Simon travaille dans le secteur du marketing depuis plusieurs années. Il découvre comment le machine learning peut l'aider en tant que responsable marketing vis-à-vis de ses utilisateurs cibles. De quelle façon le machine learning va-t-il modifier ses principales missions ?

Le machine learning (apprentissage automatique) révolutionne les missions des professionnels du marketing en automatisant les tâches répétitives et gourmandes en données.

Analyse de la bonne réponse

• Le machine learning permet de consacrer plus de temps à la stratégie et à l'expérience client.
  • L'apprentissage automatique gère l'optimisation des enchères, le ciblage des audiences, l'analyse des données de performance et la création d'annonces de manière plus efficace et à grande échelle.
  • Cette automatisation libère Simon des tâches tactiques et opérationnelles. Il peut ainsi se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée :
    • Développer des stratégies marketing plus profondes et innovantes.
    • Mieux comprendre les besoins et le parcours de ses utilisateurs pour améliorer l'expérience client.
    • Travailler sur la créativité et la différenciation de la marque.
    • Analyser les tendances du marché et anticiper les évolutions.
  • C'est un changement fondamental qui transforme le rôle du responsable marketing d'exécutant à stratège.

Analyse des mauvaises options

• Le machine learning est un moyen efficace de savoir quelles structures de compte sont utilisées par des entreprises similaires.
  • Bien que le ML puisse analyser des tendances, son objectif principal dans les plateformes publicitaires n'est pas de fournir des informations détaillées sur les structures de compte concurrentes. Il se concentre sur l'optimisation des performances du compte de Simon.
• Le machine learning constitue un moyen pratique de convertir automatiquement les cahiers des charges des clients en structures de compte totalement fonctionnelles.
  • C'est une vision trop ambitieuse des capacités actuelles du ML en marketing. Le ML aide à l'optimisation et à la suggestion, mais il ne peut pas transformer un cahier des charges complexe en une structure de compte entièrement opérationnelle sans intervention humaine et stratégie.
• Le machine learning est une solution automatisée qui permet de répondre plus rapidement aux clients.
  • Le ML, dans le contexte des certifications Google Ads, se concentre sur l'optimisation des campagnes publicitaires et non directement sur la communication client. Les outils pour répondre aux clients sont généralement des systèmes CRM ou des chatbots, distincts des applications de ML pour les campagnes.