L’IA générative peut aider les marques à sauver des expériences hyper personnalisées, une demande accrue gagne des consommateurs

Aujourd’hui, les entreprises leaders doivent commercialiser, planifier et prévoir avec une précision extrême. L’IA générative peut aider.

Les changements importants dans le paysage des consommateurs d’aujourd’hui – y compris plus de canaux d’achat, de nouvelles habitudes et une répartition de la richesse en constante évolution – signifient que les marques axées sur les consommateurs devraient envisager de modifier leurs stratégies marketing et de produits. En exploitant les données, l’apprentissage automatique et l’IA, ces organisations ont l’opportunité de mieux connaître chaque client individuel, leurs préférences, leurs détestations, ce qui les motive à acheter, et plus encore. Selon la recherche de Deloitte sur l’expérience personnalisée, 69 % des consommateurs ont déclaré qu’ils étaient plus susceptibles d’acheter auprès d’une marque qui personnalisait les expériences. Considérez quelques exemples récents de la manière dont les marques utilisent les données pour créer de la demande et donner aux consommateurs ce qu’ils veulent. Plus tôt cette année, nous avons vu une tasse de la Saint-Valentin devenir virale parmi les consommateurs, ce qui a conduit à des produits vendus rapidement, à une frénésie sur les réseaux sociaux et à des sentiments de FOMO généralisés. Maintenant, les experts prédisent que ce n’était pas seulement un événement isolé, mais plutôt un aperçu de l’avenir de ce que les marques peuvent faire pour étendre leurs produits et leurs bénéfices.

À bien des égards, cela est exemplaire de la manière dont la loyauté des marques a évolué. Des facteurs tels que l’inflation et les turbulences économiques font que le simple fait d’avoir un produit populaire n’est plus suffisant – les consommateurs deviennent plus exigeants et plus disposés à abandonner même les marques les plus emblématiques s’ils ne se sentent plus vus ou appréciés par elles, ou si elles ne représentent pas les valeurs qui leur sont importantes (par exemple, des produits ou des entreprises respectueux de l’environnement). Si les marques veulent gagner et conserver les dépenses des consommateurs, elles doivent mettre l’expérience au centre.

Cependant, une interaction mémorable peut signifier beaucoup de choses différentes en fonction de qui la vit. C’est là que l’IA générative (IAG) entre en jeu. La nouvelle technologie IAG peut aider les marques à comprendre non seulement ce dont leur public cible a besoin pour se sentir connecté, mais également où il y a des tendances spécifiques du public, les endroits choisis pour satisfaire ces besoins et à quelle fréquence ils le font. Ces informations peuvent faire ou défaire la manière dont une marque est positionnée par rapport à son public. Il y a également quelques manières dont les marques doivent réfléchir à la façon dont elles peuvent utiliser les outils IAG pour s’assurer qu’elles créent une approche holistique pour répondre aux besoins de leur public et construire une loyauté durable. Les deux plus grands facteurs sont la ciblage/marketing et la planification de la demande.

Devenir un maître du marketing

Pour utiliser efficacement l’IAG en tant que marketeur, les praticiens doivent d’abord comprendre le passage d’une cible de masse avec des campagnes larges à des micro-contacts individualisés pour chacun de leurs clients. Les facteurs clés qui déterminent ce changement et, en fin de compte, la montée en puissance de la personnalisation, incluent la réalité de nombreux « premiers » sur le marché américain, notamment :

• Les femmes devraient contrôler plus de richesse que les hommes (de 49 % en 2019 à 65 % d’ici 2040)¹
• La population américaine comptera plus de personnes âgées de plus de 65 ans que de moins de 18 ans², et la génération la plus diverse de l’histoire arrive à l’âge adulte.³

Cette approche « Mass to Micro » étudiée par l’équipe ConvergeCONSUMER de Deloitte montre que passer d’une prise de décision manuelle et réactive à un modèle plus dynamique qui est continu, automatisé et prédictif peut aider les marques à amener leurs stratégies marketing et de ciblage dans le futur.

Alors, qu’est-ce qu’un micro-contact ? Les tactiques pour atteindre un consommateur peuvent inclure plusieurs stratégies marketing hyper personnalisées, telles que se connecter via les réseaux sociaux, les services de streaming, les influenceurs, les blogs, etc. Les détaillants les plus innovants explorent les applications de modèles de propension pour aider à façonner les impressions sur les réseaux sociaux et sélectionner le canal que leurs clients les plus désirables fréquentent. Mais c’est juste le médium – les données derrière ces contacts sont encore plus critiques pour être correctes. Les informations qui montrent qui, où, comment et pourquoi les marques doivent cibler des publics spécifiques ont historiquement été difficiles à obtenir, en particulier à une échelle si petite. Mais maintenant, l’IAG rend plus facile l’obtention de ces données granulaires.

