Les algorithmes d’IA, ensembles complexes de règles générées et mises en œuvre par ordinateur, qui analysent de grandes quantités de données pour identifier des modèles, des préférences et des comportements, ont depuis lors pris le contrôle de la publicité et des stratégies de marketing dans leur totalité. Ils permettent aux spécialistes du marketing de fournir un contenu hautement personnalisé afin que le bon message parvienne à la bonne personne au bon moment. Les algorithmes étant capables de prédire le comportement des consommateurs, d’adapter les recommandations et même d’influencer les décisions d’achat, les idéaux et l’éducation sociale, les équipes de marketing doivent les utiliser pour rester pertinentes et compétitives. Une étude de Capgemini montrant que 64 % des consommateurs sont heureux d’acheter un produit qui leur est suggéré par un algorithme, les spécialistes du marketing et les développeurs doivent commencer à les intégrer dans leurs stratégies.
Lors de l’élaboration des stratégies de marketing, les algorithmes sont utilisés pour analyser de grandes quantités de données relatives aux préférences, aux comportements et aux interactions des consommateurs. Ces données, qui vont de l’historique de navigation à l’enregistrement des achats, en passant par des informations provenant d’innombrables autres sources, permettent aux algorithmes de prédire les besoins et les préférences des consommateurs avec une précision remarquable. En conséquence, les stratégies de marketing doivent de plus en plus s’appuyer sur des connaissances algorithmiques, ce qui permet une publicité très ciblée et des expériences personnalisées pour les consommateurs.
Plus de 80 % des experts du secteur intègrent une forme ou une autre de technologie d’IA dans leurs activités de marketing en ligne.
– Statista
Impacts/bénéfices dans le monde réel
La dépendance à l’égard des plateformes numériques, telles que les médias sociaux, a amplifié le besoin de stratégies de marketing personnalisées et basées sur des algorithmes, afin d’aider les organisations à atteindre le bon public. Ces stratégies transcendent les méthodes traditionnelles telles que le marketing de masse, où les publicités ne sont pas ciblées sur des consommateurs ou des publics spécifiques.
L’analyse du comportement des consommateurs, de leurs préférences et de leurs interactions permet aux organisations d’adapter leurs messages et leurs offres, ce qui se traduit par une connexion plus efficace avec leur public cible. Cette personnalisation est infaillible sur un marché où les consommateurs sont inondés d’informations et en sont venus à attendre un marketing qui s’adresse directement à eux et prédit leurs besoins et leurs intérêts.
Dans le domaine de la diffusion de contenu et de la publicité, les algorithmes jouent un rôle indéniable en veillant à ce que les bons messages atteignent le bon public au bon moment. Ils analysent les modèles d’engagement afin de déterminer les canaux et les moments les plus efficaces pour diffuser du contenu, maximisant ainsi l’impact des efforts de marketing. Cette approche ciblée accroît l’efficacité des campagnes de marketing et permet d’augmenter le retour sur investissement.
Limites des stratégies de marketing algorithmique
Une dépendance excessive à l’égard d’informations fondées sur des données : Lorsque les campagnes de marketing s’appuient trop fortement sur des algorithmes, elles se concentrent souvent sur des données quantifiables, négligeant les tendances plus larges du marché et les comportements humains subtils. En effet, les algorithmes ne peuvent pas saisir pleinement la nature dynamique et multiforme des préférences des consommateurs, ce qui conduit à des stratégies qui ne parviennent pas à engager une base de clientèle diversifiée ou à s’adapter aux nouvelles évolutions du marché, ce qui a finalement un impact sur la pertinence et l’efficacité de la campagne.
Qualité et portée des données : Les algorithmes basés sur des données limitées ou biaisées peuvent mal interpréter le comportement des consommateurs parce qu’ils ne disposent pas d’une vue d’ensemble du marché et des différents profils de consommateurs. Cette perspective biaisée conduit à des décisions de marketing et de ciblage erronées, diminuant l’efficacité des campagnes et réduisant le retour sur investissement, car les stratégies ne sont pas réellement alignées sur les besoins et les préférences réels du public cible.
