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 ?

Voici l'explication :

Analyse de la bonne réponse

• Le machine learning permet de consacrer plus de temps à la stratégie et à l'expérience client. Le machine learning (ML) excelle dans l'automatisation des tâches répétitives et basées sur les données, telles que l'optimisation des enchères, la segmentation des audiences, l'analyse des performances et la prédiction des tendances. En déchargeant Simon de ces tâches tactiques, le ML lui libère un temps précieux. Il peut alors se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée qui requièrent l'intuition humaine, la créativité et la compréhension approfondie :
  • Définir la stratégie marketing globale.
  • Améliorer l'expérience client en comprenant mieux leurs besoins et parcours.
  • Innover et développer de nouvelles approches.
  • Renforcer les relations avec les utilisateurs. C'est le principal impact transformateur du ML sur le rôle d'un responsable marketing.

Analyse des mauvaises options

• Le machine learning constitue un moyen pratique de convertir automatiquement les cahiers des charges des clients en structures de compte totalement fonctionnelles. Si le ML peut aider à générer des éléments de campagne (mots-clés, annonces), il ne peut pas interpréter la nuance stratégique d'un cahier des charges et le traduire automatiquement en une structure de compte totalement fonctionnelle. Cette tâche complexe nécessite une expertise humaine pour la planification et l'architecture.

• Le machine learning est une solution automatisée qui permet de répondre plus rapidement aux clients. Bien que le ML puisse fournir des informations plus rapidement, son rôle premier n'est pas d'accélérer directement les réponses aux clients. Cette fonction relève davantage des outils de CRM ou des processus de communication interne. L'impact principal du ML est sur l'optimisation des campagnes et non sur la vitesse de communication directe avec les clients.

• Le machine learning est un moyen efficace de savoir quelles structures de compte sont utilisées par des entreprises similaires. Le ML est conçu pour optimiser les performances de vos propres campagnes sur la base de vos données et des signaux en temps réel. Il n'a pas pour fonction de révéler les structures de compte spécifiques de vos concurrents. La connaissance des stratégies concurrentielles est généralement obtenue par de la veille et des outils d'analyse de marché.