L’intelligence artificielle dans le marketing et la vente : Cas d’usage

Quel est le point commun entre les géants d’aujourd’hui Netflix, Google, Amazon, Alibaba, etc. ?
Toutes ces entreprises ont développé une capacité exceptionnelle à utiliser la data et l’intelligence artificielle pour innover et s’imposer sur leur marché !

Avec les vagues d’investissement dans le Big Data en 2011 et le Machine Learning en 2015, et parallèlement au développement des technologies liées au Cloud, les entreprises leaders ont réussi à mobiliser leurs données pour en extraire un maximum de richesses. Et c’est particulièrement vrai aujourd’hui dans un monde Customer Centric, où une meilleure connaissance du client et de ses besoins est devenue déterminante pour renforcer ses parts de marché.

L’intelligence artificielle dans le marketing et la vente

Pour servir un vieil adage plus que jamais d’actualité et qui n’estime rien de plus juste que de cibler la bonne personne, au bon endroit, au bon moment, l’intelligence artificielle va pouvoir s’employer dans différents cas d’usage.

L’intelligence artificielle et les systèmes de recommandation

Généralisés par des plateformes comme Netflix ou Spotify qui utilisent l’intelligence artificielle pour mettre en avant des titres qui correspondent aux goûts de leurs utilisateurs, les systèmes de recommandation permettent de suggérer des produits susceptibles de séduire un client en se basant sur deux types d’informations complémentaires : celles qui sont liées aux comportements observés sur les plateformes (recommandations basées sur les contenus), et celles qui sont liées à ce que les autres clients ayant fait la même recherche ont acheté (filtrage collaboratif). Les systèmes de recommandations hybrides sont les plus performants mais peuvent aussi être augmentés et pondérés par d’autres données provenant de différentes sources.

Les algorithmes de recommandation ne s’arrêtent évidemment pas aux seuls produits culturels. Des entreprises comme McDonald’s n’hésitent pas à investir plusieurs centaines de millions de dollars pour « augmenter la personnalisation et améliorer l’expérience client » par ce biais. Le géant de l’agro-alimentaire peut ainsi proposer des menu personnalisés en tenant compte d’éléments comme la météo (boisson chaude par temps froid, glace en période de canicule…), l’affluence dans le restaurant ou les produits les plus demandés. Selon ce qui a été sélectionné sur l’écran de commande, l’IA va proposer des articles supplémentaires adaptés à chaque acheteur et maximiser ses marges par des taux d’Upsell et de Cross-selling largement supérieurs à ceux de ses concurrents.

L’anticipation de la demande

Un autre exemple assez répandu dans la restauration consiste à anticiper la demande client pour augmenter les gains de productivité, jour après jour. Cela peut se faire par 3 moyens différents :

• Par la préparation du frais en fonction de la demande prévue, l’ajustement des niveaux de stock et l’optimisation de la composition des assortiments proposés,
• En permettant une meilleure prévision des ventes par heure ou par lieu, et par une meilleure anticipation des comportements des clients,
• Par une allocation plus agile des ressources humaines.

Ce cas d’usage est aujourd’hui incontournable dans le Retail et permet d’agir au plus vite pour limiter les sur-stocks, libérer du temps pour les équipes, piloter les commandes et améliorer la gestion des commandes.

En plus de permettre des gains logistiques aussi évidents qu’immédiats, l’anticipation devient ainsi de plus en plus déterminante pour comprendre et agir sur la satisfaction de ses clients.

La segmentation

A l’heure de la prise en compte croissante des critères comportementaux, les techniques de segmentation pilotées par l’intelligence artificielle innovent par leur capacité à trier en temps réel les informations clients et à effectuer de précieuses segmentations grâce à des modèles descriptifs de plus en plus fins. En se basant le plus généralement sur la récence, la fréquence et le montant des achats, les algorithmes vont permettre :

• L’amélioration des campagnes d’emailing
  Une fois les segments intégrés dans les logiciels d’emailing, ils vont permettre la construction de campagnes et de scénarios adaptés aux besoins de chaque segment. Puis de faire évoluer les compositions des segments après observation des résultats de chaque campagne.
• L’amélioration de la Customer lifetime value
  La segmentation peut aider à augmenter le montant total qu’un client dépense durant sa relation avec la marque en réduisant le churn, en faisant du cross-selling et de l’upselling sur les segments les plus réceptifs aux messages, en améliorant la fidélité et la recommandation clients, etc.
• La réussite des lancements de nouveaux produits
  La promotion des nouveaux produits dirigée en priorité sur les clients fidèles est le meilleur moyen pour générer de la traction et recueillir des feedbacks positifs qui seront ensuite positivement partagés sur les réseaux
• L’amélioration de la fidélité client et de l’engagement utilisateur
  Le segment Clients potentiellement fidèles est un segment à cibler en priorité lorsque l’on dispose d’un programme de fidélité. Ceux-ci sont amateurs d’expériences fortes et mémorables et sont les plus susceptibles de succomber à des offres de promotion dans le temps.
• La réduction du Churn
  L’identification des clients en hibernation et des clients à risque permet de rentrer en contact avec eux et de leur envoyer des communications personnalisées ainsi que des remises sur des produits appréciés avant qu’ils ne migrent vers la concurrence.
• Le remarketing et les campagnes de retargeting
  Pour optimiser les opérations publicitaires ciblant les personnes ayant déjà visité un site marchand, le mieux est d’exploiter les segments Clients récents ou Clients prometteurs !
• Etc. !

Comment l’IA peut aider vos équipes ?

Si dans de nombreux cas, l’intelligence artificielle est capable d’identifier la meilleure action à exécuter et l’effectuer elle-même, cela ne signifie par pour autant que vos équipes Marketing et commerciales seront bientôt réduites au chômage. Bien au contraire !

Aidée par la quantité d’informations analysée, l’IA va vous proposer des recommandations à différents moments clés et vous aider à prendre des décisions les plus éclairées possibles tout en libérant un maximum de temps pour vous permettre de vous consacrer au Closing.

C’est ce que nous verrons dans notre prochain article !