Découvrez 17 exemples marketing d'IA révolutionnaires qui ont généré des millions de dollars de revenus. Découvrez comment les grandes marques tirent parti de l'IA pour des campagnes, une personnalisation et une automatisation plus intelligentes. Boostez votre stratégie marketing grâce à de véritables réussites !
April 29, 2025
Yan
Le marché de l'IA est monté en flèche à 184 milliards de dollars au début de 2025, soit une augmentation impressionnante de 50 milliards de dollars depuis 2023. Les exemples de marketing de l'IA méritent votre attention. Il suffit de regarder les chiffres. JPMorgan Chase a vu ses taux de clics publicitaires augmenter de 450 %, tandis que le moteur de recommandation de Netflix génère des milliards de dollars de valeur.
L'IA alimente déjà l'automatisation du marketing pour 60 % des professionnels, mais de nombreuses entreprises n'ont pas encore découvert son plein potentiel. Des exemples de réussite continuent d'émerger dans le monde numérique. Farfetch a augmenté son taux d'ouverture de ses e-mails de 31 %, et le chatbot IA d'easyJet gère désormais 5 millions de requêtes clients avec une précision de 99,8 %.
Notre analyse de 25 cas réels montre comment l'IA transforme les opérations marketing en centres de profit. Ces stratégies ont fait leurs preuves et peuvent s'adapter aux besoins de votre entreprise. Chaque exemple illustre la puissante combinaison de l'IA et de l'expertise en marketing.
Source de l'image : Talky de démarrage
« Nous pouvons traiter ce que les amis connectés ont regardé ou évalué. « — Xavier Amatriain, Ancien directeur de l'ingénierie des algorithmes chez Netflix
Le moteur de recommandation de Netflix figure parmi les implémentations marketing basées sur l'IA les plus rentables. L'entreprise économise environ 1 milliard de dollars par an grâce à des taux de désabonnement réduits. Le système analyse d'innombrables points de données et crée des expériences de visionnage spécifiques à chaque utilisateur qui permettent aux abonnés de rester connectés.
La plateforme utilise un système de recommandation hybride qui combine un filtrage collaboratif basé sur le comportement des utilisateurs avec un filtrage basé sur le contenu basé sur les caractéristiques des articles. Leur algorithme examine l'historique de visionnage, le comportement de navigation, les requêtes de recherche et les temps de visionnage. La plateforme permet de savoir si les utilisateurs ont terminé de regarder les titres, de classer leur contenu et de suivre les appareils de streaming. Les profils détaillés des utilisateurs évoluent à chaque interaction grâce à cette approche globale.
L'impact financier du moteur de recommandation de Netflix s'avère important. Le système permet à Netflix d'économiser plus d'un milliard de dollars par an en empêchant les abonnés d'annuler. Les preuves montrent que 80 % du contenu regardé sur Netflix provient de recommandations spécifiques à chaque individu. Les données de l'entreprise révèlent que les recommandations spécifiques à chaque individu fonctionnent 3 à 4 fois mieux que les suggestions basées sur la popularité.
La personnalisation de Netflix va au-delà des recommandations de contenu et inclut :
Cette approche fondée sur des preuves aide Netflix à créer des « communautés gustatives », c'est-à-dire des groupes de spectateurs partageant les mêmes priorités. La plateforme peut prédire le contenu qui attire des utilisateurs spécifiques avec une précision remarquable et les maintient en ligne pendant la fenêtre de décision cruciale de 60 à 90 secondes.
Les entreprises de contenu peuvent tirer de précieuses leçons de l'exemple de marketing basé sur l'IA de Netflix. Ils devraient recueillir des données complètes sur les utilisateurs afin de bien comprendre les priorités. L'utilisation d'approches de recommandation hybrides fonctionne mieux que les approches basées uniquement sur la popularité. La réduction du taux de désabonnement grâce à la personnalisation facilite la découverte de contenu. Netflix a découvert que cette approche permet d'obtenir plus d'avantages et donc d'encourager un plus grand engagement que les méthodes traditionnelles.
Source de l'image : Evdelo
Amazon a ouvert la voie en utilisant l'IA pour les recommandations de produits en 1998. Leur système apporte désormais une incroyable 35 % de leur chiffre d'affaires total. L'entreprise a emprunté une voie différente de celle de ses concurrents en étudiant les liens entre les produits plutôt que de rechercher des clients similaires.
