L’intelligence artificielle en marketing

intelligence artificielle marketing fait référence à l’utilisation de intelligence artificielle et technologies machine learning pour améliorer divers aspects des activités de marketing. Il existe de multiples possibilités de rationaliser, d’automatiser, d’optimiser et d’accroître l’efficacité au sein de n’importe quel service marketing et des exemples de plates-formes d’intelligence artificielle qui peuvent aider avec chacune d’entre elles.

Les technologies qu’une équipe choisit d’intégrer dans ses processus seront aussi uniques que chaque marque et les défis et opportunités auxquels elle est confrontée.

L’une des utilisations les plus spectaculaires de l’intelligence artificielle dans le marketing se présente sous la forme d’outils d’intelligence artificielle générative, comme ChatGPT-4. Le intelligence artificielle génératif fait généralement référence à toute intelligence artificielle technologie qui « génère » un produit unique, et les plateformes textuelles comme ChatGPT-3 et ChatGPT-4 sont populaires en raison de leur capacité croissante à créer des réponses contextuellement pertinent à propre questions.

Les équipes marketing intègrent de plus en plus l’utilisation d’outils d’intelligence artificielle générative dans leurs cycles de contenu. Du marketing de contenu au marketing par e-mail et à la personnalisation, le contenu est la force derrière de nombreux efforts de marketing. Mais la création de contenu est souvent une pierre d’achoppement pour de nombreuses marques, précisément parce qu’elle prend beaucoup de temps et d’efforts du début à la fin. L’utilisation d’un outil d’intelligence artificielle générative peut réduire considérablement ce temps en donnant aux créateurs de contenu une longueur d’avance.

Il est important de noter que cette approche soulève des préoccupations éthiques. Les marques doivent examiner attentivement la place de l’intelligence artificielle générative dans leur stratégie avant de se lancer. Il est essentiel de savoir comment l’algorithme est entraîné et sur quels matériaux. Il en va de même pour familiariser les équipes avec les limites du contenu d’intelligence artificielle, telles que l’importance de vérifier soigneusement ledit contenu.

Il est également important de garder un atelier sur la façon dont l’intelligence artificielle a été utilisée pour la génération de contenu dans une version finale et de divulguer au public que l’intelligence artificielle faisait partie du processus de création de contenu.

Les outils de gestion des médias sociaux investissent de plus en plus dans les technologies d’intelligence artificielle et deviennent essentiels pour aider les marques à comprendre la voix de leurs clients et à augmenter la valeur auprès de leurs publics cibles.

Le traitement du langage naturel (NLP) est particulièrement utile à cet égard, car il est axé sur l’apprentissage des machines à mieux comprendre et interpréter avec précision le langage. Cette fonctionnalité est nécessaire pour analyser les publications des médias sociaux sur des plates-formes, telles que LinkedIn et les sites d’avis clients.

Grâce à intelligence artificielle outils capables de définir des mots-clés et des déclencheurs dans les conversations du public sur médias sociaux plateformes médiatiques, les marques ont la possibilité de déterminer les sujets qui intéressent le plus les clients, de mieux cibler leurs efforts de création de contenu et d’augmenter les possibilités de marque engagement.

intelligence artificielle et machine learning ont apporté des avancées cruciales dans le domaine de la recherche online. En plus de rechercher la pertinence contextuelle entre la requête et le contenu, la recherche basée sur l’intelligence artificielle apprend de l’intention de recherche et exploite la fonctionnalité prédictive pour fournir des suggestions en temps réel. Cela offre une excellente occasion d’atteindre les clients sur un site Web de marque.

La plupart des outils de recherche d’intelligence artificielle disponibles aujourd’hui utilisent des API, permettant aux équipes de développement d’intégrer facilement la recherche de contenu sur les sites Web. Les équipes marketing peuvent alors tirer parti des technologies prédictives que les utilisateurs attendent des sites Web modernes et acquérir la possibilité d’organiser une expérience de recherche alimentée par leurs taxonomies internes de marketing de contenu.

Les marques qui tirent parti de la recherche sur site basée sur l’intelligence artificielle peuvent également accéder à d’autres fonctionnalités pour améliorer l’expérience client et enrichir le parcours client, notamment les questions-réponses, les widgets de recommandation et la personnalisation en temps réel.

