Une Enquête McKinsey a constaté que seulement 10 à 14 % des entreprises utilisent régulièrement IA générative dans leurs efforts de marketing et de vente. Ce faible taux d’adoption est surprenant, étant donné à quel point l’IA générative peut être bénéfique pour le marketing.
Alors, pourquoi davantage d’entreprises ne se lancent-elles pas dans cette technologie, et comment les spécialistes du marketing peuvent-ils dépasser l’idée selon laquelle « IA = mauvaise » pour exploiter tout son potentiel ? Ici, nous démontrerons les innombrables avantages de ce que l'IA générative peut apporter aux spécialistes du marketing, ainsi que les risques et les stratégies permettant d'atténuer ces inconvénients potentiels.
Table des matières
Qu'est-ce que l'IA générative et quel a été son impact sur le marketing
Comment l’IA générative peut aider les entreprises dans leur marketing
Les risques liés à l'utilisation de l'IA générative pour le marketing avec des solutions
Stratégies à utiliser lors de l'adoption de l'IA générative pour le marketing grand public
Résumé
Qu'est-ce que l'IA générative et quel a été son impact sur le marketing
L'IA générative est un type d'apprentissage automatique, un domaine de l'intelligence artificielle. Contrairement à l’IA antérieure, qui analysait principalement les données, l’IA générative crée divers contenus, notamment écrits, visuels, audio et vidéo. Il peut également répondre à des questions, interpréter des données, écrire du code et résoudre des problèmes complexes.
Bien que l’IA générative ne soit pas nouvelle, les progrès récents ont rendu certains modèles beaucoup plus faciles à utiliser malgré leur complexité. Ces modèles utilisent « l’apprentissage profond », une technique inspirée de la façon dont le cerveau humain forme des associations, pour imiter la parole, l’écriture, le dessin, la planification et l’élaboration de stratégies humaines. Les principaux outils d'IA générative destinés aux spécialistes du marketing incluent ChatGPT (et DALL-E) d'Open AI, Gemini de Google (anciennement Bard), Stable Diffusion, Progen et GAN.ai.
L'IA générative fait déjà des vagues dans le marketing, et cela ne mènera nulle part. Voici quelques études qui montrent son impact sur le marketing consommateur.
- Étude du MIT Technology Review a révélé que seulement 5 % des organisations marketing considéraient l’IA générative comme « critique » pour leurs opérations, et que seulement 20 % l’utilisaient largement. Cependant, d’ici 2025, 20 % des responsables marketing prévoient d’intégrer l’IA générative à leurs opérations, et 44 % prévoient de l’utiliser dans diverses applications.
- Dans un Enquête Salesforce 2023 sur 1,000 22 spécialistes du marketing, plus de la moitié ont déclaré utiliser actuellement l’IA générative, et XNUMX % prévoient de l’adopter au cours de l’année prochaine.
- D’après une Enquête Statista 2023 sur 1,000 2 professionnels du marketing B2B et B73C, XNUMX % utilisent déjà une forme d’IA générative.
- Boston Consulting Group L'enquête a révélé que 67 % des responsables marketing explorent l'IA générative pour la personnalisation, 49 % pour la création de contenu et 41 % pour la segmentation du marché.
Comment l’IA générative peut aider les entreprises dans leur marketing
Il existe quatre domaines marketing dans lesquels l’IA générative brille le plus et contribue à obtenir de meilleurs résultats. Voici ce que les entreprises doivent savoir pour commencer :
Personnalisation
Les consommateurs veulent des expériences personnalisées, et l’IA générative peut y parvenir à grande échelle. Prenez Carvana, par exemple : la plateforme de voitures d'occasion a utilisé l'IA générative pour créer des millions de vidéos uniques pour les clients, améliorant ainsi l'engagement des utilisateurs. D'autres marques, comme Spotify, utilisent l'IA pour la traduction linguistique afin d'atteindre des marchés plus larges.
L'IA générative améliore également le service client en aidant les agents à proposer des interactions plus personnalisées. Les progrès récents dans la technologie de l’IA multimodale promettent des solutions encore plus personnalisées, comme des chatbots capables de gérer les besoins et les personnalités spécifiques des clients.
Créativité
L’IA générative peut améliorer considérablement la créativité en marketing. Études montrent que les outils d'IA comme ChatGPT4 peuvent surpasser la créativité humaine dans l'idéation de produits et améliorer la qualité et l'originalité des résultats écrits. Selon une autre étude, l'IA générative peut également aider les individus à stimuler leur créativité, en améliorant jusqu'à 26 % certains travaux écrits.
Des entreprises comme Unilever utilisent ouvertement l'IA pour créer du contenu publicitaire, tandis que des campagnes comme « Masterpiece » de Coca-Cola démontrent comment l'IA peut révolutionner les possibilités créatives en marketing. Coca-Cola a même créé une collection NFT basée sur l'art numérique de la publicité et généré sur 500,000 $ en heures 72.
