à grande échelle. Il est capable de traiter les données des réseaux sociaux, des avis clients et des forums de discussion pour discerner l'humeur générale et les tendances d'opinion.

Cependant, la PNL n’est pas une solution fourre-tout. Il peut mal interpréter des expressions humaines complexes, comme l’ironie ou l’argot. Cela peut donner lieu à des interprétations inexactes. De plus, certains outils peuvent ne pas tenir compte des différences culturelles d’expression, ce qui conduit à des évaluations erronées du sentiment sur les marchés mondiaux.

Les spécialistes du marketing se tournent désormais vers ChatGPT, avec son interface de chat standard, ses plugins d'analyse des sentiments et son API, pour une analyse améliorée des sentiments. Puisqu'il a été formé sur un vaste corpus de données textuelles, il devrait résoudre certains des problèmes des outils de surveillance plus traditionnels :

• ChatGPT peut prendre en compte le contexte plus large dans lequel une déclaration est faite, conduisant potentiellement à une interprétation plus précise des sentiments.
• ChatGPT peut être affiné et personnalisé pour des secteurs ou des sujets spécifiques, ce qui peut améliorer la précision de l'analyse des sentiments pour des marchés de niche ou des types de produits particuliers.
• Contrairement aux outils autonomes, ChatGPT peut être intégré dans un écosystème d'IA plus large, combinant l'analyse des sentiments avec d'autres sources de données pour une compréhension plus globale des opinions des clients.

Bien qu'il existe déjà un plugin adapté à l'analyse des sentiments, vous pouvez commencer par utiliser le plugin standard d'analyse de données avancée (ancien Code Interpreter).

Par exemple, vous pouvez utiliser l'invite suivante :

J'ai un fichier CSV contenant plusieurs entrées de texte pour l'analyse des sentiments. Je dois classer le sentiment de chaque entrée, identifier les phrases clés qui indiquent le sentiment et, si possible, déduire les raisons d'un sentiment particulier exprimé. Voici les informations spécifiques dont j'ai besoin pour chaque entrée :

1. Classification des sentiments : positif, négatif ou neutre.
2. Phrases ou mots clés qui signifient le sentiment.
3. Toutes les raisons mentionnées qui auraient pu influencer le sentiment.

Le fichier CSV a la structure suivante : {expliquer sa structure en colonnes}.

4. Analyse d'images et de vidéos IA pour la surveillance de la marque

La surveillance visuelle de la marque, le processus de suivi et d'analyse de l'utilisation et du contexte des actifs visuels d'une marque sur diverses plateformes numériques, est devenue un élément essentiel du maintien de l'intégrité de la marque. Avec le volume de contenu partagé chaque minute et le nombre de plateformes sur lesquelles une marque apparaît, cette tâche dépasse désormais les capacités des seules équipes humaines. Les outils d’analyse marketing IA automatisent la détection et l’analyse des éléments de marque dans le contenu visuel.

Une façon de le faire consiste à utiliser l’API OpenAI Vision. L'API Vision est un système d'IA avancé qui peut analyser des images et des vidéos pour reconnaître des logos, des produits, des activités et d'autres éléments visuels.

Guide étape par étape pour utiliser l'API Vision pour la surveillance de la marque :

1. Intégration : commencez par intégrer l'API Vision à votre système de gestion des ressources numériques existant. Ce processus implique généralement un travail de développement pour garantir un flux transparent de données entre l'API et les référentiels de contenu de votre marque.
2. Paramètres de définition : définissez ce que l'API doit rechercher dans les images et les vidéos. Les paramètres peuvent inclure vos logos, placements de produits, couleurs de marque et tout autre élément visuel pertinent pour votre identité de marque.
3. Analyse automatisée : à mesure que le contenu de votre marque se propage sur différents canaux, l'API Vision fonctionne en temps réel pour analyser les éléments visuels. Il détecte et catalogue la présence de votre marque sur le contenu généré par les utilisateurs, les réseaux sociaux et les plateformes de publicité en ligne.
4. Informations exploitables : recevez des alertes et des rapports sur où et comment votre marque est représentée visuellement. L'API peut détecter toute utilisation non autorisée de votre logo, surveiller la cohérence de l'image de votre marque et évaluer l'efficacité de vos placements de produits.
5. Conformité de la marque : utilisez les informations pour vous assurer que toutes les représentations visuelles de votre marque sont conformes à vos directives. Identifiez rapidement les cas où la marque est utilisée de manière inappropriée et prenez des mesures pour remédier au problème.
6. Surveillance des concurrents : vous pouvez étendez les capacités de l'API pour garder un œil sur vos concurrents. Suivez leur présence visuelle et comparez-la avec la visibilité de votre marque pour identifier les informations et opportunités concurrentielles.
7. Analyse des tendances : l'analyse de l'API Vision peut mettre en évidence les tendances émergentes dans la manière dont le contenu visuel engage votre public. Ces informations peuvent vous aider à optimiser les campagnes marketing et à garantir que vos créations trouvent un écho auprès du public cible.

5. IA pour l'optimisation de la recherche vocale

Le paysage de la recherche a considérablement changé. Aux États-Unis, 50 % des consommateurs se tournent quotidiennement vers les assistants vocaux pour leurs requêtes. 34 % utilisent la recherche vocale chaque semaine et 16 % chaque mois.

