Le Machine Learning, la puissance cachée du marketing

Big Data

Avec l’essor du Big Data, le Machine Learning, apprentissage automatique ou statistique en français, est très utilisé de nos jours mais beaucoup ignorent en quoi il consiste. Il permet aux entreprises de proposer aux consommateurs un marketing plus adapté mais aussi de trouver le bon moment pour essayer de convertir les clients ou prospects, ce qui est une grande tendance actuellement. Découvrons ce que c’est réellement le Machine Learning et son utilité en marketing.

La naissance du Machine Learning dans les années 50

Jusqu’à très récemment, les ordinateurs avaient besoin d’un ensemble complexe et extrêmement précis d’instructions pour accomplir des tâches, même les plus simples. Certains se souviennent peut-être de la programmation via des cartes perforées ou DOS.

Utilisation carte perforée / Console DOS

Utilisation carte perforée / Console DOS

Mais les langages de programmation informatique ont beaucoup évolué au fil des années mais l’étape cruciale fut l’abandon de la programmation compliquée. Plus clairement, c’est apprendre à l’ordinateur à apprendre de lui-même, le Machine Learning est né.

La machine, ou plutôt l’ordinateur, qui se met à apprendre fut un bond en avant énorme et très prometteur dans la capacité technologique. C’est la possibilité de régler des problèmes grâce à l’ordinateur.

Le Machine Learning simplifie la résolution de problèmes

Le Machine Learning permet donc à partir de données et en utilisant des algorithmes d’extraire des informations plus ou moins complexes dans le but de résoudre un problème.

Par exemple, en e-commerce, le système de fraude bancaire est régi par des algorithmes de Machine Learning permettant, par exemple, de détecter les pays où il y a le plus de fraudes. Le système pourra ainsi faire des contrôles supplémentaires pour les transactions venant de ce pays.

machine_learning_principes

Mais le Machine Learning a également une grande utilité en marketing, d’autant plus de nos jours où les gens sont tous connectés (ordinateurs, tablettes, mobiles, montres). Les consommateurs ne veulent plus forcément de ces vielles publicités dans les boîtes aux lettres mais recevoir des mails personnalisés avec des produits leur correspondant. Cela peut paraître d’une grande difficulté ou une vision futuriste mais c’est déjà possible avec toutes les informations que chaque personne donne en naviguant et grâce au Machine Learning.

L’utilisation en marketing

Dans le milieu du marketing, il est nécessaire de s’adapter aux clients que nous appelons aujourd’hui des consommateurs 2.0. Ils sont en effet tous munis d’objets connectés: ordinateurs, tablettes, mobiles et montres. Leur proposer une expérience personnalisée fait parti des nécessités pour les convaincre ou les fidéliser. La personnalisation est possible avec l’analyse des anciens paniers mais les clients ont besoin de plus. Ils le demandent pratiquement avec des taux de rebond assez importants et des paniers abandonnés car ils n’ont pas trouvé les articles qui étaient réellement adaptés à leurs besoins.

Les messages ciblés ne suffisent pas si les produits proposés ne sont pas adaptés.

Désormais, utiliser le Machine Learning permet de de contextualiser et de croiser plusieurs caractéristiques. Pour connaître les ventes futures, il est nécessaire de fouiller automatiquement dans un grand nombre de données afin d’identifier les vraies combinaisons de facteurs qui déterminent les ventes.

Prenons l’exemple des vêtements car il est très simple à comprendre. Certaines périodes de l’année vont déterminer les ventes de type de vêtement: l’hiver est associé aux habits chauds (pulls, écharpes, bonnets) alors que l’été aux vêtements légers (manches courtes, bermudas, casquettes) mais c’est biaisé quand les saisons ne suivent pas ce cycle habituel avec des températures chaudes en hiver et froides en été. Des variations importantes ont de plus en plus lieu de nos jours du fait du changement climatique. Le Machine Learning va permettre aux commerces de prévoir des vêtements que les gens sont susceptibles d’acheter en cas de fortes variations de température. Le Machine Learning peut très bien prendre en compte la météo et chaque client aura des articles proposés en fonction de leurs navigations et de la température ainsi.

L’identification des combinaisons de facteurs est cruciale car elle a un impact réel sur les ventes. Elle est possible avec le Machine Learning et c’est un avantage en marketing. Avec ce modèle, les entreprises peuvent satisfaire le consommateur où qu’il se trouve (géolocalisation de n’importe quel canal ou physiquement) avec un produit unique, à un prix attractif par rapport à la concurrence.

Le Machine Learning permet de convertir au bon moment

Le problème du moment de la conversion persiste toujours en marketing. Il est impossible d’entrer dans chaque cerveau pour savoir s’il est propice à acheter ou à regarder une publicité (pop-up par exemple).

machine_learning-idgeLa tendance actuelle étant au marketing en temps réel, il faut trouver un moyen que nous ne voyons pas habituellement pour rentrer en contact avec le client sans paraître intrusif. C’est le réel problème du marketing dynamique, communiquer en comprenant l’environnement des clients, leur disposition émotionnelle pour atteindre le bon public à l’état d’esprit optimal avec un message pertinent.

Le Machine Learning permet de savoir le moment opportun, émotionnellement parlant, en faisant de la publicité numérique sur un groupe test. Ainsi, les marques savent quels sont les moments adéquats pour convertir les consommateurs (ou prospects). Les dépenses publicitaires sont plus efficaces et rentabilisées avec une meilleure compréhension de ce qui fait passer les consommateurs à l’action.

Passionnée par le marketing, la lecture et l’écriture font partie de mon quotidien. Je suis rédactrice sur Actu-Marketing.fr et m’occupe également des réseaux sociaux.

2 Commentaires

Publier un commentaire

Votre adresse email ne sera pas publié.Les champs obligatoires sont marqués *

Vous pouvez utiliser les balises HTML: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

*

Recevez toutes nos actualités
Marketing

inscrivez-vous à la newsletter
Recevoir la newsletter
close-link