Introduction à l'apprentissage automatique pour le marketing

Par Anna Anisin, fondatrice de DataScience.Salon, superviser le développement de la communauté et des affaires.

Le machine learning a été introduit dans divers domaines pour l'automatisation et l'analyse. Il a aidé les entreprises à se développer en facilitant la prise de décision basée sur des données. Les organisations créent et déploient des applications d'apprentissage automatique en tant que logiciel en tant que service ou les utilisent pour rationaliser les processus internes tels que les opérations de saisie de données, les ventes et le marketing. Cet article explique comment l'apprentissage automatique a fait évoluer l'industrie du marketing et comment les entreprises en tirent parti pour générer des bénéfices et de la croissance.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Le machine learning est une branche de l'intelligence artificielle qui traite de la modélisation prédictive et de l'analyse basée sur des données historiques. En termes simples, il utilise des algorithmes mathématiques complexes pour extraire des informations codées utiles à partir de données structurées afin de faire des prédictions concernant les tendances et les comportements.

Applications d'apprentissage automatique dans le marketing

Les leaders du marché utilisent les données et le machine learning pour améliorer leurs ventes depuis des années. Cela se fait en comprenant la clientèle et en prenant des décisions basées sur les données. L'apprentissage automatique a plusieurs utilisations dans le marketing, discutons-en quelques-unes ci-dessous.

• Segmentation de la clientèle : créez des divisions parmi les clients en fonction de leurs habitudes d'utilisation, de leurs historiques d'achat, de leurs données démographiques ou de l'ensemble de ces éléments. Ces divisions peuvent être utilisées pour créer des campagnes marketing personnalisées afin d'augmenter la satisfaction client et le taux de réussite marketing.

• Systèmes de recommandation : les systèmes de recommandation basés sur l'apprentissage automatique sont conçus pour que vos clients restent accros aux nouveaux produits. Ces systèmes utilisent des modèles qui contiennent des informations sur l'historique d'achat de chaque client et savent ce qui les intéresserait. De tels systèmes aident à stimuler les ventes et à accroître l'interaction avec les clients.

• Prévision de l'attrition des clients : le machine learning peut vous aider à prédire lesquels de vos clients sont sur le point de partir. Les équipes marketing peuvent utiliser ces informations pour créer des stratégies et des campagnes ciblées afin d'améliorer la fidélisation.

• Prévision de la valeur sur la durée de vie : les modèles de ML peuvent prévoir l'avantage total (en termes de revenus) qu'un client particulier pourrait apporter à votre entreprise. Les services marketing utilisent ces informations pour planifier les budgets marketing. Un budget plus élevé est associé à un client de grande valeur et vice versa pour augmenter l'efficacité des campagnes.

Cas d'utilisation

De nombreuses organisations connues optent pour des stratégies marketing basées sur l'apprentissage automatique pour atteindre le succès et la croissance. Certains des cas d'utilisation incluent :

• JPMorgan Chase : JPMorgan utilise le machine learning pour créer du contenu écrit, tel que des e-mails marketing et des publicités ciblant des utilisateurs spécifiques.

• CBS Interactive : CBS utilise des techniques d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel pour analyser les commentaires des clients. En extrayant automatiquement les connaissances des données, ils utilisent les connaissances acquises pour améliorer leurs produits et services.

• Stitch Fix : l'apprentissage automatique est adopté chez Stitch Fix. En fait, ils disposent de l'un des référentiels d'algorithmes les plus avancés du secteur de la vente au détail et du commerce électronique. Ils utilisent la science des données pour comprendre quels produits sont les plus populaires à quels endroits, pour faire correspondre les meilleures tenues aux besoins des clients et pour réapprovisionner et réorganiser leur inventaire de la manière la plus efficace possible.

• Dstillery : Dstillery analyse les données de l'entreprise pour comprendre les clients potentiels et créer des profils spécifiques aux clients. Ils proposent des modèles prédéfinis ainsi qu'une formation personnalisée sur des ensembles de données personnalisés.

• Sephora : Sephora a adopté l'IA sous la forme d'un chatbot. Ce bot aide les clients à affiner leurs choix de maquillage en leur posant les bonnes questions et en examinant les réponses.

Le marketing avec machine learning s'est avéré très productif pour les propriétaires d'entreprise, mais il n'est pas facile de se lancer. Plonger dans l'apprentissage automatique a des conditions préalables qui doivent être remplies.

Exigences pour l'utilisation de l'apprentissage automatique dans le marketing

La première étape de chaque parcours de machine learning consiste à explorer les données. L'exploration et l'analyse des données offrent une vue plus large des informations de la base de données et comment ...