IA, Machine Learning, Deep Learning : quelles différences ? Quelles applications dans le marketing B2B ?

L’IA, le Machine Learning et le Deep Learning font une incursion remarquée dans le marketing depuis une quinzaine d’années. Mais ce n’est qu’après le lancement de ChatGPT, en novembre 2022, que les entreprises non-technologiques ont commencé à s’intéresser à l’apport de ces technologies à leur performance globale.

Dans cet article de synthèse, BtoB Leaders revient sur le principe de base de l’IA, du Machine Learning et du Deep Learning, explore leurs applications dans le marketing B2B et liste les outils qui permettent de les mettre en œuvre.

L’Intelligence Artificielle et le marketing B2B

Qu’est-ce que l’IA ?

L’Intelligence Artificielle (IA) englobe les systèmes ou machines qui simulent l’intelligence humaine pour effectuer des tâches et peuvent s’améliorer en se basant sur les informations qu’elles collectent.

Cette définition englobe des processus assez larges comme l’apprentissage (l’acquisition d’informations et de règles pour l’utilisation des informations), le raisonnement (l’utilisation des règles pour atteindre des conclusions approximatives ou définies) et l’auto-correction.

L’IA est souvent classée en deux catégories : l’IA dite « faible », qui réalise une tâche spécifique sur laquelle est a été formée, et l’IA dite « forte », qui possède un genre de conscience et qui peut résoudre des problèmes de manière indépendante. Contrairement à ce que l’on pourrait penser, les chatbots IA que l’on connaît s’inscrivent dans la catégorie des IA « faibles », qui ne font que générer du contenu.

Actuellement, il n’existe pas encore de véritables d’IA fortes (ou IA générale) dans la pratique. L’IA forte, également connue sous le nom d’intelligence artificielle générale (IAG), est théorique et désigne une forme d’IA capable de comprendre ou d’apprendre toute tâche intellectuelle qu’un être humain peut réaliser. Elle impliquerait une autonomie et une conscience de soi que les systèmes actuels, même les plus avancés, ne possèdent pas (encore ?).

Le genèse de l’IA

Le terme « Intelligence Artificielle » a été formulé en 1956 par John McCarthy, professeur au MIT, lors de la conférence de Dartmouth, un événement que l’on considère généralement comme étant la naissance officielle de l’IA en tant que domaine académique.

Cependant, les concepts fondamentaux de l’IA remontent à bien avant cette date, avec les travaux de pionniers tels qu’Alan Turing, dont le célèbre « Turing Test », proposé en 1950, évaluait déjà la capacité d’une machine à imiter l’intelligence humaine.

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Les applications de l’IA dans le marketing B2B

Dans le marketing B2B, l’IA révolutionne à la fois la stratégie, la tactique et l’opérationnel à plusieurs niveaux :

• Personnalisation à grande échelle : l’IA analyse des volumes massifs de données pour comprendre les comportements et préférences des clients. Elle permet donc aux entreprises de personnaliser leurs communications et offres en temps réel ;
• Automatisation des interactions clients : les chatbots et assistants virtuels, propulsés par l’IA, gèrent les requêtes des clients 24/7. Ils améliorent ainsi l’efficacité du service client tout en réduisant les coûts ;
• Optimisation des campagnes marketing : l’IA aide à identifier les meilleures combinaisons de contenus, de canaux, et de timing pour les campagnes, à condition de réaliser un reporting rigoureux. Objectif : augmenter les taux de conversion et le ROI du marketing ;
• Analyse prédictive : l’utilisation de modèles prédictifs permet aux entreprises de prévoir les comportements futurs des clients, de détecter les tendances émergentes et d’anticiper les besoins afin d’adapter leurs stratégies en conséquence.
• Gestion de la réputation et écoute sociale : d’IA scrute le web et les médias sociaux pour surveiller les mentions de la marque. Elle fournit ainsi des insights précieux et permet une réaction rapide à tout contenu potentiellement dommageable ;
• Segmentation intelligente du marché : l’IA peut identifier des segments de marché ultra-spécifiques et dynamiques en analysant des données démographiques, comportementales et psychographiques, permettant ainsi des approches marketing très ciblées.

Ces applications ne sont que la partie visible de l’iceberg, car l’IA continue d’évoluer et de transformer le paysage du marketing B2B en rendant les pratiques manuelles et non Data-Driven quasiment obsolètes.

IA dans le marketing B2B : quels outils ?

• Personnalisation à grande échelle : Adobe Experience Cloud, Salesforce Marketing Cloud, HubSpot CRM.
• Automatisation des interactions clients : Intercom, Drift, Zendesk.
• Optimisation des campagnes marketing : Marketo, Oracle Marketing Cloud, IBM Watson Campaign Automation.
• Analyse prédictive : SAS Advanced Analytics, IBM SPSS, Alteryx.
• Gestion de la réputation et écoute sociale : Brandwatch, Hootsuite Insights, Sprout Social.
• Segmentation intelligente du marché : Tableau, Microsoft Power BI, Google Analytics.

Le Machine Learning et le marketing B2B

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Le Machine Learning (ML) est une sous-branche de l’Intelligence Artificielle qui se concentre sur la création de systèmes capables d’apprendre à partir de données, d’identifier des modèles et de prendre des décisions avec un minimum d’intervention humaine.

