Le volume d'informations dans le monde est gigantesque et les tendances du marketing numérique évoluent à une vitesse fulgurante. Le marketeur à peine terminé d'étudier la situation sur le marché et dans l'environnement numérique doit recommencer ses recherches. Il est important de penser à l'avenir à l'avance : comment le comportement du consommateur va-t-il évoluer, quelles seront les tendances et les outils de promotion. Le premier choix consiste à "deviner" en se basant sur la vision, l'intuition et l'expérience, ce qui rend la gestion du marketing imprévisible.
La deuxième voie consiste à utiliser une approche axée sur les données, qui offre des prévisions précises. Par exemple, choisir l'analyse de données en marketing via l'apprentissage automatique pour "prédire" les tendances.
Dans cet article, nous examinerons pourquoi il est important de prévoir les tendances marketing, quel rôle cela joue, et comment fonctionne l'apprentissage automatique.
Pourquoi prévoir les tendances en marketing
Les préférences de l'audience évoluent rapidement, donc il est crucial pour les marketeurs de "surfer sur la vague" avant que les intérêts des clients ne changent. Cela s'applique aussi bien aux tendances mondiales qu'aux changements locaux. Les marques en retard ne tireront aucun avantage si elles ratent une tendance. En anticipant ce qui sera pertinent, il est possible de se préparer. Ainsi, la stratégie marketing de l'entreprise pourra s'adapter aux changements.
La prévision des tendances est un moyen de planification précise et de réduction des risques. L'analyse marketing indique où allouer les ressources et comment en tirer profit.
La prévision des tendances est utile non seulement pour créer des campagnes publicitaires, mais aussi pour les produits eux-mêmes. Cette approche facilite la promotion, car le produit vendu a déjà un avantage concurrentiel. Par exemple, une couleur populaire, des fonctionnalités et des valeurs appropriées répondant aux besoins de la société.
"Prédire" l'avenir indique quelles campagnes marketing créatives et quels formats de promotion apportent des résultats. Il reste également du temps pour développer de nouvelles idées et maîtriser de nouveaux outils et canaux de communication.
Suivre les tendances en marketing est crucial pour les entreprises afin de ne pas devenir obsolètes. La compétition pour l'attention est constante, et ceux qui savent s'adapter aux changements et proposer du nouveau sont les gagnants.
Analyse de données pour le marketing
Lorsque l'analyse de données est au cœur du marketing, la précision des prévisions augmente et le marketing devient plus gérable, réduisant ainsi les conjectures. L'analytique prédictive est un moyen fiable de planifier les actions marketing et les budgets publicitaires.
De plus, une quantité suffisante d'informations sur les campagnes passées indiquera les points faibles et comment travailler pour corriger les erreurs.
Ainsi, le développement de la stratégie marketing sera aligné sur un groupe d'utilisateurs spécifique, renforçant la personnalisation, ce qui conduira finalement à une plus grande prévisibilité des résultats.
Machine Learning pour le marketing
Le volume de données augmente, et l'homme ne peut pas traiter autant d'informations manuellement. Le problème est résolu par l'automatisation du marketing, qui comprend l'apprentissage automatique (machine learning) — une méthode d'intelligence artificielle. Les robots collectent et analysent de grandes quantités de données. Et l'apprentissage automatique rend ces informations utiles à des fins marketing. Les marketeurs commencent ainsi à :
- Comprendre et interpréter correctement les informations collectées. L'utilisation de l'apprentissage automatique élimine le facteur humain et l'évaluation subjective. Les données sur les commandes, les achats, les retours, les préférences ne sont pas perdues et sont prises en compte dans l'analyse des données.
- Examiner le client à 360 degrés. Les technologies d'IA sont capables de traiter des téraoctets de données internes (base de clients, résultats des campagnes par e-mail, etc.) et externes (commentaires sur les réseaux sociaux, likes, partages, etc.) pour trouver des tendances. Le résultat de cette analyse est une personnalisation précise des offres.
- Prédire les tendances. L'apprentissage automatique en marketing est nécessaire pour identifier les tendances futures dans le comportement des clients et les préférences des utilisateurs à venir. Cette approche est utile pour améliorer les produits, les services et le contenu.
La prévision par des méthodes d'apprentissage automatique diffère de la veille des tendances — une méthode pour repérer les tendances ici et maintenant. Parce que l'apprentissage automatique prédit les tendances sur la base de données passées et "regarde" vers l'avenir.
Comment le machine learning prédit les tendances
Pour appliquer le machine learning dans les affaires, les chercheurs suivent ces étapes :
- Collecter des informations. Les sources seront des bases de données internes provenant de CDP, des données provenant de ressources externes tierces, et ainsi de suite.
- Nettoyer et enrichir les informations. Il est important de minimiser les erreurs et de recueillir des informations complètes afin que l'IA puisse apprendre correctement. Cela implique l'ajustement des données au format requis.
- Déterminer quel modèle de machine learning appliquer pour la prédiction.
| Modèle d'apprentissage | Qu'est-ce que cela signifie | Utile pour quelle prédiction |
|---|---|---|
| Apprentissage supervisé | Une personne fournit des données au système, marquées selon des règles spécifiques. | Lorsque les résultats sont limités en nombre ; si la catégorisation des données est nécessaire. |
| Non supervisé | L'algorithme reçoit des données non étiquetées. | Pour prédire les achats futurs et nettoyer les informations pour les étapes suivantes. |
| Semi-supervisé | Une petite partie des données est étiquetée, mais une grande partie ne l'est pas. | Lorsqu'il est nécessaire de traiter des documents comportant beaucoup d'informations. |
- Lancer l'apprentissage du modèle et surveiller son succès : quels résultats sont générés en sortie. Si la prédiction est réussie, le modèle est éventuellement utilisé pour d'autres prédictions avec de nouvelles données.
Exemples de prévision des tendances
Les plates-formes travaillant avec du contenu et de la publicité utilisent également l'apprentissage automatique. Ainsi, sur "VKontakte", les algorithmes sont nécessaires pour optimiser les campagnes publicitaires, notamment pour offrir une audience similaire aux clients de l'annonceur. En quelque sorte, cela implique que l'IA prédit qui d'autre pourrait être intéressé par l'offre de la marque.
Apprentissage automatique et analyse de données : problèmes
Le futur de l'analyse de données en marketing
Résumé
Il est important pour les marques de rester à la pointe — en suivant les tendances mondiales et en anticipant le comportement des clients. C'est crucial pour la planification budgétaire, la création de campagnes publicitaires et la génération d'idées. Une méthode fiable pour "voir" dans l'avenir est l'analyse de données, qui élimine les suppositions.
Pour prédire les tendances, on utilise des algorithmes d'apprentissage automatique qui "voient" le client sous tous les angles. Ils conseillent sur l'offre à faire pour que l'utilisateur achète.
Pour prédire les tendances via le ML, les informations sont collectées et traitées (de gros volumes de données), un modèle est choisi, puis le processus de fonctionnement des algorithmes est lancé et suivi.
L'apprentissage automatique est une méthode fiable de prédiction, mais ce n'est pas bon marché. Pour travailler avec le ML, d'importants volumes de données sont nécessaires. Il y a aussi des limitations pour les prévisions dans le commerce traditionnel. Cependant, le marketing est déjà lié à l'informatique et ne pourra pas fonctionner à l'avenir sans l'IA, le ML, le Big Data et d'autres méthodes de traitement de l'information.
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