Au-delà du battage médiatique, tirer le meilleur parti des informations marketing grâce à l’apprentissage automatique

Près d’un an s’est écoulé depuis que le grand modèle linguistique ChatGPT de l’OpenAI a été mis à la disposition du public. Depuis, le monde s’est entiché de tout ce qui touche à l’intelligence artificielle (IA). Si beaucoup d’entre nous pensent qu’il s’agit de notre première véritable chance de découvrir ce que l’IA a à offrir, la vérité est que l’IA – y compris les sous-ensembles de cette technologie tels que l’apprentissage automatique – existe depuis un certain temps.

L’apprentissage automatique est le moteur des chatbots avec lesquels nous interagissons lorsque nous appelons le service clientèle, c’est ce qui permet au texte prédictif de corriger nos fautes de frappe et c’est même le fondement des recommandations d’émissions télévisées que nous obtenons lorsque nous naviguons sur notre service de diffusion en continu préféré.

Pour les spécialistes modernes du marketing, l’apprentissage automatique peut être utilisé pour donner un sens à d’énormes quantités de données sur les clients afin de mieux comprendre le comportement des acheteurs, d’identifier des modèles et de faire des prédictions plus précises. Le principal avantage est la portée et l’échelle. En apprenant à un système informatique à faire des prédictions précises sur la base des données que vous lui fournissez, les spécialistes du marketing peuvent obtenir des informations importantes d’une manière qui ne serait tout simplement pas possible si une personne, ou même une équipe de personnes, analysait les informations manuellement. Les spécialistes du marketing peuvent donc bénéficier d’importants gains d’efficacité et de précision – ainsi que d’économies de temps et d’argent – en adoptant l’apprentissage automatique.

Cependant, de nombreux spécialistes du marketing n’utilisent pas toute la puissance de ces algorithmes, ce qui signifie qu’ils n’exploitent pas les informations qui se cachent dans les vastes quantités de données sur les consommateurs qu’ils collectent.

Il y a plusieurs raisons à cela. Tout d’abord, si les données ne sont pas de bonne qualité, si vous ne savez pas comment elles sont structurées et stockées, et si vous ne comprenez pas quelles sont les données dont vous disposez et celles dont vous ne disposez pas, vos investissements dans l’apprentissage automatique ne porteront pas beaucoup de fruits. Si vous voulez que les données dont vous disposez apportent une réelle valeur ajoutée, elles doivent être nettoyées et consolidées afin qu’elles vous apportent des informations utiles.

Bien que certaines grandes marques – principalement celles qui ont les poches pleines et de grandes équipes de data scientists – utilisent l’apprentissage automatique à leur avantage, la majorité d’entre elles ont encore un long chemin à parcourir.

Pour les petites entreprises, les feuilles de calcul Excel peuvent encore faire l’affaire, mais dès que la quantité de données que vous essayez de traiter devient trop importante – et que votre feuille de calcul commence à tomber en panne – il est peut-être temps de se tourner vers des technologies plus récentes et plus avancées. Heureusement, de nombreux outils disponibles sur le marché sont suffisamment conviviaux pour qu’une personne n’ayant pas de connaissances techniques approfondies puisse se débrouiller.

Par exemple, si vous utilisez déjà Google Ads, il est assez simple d’introduire ces données dans un algorithme Google. Mais dès que vous essayez de faire quelque chose de plus avancé, comme ajouter des données provenant de diverses plateformes de médias sociaux, les choses peuvent devenir un peu trop complexes pour un spécialiste du marketing ayant une compréhension minimale de la technologie.