Comment optimiser les promotions grâce à l’intelligence artificielle ?

Instaurées depuis de nombreuses années par les marques et les entreprises, les opérations promotionnelles font partie d’une stratégie marketing destinée à atteindre différents objectifs : booster les ventes, renforcer la notoriété ou encore développer la fidélisation de la clientèle. Les profils des clients étant très variés, il est devenu nécessaire de redéfinir les critères de promotion afin de lancer des campagnes encore plus pertinentes. L’intelligence artificielle est dotée d’outils et de technologies qui permettent de mieux cibler les enjeux contemporains des activités commerciales. Le Machine Learning aide notamment à optimiser ces promotions grâce à des prédictions tirées d’analyses précises. Focus sur une solution efficace désormais essentielle à toute logique marketing.

Promotions des ventes : une stratégie de développement incontournable

Les opérations promotionnelles sont courantes dans le secteur commercial. Au cours de l’année, les marques proposent régulièrement des prix réduits et attractifs sur une sélection de produits (ou sur l’ensemble de la marchandise dans le cas d’un déstockage ou d’une liquidation totale).

Les principaux formats de promotion

Les promotions sont proposées durant un temps très limité qui permet de susciter un sentiment d’urgence chez le consommateur, dont la décision d’achat sera alors plus rapide et instinctive. Ces promotions peuvent prendre différentes formes :

• Les coupons. Distribués en ligne ou via un support papier, ils sont offerts à un nombre restreint de personnes, comme des abonnés.
• Les réductions. Le prix d’un produit ou d’un service est vu à la baisse.
• Les offres promotionnelles. Elles se présentent sous des schémas types “deux produits achetés, un produit offert”.

Le type de promotion est choisi en fonction de l’objectif marketing que le commerçant ou la marque souhaite atteindre. Les échantillons représentent également une promotion, destinée à mettre en valeur un nouveau produit.

Quels avantages ?

Proposer des offres promotionnelles engendre un impact financier pour les entreprises. Le choix de lancer une campagne n’est donc pas anodin, et implique différentes ambitions :

• Convertir des prospects en clients.
• Fidéliser la clientèle déjà existante.
• Booster les ventes d’un produit en particulier ou d’une marque en général.
• Augmenter le chiffre d’affaires.
• Développer la visibilité de la marque.
• Renforcer la notoriété de la marque.

Les promotions font partie d’une stratégie précise dont le but est d’aider la marque ou l’entreprise à se démarquer au sein d’un marché très concurrentiel.

Utiliser une solution basée sur l’IA pour booster les ventes : quels avantages ?

Le rapide développement de l’intelligence artificielle a permis l’émergence de solutions agiles qui constituent un support de taille pour les entreprises. Les algorithmes de l’IA permettent en effet :

• De gagner du temps.
• D’améliorer la productivité des équipes.
• D’augmenter le retour sur investissement (ROI).
• D’anticiper les évolutions du marché dans lequel s’intègre la marque ou l’entreprise : tendances, comportement des consommateurs, etc).
• De prendre des décisions éclairées et cohérentes.

Il faut toutefois trouver la technologie la plus adaptée aux besoins exprimés par l’entreprise. Dans le cadre d’offres promotionnelles, le Machine Learning est un outil tout indiqué.

Le Machine Learning : une technologie au service du marketing

Le Machine Learning est une forme d’intelligence artificielle qui va permettre de traiter une grande quantité de données pour ensuite établir une campagne promotionnelle et une stratégie de pricing adaptées. Avant d’en savoir plus, revenons d’abord sur la notion de Machine Learning.

Définition du Machine Learning

Le Machine Learning a pour vocation de créer des systèmes d’apprentissage automatique et d’amélioration des performances. Aujourd’hui, deux approches sont principalement utilisées :

• Le Machine Learning supervisé : un data scientist fournit des données étiquetées et un résultat prédéfini à l’algorithme.
• Le Machine Learning non supervisé. À l’inverse, l’algorithme agit de façon indépendante.

Pour choisir l’approche la plus adaptée aux besoins de l’entreprise, il convient de prendre en compte les caractéristiques de la structure, le volume de données à traiter ainsi que l’usage prévu du Machine Learning.

Le Machine Learning appliqué au marketing

Comme évoqué plus haut, l’apprentissage automatique effectué par le Machine Learning est un outil très utile pour définir une stratégie marketing pertinente, notamment dans le secteur commercial.

Il permet en effet de mener trois types d’analyse :

• L’analyse descriptive, qui aide à mieux comprendre les données collectées, dont des conclusions quantitatives et statistiques sont ensuite tirées.
• L’analyse explicative, qui vise à répondre aux questions qui découlent des résultats reçus avec l’analyse descriptive.
• L’analyse prédictive, qui utilise les données pour prédire et anticiper des faits probables, comme les tendances ou le comportement des consommateurs.

À partir de ces analyses, il est plus simple de prévoir les changements à venir et d’adapter les stratégies de la marque en conséquence.

Optimiser les promotions à l’aide du Machine Learning

Si les promotions sont largement démocratisées et couramment proposées, elles doivent tout de même participer à la croissance de la marque. L’intelligence artificielle entre alors en jeu à travers le Machine Learning.

Le traitement des données

Toute entreprise commerciale détient une base de données recueillies au fil du temps grâce au comportement des consommateurs : achats, intérêts, historiques de recherche, etc. Ces informations sont précieuses et offrent de multiples possibilités lorsqu’elles sont exploitées à bon escient. Le Machine Learning va optimiser leur traitement afin d’en tirer tout le potentiel et d’en faire un outil de marketing prédictif fiable et cohérent. D’autres données plus techniques (stocks, données économiques, concurrence, objectifs, etc) vont également contribuer à établir une stratégie de pricing.

L’automatisation de la personnalisation

Une fois les données clients traitées, le ciblage est plus précis et complet. L’algorithme du Machine Learning est alors en capacité de diffuser des contenus personnalisés qui pourront inciter le consommateur à l’achat. Là encore, le but est de convertir les prospects en clients, mais aussi d’assurer la fidélisation de la clientèle existante.

La prévention des risques

La mise en place de promotions commerciales n’est pas sans risque. Des offres proposées sur les produits qui n’intéressent pas le client à l’instant T peuvent ainsi entraîner une chute de la fidélité, tandis que la baisse des prix peut provoquer une cannibalisation entre produits. Par ailleurs, une baisse de notoriété de la marque peut être causée par des offres promotionnelles abusives ou des réductions appliquées sur des articles défectueux. Ces risques sont limités grâce à la personnalisation des promotions et à la cohérence de la stratégie de pricing obtenues via le Machine Learning.

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