Le machine learning (ou apprentissage-machine en Français) est un nouveau champ applicatif qui combine statistiques et développement informatique pour faire des “prédictions” basées sur des constantes extraites de l’analyse de bases de données.
À la différence d’un traitement algorithmique classique, où l’ordinateur suit une succession d’instructions définies, le machine learning va permettre au programme d’adapter ses analyses et ses comportements.
Cette capacité d’adapter lui-même son analyse lui permet de simplifier et de “choisir” les analyses les plus pertinentes.
Cette adaptation constante et cette capacité d’autoamélioration du programme est une forme d’intelligence artificielle.
Les applications sont multiples : de la perception de l’environnement par les voitures autonomes à l’analyse financière en passant par la classification des séquences d’ADN.
Mais c’est dans l’analyse marketing, le fameux Big Data, que le machine learning se développe de manière spectaculaire !
Mieux comprendre le Machine learning :
- Visual intro to machine learning
- Shutterstock now uses machine learning to help you find just the right photo
Comment le Machine learning peut aider le CRM ?
Un des challenges traditionnels de la pratique marketing est d’adapter constamment le message et les produits au récepteur afin de favoriser la résonance.
Cette adéquation favorise la fidélité, l’engagement et la l’acte d’achat des consommateurs.
Mais aujourd’hui avec la multiplication des sources de collecte de données (comportement, application mobile, trafic sur les pages web, etc.) l’analyse de ces données dans la gestion de la relation client (CRM) devient une tâche fastidieuse et onéreuse.La multiplication exponentielle d’informations consommateurs empêche bien souvent la prise de décisions marketing rapides et claires.
Le machine learning permet une analyse intelligente et surtout prédictive permettant d’obtenir une information distillée et ainsi de planifier la prochaine action marketing avec précision.
Par exemple, le machine learning va permettre, dans le cas d’un groupe de presse de segmenter ses lecteurs très finement (granularité) mais aussi de prévoir les risques de désabonnement et d’agir en conséquence sur chacun de ces groupes.
Etude de cas : Ciblage marketing, La FNAC fait confiance au machine learning
Comment implémenter le Machine learning dans votre marketing ?
Le machine learning est souvent considérée comme un domaine très spécialisé du traitement d’information nécessitant des investissements lourds et une batterie de spécialistes.
Ca n’est pas la réalité aujourd’hui puisque de plus en plus d’acteurs majeurs des web-services proposent des outils pour utiliser facilement toute la puissance du machine learning.
Amazon, par exemple, propose son service Amazon Machine learning qui permet de créer facilement des modèles d’apprentissage-machine personnalisés et liés à votre application par de simples API.
De même Google met à disposition TensorFlow, une bibliothèque logiciel open-source qui émane directement de leurs propres recherches sur l’intelligence artificielle.
A voir l’interêt de ces grands acteurs sur le sujet il devient évident que le machine learning est la nouvelle étape du “Big Data” et une technologie incontournable pour l’action Marketing.
Au Studio Connecté nous travaillons déjà avec le langage de programmation R, l’outil de référence de toute la recherche sur le Big Data et le learning machine. Notre but est de pouvoir vous accompagner grâce à nos expertises dans le développement de vos propres modèles de machine-learning.
