Les technologies disruptives investissent le marketing relationnel

Tendances Écrit par  lundi, 04 février 2019 16:22 Taille de police Réduire la taille de la police Augmenter la taille de police
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Cette année encore, le marketing sera marqué par l’émergence de technologies, jusque là appliquées à l’informatique. Intelligence artificielle, chatbot, machine learning ou encore reconnaissance visuelle sont autant de techniques auxquelles les professionnels du marketing auront recours dans les années à venir. 

Leoo, agence marketing spécialisée dans les programmes de fidélisation, publie ses prédictions 2019.

Le marketing de fidélisation ne cesse d’évoluer, notamment avec les avancées dans la gestion des données. Le domaine s’appuiera de plus en plus sur des technologies automatisées. En filigrane, une volonté de coller au plus près des exigences des clients tout en faisant gagner du temps aux marques. Sans surprise, l’intelligence artificielle s’annonce comme la technologie du XXIème siècle. L’automatisation des processus et des relations client offre alors une nouvelle liberté pour les professionnels du marketing : des campagnes moins contraignantes, des données plus affinées et, in fine, une meilleure connaissance de sa base.

Les moteurs de règles

Un moteur de règles permet de définir un scénario à partir d’un ensemble de données afin de déclencher une action prédéfinie.

Appliqué au marketing relationnel, un moteur de règles peut répondre à plusieurs besoins :
- Concevoir des règles complexes pour un programme de fidélité : envoyer un cadeau ou donner un bonus de points à des clients répondant à certains critères et ayant fait des actions précises.
- Créer des scénarios relationnels automatisés : des règles peuvent être définies pour envoyer des messages individuels à des clients en fonction de leur profil ou de leurs actions.

Les chatbots

Dans le cas d’une recherche de produits, ou d’un service client, les chatbots ont de nombreux bénéfices : ils améliorent la disponibilité, rationalisent le service, et orientent les utilisateurs, avant qu’un conseiller ne prenne éventuellement le relais dans des conditions optimisées.

Dans le cadre d’un dispositif de fidélisation, le chatbot peut accompagner le client. Il orientera le bénéficiaire vers l’avantage utile au moment où il fait sa recherche. En posant quelques questions au client sur ce qu’il aimerait, le bot peut l'orienter très rapidement vers les avantages disponibles pour lui, puis lui proposer un choix. Véritable conseiller virtuel, le chatbot pourra également aider l’utilisateur à comprendre son programme de fidélisation. Il sera la meilleure page FAQ. Enfin, dans sa version la plus élaborée, le chatbot pourra se transformer en assistant virtuel et accompagner le client via une commande vocale en combinant cette approche à une enceinte connectée.

La reconnaissance visuelle

De nombreux programmes de fidélité requièrent un traitement industrialisé de documents. Il s’agit souvent de preuves d’achat permettant de gagner des points. Créer une application capable d’enregistrer un grand nombre de templates de documents différents pour lire, collecter et organiser les données transmises est donc un enjeu.

Le challenge technologique consiste non seulement à digitaliser la donnée mais surtout à configurer la reconnaissance de templates sur-mesure.

Le machine learning

Le machine learning, ou apprentissage automatique, est capable de reproduire un comportement grâce à des algorithmes, eux-mêmes alimentés par un grand nombre de données. Confronté à de nombreuses situations, l'algorithme apprend quelle est la décision à adopter et créé un modèle.

Dans le cadre d’un programme de marketing relationnel, la technologie offre de nombreuses possibilités :

- Définir les contenus ou services les plus adaptés à une cible de client donnée en fonction de l’historique de choix ou préférences des clients existants.
- Définir les produits à mettre en avant en fonction d’un historique d’achat ou d’un profil.
- Définir les probabilités de “churn” d’un client en fonction de ses interactions avec la marque et son programme (historique et fréquence d’achat, activité sur le programme, interactions avec le service client, etc.).


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