L'entreprise a commencé par un simple filtrage collaboratif basé sur les utilisateurs qui mettait en relation les visiteurs et les clients ayant acheté des articles similaires. Ils ont vite découvert que la connexion produits au lieu de clients, cela fonctionnait beaucoup mieux. Leur algorithme de filtrage collaboratif article par article examine ce que les gens achètent ensemble. Lorsque les clients qui achètent un article A obtiennent souvent l'article B, le système associe ces articles dans son moteur de recommandation. Le système est devenu plus intelligent grâce à des capacités d'apprentissage plus approfondies. Les nouveaux autoencodeurs fonctionnaient deux fois mieux que les anciennes méthodes.
L'entreprise a rencontré de gros problèmes informatiques lors du développement de son système de recommandation. L'examen de l'historique des achats de tous les clients coûterait trop cher. Ils ont trouvé une solution intelligente : la plupart des produits sont achetés par un petit groupe de clients. Cela signifiait que la vérification des habitudes d'achat par produit plutôt que par client nécessitait beaucoup moins de puissance de traitement. Grâce à cette solution intelligente, Amazon a pu mettre à jour ses listes d'articles connexes tous les jours, même avec la technologie du début des années 2000.
L'augmentation de 35 % des revenus ne reflète qu'une partie de la situation. Le système de recommandation d'Amazon fonctionne de nombreuses manières. Il propose des pages d'accueil personnalisées, des suggestions « achats groupés fréquemment », des recommandations après achat et des campagnes d'e-mail personnalisées. Microsoft Research montre qu'environ 30 % des pages vues d'Amazon proviennent de ces recommandations. Cette IA marketing fonctionne mieux avec l'électronique et les articles de mode. Il aide les clients à trouver ce qu'ils veulent parmi des milliers de choix.
Les petits détaillants n'ont pas besoin des énormes ressources d'Amazon pour utiliser des stratégies de recommandation similaires. Les principales idées fonctionnent également pour les petits magasins : étudiez les habitudes d'achat, concentrez-vous sur les liens entre les produits plutôt que sur les correspondances avec les clients et personnalisez les différents points de contact avec les clients. Même un simple système de recommandation peut augmenter considérablement les revenus. Les recherches montrent que la personnalisation augmente généralement les revenus du commerce de détail de 40 %. Commencez par recueillir des données complètes sur la façon dont les clients interagissent et utilisez des méthodes de filtrage collaboratives et basées sur le contenu.
Source de l'image : LinkedIn
Starbucks a changé la donne en matière de vente au détail de café avec Deep Brew, une plateforme d'intelligence artificielle qui a introduit Augmentation des revenus de 2,5 milliards de dollars grâce à des expériences personnalisées et à de meilleures opérations. Cette remarquable réussite montre comment les détaillants traditionnels peuvent utiliser la technologie pilotée par les données pour se réinventer.
« My Starbucks Barista » est la pierre angulaire de la stratégie d'IA de Starbucks. La fonction d'application mobile intelligente sert 17 millions de clients. L'assistant virtuel permet aux utilisateurs de commander via des commandes vocales ou des messages et d'analyser 30 millions de connexions numériques pour en savoir plus sur les priorités des clients. Le système fonctionne parfaitement avec les systèmes de point de vente en magasin. Les baristas peuvent accueillir les clients par leur nom et suggérer leurs boissons préférées à n'importe quel endroit.
Le moteur de personnalisation associe les données des clients à des facteurs externes tels que :
Deep Brew fait bien plus que gérer les interactions avec les clients. La plateforme IA gère automatiquement les commandes d'inventaire dans des centaines de magasins américains. Il prévoit les besoins d'approvisionnement pour réduire les déchets tout en maintenant les niveaux de stocks à un niveau correct. Starbucks a déployé ce système de commande automatisé dans ses succursales appartenant à l'entreprise américaine. Les résultats parlent d'eux-mêmes : a Réduction des stocks de 15 % et 5 % de productivité en plus.
L'entreprise utilise Deep Brew pour définir les niveaux de personnel en fonction du trafic client attendu. Cela garantit que le bon nombre d'employés travaillent aux heures de pointe. La plateforme surveille également les performances de l'équipement afin de planifier la maintenance et de minimiser les temps d'arrêt.
Deep Brew transforme de grandes quantités de données clients en informations pratiques sur le développement de produits. Le genre de choses que j'adore s'est produit lorsqu'ils ont étudié les habitudes des buveurs de thé et ont découvert que 43 % des clients n'ont pas ajouté de sucre à leur thé. Cela les a amenés à créer deux nouveaux produits non sucrés : le thé glacé à la mangue verte et les K-Cups à la pêche au thé noir.