Cette technologie repose sur des algorithmes qui analysent les données, apprennent de ces données et utilisent leurs apprentissages pour faire des prédictions ou des recommandations précises.

La genèse du Machine Learning

Le concept de Machine Learning a été formellement introduit par Arthur Samuel en 1959. Ce dernier était un pionnier de l’Intelligence Artificielle et a développé un programme de jeu d’échecs auto-apprenant chez IBM.

Cette avancée a marqué le début de ce que nous considérons aujourd’hui comme le Machine Learning. Cependant, c’est avec l’essor des capacités de calcul et la disponibilité des données dans les dernières décennies que le ML a vraiment pris son envol.

Les applications du Machine Learning dans le marketing B2B

Le ML aide à identifier les prospects les plus susceptibles de se convertir en clients en analysant des ensembles de données historiques pour reconnaître des modèles et prédire le comportement des prospects. C’est aujourd’hui sa principale utilisation dans le marketing B2B.

Ensuite, à travers l’analyse de données détaillées sur le comportement des utilisateurs, le ML permet de personnaliser les parcours clients pour apporter des expériences plus pertinentes et engageantes qui augmentent les chances de conversion.

Les algorithmes de ML peuvent aussi analyser des quantités massives de données textuelles pour extraire des sentiments et des Insights et permettre ainsi aux entreprises de comprendre les perceptions du marché et d’ajuster leurs stratégies en conséquence.

Le ML peut également être utilisé pour ajuster les prix en temps réel en fonction de plusieurs facteurs comme la demande, les conditions du marché et le comportement des clients pour optimiser ainsi les marges et les revenus. C’est enfin un allié pour prévoir les ventes futures en analysant des tendances de données passées.

En clair, le Machine Learning permet aux entreprises du B2B de doper leur efficacité opérationnelle et de prendre des décisions stratégiques plus éclairées en se basant sur des données et plutôt que des intuitions.

Machine Learning dans le marketing B2B : quels outils ?

• Identification des prospects : Leadfeeder, HubSpot Sales Hub, LinkedIn Sales Navigator.
• Personnalisation des parcours clients : Pardot, Marketo, ActiveCampaign.
• Analyse de sentiment et intelligence compétitive : Clarabridge, Lexalytics, Crimson Hexagon.
• Prix dynamiques et gestion des offres : Competera, Pricefx, BlackCurve.
• Prévision des ventes : Clari, Zoho Analytics, InsightSquared.

Le Deep Learning et le marketing B2B

Qu’est-ce que le Deep Learning ?

Deep Learning est une sous-catégorie avancée du Machine Learning qui imite le fonctionnement du cerveau humain dans le traitement des données et la création de modèles pour la prise de décision.

Cette technique s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels avec de nombreuses couches, d’où le terme « deep », ou « profond ». Ces réseaux peuvent apprendre de grandes quantités de données non structurées grâce à leur capacité à exécuter des modèles computationnels qui imitent les réseaux neuronaux humains.

La genèse du Deep Learning

Bien que les fondements du Deep Learning remontent aux premières recherches sur les réseaux de neurones dans les années 1940 et 1950, c’est en 1986 que le terme « backpropagation », une méthode clé dans le Deep Learning, a été popularisé par David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton et Ronald J. Williams.

Il faudra toutefois attendre les années 2000, avec l’augmentation de la puissance de calcul et la disponibilité de grandes quantités de données, pour que le deep learning commence véritablement à être utilisé dans l’entreprise.

Le Deep Learning et le marketing B2B

Dans le marketing B2B, le Deep Learning contribue à la meilleure compréhension des besoins du marché. Par exemple, il permet d’analyser des images et des vidéos pour identifier des logos ou des produits spécifiques dans les publications sur les médias sociaux pour comprendre la façon dont les produits sont utilisés et perçus en dehors des canaux traditionnels.

Le Deep Learning est également utilisé dans l’analyse du langage naturel. Il donne des insights actionnables sur le ton et le contexte des communications écrites ou orales avec les clients et les prospects pour mieux saisir leurs besoins et affiner les réponses automatiques.

Le Deep Learning a également la capacité de prédire les comportements complexes des clients en s’appuyant sur des modèles prédictifs qui analysent des ensembles de données massifs pour identifier des tendances et des habitudes d’achat. Les entreprises peuvent ainsi anticiper les besoins des clients avant même qu’ils ne les expriment explicitement.

Aussi, par l’analyse de modèles de trafic et de comportements utilisateur, le Deep Learning peut détecter des anomalies qui pourraient indiquer une tentative de fraude ou une fuite de données, ce qui en fait un allié de taille dans le domaine financier et industriel.

Deep Learning dans le marketing B2B : quels outils ?

• Analyse d’images et de vidéos : Google Vision AI, IBM Watson Visual Recognition, Adobe Sensei.
• Analyse du langage naturel : IBM Watson Natural Language Understanding, Google Natural Language, Microsoft Azure Text Analytics.
• Prédiction de comportements clients : TensorFlow, PyTorch, Keras.
• Détection de fraudes et analyse de sécurité : Darktrace, Splunk, Vectra AI.