Le machine learning, vecteur de trafic multicanal ?

Comment l’IA et le machine learning peuvent-ils être utilisés afin de servir le multi canal ? Comment font-ils le lien entre digital et physique et comment peuvent-ils booster la visibilité d’une annonce publicitaire exposée auprès d’un individu ?

Le machine learning

Le machine learning également appelé apprentissage automatique recouvre l’ensemble des technologies, méthodes et techniques d’intelligence artificielle. Largement utilisé dans l’industrie pour la fabrication de produits et appareils de la consommation courante mais aussi dans les services – comme en banque pour détecter d’éventuelles fraudes ou anomalies chez un client – il se répand de plus en plus vers un usage marketing. Sa capacité à cibler et s’adapter permet aux entreprises de calibrer des offres adaptées à une situation précise et d’y répondre rapidement pour booster la conversion et optimiser la performance commerciale.

Quand les tech s’offrent le machine learning

Le dernier iPhone d’Apple révélé la semaine dernière brille par ses attributs technologiques de pointe. Au-delà des fonctionnalités standard améliorées : appareil photo ultra-haute définition, rapidité du processeur… le tout nouvel iPhone se dote de la technologie Neural engine, pour apprendre de l’expérience utilisateur, l’améliorer et l’enrichir au gré d’une utilisation quotidienne.

Facebook a mis en place sur sa plateforme Business manager – dédiée aux professionnels du marketing pour réaliser des annonces ou posts sponsorisés – un système de voucher. En effet, grâce à un ciblage précis basé sur des critères socio-démographiques déjà connus par le réseau social, Facebook est en mesure de proposer des offres exclusives aux clients, limitées dans le temps. Elles se déclenchent dans un périmètre donné pour mettre en avant un produit ou service (à travers un discount ou une offre partenaire par exemple), inciter le client à se rendre en point de vente et à acheter le produit ou service. L’offre attractive ciblée apparaît à un moment opportun (proche du lieu de vente), pour une marque connue et appréciée de l’utilisateur. Reste ensuite à savoir si le client dispose de temps pour se permettre d’en bénéficier et est d’humeur acheteuse, ou non…

La prédiction des stocks grâce au machine learning

Le machine learning est un indicateur précieux pour le commerce en ligne et la supply chain pour la prévision des ventes. Contrairement à un produit indisponible en magasin victime de son succès, l’intelligence artificielle permet d’éviter les ruptures de produits. En effet, la rupture produit est un aléa couteux du commerce traditionnel, qui coute chaque année très cher à de nombreuses marques. Les consommateurs préférant se tourner vers une marque concurrente ou un produit de substitution, surtout quand cela est répété. Grâce au machine learning, les ventes onlines sont plus faciles à prévoir afin d’anticiper la rupture. La saisonnalité d’un produit ou un événement tel que le Black Friday permettent aux marques d’anticiper voire de proposer des offres adaptées à une situation donnée.