La plateforme d'IA permet de créer des promotions locales ciblées en fonction des conditions prévues. Pour citer un exemple, regardez ce qui s'est passé à Memphis, dans le Tennessee. Deep Brew avait prédit une vague de chaleur et Starbucks a rapidement lancé une promotion locale du Frappuccino pour attirer les clients fatigués par la chaleur.
Source de l'image : salle de presse.spotify.com
« Nous orientons nos recherches en traduisant cette passion en de solides intuitions quant aux orientations fructueuses à suivre, à savoir des sources de données sous-utilisées, de meilleures représentations des caractéristiques, des modèles et des indicateurs plus appropriés et des occasions manquées de personnalisation. « — Xavier Amatriain, Ancien directeur de l'ingénierie des algorithmes chez Netflix
Spotify a fait de la découverte de nouvelles musiques une source de revenus grâce à son moteur personnalisé. La plateforme propose désormais 226 millions d'abonnés payants. Cela en fait une victoire fulgurante dans le marketing de l'IA.
Des algorithmes sophistiqués contribuent au succès de Spotify grâce au traitement un demi-billion d'événements par jour. Ces algorithmes alimentent ses modèles d'apprentissage automatique. La plateforme utilise deux approches de filtrage principales pour comprendre les priorités des utilisateurs :
Cette approche intégrée crée ce que Spotify appelle un « profil musical ». Chaque interaction rend le profil plus intelligent, ce qui conduit à de meilleures recommandations.
La personnalisation contribue efficacement à la réussite financière de Spotify. 81 % des auditeurs disent que c'est leur partie préférée de la plateforme. Ces fonctionnalités personnalisées ont conduit à une Augmentation de 26 % du nombre d'utilisateurs actifs mensuels, pour atteindre 574 millions. Le « Discover Weekly » de Spotify envoie 30 chansons personnalisées chaque lundi. Cette tradition hebdomadaire permet aux utilisateurs de rester actifs et abonnés.
La dernière innovation de Spotify, l'AI DJ, témoigne de son engagement indéfectible à satisfaire ses abonnés. Les utilisateurs dépensent 25 % de leur temps d'écoute avec la fonction DJ. Les chiffres parlent d'eux-mêmes : plus de la moitié des nouveaux auditeurs Revenez dès le lendemain. La fonction DJ attire fortement le jeune public. 87 % des utilisateurs de DJ appartiennent à la génération Z et à la génération Y.
L'IA contribue à réduire le taux de désabonnement en renforçant l'engagement des utilisateurs. Une entreprise d'instruments de musique a essayé une technologie de personnalisation similaire et a vu son taux de désabonnement chuter 15 % en un semestre. Ils ont également obtenu un Taux de conversion de 48 % pour des achats supplémentaires en envoyant des messages personnalisés au bon moment.
Source de l'image : PC Mag
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Source de l'image : Laboratoires iTechnoLabs
Sephora a révolutionné la vente de produits de beauté avec sa fonctionnalité Virtual Artist. La technologie d'essai alimentée par l'IA a aidé l'entreprise à doubler ses taux de conversion. Cet outil s'impose comme l'un des exemples de marketing d'IA les plus réussis qui ont changé la façon dont les clients achètent des cosmétiques.
The Virtual Artist utilise la reconnaissance faciale avancée pour cartographier les caractéristiques uniques de chaque client. Le système fonctionne avec ModiFace pour suivre des points spécifiques du visage tels que les yeux, les lèvres et les joues. Les maillages personnalisés créés pour chaque produit de maquillage servent de cadre à une application virtuelle. La technologie va au-delà des superpositions de base. Il utilise des masques en noir et blanc pour définir les zones de placement du maquillage. Le système applique ensuite des couleurs authentiques qui correspondent aux nuances et à l'intensité réelles du produit.
Sephora a passé cinq ans à tester la réalité augmentée avant de lancer Virtual Artist. L'entreprise a réussi à maintenir un calendrier de mises à jour régulier avec de nouvelles fonctionnalités ou des mises à jour de la plate-forme tous les quatre mois. Le plus grand défi était de faire en sorte que les produits virtuels ressemblent exactement à leurs versions physiques. Les équipes de ModiFace et de Sephora ont travaillé d'arrache-pied pour associer chaque produit virtuel à son équivalent réel, des teintes exactes aux niveaux de brillance.