L’optimisation des moteurs de recherche (SEO) est sans aucun doute un élément essentiel de la discussion sur la recherche ; Les outils d’intelligence artificielle peuvent aider les créateurs de contenu à optimiser leur contenu pour les algorithmes de référencement, ce qui rend le contenu plus facile à trouver pour les visiteurs et les moteurs de recherche.

C’est l’un des domaines clés où l’intelligence artificielle et le machine learning s’imbriquent parfaitement avec les objectifs de nombreuses équipes marketing. Le besoin d’une prise de décision basée sur les données a considérablement augmenté au cours des dernières années, et le chemin pour devenir une organisation axée sur les données a été plus escarpé et plus rocailleux que de nombreuses organisations ne l’auraient prévu. Disposer des données est une chose, les analyser et les rendre exploitables en est une autre.

Les données ont toujours été la clé de l’analyse des données analytiques en marketing. Pour que les technologies d’intelligence artificielle soient efficaces, elles nécessitent de grandes quantités de données. Il n’est donc pas étonnant qu’ils soient utiles pour extraire des informations, des mesures et des tendances clés pour les marques. Lorsque l’intelligence artificielle est combinée à l’intelligence d’entreprise, les marques peuvent obtenir une vue plus complète de leurs écosystèmes, des tendances du marché et du comportement des clients.

L’intelligence artificielle peut également automatiser les processus, ce qui permet aux équipes de se plonger dans les résultats de leurs initiatives, de prendre des décisions stratégiques plus rapidement et d’établir des relations plus durables avec leurs clients en fournissant de la valeur en échange de données de clients.

Pièce maîtresse de commerce électronique stratégie marketing, prédictif données analytiques a été popularisée et exploitée à bon escient par des entreprises comme Amazon et Netflix. L’données analytiques prédictive utilise des données historiques et en temps réel pour faire des prédictions sur les engagements futurs des clients. Ils peuvent être utilisés pour diffuser des messages marketing personnalisés et façonner spécifiquement les parcours client afin de renforcer la confiance et les relations avec les clients.

C’est très utile lorsqu’il s’agit de réfléchir à la meilleure façon de répondre aux besoins des clients, car prédictif données analytiques offrons la possibilité de suggérer des produits que les clients pourraient apprécier ou organiser du contenu que le public pourrait trouver intéressant en fonction du contenu qu’il a déjà consommé. Ce type d’expériences utiles contribue à la fidélisation des clients.

Le intelligence artificielle conversationnel est peut-être l’outil le plus omniprésent et le plus utile dans le intelligence artificielle boîte à outils marketing moderne, en grande partie en raison de son utilité. Un chatbot bien déployé et de haute qualité peut renforcer la fidélité des clients en veillant à ce que les clients aient accès à la marque 24 heures sur 24 et puissent rapidement atteindre les informations et les équipes nécessaires.

Alimentés par le traitement du langage naturel (NLP), qui vise à permettre aux machines non seulement de traiter le langage humain, mais aussi de comprendre les nuances qu’il contient, les chatbots et les bots peuvent stimuler les messages marketing pour des segments propres et fournir une assistance rapide et facile au public cible.

De la création de contenu aux moteurs de recherche, en passant par l’automatisation du marketing et les tests A/B, chaque technologie individuelle représente des opportunités d’accroître l’engagement et la satisfaction des clients à mesure que les outils de marketing par intelligence artificielle continuent d’évoluer et de croître.

Pour de nombreuses équipes marketing, une approche progressive de l’adoption de l’intelligence artificielle sera la plus bénéfique, comme l’automatisation des tâches et l’utilisation de produits individuels tout en s’orientant vers l’intégration de l’intelligence artificielle dans leurs systèmes existants. De nombreuses équipes utilisent déjà des systèmes de machine learning et apprennent et font évoluer constamment leurs stratégies marketing.

La prochaine étape consiste à utiliser l’intelligence artificielle et machine learning pour créer un meilleur expérience pour les visiteurs et les employés, améliorer les taux de conversion et les workflows, et créer des opportunités d’innovation au sein de marketing numérique équipes.

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