Le Machine Learning ou apprentissage automatique révolutionne la connaissance client en brassant l’immensité du big data pour en tirer des corrélations et des déductions singulières, jamais envisagées par les marketeurs. Et si le marketing devenait une science exacte ?  

Le Machine Learning, détecteur de tendances :

L’un des usages réussis en marketing du Machine Learning est sa capacité à mesurer scientifiquement ce que le consommateur pense et perçoit des marques à tout moment. Il est capable d’identifier des nouveaux segments de marché, de nouvelles tendances, de percevoir l’arrivée de signaux faibles en temps réel, etc. Au regard de ces enjeux et opportunités, les Directions Marketing investissent massivement dans l’Intelligence Artificielle. Selon un récent rapport de l’ODC (International Data Corporation), les dépenses des Directions Marketing en logiciels d’IA ont explosé dans le monde et représentent 360 millions de dollars en 2016. Ce chiffre devrait atteindre plus de 3 milliards en 2020, ce qui représente une croissance de 550%. L’apprentissage machine donne les mains libres aux départements marketing pour passer plus de temps sur des activités à plus forte valeur ajoutée comme l’analyse, l’évaluation des segments et des opportunités stratégiques, plus que sur de la collection de données clients, l’intégration de données et la détection d’anomalies. L’apprentissage machine est déjà présent au sein de l’écosystème des entreprises, il va être beaucoup plus souvent embarqué dans nombre voire la totalité des aspects du marketing digital au travers de l’acquisition et la rétention clients et de la gestion de la fidélité. Le Machine Learning, pilier incontournable de l’Intelligence Artificielle, entre en scène et bouleverse le marketing.  

Comment le Machine Learning procède concrètement ?

Le Machine Learning est idéal pour exploiter les opportunités cachées du Big Data. Cette technologie permet d’extraire de la valeur en provenance de sources de données massives et variées (réseaux sociaux, plateformes de marques, forums, programmes de fidélité, etc) pour répondre aux besoins “métier” du marketing. Elle est très efficace dans les situations où les insights doivent être découverts à partir de larges quantités de données diverses. Contrairement aux outils analytiques traditionnels, le Machine Learning se révèle plus efficace en termes de précision et de vitesse. Plus les données injectées à un système Machine Learning sont nombreuses, plus ce système peut apprendre et appliquer les résultats à des insights de qualité supérieure. Le Machine Learning permet de découvrir des patterns enfouies dans les données en moins de temps qu’un traitement manuel “humain” et donc avec plus d’efficacité. Ainsi, le Machine Learning propose de plonger dans les méandres de l’inconscient pour faire émerger  des tendances grâce à des data toujours plus nombreuses à passer au tamis des algorithmes pour mieux comprendre les comportements, et détecter les intentions. Grâce à sa puissance d’analyse, cette avancée technologique de l’Intelligence Artificielle permet aux entreprises de tirer partie de la richesse des données qu’elles collectent. Les algorithmes de machine learning croisent des données hétérogènes (éloignées) les unes des autres pour déterrer des corrélations jamais mises à jour. C’est notamment grâce à la baisse du coût de stockage des données, et grâce à l’augmentation continue de la puissance de calcul des systèmes informatiques que l’Intelligence Artificielle se révèle aujourd’hui prometteuse et disruptive, avec des résultats étonnants qu’un esprit humain aurait balayé d’un revers de la main. Au final, cette perception ultraprécise des comportements permet d’affiner et d’individualiser les informations et les offres présentées au client. Un exemple connu : Amazon recommande déjà à chaque internaute intéressé par un livre, des ouvrages connexes qui peuvent lui plaire. Spotify ou Netflix recommandent avec une grande précision des musiques, films et séries télévisées qui sont susceptibles de plaire aux utilisateurs à partir de leurs historiques. Cette perception des comportements clients projette aussi les marques dans le futur en leur ouvrant une fenêtre sur les évolution probables des attitudes et des habitudes de consommation : c’est l’aspect prédictif du Machine Learning qui anticipe les besoins et les désirs des clients. Elle favorise aussi une relation client plus proche, plus pertinente et, par conséquent, plus efficace.  

Machine Learning et Big Data : une libération pour les marketeurs ?

L’apprentissage automatique change radicalement le Big Data : la découverte de nouveaux schémas de comportement des consommateurs est rendue possible grâce à des calculs et des analyses multi-dimensionnelles. Ainsi, il peut automatiser la découverte de nouveaux sujets de préoccupation des consommateurs et comprendre la corrélation entre deux centres d’intérêt/thématiques a priori très éloigné(e)s. Le Machine Learning permet de faire d’extraordinaires progrès en matière de segmentation dynamique, fine et opérable des cibles. Et si ces technologies apprenantes libéraient les marketeurs sur certains aspects ? Ainsi, la phase fastidieuse de collecte de data étant réduite, et son traitement devenu intelligent, permet de consacrer plus de temps à la création de valeur ajoutée : une avancée de taille ! D’autre part, le Machine Learning accroît la vitesse de perception des changements et la capacité de réactivité des marques. La révolution du Machine Learning est en marche ! Aux marketeurs de la saisir.