L’analyse de données est un élément de plus en plus important dans le domaine du marketing. Elle permet par exemple de segmenter efficacement ses consommateurs ou personnaliser l’expérience client. Toutefois, cette tâche peut s’avérer très chronophage et parfois difficilement réalisable pour l’Homme.

Heureusement, il s’avère que traiter de grandes quantités de données et une des spécialités de l’intelligence artificielle. Plus précisément, elle permet d’analyser les feedbacks des consommateurs. Ces avis sont souvent composés de variables qualitatives, telles qu’un score de 1 à 5, et de variables qualitatives, telles qu’un commentaire rédigé. Il est aisé de traiter la partie quantitative, seulement, elle n’apporte que des informations limitées. En revanche, il est bien plus difficile d’analyser la partie qualitative. Premièrement car la tâche est très fastidieuse mais également car il est difficile de garder une vision d’ensemble. Lorsqu’un humain veut analyser ces informations il va s’intéresser à des patterns préétablis, il part d’une ou plusieurs hypothèses. En cherchant des informations particulières, il passera à côté de toutes les informations qu’il ne recherche pas directement. Une intelligence artificielle quant à elle va chercher tous les types de liens, sans qu’ils soient prédéfinis. Ainsi, elle peut trouver des informations qui seraient passées sous le nez d’un humain. Elle extrait ainsi des observations utiles sous une forme lisible pour un analyste. Cette analyse permet d’obtenir des informations précises très rapidement.

Et ces informations sont capitales, les retours des consommateurs sont très détaillés sur les points forts et faiblesses des services et produits et fournissent des pistes d’innovations. Tenir compte de ces avis est le meilleur moyen de conserver ses clients. Un objectif majeur puisqu’il est cinq fois plus coûteux d’attirer de nouveaux clients que de conserver les existants. En plus d’améliorer la rétention, ses données permettent de prévoir l’efficacité de différentes mesures. Avec le machine learning, l’intelligence artificielle peut notamment calculer un ROI (return on investment) en se basant sur des données empiriques. En interne, pouvoir démontrer un ROI tangible est un avantage conséquent pour les marketeurs quand vient le moment de négocier un budget.

Plus important encore, ces données permettent de personnaliser l’expérience client au maximum. Une stratégie qui a le vent en poupe, selon une étude de Gartner, 80% des experts du marketing considèrent que l’expérience client va devenir le facteur le plus important pour se différencier de la concurrence.

L’intelligence artificielle permet donc d’analyser les feedbacks des clients, une base de données sous exploitée, et de la transformer en mine d’or. C’est l’ensemble du traitement des données qualitatives qui est simplifié par l’usage de l’intelligence artificielle. En marketing, l’intelligence artificielle a déjà d’autres utilisations. Les chatbots sont de plus en plus courant, l’IA peut également prévoir les quantités vendues et gérer des campagnes publicitaires. Elle peut notamment pendre compte de la valeur à vie d’un consommateur pour dépenser plus envers les consommateurs plus rentables. Elle pourrait également prendre le pas sur l’homme pour des tâches jusqu’alors considérées créatives tel que le copywriting. Notamment, OpenAI a développée GPT-2, une intelligence artificielle si performante pour écrire du texte que l’entreprise a décidé de ne pas la publier tant qu’elle n’aura pas fini de mesurer les risques d’abus.