L'intelligence artificielle dans le marketing : Histoire, définition, types, exemples et avantages

Par Yahong Zhang | 24 mars 2021

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Table des matières

Cet article a été mis à jour en Mai 2024 par Sabrina KHADIVI

L’intelligence artificielle dans le marketing

Selon une étude, la taille du marché mondial de l’IA devrait atteindre 305,09 milliards de dollars d’ici 2024, tandis que la taille de son marché devrait atteindre 738,80 milliards de dollars d’ici 2030.

Par ailleurs, l’enquête sur l’état de l’IA menée par McKinsey montre que 50 % des entreprises interrogées ont adopté l’IA dans au moins une fonction commerciale, principalement dans les opérations de service, le développement de produits ou de services, le marketing et les ventes. En réalité, 17% de celles qui utilisent l’intelligence artificielle déploient cette technologie pour l’analyse du service client et 14% pour la segmentation de la clientèle.

Enfin et surtout, plus des deux tiers des personnes interrogées qui déclarent l’avoir adoptée dans ces domaines affirment que son utilisation a permis d’augmenter leur chiffre d’affaires. Parmi ces fonctions, la majorité des personnes interrogées déclarent avoir augmenté leur chiffre d’affaires pour l’optimisation des stocks et des pièces, la tarification et la promotion, l’analyse du service client mais aussi la prospective des ventes et de la demande.

La technologie de l’IA permet non seulement d’augmenter le chiffre d’affaires, mais aussi d’améliorer les taux de conversion et les expériences des clients pour les achats en ligne. Selon une étude d’Evergage, en ce qui concerne les avantages de la personnalisation par l’IA, 63 % des personnes interrogées ont mentionné l’augmentation des taux de conversion, tandis que 61 % ont confirmé l’amélioration de l’expérience client.

Définition de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle désigne la simulation de l’intelligence humaine par des machines, qui sont conçues et programmées pour penser comme les humains et imiter leurs actions, notamment en ce qui concerne la reconnaissance vocale, la résolution de problèmes, l’apprentissage et la planification.

L’intelligence artificielle consiste à utiliser des machines pour rationaliser et exécuter des tâches comme le ferait un humain, dans le but d’atteindre un objectif spécifique. Cette technologie offre aux machines un haut niveau d’autonomie, ce qui se traduit par l’exécution efficace de tâches itératives.

L’histoire de l’intelligence artificielle

L’émergence de l’intelligence artificielle est attribuée aux scientifiques, mathématiciens et philosophes qui ont exploré ses possibilités.

C’est le cas d’Alan Turing, le polymathe qui a compris la capacité des ordinateurs à utiliser les informations disponibles pour identifier des modèles qui aident à résoudre des problèmes et à prendre des décisions. Il a étudié cette question dans un article de 1950, intitulé « Computing Machinery and Intelligence », dans lequel il aborde le thème de la construction de machines intelligentes et du test de leur intelligence.

Le terme « intelligence artificielle » a été inventé en 1956 par John McCarthy dans le cadre de la conférence de Dartmouth (Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence). Plus tard dans les années 1960, le Département de la Défense des États-Unis a commencé à s’intéresser à ce sujet et à y investir des ressources.

Soixante ans plus tard, l’intelligence artificielle a atteint une ampleur sans précédent et elle continue d’évoluer rapidement. Nombreux sont ceux qui disent que l’IA est notre avenir. En réalité, si nous regardons autour de nous, nous constatons qu’elle est déjà notre présent. Si elle n’est pas capable de contrôler le monde comme dans les films hollywoodiens, ce qu’elle peut faire reste extrêmement impressionnant.

Comment fonctionne l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle traite de grandes quantités de données en un temps record, selon un procédé itératif et des algorithmes qui permettent aux logiciels d’apprendre à partir de modèles et d’exemples de données. Bien entendu, les différents sous-domaines de l’intelligence artificielle fonctionnent différemment. En voici quelques-uns :

1. L’apprentissage automatique est l’étude de la manière dont les ordinateurs simulent ou mettent en œuvre les comportements d’apprentissage humains pour acquérir de nouvelles connaissances ou compétences et réorganiser les structures de connaissances existantes afin d’améliorer continuellement leurs propres performances. C’est le cœur de l’intelligence artificielle et, surtout, le moyen principal de rendre les ordinateurs intelligents. Les applications de l’apprentissage automatique couvrent donc tous les domaines de l’intelligence artificielle.