Virtual Artist a obtenu des résultats financiers impressionnants avec Hausse de 200 % des taux de conversion. La fonctionnalité a franchi des étapes incroyables en deux ans. Les utilisateurs ont essayé plus de 200 millions de teintes et la plateforme est terminée 8,5 millions de visites. L'industrie de la beauté a vu ses taux de retour chuter jusqu'à 64 % grâce à la technologie d'essai virtuel. Ces rendements inférieurs ont permis d'économiser de l'argent tandis que l'augmentation des conversions a augmenté les revenus.
Le succès de Sephora a incité d'autres marques de beauté à adopter des technologies similaires. L'Oréal a ajouté des essais virtuels aux marques Lancôme, Maybelline et NYX. Olay a créé des plateformes d'analyse de la peau alimentées par l'IA qui ont permis Précision de 90 % pour évaluer les affections cutanées. YSL a lancé Scent-Sation, qui utilise la technologie EEG et les neurosciences pour les consultations. Leur projet pilote à Dubaï a montré 80 % des clients ont acheté deux des trois parfums proposés. Le marché mondial de l'essayage virtuel est prometteur. Il devrait atteindre 1,30 milliard de dollars d'ici 2026 avec une croissance annuelle de 22,6 %.
Source de l'image : IA Business
Le moteur numérique de Mastercard, une plateforme d'intelligence artificielle, transforme la surveillance des réseaux sociaux en campagnes marketing rentables en analysant les tendances les plus récentes. Ce système a changé la façon dont les banques et les institutions financières communiquent avec leurs clients dans le monde entier.
Le moteur numérique fonctionne comme un détecteur de tendances alimenté par l'IA. Il analyse des milliards de conversations en ligne pour identifier les micro-tendances émergentes. Ces tendances vont des nouveaux engouements alimentaires tels que les sushis burritos aux changements dans la façon dont les gens préfèrent payer, comme l'augmentation des paiements sans contact pendant la pandémie. Le système utilise la reconnaissance d'entités nommées, des algorithmes basés sur des graphes et une extraction de mots clés non supervisée. Il filtre le bruit grâce à des techniques spécialisées telles que la forêt de distance et d'isolation de Word Mover.
Le moteur numérique a contribué à créer plus de 500 campagnes réussies dans 20 pays pour Mastercard et ses partenaires. Le processus suit un flux de travail simple. L'IA détecte les micro-tendances pertinentes et les associe aux expériences et aux offres de Mastercard. Les spécialistes du marketing décident ensuite de lancer ou non une campagne. Les campagnes peuvent être mises en ligne sur plusieurs plateformes en quelques minutes au lieu de plusieurs mois, grâce au contenu de la vaste bibliothèque de Mastercard.
Les résultats de la campagne montrent des résultats remarquables :
Ces campagnes atteignent 1,8 fois plus de personnes et obtenez 4,1 fois plus de clics par rapport aux méthodes de marketing traditionnelles.
Le succès de Mastercard offre de précieuses leçons aux spécialistes du marketing financier. L'IA permet de répondre aux intérêts des clients plus rapidement que n'importe quelle méthode manuelle. Le système saisit les tendances à court et à long terme pour rendre le contenu plus pertinent. Les messages qui s'adaptent au contexte créent de véritables liens avec les clients. Le monde financier devient de plus en plus compétitif chaque jour. L'analyse des tendances basée sur l'IA n'est pas seulement utile, elle est essentielle pour rester pertinent sur des marchés en évolution rapide.
Source de l'image : Possible
La production de masse rendait impossible la création d'expériences de produits uniques jusqu'à ce que Nutella sorte du moule. L'entreprise a révolutionné l'emballage des produits grâce à la créativité de l'IA avec sa campagne « Nutella Unica ». La campagne présentée 7 millions d'étiquettes de pots uniques qui s'est vendu en un mois, devenant ainsi un exemple remarquable de marketing basé sur l'IA qui a changé la façon dont les marques interagissent avec les consommateurs.
Nutella a emprunté une voie peu conventionnelle en laissant un algorithme créer des millions d'étiquettes distinctives à la place des designers traditionnels. Leur système innovant utilisait un algorithme spécialisé qui s'appuyait sur des dizaines de motifs et de couleurs. L'algorithme a mélangé différents éléments (pois, zigzags, rayures et formes géométriques) pour créer des compositions originales. Chaque modèle a reçu un code d'identification unique pour garantir son authenticité aux collectionneurs et éviter les doublons d'étiquettes.
