Le machine learning non supervisé : la clef pour optimiser vos campagnes marketing
Par Grégory Pouy, expert FrenchWeb
David Bessis est mathématicien et le fondateur de Tiny Clues, une solution de machine learning non supervisé multicouches.
Ne partez pas tout de suite, David va vous expliquer de manière simple et intelligible que cette forme de machine learning est pertinente pour votre marque jusqu’à pouvoir vraiment améliorer votre plan marketing annuel en rendant vos données bien plus intelligibles.
Intelligence artificielle: on devrait plutôt parler d’intuition artificielle
D’abord quelques explications de la part de David « Le machine learning c’est le nom de la discipline qui s’occupe des algorithmes qui apprennent à partir des données », à ne pas confondre avec l’intelligence artificielle dont la définition est plus floue selon lui.
Toutefois, il existe une sémantique latente, c’est-à-dire des algorithmes capables de comprendre le sens des choses alors que nous ne l’avons pas fait entrer à l’origine.
Par exemple, définir des biais sociaux en fonction du sexe ou du prénom.
Pas que la machine ait des biais ici mais plutôt qu’elle reproduit nos modèles sociétaux, les consommations étant différentes dans les faits entre hommes et femmes ou entres les typologies de prénoms.
L’algorithme capable de créer une sociologie pertinente par rapport à ce que nous connaissons est, par essence, intelligente.
Finalement l’intelligence artificielle reproduit ce qu’intuitivement nous avons déjà envisagé, et ce, dans un niveau de détail totalement bluffant. Simplement, elle le fait de manière indépendante et permet de cibler ensuite les clients automatiquement ou presque….
Le machine learning : la clef pour optimiser vos campagnes marketing
D’abord un élément important qu’affirme David, c’est qu’il n’y a pas besoin d’attendre d’avoir une base de données parfaitement propres pour pouvoir opérer du machine learning.
Evidemment la base de données est un élément fondamental à quiconque s’intéresse à ces sujets mais cependant, selon lui, essayer d’avoir une base de données totalement propre est un travail d’orfèvre qui ne voit jamais de fin et pourrait décourager plus d’un marketer devant l’immensité de la tâche et le budget lié.
Sans aller jusqu’à des extrémités ou la base de données donnerait des éléments faussés ou biaisés, on peut se permettre d’avoir un certain nombre d’inexactitudes dans sa base de données pour la processer.
Au centre : le plan d’actions commerciale intelligent
Nous l’avions déjà dit avec Aurélie Jean sur ce podcast mais l’intelligence artificielle ne va pas remplacer les marketers et à l’inverse va leur permettre de se concentrer sur leur valeur ajoutée uniquement.
Pour David Bessis, le « data driven marketing » basé uniquement en captant une intention, est une illusion car même si le retargeting fonctionne bien, l’objectif va être de cibler les personnes qui ne sont pas venues sur le site pour une catégorie de produit particulière.
Ici le machine learning non linéarisé va permettre d’identifier des groupes de clients pertinents, même de taille réduite, et de proposer des campagnes vers ces personnes.
On enlève donc les biais mais surtout on accélère largement la manœuvre puisque le ciblage pertinent de groupes clients peut s’avérer très laborieux.
Le travail du marketer va se concentrer sur la création de l’offre et du message.
Encore beaucoup de choses à comprendre pour les marketers mais je pense sincèrement que le machine learning et l’intelligence artificielle vont avoir un impact très important dans la manière de marketer les produits et services.
L’expert:
Grégory Pouy est le fondateur de LaMercatique, un cabinet de conseil de transformation digitale axé sur la partie marketing. Basé entre New York et Paris, il est «expert» marketing pour FrenchWeb.fr. Pour suivre ses écrits et échanger avec lui:
Son blog: http://www.gregorypouy.fr
Son compte sur Twitter: @gregfromparis
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