Connectivité
L'IA générative permet aux marques de se connecter avec les clients de nouvelles manières, de favoriser les interactions avec les consommateurs et de leur permettre de jouer un rôle actif dans les récits de la marque. Les cas d'utilisation incluent Virgin Voyages Campagne Jen IA (ce qui a conduit à un taux d'engagement 150 % supérieur à celui des campagnes précédentes) et "Créez une vraie magie" initiative.
Ces campagnes montrent comment l'IA peut démocratiser la participation au marketing en réduisant les barrières techniques et en permettant aux consommateurs de devenir des concepteurs et des conteurs. De telles initiatives améliorent l’engagement et renforcent les relations avec un marché plus large.
Coût de la cognition
L'IA générative peut réduire considérablement le coût et le temps associés à diverses tâches cognitives dans les domaines du marketing et du conseil. Cette technologie a montré qu'elle pouvait accroître l'efficacité et la qualité du travail, comme le démontre un expérience de terrain avec les consultants du Boston Consulting Group, qui ont accompli plus de tâches (comme le brainstorming d'idées de produits et la segmentation des marchés) 21.5 % plus rapidement et avec une qualité 40 % supérieure lors de l'utilisation de l'IA.
Les agences de publicité comme WPP bénéficient déjà d'économies significatives en mettant en œuvre l'IA générative dans leurs processus. Ils ont indiqué que l’IA dans la publicité pourrait leur faire économiser 10 à 20 fois leurs coûts.
Les risques liés à l'utilisation de l'IA générative pour le marketing avec des solutions
L'IA générative offre tellement d'opportunités qu'elle est facile à intégrer dans presque tous les éléments du marketing sous sa forme actuelle. Cependant, la technologie n’est pas parfaite et comporte des risques qui pourraient apporter plus de négativité que de positivité au marketing. Trois de ces risques particulièrement pressants comprennent la réactivité des consommateurs, les confabulations et la violation du droit d'auteur. Ci-dessous, nous entrerons plus en détail sur chacun :
Réaction du consommateur
L'IA générative peut provoquer une réaction négative chez les consommateurs, en particulier lorsqu'elle est mal utilisée dans des domaines impliquant une interaction directe, comme les chatbots du service client, le contenu promotionnel ou les produits générés par l'IA. Ce problème est plus visible dans les domaines qui reposent traditionnellement sur les qualités humaines, comme la communication et les interactions sociales, où la compréhension de l'individu est importante.
Pour résoudre ce problème, les entreprises peuvent mettre l’accent sur les domaines dans lesquels elles continuent à faire appel à du personnel humain. Ou s’ils utilisent l’automatisation, expliquez clairement pourquoi ils ont choisi de le faire. Les consommateurs sont moins susceptibles de réagir négativement s’ils comprennent que le but de l’utilisation de l’IA est d’améliorer leur expérience plutôt que simplement d’économiser de l’argent.
Confabulation
L'IA générative peut produire du contenu inexact ou biaisé, ce qui peut induire en erreur les décisions marketing ou nuire à la réputation d'une marque. Ces problèmes sont particulièrement préoccupants lorsqu’il s’agit de tâches de marketing stratégique et orientées client. Il existe cependant des moyens pour les entreprises de réduire ces risques.
Affiner l’IA avec des données spécifiques ou utiliser l’apprentissage en contexte peut améliorer la précision des résultats de l’IA. De plus, maintenir une surveillance humaine du contenu généré par l’IA est crucial pour une précision accrue, garantissant que les entreprises peuvent détecter les erreurs et que le contenu correspond aux valeurs et aux objectifs de leur marque.
Violation de copyright
L'IA générative soulève des questions importantes sur la propriété créative et les risques liés aux droits d'auteur, ce qui pourrait entraîner d'importants problèmes juridiques pour les marques. Cependant, la gestion de ces risques est facile si les précautions appropriées sont mises en place. Les spécialistes du marketing doivent rester informés des défis juridiques auxquels sont confrontés les principaux développeurs d'IA, et même si les lois sur le droit d'auteur ne protègent pas entièrement le contenu uniquement IA, le mélanger avec du contenu créé par l'homme peut réduire considérablement les risques.
Le partenariat avec des entreprises qui se concentrent sur la résolution des problèmes de droits d'auteur est une autre excellente solution pour gérer les risques juridiques. Par exemple, Getty Images dispose d'un outil de conversion texte-image adapté à son contenu, offrant à ses clients des licences libres de droits et des droits d'utilisation étendus. De même, Google et OpenAI ont introduit de nouvelles politiques pour protéger les utilisateurs.