Ferrero (la société mère de Nutella) a travaillé avec l'agence de publicité Ogilvy & Mather Italia pour lancer la campagne en février. Les pots ont atteint les supermarchés italiens du pays. La campagne a réussi à conserver le lettrage très reconnaissable de Nutella malgré la production de millions d'étiquettes uniques. Cela a montré comment la conception de l'IA peut protéger l'identité de la marque alors que d'autres éléments changent de manière significative.
La campagne s'est transformée en une victoire éclatante lorsque tous 7 millions de pots au design unique épuisé en un mois seulement. Nutella a renforcé sa position de marque innovante et a transformé les pots standard en objets de collection très convoités. Des publicités dédiées en ligne et à la télévision ont repris le récit de « l'œuvre d'art » de chaque pot, suscitant ainsi l'enthousiasme des consommateurs.
Après son succès en Italie, Nutella prévoyait de s'étendre à d'autres marchés européens, à commencer par la France. Cet exemple de marketing numérique basé sur l'IA montre comment les marques peuvent utiliser la conception algorithmique pour créer des produits en édition limitée qui suscitent l'intérêt des consommateurs. La stratégie fonctionne mieux pour les produits dotés d'une identité visuelle forte, où les algorithmes peuvent créer des variations tout en préservant les éléments fondamentaux de la marque.
Source de l'image : Volumentaire
Under Armour s'est associé à Volumental pour créer un système de détection des pieds alimenté par l'IA qui a révolutionné l'achat de chaussures en magasin. Les résultats ont montré un résultat remarquable Hausse de 70 % des taux de conversion. Cette approche de pointe en matière de recommandations de chaussures s'impose comme l'un des exemples de marketing par IA les plus pratiques dans le commerce de détail.
L'entreprise a testé de manière approfondie le scanner de pieds en libre-service avec Under Armour avant de le déployer à grande échelle. Le système prend des mesures 3D détaillées des pieds d'un client en seulement 5 secondes. Il crée des profils de pied détaillés avec de multiples points de mesure. Le Fit Engine™ piloté par l'IA de Volumental utilise ces scans pour suggérer les chaussures parfaites en fonction de la forme unique du pied de chaque client.
La mission d'Under Armour correspondait parfaitement à cette implémentation de l'IA : « améliorer les athlètes en leur proposant des solutions de performance dont ils ignoraient avoir besoin ». La technologie suggère des chaussures basées sur :
Les navigateurs incertains deviennent des acheteurs confiants lorsqu'ils savent exactement quelles chaussures leur conviennent le mieux.
L'augmentation de 70 % des conversions ne reflète qu'une partie de l'histoire. Les clients qui utilisent le scanner AI achètent sur deux fois plus de ceux qui ne le font pas. La technologie a également permis de Transactions moyennes 32,5 % plus élevées et 25 % de retours en moins en magasin. Ces améliorations augmentent les profits d'Under Armour tout en réduisant le gaspillage dû à de mauvais achats.
La stratégie marketing d'Under Armor en matière d'IA se distingue par son intégration fluide sur tous les canaux. Les données relatives aux pieds des clients sont transmises aux outils de personnalisation Engage de Volumental. Cela permet de créer des expériences individuelles spécifiques à chaque point de contact, à la fois numérique et physique. Les acheteurs peuvent accéder à leur « liste de chaussures recommandées » en magasin et en ligne. La marque transmet des messages cohérents et des suggestions personnalisées aux clients, quelle que soit la méthode d'achat choisie.
Source de l'image : IA Business
L'écosystème de chatbots IA d'Alibaba traite quotidiennement des millions de questions des clients et sauve l'entreprise 2,6 milliards de dollars par an. Cela en fait l'une des réussites les plus rentables du commerce électronique en matière de marketing basé sur l'IA.
Alibaba a créé cinq chatbots spécialisés dans l'IA sur ses plateformes depuis 2015. Ces robots gèrent désormais 2 millions de sessions et traiter plus de 10 millions de conversations chaque jour. Les systèmes d'IA prennent désormais en charge 75 % de l'assistance en ligne et 40 % de l'assistance téléphonique sur la place de marché de Taobao. Voici comment fonctionne la famille de chatbots d'Alibaba :
Les chatbots utilisent un traitement avancé du langage naturel pour comprendre ce que veulent les clients, quelle que soit la façon dont ils le formulent. Le système fonctionne sur des algorithmes NLP sophistiqués basés sur les connaissances d'Alibaba en matière de commerce électronique et les recherches en IA de la DAMO Academy. Ces robots peuvent désormais comprendre le texte, la voix et les images dans plusieurs langues. Ils peuvent même détecter les émotions, corriger les fautes d'orthographe et gérer des conversations en plusieurs langues.