Complexité et opacité : La nature complexe et souvent non transparente des algorithmes rend difficile la compréhension et la modification de leurs processus de décision. Ce manque de clarté s’explique par le fait que les algorithmes, en particulier ceux qui impliquent l’apprentissage automatique, peuvent être complexes et difficiles à interpréter. Cette opacité peut susciter des préoccupations éthiques et réduire la confiance des consommateurs, car les entreprises peinent à expliquer ou à justifier leurs stratégies de marketing, ce qui est essentiel pour maintenir les relations avec les consommateurs et la réputation de la marque.
Homogénéisation du marketing : L’utilisation d’ensembles de données et d’algorithmes similaires dans différentes entreprises se traduit souvent par des approches marketing qui manquent de spécificité. Cette homogénéisation est due au fait que de nombreuses entreprises suivent des tendances similaires basées sur des données, sans intégrer d’idées uniques ou d’éléments créatifs. Ce manque de différenciation fait qu’il est difficile pour les marques de se démarquer, ce qui limite leur capacité à attirer l’attention des consommateurs et à les fidéliser sur un marché concurrentiel, ce qui est essentiel pour le succès à long terme de la marque et l’engagement des clients.
Atténuer ces limites
Diversifier les sources de données : Diversifier les sources de données signifie collecter des informations à partir d’un large éventail de canaux et de données démographiques pour alimenter les algorithmes. Souvent, les algorithmes peuvent développer une vision étroite s’ils ne sont alimentés que par des données provenant de sources limitées, ce qui conduit à des informations biaisées ou incomplètes. En recueillant des données provenant de sources variées, y compris des données démographiques différentes, des comportements en ligne et des canaux de retour d’information des consommateurs, les algorithmes peuvent développer une compréhension plus complète et plus globale du marché. Cette approche permet de contrer les préjugés et de s’assurer que les stratégies de marketing ne sont pas biaisées en faveur d’un segment particulier, ce qui les rend plus inclusives et plus efficaces auprès d’un public plus large.
Adopter l’IA explicable : L’IA explicable désigne les systèmes d’intelligence artificielle conçus par des développeurs experts pour fournir des explications claires et compréhensibles sur leurs opérations et leurs décisions. Elle permet aux spécialistes du marketing de mieux comprendre et de faire confiance aux recommandations formulées par l’IA, afin de pouvoir ajuster leurs stratégies en connaissance de cause. Cette transparence permet d’identifier et de corriger tout biais ou erreur dans les algorithmes, garantissant ainsi que les stratégies de marketing sont équitables, éthiques et efficaces.
Intégrer l’identité de la marque dans les algorithmes : Les algorithmes standard peuvent fournir des informations génériques qui ne différencient pas une marque d’une autre, mais en adaptant les algorithmes pour qu’ils reflètent l’identité d’une marque, les stratégies de marketing peuvent devenir plus personnalisées et distinctives. Cette personnalisation permet de se démarquer sur un marché numérique encombré et garantit que les efforts de marketing sont étroitement alignés sur l’éthique de la marque et qu’ils attirent le public cible, ce qui renforce la reconnaissance et la fidélité à la marque.
Favoriser la collaboration entre les équipes : Encourager la collaboration entre des développeurs expérimentés, des scientifiques des données (qui gèrent et interprètent les données algorithmiques) et des équipes de marketing créatives conduit à une approche marketing plus dynamique et holistique. Les scientifiques des données fournissent les informations quantitatives nécessaires pour comprendre le comportement des consommateurs, tandis que les équipes créatives traduisent ces informations en campagnes de marketing attrayantes et pertinentes. Cette collaboration signifie que les stratégies de marketing ne sont pas seulement basées sur des données, mais aussi sur la créativité, ce qui les rend plus efficaces pour attirer les consommateurs et se démarquer sur le marché.
Réflexions
Il est essentiel de comprendre l’omniprésence des algorithmes dans nos décisions d’achat quotidiennes. Alors que les consommateurs naviguent dans un océan d’options, apparemment vastes mais subtilement élaborées par des algorithmes, la connaissance de cette orchestration numérique est essentielle à une prise de décision éclairée. Cette constatation montre clairement que l’effort combiné de développeurs très expérimentés et d’équipes de marketing créatives est vraiment essentiel pour élaborer une stratégie de marketing complète et efficace.