2. L’apprentissage profond (ou deep learning) est une technique d’apprentissage automatique qui, contrairement à l’apprentissage automatique, structure les algorithmes en plusieurs couches et crée des réseaux neuronaux artificiels qui prennent des décisions par eux-mêmes. L’apprentissage profond a besoin d’une très grande quantité de données pour produire des résultats.

3. Le traitement automatique du langage naturel (abr. TALN) est une science qui décompose les langues, en tire des enseignements et réagit en conséquence. Il combine diverses technologies qui aident à atteindre l’objectif de permettre la communication en langage naturel entre les humains et l’ordinateur. Ses applications comprennent les systèmes de traduction automatique et les systèmes de dialogue homme-machine.

4. La vision par ordinateur désigne la capacité d’un ordinateur à reconnaître des objets, des scènes et des activités à partir d’images. Elle offre un large éventail d’applications, notamment l’analyse d’images dans le domaine médical, la reconnaissance faciale, la sécurité publique, la surveillance de la sécurité, etc.

5. Les robots seront capables de s’autodéterminer, à condition d’être combinés avec succès à la vision par ordinateur et à l’intelligence artificielle, mais aussi de prédire ce qui va se passer et d’agir en conséquence en fonction des changements potentiels à venir.

6. La reconnaissance automatique de la parole (ou reconnaissance vocale) consiste à convertir la parole en mots, puis à identifier, reconnaître et traiter ces mots. Cette technologie est principalement utilisée pour la dictée médicale, l’écriture vocale, la commande vocale des ordinateurs et le service clientèle par téléphone.

7. L’informatique cognitive imite le cerveau humain en analysant des images, des textes, des discours ou des objets comme le font les humains et tente de fournir des résultats similaires.

8. Les réseaux de neurones artificiels imitent les cellules neuronales humaines et traitent les données comme les êtres humains.

Types d’intelligence artificielle

En fonction de ses capacités, l’intelligence artificielle se divise en plusieurs catégories :

1. L’IA étroite, également appelée IA faible, est limitée à une tâche restreinte et opère avec des fonctions prédéfinies. C’est le cas d’outils comme Siri, Google Translate, la reconnaissance d’images, etc.

2. L’IA générale ou IA forte comprend, apprend et exécute les mêmes ensembles de tâches que les êtres humains. Les voitures à conduite autonome sont des exemples d’IA générale.

3. Enfin, la super IA est celle qui surpasse les capacités humaines, et qui peut prendre des décisions rationnelles, faire de l’art ou développer des relations émotionnelles toute seule. L’humanité n’a pas encore atteint la super intelligence artificielle, mais lorsqu’elle y parviendra, le monde tel que nous le connaissons s’en trouvera bouleversé.

Avantages de l’intelligence artificielle

Bien sûr, l’intelligence artificielle présente plusieurs avantages :

L’IA réduit les risques d’erreur et assure une plus grande précision, car contrairement aux humains, les ordinateurs ne font pas d’erreur, sauf s’ils sont programmés. Elle contribue à une meilleure prise de décision, car elle élimine les facteurs émotionnels et fonde ses choix uniquement sur des données et des modèles.

L’IA peut être utilisée 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 sans que l’efficacité et les taux de réussite en soient affectés. Elle n’a pas de temps d’arrêt et n’a pas besoin de se reposer. De plus, elle peut accomplir avec succès plusieurs tâches à la fois et se charger de tâches répétitives que les humains trouvent peu attrayantes.

Le développement et la démocratisation de cette technologie auprès du grand public a permis de mettre en avant un outil performant. On le retrouve sous différentes formes, que ce soit des chatbot, l’automatisation de tâches, assistanat, et la personnalisation d’expérience entre autres.

L’intelligence artificielle peut se charger de tâches dangereuses qui pourraient nuire aux humains. Par exemple, elles peuvent désamorcer des bombes, aller dans l’espace, etc.

Comment utiliser l’intelligence artificielle dans le marketing ?

1. La publicité programmatique qui génère des conversions.

La publicité programmatique utilise l’IA pour effectuer les actions suivantes :

Analyser et cibler le public pour une personnalisation complète de la diffusion des annonces.
Utiliser l’analyse prédictive des campagnes passées pour évaluer la performance des différents éléments, de la direction artistique au format de l’annonce, en passant par la rédaction, les polices, les couleurs, les boutons, etc.
Recueillir et traiter les données afin d’obtenir des informations sur le public, et proposer des stratégies d’amélioration.
Traiter les informations On-Page et déterminer où les annonces doivent être placées.