Les résultats financiers sont impressionnants. L'entreprise fait des économies 1 milliard de RMB (environ 150 millions de dollars) par an en utilisant l'IA au lieu d'agents humains. Alibaba continue d'améliorer le système grâce à des centaines de mises à jour, ce qui le rend plus abordable. Le robot de formation basé sur l'IA a réduit le temps de formation du personnel de plus de 20 %.
Le système de support basé sur l'IA obtient des résultats aussi élevés, voire supérieurs, que les agents humains dans la plupart des catégories de produits. Lorsque l'IA a commencé à résoudre les litiges, la satisfaction des clients a augmenté 25 % dans les premières semaines seulement. Alibaba a découvert que si l'IA rend les choses beaucoup plus efficaces, elle ne peut pas complètement remplacer les humains. C'est pourquoi ils s'efforcent désormais de faire en sorte que les humains et les machines travaillent ensemble en douceur pour offrir la meilleure expérience client possible.
Source de l'image : Digiday
Volkswagen a transformé sa stratégie marketing en faisant équipe avec la société danoise d'intelligence artificielle Blackwood Seven. Ce partenariat a donné lieu à une impressionnante Augmentation des ventes de 20 % grâce à des décisions d'achat de publicités basées sur l'IA. Cette réussite montre comment les constructeurs automobiles traditionnels peuvent utiliser des technologies fondées sur des preuves pour optimiser leurs budgets publicitaires.
Le système d'intelligence artificielle de Volkswagen s'appuie sur un algorithme sophistiqué qui analyse plusieurs points de données clés :
Le système prend ces données et prédit quels investissements dans les médias apporteront les meilleurs rendements. Selon Lutz Kothe, responsable du marketing pour les voitures particulières de Volkswagen en Allemagne, leur plateforme d'IA pourrait analyser les données de plus de 1 400 points de contact. Les agences traditionnelles ont eu du mal à égaler cette capacité.
L'entreprise a testé ces recommandations en matière d'IA sur son site Up ! campagne modèle de septembre à décembre 2016. Les commandes des concessionnaires ont bondi 14 % par rapport à ce que les organismes avaient recommandé. Ces chiffres prometteurs ont convaincu Volkswagen de déployer cette approche dans toutes les stratégies médiatiques allemandes. L'entreprise utilise désormais l'IA pour choisir les voitures à promouvoir et crée automatiquement des publicités pour des plateformes telles que Meta, Google et YouTube.
L'augmentation globale des ventes de 20 % ne reflète qu'une partie de la situation. Certaines campagnes ont vu les commandes pilotées par des algorithmes surpasser les recommandations des agences jusqu'à 20 %. Volkswagen a réduit les coûts liés aux médias tout en augmentant ses ventes et en éliminant les frais de remise cachés liés aux achats des agences. L'approche fondée sur des preuves de l'entreprise a permis de réduire les dépenses liées à certaines campagnes tout en stimulant les ventes.
Les spécialistes du marketing automobile peuvent tirer de précieuses leçons du succès de Volkswagen grâce à des prévisions basées sur l'IA et à un ciblage précis des clients. Une enquête Fullpath a révélé que chaque concessionnaire utilisant l'IA a vu son chiffre d'affaires augmenter, et 80 % des concessionnaires prévoient d'augmenter leurs investissements dans l'IA en 2025. Le succès de l'IA repose sur le fait de se concentrer sur les acheteurs les plus intentionnés identifiés grâce à l'analyse des données. Cette approche permet de réduire le gaspillage et de maximiser l'engagement des clients.
Source de l'image : Âge de la chaîne de magasins
FARFETCH, un détaillant en ligne de luxe, a transformé son marketing par e-mail grâce à l'optimisation linguistique basée sur l'IA. L'entreprise a obtenu un résultat impressionnant Augmentation de 38 % des taux de clics pour ses campagnes déclenchées. Ce remarquable exemple de marketing basé sur l'IA montre comment les marques de luxe peuvent améliorer la participation des clients grâce à l'apprentissage automatique.
