Le deep learning et le marketing d’automation: nouvelle ère de la personnalisation

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L’automatisation du marketing a parcouru un long chemin. Elle est passée d’un simple outil pour les spécialistes du marketing à l’automatisation de tâches répétitives, jusqu’à devenir une boîte à outils pour comprendre les clients les plus exigeants d’aujourd’hui. Les progrès technologiques dans ce domaine ont permis aux spécialistes du marketing d’utiliser les données sur les clients pour obtenir des informations précieuses et créer une communication marketing hautement personnalisée, envoyée au bon moment et dans le bon canal. Il n’est donc pas étonnant qu’elle soit appelée à devenir une industrie de 5,5 milliards de dollars d’ici 2019. Dans cet article, Kaokeb vous montre trois exemples de la façon dont le deep learning de l’automatisation du marketing facilite la vie des spécialistes du marketing.

1-Identifier des schémas plus profonds dans les données pour l’hyper-personnalisation.

Le terme  » personnalisation  » est largement utilisé, mais il a commencé à perdre de sa signification. Je ne suggère pas que vous devriez cesser de personnaliser votre expérience de shopping en ligne et vos messages marketing. Ce que je propose, c’est de mettre l’accent sur l’hyper-personnalisation.

L’automatisation du marketing avec le machine learnig (ML) vous permet de personnaliser l’expérience client en fonction de son historique d’interactions, comme les habitudes d’achat, les traits de comportement et les préférences numériques. Mais elle ne tient pas compte de l’intention du client.

D’autre part, la technologie du deep learning ne reposera pas seulement sur l’historique d’interaction du client. Elle tiendra également compte de ses intentions. Par exemple, un client vient sur votre site et achète une robe. Lors de sa deuxième visite, le même client commence à vérifier ses chaussures. Dans ce scénario, l’équation ne reposera pas sur des données transactionnelles et d’interaction pour personnaliser l’expérience, mais tiendra compte de l’intention.

Le deep learning est bien meilleur que les autres techniques de ML et d’AI pour comprendre ce que les clients veulent, car il a le potentiel de trouver des modèles à l’intérieur des modèles. Les techniques du deep learning permettent d’identifier et d’analyser les tendances afin de prédire les résultats dans la vie réelle. Mais la technologie n’en est encore qu’à ses commencements, et ce dont elle est capable reste encore à voir.

2- Utiliser le deep learning pour favoriser la fidélisation de la clientèle :

Toutes les entreprises savent que la fidélisation des clients coûte moins cher que leur acquisition. Et, la fidélisation de la clientèle peut augmenter les bénéfices de l’entreprise. Selon Bain and Co., une augmentation de 5 % de la fidélisation de la clientèle peut accroître la rentabilité d’une entreprise de 75 %. Lorsqu’il s’agit d’améliorer la fidélisation de la clientèle, un appui profond peut être utile. Comment ? En donnant aux clients ce dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin. Selon un rapport Trendspotter, 82 % des gens sont susceptibles d’acheter chez un détaillant qui leur propose des offres personnalisées.

L’automatisation du marketing basée sur l’intelligence artificielle fait la même chose. Elle s’assure que le bon message parvient à la bonne personne au bon moment et au bon endroit. Mais le deep learning peut prendre un cran plus haut. Il tient compte des goûts des clients, de leurs préférences personnelles, de leurs habitudes de dépenses et même de leurs micropréférences, combinés à des facteurs externes, comme la météo, pour envoyer à leurs clients des suggestions hautement personnalisées et plus pertinentes. 

3- Le comportement du client est une science : Analyse de big data et deep learning

L’analyse prescriptive est une autre technique qui utilise le deep learning à partir des données des clients pour prédire les tendances et les modèles de comportement futurs. Les plateformes d’automatisation du marketing sont devenues assez puissantes pour anticiper les prédictions. Par exemple, le moment où un client fera son prochain achat, le LTV d’un client, les clients les plus précieux, à quel moment un client est le plus susceptible d’acheter, et le bon escompte à offrir à un segment de clientèle.

Takeaway

Le deep learning a déjà été utilisé dans l’industrie de la publicité pour rendre les activités jusqu’à 50 % plus efficaces. C’est pourquoi de nombreux spécialistes du marketing sont très enthousiastes à ce sujet. Mais le deep learning n’est pas aussi facile qu’il n’y paraît. Toujours en tant que spécialiste du marketing, il est important de savoir comment cela fonctionne et comment vous pouvez l’utiliser à votre avantage. Les spécialistes du marketing qui s’efforcent d’être pertinents pour leurs consommateurs doivent prêter attention à cette technologie.