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Tribune

L'IA au service de l’attribution marketing

26/07/2019 - par Grégory Herbert, vice-président Europe continentale de Dataiku

L'intelligence artificielle permet notamment aux marques d'identifier ce qui fonctionne ou pas dans leurs campagnes marketing. Encore faut-il mesurer tous les points clés de l’interaction entre le consommateur et les campagnes.

Sans la donnée, Google, Amazon, Netflix, Uber, Facebook, Baidu ou Alibaba ne seraient pas les géants d’aujourd’hui. Socle de leur développement, cette donnée n’a cependant de valeur que parce que ces entreprises ont été capables d’en extraire des informations intelligentes et d’agir immédiatement via des procédés automatiques, pour les transformer en revenus ou en avantages concurrentiels. Décliner ce modèle de gestion de la donnée impose donc aux entreprises de recourir à l’intelligence artificielle (IA) et d’accepter de s’en remettre aux algorithmes pour prendre des décisions et automatiser certaines opérations. Bien que cette stratégie constitue une véritable révolution pour les entreprises traditionnelles, celles qui ne franchissent pas le cap risquent fort de voir leurs parts de marché s’éroder, grignotées par leurs concurrents qui, fort de l’utilisation de ces technologies, comprennent et anticipent correctement les besoins des clients.

S’il est un secteur où la donnée, l’IA et le machine learning deviennent incontournables, c’est bien celui du marketing. Les Google, Netflix, Uber ou Amazon l’ont bien compris en utilisant ces outils à des fins de recommandation de produits ou services, de prévisions comportementales des clients en temps réel, d’amélioration des résultats du référencement, de traitement du langage naturel pour comprendre la communication client et fournir une assistance immédiate, de publicité ciblée ou encore d’attribution marketing.

Evaluer tous les points de contact d’un parcours client

John Wannamaker, pionnier du marketing au siècle dernier, avait coutume de dire que si la moitié de ses investissements en publicité était gaspillée, il ne savait pas quelle moitié était investie en pure perte. À l’ère numérique, ce n’est plus de mise, l’attribution marketing permettant d’identifier ce qui fonctionne et ne fonctionne pas dans une campagne marketing. Ainsi, grâce à la modélisation analytique avancée, il est possible, dans le cadre d’une campagne numérique, de mesurer l’efficacité de différentes stratégies sur un appareil spécifique.

Par exemple, il est possible d’identifier quel type d’annonce, sur quel canal, a conduit le client à l’acte d’achat. Un atout au regard de la pratique d’achat des clients devenue omnicanale. Il est donc important pour les directions marketing de pouvoir se reposer sur des technologies prenant en compte tous les moments où un consommateur est exposé à une action marketing lors de son parcours afin de déterminer la contribution exacte de chaque canal dans le processus de conversion.

Toutefois, tirer partir de l'attribution marketing nécessite de suivre tous les canaux. Ainsi, il est important de mesurer tous les points clés de l’interaction entre le consommateur et les campagnes. Or il est courant d’observer des angles morts dans le processus, notamment lorsque les utilisateurs disposent de plusieurs appareils ou se présentent en magasin au lieu d’acheter en ligne. Cette absence de mesures compromet la fiabilité de l’analyse d'attribution marketing. Aussi, pour éviter de tels problèmes, les équipes marketing doivent planifier et préparer soigneusement le parcours client afin de prendre en compte tous les points de contact intervenant dans le processus. Les coupons numériques et physiques peuvent, par exemple, être d’excellents outils pour suivre le passage en ligne vers le hors ligne du client, au cours de son processus d’achat.

Prévenir le départ d’un client

La perte d’un client n’est pas seulement, pour l’entreprise, une source de revenus en moins, c’est aussi la perte d’une partie de son investissement. C’est pourquoi il est important d’étudier l’analyse du roulement, appelé aussi modèle d’attrition, afin de prévenir le départ des clients rentables. Cette analyse permet de comparer et de révéler les éléments qui ont changé dans le parcours clients et, grâce à un algorithme d'apprentissage automatique, d’associer les modifications notables apportées aux actions des clients.

Enfin, si ces outils sont indispensables à l’analyse des données, ils sont également utiles à l’automatisation des processus marketing. Ainsi, la sophistication des algorithmes est telle qu’elle permet d’envoyer automatiquement des mails, des SMS personnalisés, ou des promos aux clients au moment même où ils interrompent leurs processus d’achat. Si des entreprises comme les GAFA, Netflix, Uber, ou Alibaba se sont construites sur la donnée et font de l’intelligence artificielle comme Mr Jourdain fait de la prose, elles sont l’exception et non la règle. Il est temps que toutes les entreprises s’y mettent pour rester concurrentielles et rentables.

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