En utilisant l’IAG pour analyser les données sur les consommateurs, les marques peuvent cibler des membres du public très spécifiques sur plusieurs plateformes – leur permettant de créer des expériences marketing qui résonnent étroitement avec ce groupe. Par exemple, l’IA peut dire aux marques qu’Amanda à Indianapolis est susceptible d’acheter trois ensembles de yoga de marque en ligne le vendredi 15 mars après s’être inscrite à une nouvelle cotisation au gymnase. Les marques peuvent alors lui servir une publicité personnalisée sur le site d’actualités qu’elle lit, ainsi qu’un message lié à la condition physique provenant de son influenceur de réseaux sociaux préféré.

L’IAG rédefinit également ce que signifie connaître sa base de clients existante. Alors que la plupart des organisations pensent avoir une vue des segments qu’elles desservent, beaucoup utilisent des vues simplistes de leurs clients basées sur des caractéristiques démographiques simples. Les organisations qui embrassent l’ère de l’IAG utilisent une manière plus nuancée de regrouper des clients semblables en combinant leurs informations de première partie avec des signaux de troisième partie, des modèles de propension, des modèles de valeur à vie et des modèles de churn pour créer un fichier client vraiment complet. Ils traitent ensuite ce fichier client enrichi pour identifier le nombre réel de cohortes dans les données. Libérés des contraintes de partitions simplistes d’âge, de sexe ou de lieu de résidence, l’apprentissage automatique nous permet de découvrir les connexions non évidentes entre les groupes que beaucoup considéreraient comme totalement sans rapport. L’IAG intervient en expliquant ces cohortes en termes que nous pouvons comprendre après que les mathématiques sophistiquées les ont partitionnées. De plus, l’IAG fournit une explication en langage naturel des tendances et des informations inconnues au sein des cohortes, tout en mettant en évidence les variations entre les cohortes d’une manière que même les marketeurs humains les plus bien intentionnés ne pourraient jamais faire seuls.

L’IAG peut créer des contacts à 360 degrés pour les marketeurs dans des domaines qui étaient autrefois difficiles, et la technologie tient beaucoup de promesses dans ce domaine – mais la mettre en œuvre dans les opérations nécessitera une transformation à long terme. De plus, il peut falloir du temps aux organisations pour apprendre que même si le concept derrière l’approche « mass to micro » augmente la complexité, elle peut finalement créer une méthode plus automatisée pour les marques couplée à l’utilisation de l’IAG. Ce changement signifie un départ des stratégies traditionnelles, inaugurant une ère d’adaptabilité en temps réel et basée sur les données.

Planifier avec précision

Le potentiel de l’IAG va au-delà de l’entonnoir, et sa capacité à résoudre des problèmes ne s’arrête pas après le marketing et la ciblage personnalisé. Une fois que les tactiques marketing hyper personnalisées ont fait leur effet pour susciter le buzz de la marque, l’IAG peut aider encore en aidant les organisations à planifier la demande et à prévoir combien de chaque produit ils auront besoin et où – jusqu’à l’emplacement exact.

Ceci est utile pour plusieurs raisons, notamment le fait que pour les marques essentielles qui dépendent d’avoir des stocks en magasin pour répondre à la demande constante des consommateurs (comme les marques de produits alimentaires, alimentaires et de consommation), ces outils peuvent les aider à prédire et à pivoter lors de perturbations majeures de la chaîne d’approvisionnement. Un autre facteur est que pour les marques dont les produits ne sont pas essentiels, ces données peuvent aider à prédire la demande à la fois au niveau macro et micro – en aidant à éclairer la stratégie d’inventaire.

Un résultat stratégique peut être que l’IAG analyse les données et suggère intentionnellement de maintenir les stocks à un niveau faible sur les marchés à forte demande pour accroître l’intérêt. De cette façon, si les stocks sont limités et plus petits que la base de clients de la marque sur certains marchés, les consommateurs qui ont obtenu le produit se sentent comme s’ils faisaient partie d’une expérience de marque spéciale. Ceci est un excellent exemple de la manière dont l’IAG est un outil puissant que les marketeurs peuvent garder dans leur poche non seulement pour affiner les solutions créatives mais également pour les déclencher de manière non traditionnelle.

Le potentiel de l’IAG est encore en cours de découverte

L’IAG est encore dans son enfance, mais nous avons déjà découvert des centaines de façons dont nous pouvons l’utiliser pour affiner les processus dans tous les types d’industries. Mais il y a encore beaucoup à apprendre.

Alors que nous savons déjà qu’elle peut aider les organisations à mieux comprendre les consommateurs et leurs propres processus internes, il y a des moyens innombrables dont elle poussera les limites de ce qui est possible en marketing. En fin de compte, le potentiel qu’elle détient est de sortir les données des fonctions de back-office et de les intégrer dans les fonctions de front-office, créant ainsi une organisation globale plus fluide.

Les organisations qui souhaitent commencer à utiliser l’IAG devraient d’abord s’assurer qu’elles ont une vue claire de la qualité et de la gouvernance de leurs données. Sans cette base solide, il y a un risque plus grand de multiplier exponentiellement les mauvaises informations, donc investir dans une solution de gestion de données évolutives et des professionnels qui peuvent aider à mettre les données en ordre sera critique. L’IAG ne devrait pas être quelque chose à craindre. Au lieu de cela, les dirigeants devraient être excités par le potentiel de l’IAG pour débloquer une valeur supplémentaire dans leurs opérations marketing.