Tout comme un vieux moteur qui a dépassé son apogée, certaines stratégies marketing de l'IA échouent à mesure que la technologie avance à toute vitesse. Ce qui semblait autrefois être des solutions de pointe a désormais perdu de son avantage. Jetons un coup d'œil aux tendances en matière d'intelligence artificielle qui ont pris du retard et pourquoi elles ne fournissent plus les résultats dont vous avez besoin.
6 tendances marketing de l'IA dont vous devez vous débarrasser
1. Chatbots de base
Alors: Les premiers chatbots sont apparus à la fin du 20e siècle, avec ELIZA faisant ses débuts en 1966. Ces premiers robots s'appuyaient sur des scripts préprogrammés pour simuler une conversation, automatiser les tâches de base du service client et traiter les demandes de routine. Bien qu’efficaces pour les tâches simples et répétitives, ils n’avaient pas la capacité de s’adapter aux besoins plus complexes des clients.
Maintenant: À mesure que les attentes en matière de personnalisation ont augmenté, les chatbots traditionnels ont échoué. Les consommateurs d'aujourd'hui s'attendent à des assistants basés sur l'IA et alimentés par des technologies avancées telles que le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique. Presque 90% des dirigeants signalent une résolution plus rapide des plaintes et plus de 80 % constatent des améliorations dans la gestion du volume d’appels, tout cela grâce à l’IA.
Les assistants IA modernes, tels que ceux utilisant des modèles tels que GPT, offrent des interactions dynamiques et personnalisées et peuvent gérer des requêtes beaucoup plus complexes. En exploitant les données clients, ces robots avancés fournissent des solutions sur mesure tout en offrant une expérience plus humaine.
2. Surveillance des médias sociaux basée sur l'IA (analyse des sentiments)
Alors: À la fin des années 2010, l’IA était largement utilisée pour l’écoute de base des médias sociaux, principalement axée sur la surveillance du sentiment de marque au moyen de mots-clés et d’une simple analyse de texte. Cela a permis aux marques de comprendre de manière générale ce que les consommateurs pensaient d’elles, mais cela manquait de profondeur et de nuances.
Maintenant: Avec l’avènement de modèles d’IA plus avancés intégrant une compréhension contextuelle plus approfondie et une analyse multimodale (texte, image et vidéo), l’analyse des sentiments est beaucoup plus sophistiquée. Aujourd'hui, les consommateurs attendent des marques non seulement qu’elles capturent les sentiments du texte, mais qu’elles saisissent également les nuances émotionnelles du contenu multimédia. Ces informations plus riches permettent aux marques de renforcer la fidélité de leurs clients en répondant aux changements de sentiment en temps réel et en élaborant un marketing qui résonne à un niveau plus personnel et émotionnel.
3. Analyse prédictive basée sur des données historiques
Alors: Les analyses prédictives basées sur l'IA et basées sur des données historiques, telles que les comportements d'achat passés, ont été largement utilisées pour prédire les futurs modèles d'achat. Cette tendance a façonné des offres et des recommandations personnalisées.
Maintenant: L’analyse prédictive de base ne suffit plus, car les clients attendent des entreprises qu’elles s’adaptent en temps réel. Les systèmes d'IA innovants combinent désormais des analyses prédictives et en temps réel, exploitant des données comportementales en temps réel et l'évolution des tendances plutôt que de simples enregistrements historiques. De cette façon, les spécialistes du marketing peuvent garantir une personnalisation plus précise et une adaptation plus rapide aux besoins des clients.
4. Recommandations de produits prédictives simples
Alors: Les premiers moteurs de recommandation de produits basés sur l’IA et fortement basés sur l’historique des achats et le comportement de navigation étaient considérés comme à la pointe de la technologie. Ces systèmes se concentraient principalement sur les recommandations « fréquemment achetés ensemble » et « les clients qui achetaient ceci achetaient également ».
Maintenant: Les recommandations de base ne suffisent plus. L'IA est allée au-delà des simples suggestions de produits pour fournir des recommandations plus intelligentes et plus contextuelles, telles que prédire les changements de style de vie ou comprendre l'intention sous-jacente derrière les actions d'un client. Les algorithmes tels que le filtrage collaboratif, l'apprentissage profond et l'apprentissage renforcé ne reposent pas uniquement sur le comportement passé ; ils analysent les données en temps réel, l'intention de l'utilisateur et même des facteurs externes tels que la saisonnalité ou les tendances sociales.
