L’I.A. fait émerger des niveaux plus élevés de connaissances et d’informations, donnant aux marketeurs les moyens de prendre de meilleures décisions, mieux éclairées, avec une plus grande visibilité et davantage de contrôle.
Cette année, les marketeurs américains dépenseront probablement près de 130 milliards de dollars dans la publicité digitale, ce qui représente plus de la moitié de toutes les dépenses publicitaires au niveau national. Au niveau mondial, le marché de la publicité numérique augmentera de 17,6% pour atteindre 333,2 milliards de dollars.
À l’aide des données et d’une technologie de l’information de plus en plus sophistiquée, les marketeurs vont pouvoir, et ce plus rapidement que jamais, affiner les publics cibles, prédire plus précisément les étapes suivantes des clients, et proposer des expériences publicitaires plus personnelles, opportunes et extrêmement pertinentes à des ensembles de clients actuels et potentiels de plus en plus organisés.
C’est exact. Après plusieurs années de difficultés liées à la fraude en ligne, aux consommateurs désintéressés et/ou trop exigeants, aux éléments de mesure standardisés qui ne tiennent plus compte des objectifs de l’entreprise, et à une pléthore d’autres défis numériques liés à l’expérience client, les marketeurs retrouvent leur feu sacré, grâce en grande partie à des ensembles de données plus fournis et à l’application innovante de l’intelligence artificielle (I.A.).
Et ce feu sacré revient à point nommé. En effet, Accenture a découvert que plus de 60% des clients ont cessé d’acheter auprès d’au moins une société en 2017 du fait d’une mauvaise expérience client. De plus, le mécontentement des clients à l’égard des pratiques marketing et commerciales aaugmenté en moyenne de 2,8% dans chaque catégorie. D’après une enquête mondiale d’Accenture menée auprès de 25 000 clients dans 33 pays, le non-respect des promesses, le fait d’être « difficile » dans la collaboration, et une mauvaise utilisation des informations personnelles sont les trois principales sources de mécontentement des clients.
« Vous ne pouvez pas prendre de décisions marketing en vous basant sur votre instinct. Ce qu’il faut faire, c’est collecter, analyser, et exploiter des données pour développer des hypothèses éclairées que vous testez ensuite sur le marché, » déclare Carola Jain, directrice marketing chez Spartan Race Inc. à New York.
Au cœur même de ces efforts grands consommateurs de données (en particulier dans la vente au détail) se trouvent l’I.A. et le machine learning (M.L.) qui, en termes simples, permettent aux ordinateurs d’apprendre et de progresser automatiquement grâce à l’expérience. En recourant à l’I.A., les marketeurs numériques s’emparent (et résolvent) certains des plus gros casse-têtes auxquels ils ont été confrontés au cours des dernières années.