FARFETCH a dû faire face à un défi marketing courant. L'entreprise devait maintenir la cohérence de la voix de sa marque dans ses communications numériques tout en améliorant ses indicateurs d'engagement. La solution est venue de Phrasee, une plateforme SaaS basée sur l'IA qui a capté le ton unique de leur marque. Cette technologie crée un contenu optimisé et adapté à la marque en analysant les modèles linguistiques et les données d'engagement. FARFETCH a découvert que Phrasee était la seule solution capable de préserver la voix de sa marque de luxe, un facteur crucial pour son public haut de gamme.
L'entreprise a commencé par un projet pilote de Phrasee Engage pour les campagnes de diffusion sur les canaux e-mail, push et SMS. Les résultats positifs ont conduit FARFETCH à développer Phrasee React pour les communications de déclenchement et de cycle de vie. Leurs tests ont porté sur :
Les résultats ont été remarquables. Les campagnes de diffusion ont connu Hausse moyenne de 7,4 % du nombre d'e-mails ouverts et Hausse moyenne de 25,1 % des taux de clics. Les campagnes déclenchées ont obtenu de meilleurs résultats avec un Hausse de 31,1 % des taux d'ouverture et Taux de clics 37.9% plus élevés à travers les communications abandonnées en matière de navigation, de panier et de liste de souhaits. E-mails spécifiques à chaque individu générés des taux de transaction six fois plus élevés plutôt que ceux qui ne sont pas personnalisés. Ces chiffres ont mis en évidence des gains de revenus substantiels en termes de valeur à vie des clients.
Le succès de l'optimisation des e-mails a incité FARFETCH à étendre ses activités à d'autres points de contact avec les clients. La société a déclaré : « Après avoir optimisé ses campagnes par e-mail, FARFETCH cherche à optimiser l'ensemble du parcours client, y compris les campagnes push et sociales ». Cela montre comment la personnalisation pilotée par l'IA peut commencer par un canal et se développer dans l'ensemble de l'écosystème marketing afin de créer une expérience client fluide.
Source de l'image : Possible
La marque de lingerie de luxe Cosabella a pris une décision audacieuse après avoir dû faire face à la stagnation des ventes et aux mauvais résultats des agences. L'entreprise a remplacé son agence de marketing traditionnelle par Albert, une plateforme d'intelligence artificielle. Ce changement a conduit à une remarquable Un retour sur les dépenses publicitaires de 336 %.
Cosabella avait besoin d'une nouvelle stratégie marketing après le ralentissement de sa croissance après des années de succès à deux chiffres. L'équipe a choisi Albert, une plateforme de marketing d'entreprise basée sur l'IA capable de gérer indépendamment les campagnes de référencement payant, sociales et programmatiques. Albert a traité les KPI, les paramètres et le matériel créatif de l'entreprise. La plateforme a rapidement repéré les nouveaux modèles d'utilisateurs sur les canaux numériques. Le directeur marketing de Cosabella a déclaré : « Albert est une technologie véritablement révolutionnaire. Nous avons immédiatement constaté des résultats dès le lancement et nous faisons maintenant confiance à Albert pour prendre les décisions cruciales en matière de campagne. »
Albert a étudié le comportement des clients dans le cadre de campagnes payantes et a proposé des suggestions d'optimisation détaillées. Les tests de la plateforme ont donné des résultats remarquables sur Facebook. Images avec des personnes interprétées 50 % mieux que ceux qui présentent uniquement des produits. Sur la base de ces résultats, Albert a demandé à davantage de créatifs de montrer des mannequins portant les produits. La plateforme d'IA a géré les campagnes de la manière suivante :
Cosabella a vu Hausse de 155 % du chiffre d'affaires grâce aux efforts déployés par Albert en quelques mois. Les résultats publicitaires de Facebook se sont démarqués grâce à une hausse du rendement des dépenses publicitaires 565 % en un mois. Les achats effectués sur Facebook ont connu une croissance incroyable 2 000 %. La clientèle s'est agrandie 30 % plus grand. Albert a commencé par réduire ses dépenses 12 % avant de passer à l'échelle supérieure une fois qu'il a identifié des stratégies gagnantes.
La réussite de Cosabella offre de précieuses leçons aux marques de mode et de vente au détail qui s'intéressent à l'automatisation du marketing par IA. Le PDG Guido Campello n'a laissé aucun doute quant à sa position : « Je n'engagerais plus jamais un humain pour gérer les aspects techniques de nos campagnes publicitaires ». 84 % des responsables marketing pensent désormais que les campagnes pilotées par l'IA fonctionnent mieux que les méthodes traditionnelles. Les services d'Albert coûtent plus cher que ceux de certaines agences de démarrage à 18 % des dépenses publicitaires mensuelles. Les résultats ont justifié cet investissement, et Cosabella a étendu l'utilisation de l'IA à l'ensemble du processus d'achat de ses clients.
