Face à la montée en puissance de l’intelligence artificielle (IA), de nouvelles possibilités technologiques viennent transformer le secteur du marketing. Bien qu’il soit encore tôt pour évaluer l’impact de l’IA sur le marketing, de nombreux professionnels ont déjà adopté cette nouvelle technologie en raison des multiples avantages qu’elle offre. Gain de temps, d’argent et d’efficacité, ce nouvel outil pose plusieurs questions, notamment la suivante : que faut-il savoir sur l’IA pour l’intégrer de façon efficace ?

Comprendre l’IA pour mieux l’utiliser

À partir de l’analyse de données complexes, l’IA examine les tendances comportementales, de façon à simuler l’action et la pensée humaines, dans le but de prendre des décisions pertinentes et efficaces. Son « intelligence » vient de sa capacité d’auto-apprentissage et d’amélioration continuelle, augmentant sa productivité et son efficacité au travers de chaque action (Kumar et al., 2024). L’IA repose donc sur trois concepts clés : le machine learning, le deep learning et les réseaux neuronaux. Cette structure à trois couches imite le fonctionnement du cerveau humain, analysant une grande quantité de données complexes dans le but d’optimiser des performances (Verma et al., 2021). Enfin, il existe trois catégories d’IA : l’IA mécanique, réalisant des tâches de routine automatisées et répétitives, l’IA cognitive, traitant des données afin d’arriver à de nouvelles conclusions et décisions, et l’IA émotionnelle, développée pour des interactions dialogiques (Huang & Rust, 2021).  

Dans le marketing, l’adoption de l’IA quant à elle influencée par différents facteurs. Tout d’abord, cela dépend des normes sociales et des attitudes des consommateurs influençant l’environnement dans lequel se trouve l’organisation. Ensuite, interviennent la facilité et l’utilité perçues de l’IA par les dirigeants et managers. Enfin, l’attractivité et l’engagement des interactions IA jouent également un rôle déterminant dans cette prise de décision (Deryl et al., 2023).

L’IA en marketing : un outil d’optimisation

L’AI marketing est considéré comme synonyme de précision, personnalisation et efficience. En effet, il permet aux responsables marketing de mieux s’adapter à la demande et aux préférences de leur clientèle, promouvant ainsi des interactions plus pertinentes et efficaces (Kumar et al., 2024). L’IA apparaît donc, aujourd’hui, comme un outil puissant de flexibilité et adaptation de contenu, de services et de recommandations aux préférences individuelles des clients (Kumar et al., 2024).

Apports de l’IA au marketing : point de vue technique

D’un point de vue technique, l’IA apporte de nouvelles capacités analytiques au marketing. Avec ses insights clients, l’IA peut être utilisée pour une meilleure gestion des relations clients, grâce à sa prédiction de comportements et sa personnalisation algorithmique. Ses outils d’analyse et son suivi des performances en temps réel permettent également des prises de décisions plus agiles et optimales. Ensuite, l’IA offre également de nouvelles capacités technologiques. En effet, l’IA permet de mettre en œuvre des stratégies automatisées, telles que la publicité programmatique, les chatbots et assistants virtuels améliorant l’efficacité marketing. Finalement, l’IA permet d’intégrer de nouvelles capacités d’efficacité stratégique. L’IA permet notamment d’améliorer l’expérience client au travers d’interactions personnalisées et immersives, tout en réduisant les coûts à long terme et améliorant le retour sur investissement (Kumar et al., 2024).

Ces nouvelles compétences offertes par l’IA dépassent les méthodes traditionnelles, améliorant la réactivité, l’automatisation et la personnalisation des tâches. Désormais, les collectes de données et analyses de marché se voient facilités par les systèmes de machine learning (Huang & Rust, 2021). L’IA joue dès lors un rôle clé dans la segmentation du marché, le ciblage et le positionnement. Grâce à des algorithmes avancés, elle identifie les segments de clients les plus rentables et adapte les stratégies marketing en conséquence. L’IA optimise également les recommandations en fonction des habitudes des clients, améliorant ainsi leur satisfaction. Finalement l’IA permet, grâce à un système d’apprentissage automatique, de s’adapter à la concurrence et au marché en temps réel, développant ainsi une stratégie concurrentielle optimale (Verma et al., 2021).  

