Comment l’intelligence artificielle fonctionne-t-elle dans l’automatisation du marketing ? L’exemple de Netflix

 

Choisir est une opération coûteuse (en termes de temps et d’énergie), pour cette raison nous avons la tendance à prendre des décisions rapidement. Souvent, si nous ne trouvons pas immédiatement ce qu’on recherche ou nous ne reçoivent pas les bonnes sollicitations, nous arrêtons notre recherche. Sur la base de cette dynamique Amazon et Netflix ont développé des algorithmes de recommandation de produits et services pour maintenir actif l’engagement du client et lui permettre de trouver facilement des produits liées à ses intérêts.

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Selon Jeff Bezos “We don’t make money when we sell things. We make money when we help customers make purchase decisions.”Nous ne gagnons pas d’argent quand nous vendons des produits. Nous gagnons de l’argent quand nous aidons nos clients à prendre la décision d’acheter” – cette phrase est très juste : l’expérience de l’utilisateur est meilleure si cela réduit également le temps de décision, à tel point qu’on ne parle pas seulement d’un customer journey mais d’un decision journey. Les utilisateurs, avec leur comportement désormais entièrement traçable, “libèrent” suffisamment de données pour pouvoir s’attendre à des expériences personnalisées. Les algorithmes d’intelligence artificielle répondent à ce but : proposer le contenu le plus intéressant pour chaque client pour rendre fluide son choix (en évitant, entre autres, que l’utilisateur s’adresse ailleurs). Tout ça contribue grandement à augmenter les ventes et la valeur du cycle de vie client, le life time value ; une expérience personnelle est sans doute l’un des principaux éléments pour fidéliser nos clients.

Comment fonctionne un algorithme d’intelligence artificielle dans le marketing ? Le cas de Netflix

Grâce à la publication de cet article (ACM Transactions on Management Information Systems, Vol. 6, No. 4, Article 13, date de publication : Décembre 2015), nous pouvons expliquer comment Neflix a utilisé l’intelligence artificielle pour améliorer l’expérience client. Nous allons décrire la logique des leurs algorithmes pour comprendre comment fonctionne l’intelligence artificielle dans l’automatisation du marketing.

La première question que Netflix s’est posé était la suivante : quelles informations devrions-nous considérer pour proposer à un client les choses qu’il pourrait aimer ? Les premières analyses s’étaient arrêtées au rating : elles calculaient combien d’étoiles les utilisateurs donnaient aux films et l’algorithme sélectionnait des produits similaires selon le genre ou les caractéristiques.

Le changement de paradigme arrive lorsque Netflix commence à considérer d’autres facteurs, tels que le moment et la façon dont les films sont vus (type de dispositif, jour de la semaine, horaire), comment ils sont trouvés, etc. Netflix commence même à considérer quel contenu a été recommandé, mais pas cliqué, en utilisant l’échec de l’algorithme comme source d’information pour l’algorithme même.

Les clients laissent tellement d’informations en utilisant le produit … pourquoi ne pas les utiliser ?

Sur la base de cette idée, sont développés plusieurs algorithmes qui «parlent» entre eux. Le premier s’appelle «Personalized Video Ranker» (PVR) et se base principalement sur la personnalisation des préférences individuelles des utilisateurs sur l’ensemble du catalogue. Le deuxième est le «Top N video ranker » et celui-ci vise à trouver la meilleure recommandation, en analysant uniquement le classement général de tous les utilisateurs.

Tous les algorithmes, ainsi que la quantité de produits présentés, contribuent à créer ce que nous appelons aujourd’hui, l’expérience Netflix.

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Comment fonctionne l’intelligence artificielle dans l’automatisation du marketing ?

Le machine learning est un processus d’apprentissage continu. Dans le marketing, en particulier, il prend en compte toutes les informations que l’utilisateur laisse dans chaque interaction avec la marque. Sur qui sont-ils basés les algorithmes ? Sur les choses achetées par le client, ses habitudes d’achat (horaires, jours, saisons, dispositifs) sur les choses vues sur le site Web, le type de canal utilisé pour contacter l’entreprise, les emails cliqués et les publications lus sur Facebook, et des variables que nous considérons pertinentes à créer l’expérience que nous souhaitons offrir à nos clients. Aujourd’hui, la technologie permet aux plates-formes de collecter et standardiser chaque type d’information, et online et offline, pour permettre aux algorithmes de s’améliorer chaque jour.

Toutes les plates-formes d’automatisation marketing ne sont pas pareilles et leur différence se trouve dans l’utilisation de l’intelligence artificielle. Certaines opèrent exclusivement sur des modèles prédéterminés et ne font pas d’automatisation sur la base d’un algorithme mais uniquement après le déclanchement d’une règle. Les plates-formes exécutent des commandes lorsque l’utilisateur fait une action (par exemple la notification par courrier électronique après le clic).

Celles basées sur l’apprentissage automatique, le machine learning, apprennent constamment et prennent des décisions à la place des personnes, en regroupant les informations d’une façon qui serait impossible pour un opérateur. L’intelligence artificielle dans l’automatisation du marketing est donc proactive et utilise des données non seulement pour réagir aux sollicitations qui ont eu lieu dans le passé, mais surtout pour prédire ce que les utilisateurs voudront.

Nous terminons avec la lecture de cette recherche de Smart Insight, qui parle du marketing prédictif comme l’une des méga tendances de 2017. Le saviez-vous ?

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