L’IA générative est devenue une force motrice dans l’industrie du marketing. Nous avons déjà vu de nombreux cas d’usage, de la création de contenu à l’optimisation de campagnes. Il est également sur le point de révolutionner la manière dont nous obtenons des informations plus approfondies sur nos données marketing.
Dans cet article, nous approfondirons la façon dont l’IA générative remodèle l’analyse marketing et découvrira son potentiel pour prendre des décisions et des informations basées sur les données.
Le meilleur point de départ est d’examiner certains outils intégrés qui existent actuellement – ou existeront bientôt – dans nos hubs de données et nos outils de business intelligence (BI).
Plateformes d’analyse de données alimentées par l’IA générative
Les outils d’IA générative basés sur des modèles de langage étendus (LLM) explicitement destinés à l’analyse de données sont quelque peu plus récents et assez rudimentaires. Il est également important de considérer que l’utilisation d’un LLM nécessite un modèle de données sous-jacent propre et robuste.
Nous verrons probablement le rôle de l’analyste de données évoluer pour tenir compte de cela, en passant moins de temps à recueillir des informations, à fournir des analyses, à créer des tableaux de bord et à créer des visualisations.
Au lieu de cela, l’accent sera mis sur l’affinement des modèles de données pour extraire ces informations à l’aide du traitement du langage naturel.
Tableau
Prenez le dernier produit d’IA de Tableau, Pulse, dont la sortie est prévue d’ici fin 2023.
L’utilisateur sélectionnera les KPI prioritaires pour lesquels Tableau générera automatiquement des visualisations et alertera l’utilisateur lorsque des tendances ou des modèles inhabituels sont détectés.
À partir de là, l’utilisateur peut simplement cliquer sur le KPI concerné pour découvrir le « pourquoi » du changement de tendance.
Tableau a déclaré explicitement que son objectif est de « simplifier et rationaliser » les flux de travail existants de l’analyste de données, ce qui est une idée clé que nous commencerons à voir de plus en plus.
Les outils d’IA générative feront le gros du travail. À l’inverse, les analystes se concentreront soit sur le développement de modèles de données, soit deviendront des utilisateurs expérimentés d’un outil d’IA générative de leur choix en comprenant comment construire et modifier des requêtes en langage naturel pour extraire le meilleur parti de leurs capacités.
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Entonnoir.io
Funnel.io, un centre de marketing omnicanal populaire, adopte une approche légèrement différente avec ce qu’ils ont appelé Funnel AI.
Bien que j’aie mentionné que les solutions d’IA générative nécessitent généralement des modèles de données solides, les utilisateurs peuvent extraire, explorer, manipuler et analyser toutes leurs données marketing dans Funnel AI sans quitter la plateforme Funnel.
L’approche de pipeline de données à guichet unique est en plein essor, visant à éliminer les silos de données et à démocratiser les données, en les rendant facilement accessibles pour une utilisation quotidienne, même sans les compétences techniques d’un analyste traditionnel.
L’IA en entonnoir et les outils similaires sont extrêmement utiles pour une analyse ad hoc à la volée, plutôt que d’avoir à découper les données dans un tableau de bord existant qui nécessite une maintenance continue.
Funnel AI propose des requêtes suggérées automatiquement pour les utilisateurs qui ne savent pas par où commencer, telles que « Quelle est la répartition du CPC par canal au cours des quatre dernières semaines ? »
Cette requête fournit un graphique à barres du CPC de chaque canal, que les utilisateurs peuvent affiner avec des filtres supplémentaires ou saisir de nouvelles requêtes dans la barre de recherche.
Auparavant, pour obtenir ces informations de base, les analystes de données devaient extraire, modéliser et visualiser des données adaptées à des paramètres spécifiques.
Avec l’IA générative, ce qui prenait des heures prend désormais quelques secondes, libérant ainsi les utilisateurs pour une analyse et une prise de décision ciblées.
Tellius
Tellius, une plate-forme de données globale similaire mais plus généralisée, adopte une approche similaire aux exemples précédents grâce à ses outils d’IA générative.
Dans l’exemple ci-dessous, leur plateforme a automatiquement détecté une diminution des conversions de campagne et a immédiatement proposé les principaux points contributifs pour expliquer la diminution en créant une analyse de segment.
En règle générale, ce processus prendrait des heures de temps d’un spécialiste du marketing ou d’un analyste, depuis l’identification de la baisse jusqu’à la recherche pour déterminer la causalité.
La capacité de découvrir rapidement de telles informations critiques offre sans aucun doute aux spécialistes du marketing utilisant ces outils un avantage significatif, leur permettant d’agir rapidement au lieu d’investir du temps dans la recherche de ces informations.
Considérations de confiance et de transparence
Bien que nous puissions clairement voir la puissance et la valeur des outils d’IA générative, obtenir une adoption généralisée par les utilisateurs et la confiance dans ces modèles est un défi que les organisations doivent relever.
La surveillance humaine et la validation des données seront encore nécessaires dans un avenir prévisible. Trois PDG sur quatre pensent que l’avantage concurrentiel dépendra de celui qui possède l’IA générative la plus avancée, mais 48 % s’inquiètent des biais ou de l’exactitude des données.
Cela obligera les spécialistes du marketing à mettre en œuvre de nouveaux rôles et processus pour garantir la responsabilité des modèles d’IA et la transparence dans la prise de décision basée sur l’IA.
L’avenir du marketing numérique est étroitement lié à l’avancement des capacités de l’IA. Les spécialistes du marketing qui s’adaptent, comprennent les meilleures pratiques et établissent une surveillance efficace acquièrent un avantage concurrentiel.
Les opinions exprimées dans cet article sont celles de l’auteur invité et ne sont pas nécessairement celles de Search Engine Land. Les auteurs du personnel sont répertoriés ici.