L’importance d’optimiser le contenu pour la recherche vocale devient vitale. Ce changement signifie aller au-delà des mots-clés traditionnels vers une approche plus conversationnelle qui s'aligne sur les modèles de discours naturels.

L’intelligence artificielle met en avant cette approche. Il permet d'analyser de grands volumes de données de recherche vocale pour détecter des modèles dans la façon dont les gens formulent leurs requêtes. Ces informations sont cruciales pour façonner un contenu qui s'intègre parfaitement dans le récit de la recherche vocale, garantissant ainsi la visibilité de votre marque dans un monde axé sur la voix.

Voici quelques applications d'IA pour l'optimisation et l'analyse de la recherche vocale :

• Analyse de la recherche vocale : les algorithmes d'IA peuvent analyser le ton, la formulation et la sémantique des requêtes vocales pour découvrir ce que les utilisateurs demandent réellement. Les spécialistes du marketing peuvent utiliser ces informations pour élaborer des stratégies de référencement qui correspondent au style naturel et informel des recherches parlées.
• Comprendre les recherches vocales avec le NLP : le traitement du langage naturel (NLP) donne à l'IA la possibilité d'interpréter l'intention et les nuances des requêtes vocales. Ceci est crucial pour créer du contenu qui s’adresse directement à l’utilisateur, en utilisant le même langage conversationnel qu’il utilise dans sa vie quotidienne.
• Contenu qui dialogue : la parole est naturellement engageante, et l’IA peut aider à créer un contenu qui capture cette qualité conversationnelle. En utilisant des algorithmes spécialisés dans la génération de texte de type humain, les outils d’IA permettent aux spécialistes du marketing de produire du contenu qui ressemble à l’un des côtés d’un dialogue. Ce type de contenu est naturellement adapté à la recherche vocale et peut améliorer considérablement la visibilité d'une marque dans les résultats de recherche vocale.
• Optimisation de la recherche sémantique : l'IA aide à comprendre la recherche sémantique, où le contexte et la relation entre les mots sont analysés pour fournir des résultats de recherche plus précis. En optimisant le contenu pour la recherche sémantique, les spécialistes du marketing améliorent les chances que leur contenu corresponde à l'intention de l'utilisateur.
• Tests et optimisation automatisés : l'IA peut automatiser les tests A/B pour les stratégies de référencement afin de déterminer ce qui fonctionne le mieux pour la recherche vocale. Cela comprend le test de divers aspects du contenu, de la densité des mots clés à la structure et au format, pour améliorer sa découvrabilité via la recherche vocale.
• Classification des intentions de recherche avec l'IA : les outils d'analyse de l'IA peuvent être entraînés pour classer plus efficacement l'intention derrière les recherches vocales, en distinguant les intentions informationnelles, de navigation, transactionnelles et locales. Cette classification aide à créer un contenu plus ciblé.

Avantages de l'IA dans l'analyse marketing

Pourquoi les entreprises devraient-elles s'embêter à intégrer l'IA dans leurs analyses marketing ? L'intégration de l'IA dans l'analyse marketing rationalise non seulement les opérations, mais révèle également des opportunités auparavant cachées dans de grandes quantités de données.

• Des informations plus rapides : les systèmes d’IA peuvent analyser de grandes quantités de données en une fraction du temps qu’il faudrait aux humains. Cette analyse rapide signifie que les entreprises peuvent obtenir des informations cruciales presque instantanément.
• Des choix éclairés : l’IA garantit que les stratégies marketing s’appuient sur des données solides, réduisant ainsi le recours aux conjectures et à l’intuition. Le résultat est des campagnes marketing plus efficaces et ciblées.
• Personnalisation : l’IA a la capacité de comprendre les préférences individuelles des clients. Cela permet la création d'annonces et de promotions spécifiquement adaptées aux goûts individuels, conduisant à une satisfaction accrue des clients.
• Rentabilité : l’automatisation de l’analyse des données avec l’IA peut entraîner des économies significatives. Les entreprises peuvent rationaliser leurs équipes dédiées à l'analyse des données et éviter des dépenses inutiles dans des stratégies marketing inefficaces.
• Répondre aux besoins des clients : en comprenant et en prévoyant ce que recherchent les clients, les entreprises peuvent améliorer leurs offres, conduisant ainsi à une expérience client plus satisfaisante.
• Prédire les tendances futures : l’IA utilise des données historiques pour faire des prédictions sur les tendances futures du marché. Cette prospective permet aux entreprises d’être proactives et de se préparer aux changements à venir sur le marché.
• Opérations rationalisées : Opérations rationalisées : l'IA automatise les tâches routinières et répétitives, économisant ainsi des heures de travail. Cela accélère non seulement les processus, mais permet également aux employés humains de se concentrer sur des tâches plus stratégiques.
• Erreurs minimisées : les systèmes d'IA, en tant que machines, sont moins sujets aux erreurs qui peuvent survenir lors de l'analyse humaine, en particulier lorsqu'il s'agit de vastes ensembles de données.

L’IA promet un avenir où les informations basées sur les données règneront en maître, guidant les entreprises vers des décisions plus stratégiques et éclairées. Même si des défis existent, avec la bonne approche et les bonnes pratiques, la révolution de l’IA dans l’analyse marketing peut conduire à une croissance et à un succès sans précédent.