En 2023, 56 % des millennials dans le monde se sont tournés vers des outils d'IA générative, contournant les moteurs de recherche traditionnels, pour recevoir des recommandations de produits ou de services non seulement personnalisées mais également intuitives par rapport à leur contexte actuel.
5. Optimisation de la recherche vocale (VSO)
Alors: Avec l’essor des assistants vocaux comme Alexa et Google Home vers 2018-2019, l’optimisation de la recherche vocale est rapidement devenue une tendance marketing majeure basée sur l’IA. Les marques se sont concentrées sur le référencement par recherche vocale pour garantir que leur contenu soit facilement détectable via des requêtes vocales. À l’époque, certains s’attendaient à ce que la recherche vocale transforme la façon dont les clients recherchent des produits, beaucoup choisissant d’utiliser des mots-clés spécifiques au lieu de questions complètes ou d’expressions conversationnelles.
Maintenant: Cependant, l’optimisation de la recherche vocale à elle seule a stagné, car l’adoption de la recherche vocale par les consommateurs n’a pas augmenté aussi rapidement que prévu. Alors que plus d'un tiers (35 %) des adultes américains expriment leur intérêt pour le shopping vocal, mais ils ne l’ont pas encore pleinement adopté. Au lieu de cela, l’attention s’est portée sur des expériences d’IA conversationnelles plus interactives et axées sur les tâches, telles que le commerce vocal (v-commerce) et les applications vocales. Ces plates-formes permettent aux utilisateurs d'effectuer des tâches, comme effectuer des achats ou gérer des services, directement via des commandes vocales.offrant une expérience plus transparente et fonctionnelle au-delà de la simple recherche d'informations à l'aide de mots-clés.
6. IA pour la segmentation des clients basée sur des données démographiques de base
Alors: Les premiers modèles d'IA pour la segmentation des clients s'appuyaient largement sur des facteurs démographiques traditionnels tels que l'âge, l'emplacement et le sexe pour cibler les messages marketing. Les spécialistes du marketing utilisaient souvent ces informations de base pour personnaliser les e-mails, créant ainsi des segments statiques offrant une personnalisation et un engagement limités.
Maintenant: La segmentation basée sur l'IA a considérablement progressé, intégrant des données psychographiques et comportementales plus complexes. Ce changement permet aux segments de clientèle dynamiques de s'adapter en temps réel, rendant les efforts marketing beaucoup plus personnalisés et réactifs.
Dans l'environnement omnicanal actuel, la micro-segmentation basée sur l'IA permet aux marques de transmettre des messages personnalisés sur différents points de contact, au-delà du courrier électronique. Les spécialistes du marketing peuvent fournir du contenu personnalisé via SMS, notifications push, messages intégrés à l'application, publicités sur les réseaux sociaux et même des expériences de site Web personnalisées. En tirant parti hyper-personnalisationles marques veillent à ce que les clients reçoivent une communication pertinente et opportune sur la plateforme avec laquelle ils interagissent le plus.
Du générique au dynamique : tirer parti de l’IA pour réussir un marketing hyper-personnalisé
Comme nous l'avons vu, de nombreuses tendances de l'IA dans le marketing se sont considérablement améliorées, passant de techniques de base à des outils sophistiqués pouvant générer de vrais résultats. Les spécialistes du marketing qui adoptent ces solutions innovantes seront mieux placés pour garder une longueur d'avance sur les changements technologiques et répondre aux attentes des consommateurs. Tirer parti de la puissance de l’IA et de l’apprentissage automatique est crucial pour prospérer à l’ère de l’hyper-personnalisation.
Pour en savoir plus sur la façon d'utiliser l'IA dans votre stratégie marketing, explorez le livre électronique de Comarch, «Comment la personnalisation par l'IA stimule la fidélité des clients.» Dans cette ressource, vous découvrez pourquoi les publicités génériques échouent dans les programmes de fidélité, les défis de la personnalisation sans IA et comment les modèles IA/ML peuvent être utilisés pour la prévision du taux de désabonnement, la prévision de la valeur à vie du client et les recommandations de produits. Découvrez comment tester, apprendre et adapter vos programmes de fidélité basés sur l'IA pour créer des expériences hautement personnalisées qui trouvent un écho auprès de chaque individu.
