Dans le domaine du marketing, le machine learning permet de rendre unique l’expérience de chaque utilisateur grâce à la collection et l’analyse de données.

Il est ainsi possible de personnaliser les interactions de l’internaute, les publicités visibles sur Facebook ou encore le parcours client.

Quelle que soit la taille de votre entreprise, vous pouvez appliquer les mêmes stratégies de machine learning utilisées par Amazon ou Netflix. Et vous allez le voir, vous serez capable d’améliorer considérablement l’expérience de vos utilisateurs.

1. Une récolte des données plus facile

Ce n’est plus un secret, pour convertir les visiteurs de votre site et tout autre prospects présents sur le web, vous devez connaître votre audience et ses attentes. Ce travail vous demande de récolter puis d’analyser de nombreuses données.

Le machine learning vous sera d’une grande utilité dans ce domaine. Cette technologie peut par exemple passer en revue les réseaux sociaux afin de vous faire un retour sur ce que les internautes pensent de votre marque.

En sortant et en analysant rapidement un flux de données important, le machine learning vous aide dans vos prises de décisions.

Prenons un exemple concret  : le site redtag.ca, un site de voyage Canadien. Grâce au machine learning, ils ont découvert que leurs utilisateurs sur mobile effectuaient de nombreuses recherches mais qu’ils étaient peu nombreux à passer à l’achat.

Pour augmenter ses conversions, l’entreprise a décidé d’optimiser en priorité la fonction de recherche sur mobile afin de fournir aux mobinautes des résultats plus pertinents.

2. Un parcours client personnalisé

Si vous possédez un site e-commerce, l’utilisation du machine learning dans le parcours client devrait vous intéresser.

Des outils d’analyse prédictive peuvent aujourd’hui vous indiquer la meilleure action à réaliser envers un internaute sur votre site  : contacter la personne par email, envoyer un SMS, envoyer une notification push, etc.

Vous pouvez même connaître le meilleur moment pour mener ces actions.

Côté client, le machine learning est capable de faire des suggestions et recommandations personnalisées, tout au long du parcours emprunté par le visiteur.

3. Des chatbots plus humains

Avez-vous déjà parlé avec Siri, Alexa ou Cortana pour appeler un ami ou programmer un réveil par exemple  ?

Si ces petits robots sont capables d’exécuter de nombreuses tâches, nous sommes d’accord pour dire qu’il est difficile d’entretenir avec eux une discussion plus philosophique. À moins que vous utilisiez le machine learning…

En récoltant et analysant une nouvelle fois un certain nombre de données, le machine learning permet d’améliorer les performances de votre chatbot. Plus il converse, plus il apprend et est ainsi capable de répondre précisément à l’internaute selon le contexte.

Au fil du temps, votre chatbot tiendra une conversation de plus en plus naturelle et personnalisée tandis que les utilisateurs auront l’impression de dialoguer avec un humain.

4. Des publicités Facebook personnalisées

Ne nous voilons pas la face, Facebook récolte énormément de données sur ses utilisateurs. Si cela nous pose parfois problème dans notre vie personnelle, ces données nous sont toutefois utiles pour mettre en place des Facebook Ads.

Le réseau social est en effet capable de vous aider à personnaliser votre annonce, notamment lorsqu’il s’agit du choix de votre audience. Et vous savez comment il fait  ? Il utilise le machine learning.

Vous pouvez donc cibler vos Facebook Ads aux utilisateurs qui ont un intérêt ou qui ont acheté un produit en lien avec celui que vous vendez.

Autre exemple, si vous sélectionnez l’objectif de conversion, Facebook affichera votre publicité aux utilisateurs les plus susceptibles de passer à l’achat, ou de s’inscrire à une newsletter.

En mettant en place une campagne de Facebook Ads, vous avez l’opportunité de toucher une audience ciblée et qualifiée.

En intégrant le machine learning à vos stratégies marketing, vous serez capable de prendre de meilleures décisions en vue d’augmenter vos conversions.

Les points de contact avec les utilisateurs seront quant à eux personnalisés, favorisant ainsi leur expérience et leur satisfaction.