La course à l’adoption de l’IA a bien démarré

Ceux qui pensent encore que l’intelligence artificielle est sur le point de révolutionner le marketing ont un train de retard. L’IA est déjà présente au sein de nombreuses entreprises qui retirent déjà les fruits de leur investissement. Avis aux marketeurs soucieux d’améliorer la personnalisation de l’expérience client !

D’après un récent rapport IDC, les recettes générées à l’échelle mondiale par l’adoption de l’IA, qui avoisinaient déjà les huit milliards de dollars en 2016, devraient atteindre 47 milliards en 2020. Preuve que la machine est en route ! On le remarque d’ailleurs quotidiennement au travers des expériences clients de plus en plus personnalisées qui nous sont proposées, notamment grâce aux objets connectés et aux chatbots. Or, d’ici la fin 2020, l’IA associée au marché de la robotique devraient connaître une progression de quelque 153 milliards de dollars.

 

L’adoption de l’IA dans le marketing

 

En matière de marketing, l’intelligence artificielle offre des clés pour mieux connaître et comprendre ses clients et pouvoir ainsi les atteindre de manière plus efficace. Les entreprises pionnières dans l’adoption de ces technologies détiennent déjà un avantage concurrentiel. En exploitant l’IA, le machine learning et l’automatisation, elles sont capables de proposer des expériences client online ultra-personnalisées. Les Gafa et autres géants du web ne s’y sont d’ailleurs pas mépris : entre 26 et 39 milliards de dollars ont été investis dans ces technologies rien qu’en 2016.

Parmi les applications de l’intelligence artificielle aujourd’hui les plus répandues figurent la recherche vocale et le machine learning, avec des taux d’adoption qui décollent en 2018. Mais à mesure que les volumes de données croissent et gagnent en complexité, d’autres technologies devraient s’imposer au sein des services marketing, comme le deep learning qui suppose de plus vastes ensembles de données et une puissance de calcul encore supérieure. A la clé, pour les marketeurs : modélisation des intentions d’achat, ciblage d’audience, analyse des sentiments et personnalisation…

 

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