Selon eMarketer, des publicités d’une valeur de 81 milliards de dollars (88 % des publicités numériques affichées aux États-Unis) feront l’objet de transactions programmatiques d’ici 2021.

Les marques de luxe utilisent la publicité programmatique pour accroître l’efficacité des annonces et pour rivaliser non seulement avec leurs concurrents, mais aussi avec les revendeurs et les grossistes qui proposent des produits similaires ou même leurs propres marques.

Selon Media Radar, les dépenses programmatiques des marques de luxe ont augmenté pour atteindre 42 % de l’ensemble des dépenses publicitaires en ligne, parmi lesquelles figurent BMW, Lexus, Mercedes, Swatch et le groupe Kering qui comprend des noms comme Gucci, Saint Laurent, etc.

Par ailleurs, les catégories de luxe dans lesquelles les marques ont fortement investi dans la publicité programmatique sont les voitures de luxe importées, la mode féminine, la haute joaillerie et la haute horlogerie.

2. L’IA permet de proposer des expériences numériques personnalisées

Une approche personnalisée est extrêmement utile dans le monde du luxe où les consommateurs ont besoin de se sentir uniques, pertinents et pris en charge. Si cette approche est déjà une habitude en magasin, où chaque vendeur peut s’adresser individuellement à l’acheteur, offrir une expérience numérique personnalisée nécessite une approche beaucoup plus avancée en matière de données.

En intégrant l’intelligence artificielle à l’expérience d’achat numérique, l’IA aide les marques à s’adapter et à répondre en temps réel à ce que les utilisateurs recherchent et à leur proposer des recommandations personnalisées, par exemple, un certain style, une certaine couleur ou taille, un magasin recommandé à proximité, etc.

C’est le même principe qu’utilisent Amazon et Netflix, qui tiennent compte des préférences et de l’historique de chaque utilisateur lorsqu’ils leur proposent des produits ou des émissions. En effet, l’IA permet aux professionnels du marketing de maintenir le même niveau de personnalisation que celui que les clients peuvent recevoir en magasin.

VTO montre luxe by Hapticmedia

Selon une étude menée par Evergage, en ce qui concerne les avantages de la personnalisation alimentée par l’IA, 63 % des personnes interrogées ont mentionné l’augmentation des taux de conversion, tandis que 61 % ont confirmé l’amélioration de l’expérience client.

En fait, la personnalisation s’est avérée être une technique de marketing efficace pour augmenter les ventes et les conversions.

Selon Forbes Insights, 40 % des responsables marketing indiquent que la personnalisation a une incidence directe sur l’optimisation des ventes, la taille du panier et les bénéfices dans les canaux de vente directe aux consommateurs, tels que le commerce électronique, tandis que 37 % soulignent l’augmentation des ventes et de la valeur à vie des clients grâce aux recommandations de produits ou de contenu. Plus d’un tiers des personnes interrogées ont constaté une augmentation de la fréquence de leurs transactions grâce aux stratégies de personnalisation.

À titre d’exemple d’utilisation de la personnalisation alimentée par l’IA, citons la marque de produits de beauté L’Occitane en Provence, qui combine l’apprentissage automatique et les données des utilisateurs pour comprendre ce que veulent les consommateurs. En consultant le site web de la marque, les utilisateurs peuvent bénéficier d’une expérience visuelle similaire à un flux de produits sur les réseaux sociaux, qui ont été sélectionnés spécialement pour eux.

Un autre exemple d’utilisation de l’IA dans la création d’expérience est la présentation du renouveau de la collection Riviera par Baume & Mercier. La Maison a collaboré avec Hapticmedia afin de présenter les différentes déclinaisons de la montre.

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Parmi les autres techniques utilisées, on trouve la preuve sociale qui informe l’acheteur de la façon dont d’autres consommateurs en ligne se comportent dans un parcours client similaire. Il peut ensuite partager le produit via les réseaux sociaux ou enregistrer ses choix.

Cette stratégie a permis à la marque d’obtenir une augmentation de 2,86 % du revenu par visiteur et de 3,55 % du revenu par clic.

