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7 façons de devenir une star de la création de la demande grâce à l'IA
L'intelligence artificielle (IA) ne cesse d'engranger des informations sur les préférences des acheteurs, les contenus, les intentions d'achat et utilise ces connaissances afin de prendre des décisions et d'émettre des prévisions qui permettent d'orchestrer le système.
Il est important de comprendre comment les décisions prises par des agents d'intelligence artificielle fusionneront avec les décisions et les actions humaines, qu'il s'agisse de planification ou de mise en oeuvre. Voici 7 façons pour les distributeurs de devenir des rock stars de la création de la demande grâce à l'IA :
- People Are Strange: Personnalisation. Délivrer le bon message au bon moment et à la bonne personne requiert une stratégie multicanal.L'IA, en optimisant l'explicite, l'implicite et les sources de données augmentées ainsi que les apports contextuels permet de réaliser des prédictions et de prendre des décisions pour chaque contact de la base de données.
- Come Together: Stratégie de correspondance et d'optimisation. Les distributeurs en b-to-b doivent non seulement déterminer le meilleur message ou la meilleure offre mais ils doivent également trouver le mécanisme de mise en oeuvre le plus approprié selon la compatibilité, les préférences, l'étape d'achat, l'intention d'achat et l'objectif de l'acheteur.Cette stratégie permet, à partir des interactions précédentes et des informations manquantes connues (grâce à l'IA), de fournir le contenu le plus favorable à une réponse ou une conversion.
- Ace of Spades: Optimisation créative. L'optimisation créative permet aux distributeurs d'adapter le contenu et la mise en oeuvre, en se basant sur des données telles que le profil, le stade auquel se trouve l'acheteur, les interactions précédentes, le terminal utilisé, la localisation et le temps. L'IA permet également d'utiliser des scénarios de test A/B et des multivariables sophistiquées.
- More Human Than Human: Conversations. L'IA alimente d'ores et déjà des conversations chat en tête à tête pour les organisations en b-to-b. Les agents conversationnels sont utilisés pour répondre aux questions, apporter de l'aide et faciliter un engagement plus profond sur les sites web. Les recherches, les interactions et les comportements de recherche deviennent chaque jour un peu plus conversationnels.
- You Really Got Me: Traduction. Pour les distributeurs en b-to-b, les stratégies de localisation et de traduction doivent répondre à toutes les problématiques du site web. La traduction est une tâche que l'IA peut réaliser de manière automatique et en temps réel. De nombreuses automatisations de la force de vente et plateformes de service client intègrent des outils de traduction alimentés par l'IA et les sites de réseaux sociaux et les moteurs de recherche disposent de fonctionnalités de traduction automatique ou linguistiques basées sur la localisation.
- Brave New World: Génération linguistique et de contenu. La génération automatique de texte (GAT) pour les distributeurs en b-to-b inclut la production de contenus dérivés et l'utilisation de compétences d'analyse et de communication alimentées par IA afin de fournir aux distributeurs des connaissances plus approfondies sur les données analytiques.
- Everything Zen: Productivité personnelle.Les applications d'IA permettent d'établirdes catégories et des priorités pour les e-mails et les outils linguistiques améliorent la grammaire et adaptent le ton et le style à la cible concernée et à l'objectif. Un talent disponible peut faire l'objet d'une correspondance avec une offre d'emploi. Ces correspondances influencent les interactions et les contenus affichés dans ces espaces.
- Welcome to the Machine: L'opérationnalisation de l'IA. Les distributeurs en b-to-b doivent réfléchir à opérationnaliser l'IA sur toutes les fonctions de la demande afin de garantir un rendement optimal de l'intelligence artificielle en tant que capacité technique et ressource en connaissances. L'IA ne risque pas de remplacer les distributeurs prochainement, mais elle peut nous aider à améliorer notre travail.
Par Jessie Johnson, chercheur analyste chez SiriusDecisions
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