4 catégories d'IA impactant le marketing : l'analyse prédictive

Dans cette série en quatre parties, nous explorons quatre catégories d'intelligence artificielle (IA), comment elles peuvent avoir un impact significatif sur les spécialistes du marketing et leurs clients et ce qu'il faut potentiellement éviter. La première partie (IA générative) est ici.

Dans ce deuxième article, nous examinerons l'analyse prédictive - des outils utilisant des données telles que le comportement des utilisateurs (base agrégée et par client) et d'autres facteurs pour fournir aux spécialistes du marketing des prédictions du comportement futur et d'autres tendances.

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive s'appuie sur la richesse des données dont disposent les entreprises sur le comportement et les actions de leurs clients et sur d'autres tendances et informations qui pourraient être à leur disposition. Par conséquent, c'est l'IA qui fait des prédictions sur les résultats futurs en utilisant des données historiques combinées à la modélisation statistique, à l'apprentissage automatique et à d'autres formes d'outils analytiques.

Alors que les outils d'IA génératifs comme ChatGPT font l'objet de la plupart des articles de presse ces jours-ci, jusqu'à 95 % des entreprises intègrent actuellement un certain type d'analyse prédictive dans leur marketing.

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Les clients ont expérimenté les effets de ce type de modélisation pendant des années dans et hors du marketing. Toute personne demandant une carte de crédit ou un prêt, par exemple, a fait analyser et évaluer ses antécédents de crédit en fonction du risque et du montant de crédit dont l'entreprise les a jugés dignes.

L'analyse prédictive pour le marketing fonctionne à peu près de la même manière et a une variété d'applications, notamment :

• Segmenter les clients grâce à l'apprentissage automatique en utilisant des relations complexes ou cachées.
• Prioriser les prospects pour déterminer les clients potentiels les plus prometteurs.
• Calcul du taux de désabonnement ou des clients à risque.
• Déterminer la propension d'un client actuel ou potentiel à.
• Calculer les dépenses publicitaires optimales pour obtenir le résultat souhaité.

De même, l'analyse prédictive peut déterminer quels clients sont susceptibles de se désabonner ou de chercher ailleurs. Ces informations peuvent être utilisées pour inciter cette personne à rester si elle est déjà cliente. S'ils ne sont pas déjà clients, les mêmes informations peuvent déterminer s'ils valent ou non un investissement important en dollars publicitaires à convertir.

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L'analyse prédictive est un outil puissant utilisé par les spécialistes du marketing avisés pour prendre de meilleures décisions, cibler les meilleurs clients potentiels et être plus efficaces dans la façon dont ils utilisent l'argent du marketing et de la publicité.

Pourquoi il vaut la peine d'y prêter attention maintenant  

Il existe plusieurs raisons d'accorder une attention particulière à l'analyse prédictive lorsque vous envisagez d'adopter davantage l'IA dans votre approche marketing. Explorons quelques-uns d'entre eux.

Trouver de nouvelles opportunités

L'analyse prédictive est efficace pour identifier les tendances des clients sur la base de grandes quantités de données ou d'ensembles de données particulièrement complexes. Il peut les utiliser pour extrapoler et prédire ce que les ensembles de clients sont susceptibles de faire. Cela peut inclure :

• Trouver de nouveaux segments d'audience intéressants.
• Déterminer quand un client est le plus susceptible d'acheter.
• Découvrir d'autres opportunités qui peuvent se traduire par un retour tangible.

Être plus efficace avec vos ressources

De plus, l'analyse prédictive peut aider les spécialistes du marketing à prioriser où ils doivent concentrer leurs efforts - et leurs dollars. Un exemple : optimiser les dépenses publicitaires en examinant le timing, le placement, la segmentation de l'audience, etc.

Prévention des résultats indésirables  

En plus de trouver de nouvelles opportunités et d'être plus efficaces dans vos efforts de marketing, l'analyse prédictive peut vous aider à éviter les moments ou interactions négatifs clés. En utilisant ces méthodes d'IA, vous pouvez prendre des mesures pour réduire le taux de désabonnement ou sauver les relations clients à risque et prendre des mesures pour éviter ces résultats.

Associer l'analyse prédictive à l'IA générative

Même si différents types d'intelligence artificielle sont à la disposition des spécialistes du marketing, personne ne dit que vous ne pouvez pas combiner plusieurs approches en une seule stratégie. Par exemple, associer l'analyse prédictive à l'IA générative peut identifier des opportunités marketing opportunes et créer du contenu pour répondre au moment.

Si un nouveau segment d'audience identifié par vos outils prédictifs nécessite une nouvelle approche de campagne, vous pouvez utiliser des outils d'IA générative pour personnaliser le contenu de ce segment. Cela permet d'économiser du temps et de l'argent et de capitaliser sur une opportunité rapidement et facilement.

Bénéficiant d'un apprentissage continu

Et, bien sûr, les prédictions s'amélioreront à mesure qu'elles s'appuieront sur davantage de sources de données et apprendront au fil du temps. Après tout, c'est le but de l'apprentissage automatique - qu'il apprend continuellement et s'améliore avec le temps !

À quoi faire attention

Alors que l'analyse prédictive est un domaine passionnant de l'IA, les humains sont toujours nécessaires dans un rôle stratégique. Les gens doivent être les conservateurs et les interprètes des prédictions de l'IA. L'intelligence artificielle ne peut que fournir des informations. Il faut que les gens décident quand, où, comment et si l'utiliser. Veillez donc à pouvoir justifier les raisons pour lesquelles les décisions sont prises.

Faites également attention à la façon dont les préjugés peuvent s'infiltrer dans votre système. Le biais peut commencer subtilement et devenir plus problématique au fil du temps, il est donc essentiel de pouvoir voir comment les prédictions sont faites.

Conclusion

Comme vous pouvez le voir, l'analyse prédictive est un domaine de l'IA qui existe depuis assez longtemps pour mûrir dans plusieurs domaines. Bien qu'il ne devrait pas se substituer à la surveillance stratégique par les humains, il existe déjà suffisamment d'applications utilisées que nous pouvons appeler ces types sûrs à utiliser dans un sens relativement large.

C'est également un domaine susceptible d'introduire des biais, alors assurez-vous de trouver des moyens de permettre la transparence dans la façon dont les modèles d'IA font des prédictions et des décisions.

Dans le prochain article de cette série, nous examinerons un autre domaine où l'intelligence artificielle a un impact sur le travail des spécialistes du marketing et les clients qu'ils atteignent : les parcours client personnalisés et la meilleure action suivante.