Apports de l’IA au marketing : point de vue pratique

D’un point de vue pratique, l’IA permet de transitionner vers un modèle marketing basé sur les données  et centré sur le consommateur, offrant un futur dans lequel le marketing est plutôt réactif, adaptable et efficace (Kumar et al., 2024). En effet, l’IA facilite les recherches, l’automatisation, la logistique et le planning de actions de communication au sein du marketing (Huang & Rust, 2021). Plusieurs fonctions marketing ont déjà intégré des applications IA, tels que des chatbots pour une meilleure expérience client, l’analyse prédictive pour l’évaluation de la conversion de prospects en clients (lead scoring), l’anticipation de la perte de clients (churn prediction), les moteurs de recommandations personnalisées, le traitement du langage naturel pour l’analyse des sentiments et retours clients, et la publicité programmatique pour l’achat et l’optimisation des espaces publicitaires numériques en temps réel (Kumar et al., 2024).

Adidas et Netflix, par exemple, utilisent l’IA pour analyser de larges quantités de données afin d’identifier des motifs et tendances, dans le but de tirer des conclusions qui viendront nourrir leur stratégies et campagnes marketing (Kumar et al., 2024).

Les défis et limites de l’utilisation de l’IA en marketing

Malgré les nombreux apports de l’IA au marketing, cette intégration ne se fait pas sans limitations ni défis. En effet, bien que l’IA soit en mesure de récolter une très grande quantité de données de façon automatisée, ces données perdent souvent leur contexte, provoquant ainsi des problèmes de modélisation. Ensuite, l’IA n’est pas une technologie neutre et peut parvenir à de mauvais résultats à cause de données erronées ou biaisées. De plus, le manque de transparence sur la façon dont l’IA développe ses recommandations, rend l’identification des erreurs, et donc leur correction, difficile (Huang & Rust, 2021).

Au-delà de ces limitations, l’intégration de l’IA au marketing ne se fait pas sans inquiétudes. En effet, l’IA soulève de nombreuses questions autour de la collecte et de l’utilisation de données personnelles. De même, les biais algorithmiques mentionnés précédemment peuvent reproduire des discriminations existantes, et ainsi les renforcer. De plus, les clients perçoivent l’IA avec méfiance, surtout lorsqu’elle manque d’émotion ou d’empathie (Davenport et al., 2020). Finalement, ces préoccupations éthiques se voient renforcées face à l’autonomie croissante de l’IA et de son potentiel à réduire la prise de décision humaine (Kopalle et al., 2022).

Vers une utilisation stratégique et équilibrée de l’IA en marketing

En somme, l’IA est une technologie ouvrant de nombreuses possibilités pour le marketing, mais son intégration ne se fait pas sans appréhensions. Face aux défis liés à la protection des données personnelles, aux biais algorithmiques et aux questions éthiques, il est nécessaire de trouver un équilibre entre innovation et réglementation (Davenport et al., 2020). De même, bien que l’IA puisse apparaître comme menaçante pour plusieurs corps de métiers dans le secteur du marketing, elle ne remplacera jamais les humains mais les complémentera (Davenport et al., 2020). En effet, l’IA demeure plus efficace lorsqu’elle complète les fonctions humaines plutôt qu’elle ne les remplace (Kopalle et al., 2022). Finalement, son adoption progressive nécessitera des ajustements stratégiques, technologiques et éthiques afin de garantir une évolution optimale au sein du marketing (Davenport et al., 2020).

Bibliographie

Davenport, T., Guha, A., Grewal, D., & Bressgott, T. (2020). How artificial intelligence will change the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(1), 24‑42. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00696-0

Deryl, M. Ds., Verma, S., & Srivastava, V. (2023). How does AI drive branding? Towards an integrated theoretical framework for AI-driven branding. International Journal of Information Management Data Insights, 3(2), 100205. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2023.100205

Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2021). A strategic framework for artificial intelligence in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 49(1), 30‑50. https://doi.org/10.1007/s11747-020-00749-9

Kopalle, P. K., Gangwar, M., Kaplan, A., Ramachandran, D., Reinartz, W., & Rindfleisch, A. (2022). Examining artificial intelligence (AI) technologies in marketing via a global lens : Current trends and future research opportunities. International Journal of Research in Marketing, 39(2), 522‑540. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2021.11.002

Kumar, V., Ashraf, A. R., & Nadeem, W. (2024). AI-powered marketing : What, where, and how? International Journal of Information Management, 77, 102783. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2024.102783

Ma, L., & Sun, B. (2020). Machine learning and AI in marketing – Connecting computing power to human insights. International Journal of Research in Marketing, 37(3), 481‑504. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2020.04.005

Verma, S., Sharma, R., Deb, S., & Maitra, D. (2021). Artificial intelligence in marketing : Systematic review and future research direction. International Journal of Information Management Data Insights, 1(1), 100002. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2020.100002

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