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Big Data Marketing: 5 façons dont l’AI peut changer la donne pour les équipes marketing

Big Data Marketing: 5 façons dont l’AI peut changer la donne pour les équipes marketing

L’IA fait fureur ces temps-ci – peu importe votre secteur d’activité.

Mais, il a un potentiel exceptionnel pour les spécialistes du marketing numérique. Selon le rapport sur les tendances des PME de Salesforce, 11% des petites entreprises utilisent déjà la technologie d’IA.

Cependant, de nombreuses équipes (en particulier celles des petites industries) ne sont pas préparées à l’apprentissage automatique. Selon le même rapport, 53% des PME ne sont pas tout à fait disposées à tester les eaux de l’IA. Beaucoup craignent le coût élevé de l’entrée, tandis que d’autres ne sont pas certains que leur équipe dispose des compétences nécessaires pour l’utiliser au maximum.

Dans le cas de l’IA en marketing, il n’y a vraiment rien à perdre et tout à gagner. Bien qu’il existe d’innombrables façons dont cette technologie va révolutionner le domaine du marketing numérique, voici quelques exemples de la manière dont l’IA peut changer la donne en créant une équipe marketing qualifiée et en mettant en œuvre des campagnes ciblées.

1. Construire une équipe avec les compétences à vendre

Les équipes de marketing numérique qui désirent se développer et rester pertinentes sur le marché en constante évolution d’aujourd’hui doivent dès le départ faire appel à des membres qualifiés. Une erreur d’embauche pourrait coûter aux équipes un temps et des ressources précieuses, ce qui les ramènerait pendant qu’elles chercheraient un autre ajustement.

AI est capable d’automatiser le processus de recrutement grâce à sa capacité d’analyser de grandes quantités de données, presque instantanément. Une bonne solution logicielle peut qualifier immédiatement les candidats en fonction de leurs CV et de leurs candidatures, en associant automatiquement uniquement les talents les plus compétents à l’ouverture du poste. À partir de là, il peut effectuer des évaluations de compétences spécialisées basées sur des données pour chaque candidat, en mesurant leurs aptitudes et capacités nécessaires à la réussite dans la position souhaitée.

Par exemple, l’algorithme de recrutement «intelligent» conçu par Harver vous permet d’évaluer les traits de personnalité «souhaitables» (extraversion, agrément, etc.) pour des rôles spécifiques au marketing et de les adapter aux compétences et aux portefeuilles de travail existants. Des entreprises en ligne axées sur le service client, telles que Zappos et Netflix, utilisent déjà ces outils basés sur l’IA pour constituer leurs équipes marketing.

L’IA peut travailler comme par magie pour aider les équipes marketing à trouver de meilleurs membres dès le début en réduisant les perspectives et en découvrant les meilleurs talents sur le marché. En l’utilisant pour alimenter les stratégies de recrutement, les entreprises seront en mesure de prendre des décisions d’embauche plus éclairées, ce qui se traduira par un plus grand succès dans l’ensemble de l’organisation.

2. Offrir des messages personnalisés et des offres

Les clients recherchent un contenu personnalisé. C’est l’un des principaux facteurs de conversion, en particulier pour les acheteurs en ligne. Deux clients sur cinq sont plus enclins à acheter auprès d’une entreprise qui se souvient de ses préférences ou de son historique de commandes.

AI peut piloter des stratégies de vente et de messagerie de marque en connectant les équipes de marketing numérique aux données dont elles ont besoin pour ce type de personnalisation. Par exemple, les systèmes de point de vente basés sur les données peuvent collecter des informations client précieuses à des fins de marketing, telles que l’historique des commandes, les tendances des ventes et les profils des clients. Les spécialistes du marketing numérique peuvent ensuite utiliser ces données pour formuler des offres personnalisées à leurs clients en fonction d’achats antérieurs, en leur envoyant des remises ou des suggestions d’achat.

Cette intégration en ligne et hors ligne est déjà intégrée aux plateformes de commerce électronique telles que Shopify.

3. Identifier les ambassadeurs de marque influents

Le marketing d’influence est actuellement l’une des meilleures stratégies pour créer des liens plus étroitement liés avec un public via les médias sociaux. En fait, les critiques et les références sur les sites de réseaux sociaux augmentent les chances d’achat de 71%.

Les consommateurs font beaucoup plus confiance aux recommandations de «personnes réelles» qu’aux messages directement des marques. Même si le contenu est payé, les clients le considèrent comme fiable. Mais pour que les équipes de marketing numérique utilisent cette stratégie à leur avantage, elles doivent trouver les bons influenceurs avec lesquels travailler.

Encore une fois, de grandes données à la rescousse ici. AI est en mesure de reconnaître les opportunités d’atteindre votre public cible que les équipes de marketing humain peuvent négliger. Il peut identifier le chevauchement des publics entre votre entreprise et un influenceur particulier. Il peut également être utilisé pour suivre avec précision l’accès à l’audience et les taux de conversion, ce qui se traduit par un meilleur retour sur investissement.

4. Cibler votre public mieux

Bien que les équipes de marketing numérique puissent penser qu’elles comprennent leurs clients, il est fort probable qu’elles ne disposent pas d’une image complète de chaque aspect de leur audience. Les moteurs de segmentation alimentés par IA peuvent diviser les données clients en données démographiques précises et précises, telles que l’âge, le sexe, l’emplacement et les niveaux de revenus, pour un marketing ciblé plus précis.

La bonne chose à propos de l’utilisation de l’IA pour déterminer votre public cible est qu’elle est constamment mise à jour et révisée. Auparavant, les équipes de marketing numérique utilisaient des études de marché, des enquêtes et des rapports chronophages pour segmenter les clients, mais les systèmes d’IA se mettent automatiquement à jour en fonction des modifications apportées aux données.

5. Automatiser le parcours de vente

Avec autant de choses dans leur assiette, les équipes de vente et de marketing sont souvent incapables de suivre certains clients tout au long du parcours de vente. Il peut prendre jusqu’à huit interactions avec un consommateur avant qu’il ne devienne un client payant et, malheureusement, de nombreuses pistes potentielles se situent entre les deux.

Les systèmes d’IA peuvent aider les clients tout au long de leur parcours, de la perspective vers le client, en automatisant le processus et en poursuivant un engagement constant. Ces systèmes peuvent être programmés pour envoyer des messages de suivi en fonction des actions d’un client potentiel, par exemple en téléchargeant une copie depuis le site Web ou en suivant un compte de réseau social. Les équipes de marketing peuvent alors intégrer des stratégies de reciblage afin de maintenir l’engagement des prospects à tout moment et d’identifier les pistes potentielles les plus solides.

Bien que l’IA soit alimentée par des machines, elle peut apporter un élément personnalisé qui fait souvent défaut dans le processus de vente. Ces outils sont en mesure de répondre automatiquement aux demandes des clients via les chatbots, éliminant ainsi les délais qui pourraient entraîner une perte de ventes. Le Big Data peut également rendre le processus plus personnalisé pour chaque client en suivant les interactions, ce qui permet aux équipes de vente et de marketing d’offrir des recommandations spécifiques sur les produits en fonction des besoins de ce client.

En conclusion

L’intelligence artificielle et le marketing numérique vont de pair. Alors que de plus en plus d’entreprises adoptent cette technologie révolutionnaire, les entreprises qui ne suivront pas suivront bientôt.

À ce stade, les équipes marketing n’ont aucune raison de ne pas adopter l’AI. Il peut stimuler la croissance, automatiser les pratiques quotidiennes et aider les équipes à concevoir des stratégies plus efficaces et plus rentables.