Intelligence artificielle continue d’être un sujet brûlant dans l’industrie du marketing. Le marché de l’IA dans le marketing va probablement croître pour atteindre 107,5 milliards de dollars d’ici 2028contre 15,84 milliards de dollars en 2021.
À mesure que le rôle de la technologie dans le marketing se développe, vous avez probablement entendu les termes « apprentissage profond » et « apprentissage automatique », mais que signifient ces termes ? Voici ce que les spécialistes du marketing doivent savoir sur l’apprentissage en profondeur et l’apprentissage automatique.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
3 façons courantes pour les spécialistes du marketing d’utiliser l’apprentissage automatique
Qu’est-ce que l’apprentissage en profondeur ?
3 façons courantes pour les spécialistes du marketing d’utiliser le Deep Learning
La différence entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle qui utilise des données et des algorithmes pour refléter la façon dont les humains apprennent, améliorant progressivement la précision. Le but est qu’un ordinateur apprenne sans être explicitement programmé – en d’autres termes, sans intervention humaine.
Un exemple d’apprentissage automatique est la reconnaissance vocale. L’apprentissage automatique peut traduire la parole en texte ; les applications logicielles peuvent convertir les enregistrements vocaux et vocaux en direct en fichiers texte.
La recherche vocale, la numérotation vocale et le contrôle des appareils sont tous des exemples d’apprentissage automatique dans la reconnaissance vocale.
Donc, si vous avez déjà écouté votre chanson préférée en disant “Alexa, joue ____”, vous pouvez remercier l’apprentissage automatique pour cette capacité.
3 façons courantes pour les spécialistes du marketing d’utiliser l’apprentissage automatique
Voici quelques façons dont l’apprentissage automatique est souvent mis en œuvre dans les stratégies de marketing.
1. Recommandations prédictives
Les machines de recommandation prédictive s’appuient sur des données pour prédire le contenu ou les services dont un utilisateur profiterait. Un exemple bien connu est le système d’intelligence artificielle de Netflix qui recommande des films et des émissions en fonction de ce qu’un utilisateur a déjà regardé.
L’IA aurait sauvé Netflix 1 milliard de dollars annuellement grâce à une diminution du taux de désabonnement et à une meilleure rétention.
2. Prédiction de désabonnement
Certaines entreprises utilisent l’apprentissage automatique pour prédire quand un client est sur le point de se désabonner afin que l’entreprise puisse prendre des mesures avant le départ du client.
Ils y parviennent en examinant les données démographiques, les actions passées des utilisateurs et d’autres données pour prédire le comportement futur.
Par exemple, si le comportement d’un client indique qu’il peut mettre fin à son abonnement à un flux musical. Dans ce cas, le service peut proposer une offre exclusive – comme un tarif d’abonnement temporairement réduit – pour les empêcher de tourner.
Ce type d’apprentissage automatique aide les entreprises à maintenir des taux de rétention élevés, ce qui entraîne une augmentation des revenus.
3. Notation des leads
Le Leading scoring prédit quels leads sont susceptibles de se convertir en clients. Cette forme d’apprentissage automatique aide les équipes commerciales à éviter de trier et d’examiner manuellement des milliers de prospects chaque mois.
Les équipes peuvent utiliser un modèle de notation des prospects pour identifier et hiérarchiser automatiquement les plus prometteurs, augmentant ainsi la productivité tout en réduisant les coûts.
Qu’est-ce que l’apprentissage en profondeur ?
L’apprentissage en profondeur est une discipline de l’apprentissage automatique qui utilise des algorithmes et des données pour imiter le cerveau humain afin de former un modèle. Cette discipline utilise des réseaux de neurones pour apprendre une tâche spécifique.
Les réseaux de neurones comprennent des neurones interconnectés qui traitent les données dans le cerveau humain et les ordinateurs.
3 façons courantes pour les spécialistes du marketing d’utiliser le Deep Learning
Voici quelques façons dont les spécialistes du marketing utilisent l’apprentissage en profondeur dans leurs stratégies.
1. Segmentation
Les modèles d’apprentissage en profondeur peuvent trouver des modèles dans les données pour lancer une segmentation avancée. Cela permet aux spécialistes du marketing d’identifier facilement et rapidement le public cible d’une campagne et de prédire les prospects potentiels.
2. Hyper-personnalisation
L’apprentissage en profondeur peut développer des moteurs de personnalisation qui aident les spécialistes du marketing à rationaliser le processus de diffusion de contenu hyper personnalisé.
Des exemples de matériaux hyper-personnalisés sont des sites Web qui affichent un contenu qui varie en fonction de qui navigue ou des notifications push pour les clients qui quittent sans effectuer d’achat.
3. Prédire le comportement des clients
Les spécialistes du marketing peuvent utiliser l’apprentissage en profondeur pour prédire les actions d’un client en suivant comment il se déplace sur le site Web de la marque et à quelle fréquence il achète.
Ce faisant, l’IA peut indiquer aux entreprises quels produits et services sont en demande et devraient être au centre des futures campagnes.
La différence entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur
L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle, tandis que l’apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique.
L’apprentissage automatique signifie que les ordinateurs apprennent à partir de données à l’aide d’algorithmes pour apprendre et agir sans être programmés – en d’autres termes, sans intervention humaine. Et l’apprentissage en profondeur utilise des algorithmes et des réseaux de neurones pour former un modèle.
L’image ci-dessous illustre la relation entre l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur.
L’apprentissage automatique peut également s’entraîner sur des ensembles de données plus petits, tandis que l’apprentissage en profondeur nécessite de grandes quantités de données.
L’apprentissage en profondeur s’améliore via son environnement et en apprenant des erreurs passées, mais l’apprentissage automatique nécessite plus d’intervention humaine pour apprendre et se corriger.
Voici quelques autres différences clés entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur :
- L’apprentissage automatique nécessite une formation plus courte, mais peut entraîner une précision moindre.
- L’apprentissage en profondeur nécessite une formation plus poussée et se traduit par une plus grande précision.
- L’apprentissage automatique établit des corrélations simples et linéaires.
- L’apprentissage en profondeur crée des corrélations complexes et non linéaires.
Alors que l’intelligence artificielle s’intègre davantage dans diverses industries et dans notre vie quotidienne, les spécialistes du marketing doivent comprendre ses principes de base et apprendre à en tirer parti pour leurs marques.
L’apprentissage en profondeur et l’apprentissage automatique créeront de nouvelles possibilités dans le marketing en rationalisant les processus fastidieux et en prédisant le comportement du public.
L’IA peut aider les spécialistes du marketing à améliorer leurs stratégies et à s’assurer qu’elles sont toujours à la mode auprès des consommateurs.