3. La reconnaissance d’image aide les consommateurs à trouver les articles qu’ils désirent

Les vendeurs de luxe doivent s’assurer qu’ils offrent aux consommateurs exactement ce qu’ils recherchent. Pour ce faire, les canaux de vente directe aux consommateurs utilisent des algorithmes d’IA visuelle pour décomposer les images en éléments dotés d’attributs visuels précis, pour parcourir les inventaires et enfin pour recommander des produits aux acheteurs. En d’autres termes, l’IA visuelle est capable de comprendre les préférences esthétiques de chaque acheteur et de lui proposer les produits ou services qu’il désire le plus.

Cette technologie contribue à augmenter les conversions et elle est utilisée par de nombreux détaillants de mode comme Asos. Les consommateurs de ce géant britannique peuvent utiliser son outil Style Match pour télécharger des photos et obtenir des recommandations de produits parmi plus de 850 marques et plus de 85 000 produits.

Autre exemple concluant : après avoir mis en œuvre la recherche visuelle sur son site Web, la marque de mode rapide Boohoo a indiqué que son taux de conversion avait doublé et que les pages consultées au cours d’une session étaient 135 % plus élevées que d’habitude.

4. La recherche vocale garantit des achats rapides et efficaces

Selon Statista, d’ici 2024, le nombre d’assistants vocaux numériques dans le monde atteindra 8,4 milliards d’unités, soit un nombre supérieur à la population globale du monde. Ce chiffre n’est pas surprenant, si l’on tient compte du fait qu’ils sont déjà devenus un élément clé de l’industrie des appareils intelligents, faisant partie intégrante des smartphones, des montres intelligentes et autres appareils intelligents.

Dans ce contexte, la recherche vocale devient une habitude pour les consommateurs du monde entier, puisque comme le montrent les statistiques d’Accenture, 38 % des membres de la génération Z sont prêts à faire des achats par commande vocale. Par conséquent, les marques de luxe doivent rapidement prendre le train en marche et commencer à utiliser cette technique dans leurs canaux de vente directe (D2C) pour offrir aux consommateurs des services rapides et efficaces.

Par exemple, grâce à Nighttime Expert d’Estée Lauder, une application beauté ciblée pour Google Assistant sur l’appareil Google Home, Estée Lauder propose des suggestions personnalisées de soins de la peau par activation vocale. En disant « Hey, Google, puis-je parler à l’experte de nuit Estée Lauder ? », les consommateurs peuvent poser des questions et recevoir des recommandations concernant les soins de la peau.

5. Les chatbots IA offrent un service clients 24h/24 et 7j/7

Les chatbots sont extrêmement répandus dans le paysage marketing actuel, car ils répondent à un besoin strict des consommateurs : un accompagnement client 24h/24 et 7j/7 avec des réponses immédiates et personnalisées.

Les chatbots IA utilisent l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour recueillir les données des utilisateurs, apprendre à partir des conversations et utiliser ces informations pour produire leur propre contenu et mener des conversations avec les consommateurs. Ce qui rend les chatbots encore plus intéressants, c’est qu’à l’aide d’algorithmes complexes, ils sont capables de respecter un certain style et un ton de voix spécifique, ce qui permet une représentation cohérente de la marque.

Chatbot utilisé par le logiciel SaaS Apviz

Les vendeurs de luxe utilisent des chatbots IA pour offrir une assistance en temps réel et une aide à l’achat pour aborder les utilisateurs du site web, offrir des informations proactives, des réductions, des ventes croisées, des ventes incitatives, etc.

Les avantages de l’utilisation des chatbots IA sont énormes, le principal étant leur rentabilité, puisqu’ils coûtent nettement moins cher qu’une équipe d’employés, se relayant 24 heures sur 24, tout en garantissant des approches standardisées qui respectent la ligne directrice de la marque.

6. L’intelligence artificielle pour identifier les émotions

L’IA des émotions parvient à détecter et à interpréter les émotions humaines en analysant des textes, du son, des vidéos ou une combinaison de tous ces éléments.

Cette technologie utilise des outils tels que le traitement du langage naturel et l’analyse des sentiments, l’IA des émotions vocales, l’analyse des mouvements du visage et les signaux physiologiques pour comprendre comment les consommateurs réagissent aux publicités, aux produits ou à certaines situations.

Elle permet donc aux marques de réagir rapidement en fonction des émotions des consommateurs, d’ajuster leur stratégie numérique en temps réel, mais aussi de modifier la présentation des produits ou les flux internes d’un magasin physique afin que les visiteurs bénéficient d’une expérience fluide et personnalisée qui stimule les ventes.

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