Stratégies à utiliser lors de l'adoption de l'IA générative pour le marketing grand public
Les risques de l’IA générative sont réels, mais ils ne signifient pas que les spécialistes du marketing doivent l’éviter complètement. Cela dit, ils ne devraient pas non plus prendre de risques inutiles en l’adoptant aveuglément. Il est préférable d’adopter une approche équilibrée, dans laquelle les spécialistes du marketing identifient des domaines spécifiques dans lesquels expérimenter l’IA et d’autres domaines avant d’envisager de déployer de telles fonctionnalités ou contenus.
Selon la Harvard Business Review, le cadre DARE – qui signifie décomposer, analyser, réaliser et évaluer – est une stratégie utile en quatre étapes qui peut aider les spécialistes du marketing à intégrer efficacement l'IA générative dans leur entreprise. Voici ce que chaque étape implique :
Décomposer (ou décomposer) les rôles
Commencez par diviser les rôles marketing en tâches individuelles. Par exemple, le travail d'un spécialiste du marketing de contenu comprend des tâches telles que la création de contenu, l'optimisation du référencement, la recherche d'audience, la gestion du calendrier, l'analyse des performances et la collaboration avec l'équipe commerciale.
Analyser les tâches
Évaluez chaque tâche en pesant les opportunités potentielles par rapport aux risques inhérents. Évaluez chacun sur une échelle de 1 à 10 pour les avantages et les dangers. Par exemple, l’utilisation de l’IA générative pour la création de contenu sur les réseaux sociaux pourrait stimuler la créativité et réduire la charge de travail, mais comporte également des risques, tels que la production d’informations inexactes ou l’apparition de réactions négatives des consommateurs.
Réaliser les priorités de transformation
Tracez ces tâches sur une matrice 2 × 2, en comparant les opportunités et les risques. Cette matrice aidera à orienter la stratégie de transformation d’une entreprise. Habituellement, cette matrice comportera quatre catégories indiquant si les entreprises doivent ou non innover avec l’IA.
- Tâches hautement prioritaires (opportunités élevées, risques faibles) : Ces tâches sont idéales pour l’IA générative, offrant d’excellentes récompenses avec un risque minimal. Vous pouvez commencer à les expérimenter dès aujourd’hui.
- Tâches à priorité modérée (opportunité élevée, risque modéré) : Ces tâches offrent un potentiel élevé mais comportent également des risques importants. Cependant, ils nécessitent une gestion prudente et une atténuation des risques avant leur mise en œuvre.
- Tâches peu prioritaires (faible opportunité, faible risque) : Ces tâches devraient être envisagées plus tard, car elles offrent des avantages limités et un faible risque. N'engagez-vous avec eux que si des ressources supplémentaires sont disponibles.
- Tâches non prioritaires (faible opportunité, risque élevé) : Continuez avec l’approche actuelle pour ces tâches. Les avantages de l’utilisation de l’IA ne dépassent pas les risques.
Consultez le tableau ci-dessous pour un exemple d'utilisation de cette matrice :
| Tâche | Opportunité (potentiel d’amélioration de l’IA) | Risque (conséquences négatives potentielles de l’IA) | Catégorie prioritaire |
| Personnalisation du contenu | Élevé (contenu adapté aux préférences individuelles) | Faible (inexactitudes mineures, facilement corrigées) | Haute priorité |
| Analyse des données et aperçus | Élevé (découverte de modèles, prédictions) | Modéré (interprétation erronée, biais dans les algorithmes) | Priorité modérée |
| Automatisation des médias sociaux | Modéré (planification, interactions de base) | Élevé (manque d'authenticité, désastres en matière de relations publiques) | Non prioritaire |
| Génération de contenu créatif (art) | Faible (nuance artistique limitée, originalité) | Élevé (violation du droit d'auteur, plagiat) | Priorité basse |
Remarque : La matrice n’est qu’un point de départ. Les priorités des tâches varieront probablement en fonction du secteur, du public cible et des ressources disponibles.
Évaluer en continu
Examinez et ajustez régulièrement vos plans et objectifs de transformation de l’IA. Le paysage de l’IA est en constante évolution en termes d’innovations et de solutions disponibles. Garder une longueur d’avance nécessite une évaluation continue et des mises à jour des stratégies existantes.
Résumé
Les équipes marketing ont besoin de compétences telles que la résolution de problèmes, l’exploration, l’expérimentation et l’évaluation critique pour tirer efficacement parti de l’IA générative. Ceux-ci sont essentiels pour définir des tâches appropriées pour l'IA et garantir que le résultat correspond à la vision de la marque. Bien que l’IA générative recèle un grand potentiel, sa mise en œuvre soulève diverses préoccupations.
De nombreux managers préfèrent observer plutôt qu’agir, comme le montre l’enquête BCG où la plupart des dirigeants découragent l’utilisation de l’IA dans leur organisation. Cependant, éviter l’IA peut être aussi risqué que de l’adopter sans prudence. Une approche stratégique équilibrée est nécessaire, en évitant les extrêmes menant à une adoption totale ou à un rejet total.
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