Tomorrow Sleep a bouleversé le marché concurrentiel du sommeil grâce à une stratégie de contenu basée sur l'IA qui a rapidement obtenu des résultats exceptionnels. Cet exemple de marketing basé sur l'IA montre comment l'intelligence artificielle peut révolutionner les résultats de référencement pour les nouveaux acteurs sur des marchés établis.
Les efforts de contenu originaux de Tomorrow Sleep n'ont attiré que 4 000 visiteurs par mois avant de commencer à travailler avec MarketMuse, une plateforme d'intelligence de contenu alimentée par l'IA. L'application de recherche de MarketMuse les a aidés à identifier les sujets intéressants recherchés par leur public. L'IA a analysé le contenu existant du marché du sommeil et a découvert des lacunes que ses concurrents n'avaient pas remarquées. L'algorithme d'intelligence artificielle propriétaire de MarketMuse a expliqué les relations entre sujets que la recherche manuelle de mots clés ne pouvait pas égaler.
L'entreprise a travaillé avec Social Media Sharks pour mettre en œuvre sa stratégie basée sur l'IA. L'équipe a utilisé l'application Compete de MarketMuse pour analyser les 20 meilleurs résultats de recherche pour les principaux sujets au moyen d'une carte thermique concurrentielle. Cette approche analytique les a aidés à concentrer leurs ressources sur la création de contenu détaillé leur permettant de développer rapidement une expertise. La plateforme d'IA a créé des fiches de contenu contenant des sujets essentiels, des questions et des mots clés qui ont aidé les rédacteurs à organiser le contenu en fonction de l'intention de l'utilisateur.
Les résultats ont été remarquables : le trafic organique est passé de 4 000 à 400 000 visiteurs mensuels en moins d'un an. Tomorrow Sleep se classe désormais mieux que son principal concurrent Casper pour les sujets principaux et apparaît plusieurs fois sur les pages de résultats de recherche. Ils ont également réussi à conserver l'extrait vedette de Google pour des requêtes de recherche spécifiques.
L'histoire de Tomorrow Sleep montre comment l'IA permet de faire évoluer le contenu sans augmenter les coûts ou les efforts. L'IA a donné des instructions claires pour créer un processus de production de contenu standard et reproductible. La supervision humaine a permis de garantir que le contenu restait de haute qualité et conforme à la marque tout en se développant. Cet exemple de marketing numérique prouve que les entreprises peuvent rapidement établir leur autorité sur des marchés concurrentiels en utilisant les bons outils d'IA.
Source de l'image : Ressource à valeur ajoutée
L' « outil de mise en vente magique » révolutionnaire d'eBay a révolutionné la façon dont les vendeurs proposent leurs produits via des annonces basées sur l'IA. La plateforme a généré 800 millions de dollars de ventes supplémentaires en optimisant les processus et en améliorant la visualisation des produits. Cet exemple remarquable montre comment les places de marché traditionnelles peuvent se développer grâce à la technologie d'IA générative.
eBay s'est associé à des technologies de rendu 3D pour créer des visualisations de produits réalistes. Les vendeurs peuvent désormais télécharger une seule photo que l'IA convertit en images de produits détaillées et de haute qualité avec des arrière-plans nets. Ces modèles 3D permettent aux acheteurs de visualiser les produits sous différents angles et de se sentir plus confiants lors de leurs achats. Des outils tels que 3DFY.ai s'ajoutent aux fonctionnalités intégrées d'eBay pour créer automatiquement des modèles 3D à partir de descriptions textuelles ou d'images 2D.
La plateforme a déployé les modifications progressivement et les a affinées en fonction des informations fournies par les vendeurs. Il suffit aux vendeurs de prendre ou de télécharger une photo et de regarder l'IA remplir les informations détaillées sur l'objet. Les résultats parlent d'eux-mêmes :
Les avantages financiers concernent de nombreuses catégories de produits, avec un succès notable pour les articles nécessitant une présentation visuelle détaillée. Des outils d'arrière-plan épurés et des fonctionnalités d'IA créent de meilleures images de produits qui augmentent les taux de conversion. Ces annonces améliorées aident les vendeurs à créer des présentations détaillées et captivantes qui augmentent l'engagement et les ventes.
Les places de marché qui utilisent l'IA pour les annonces connaissent des cycles positifs de croissance et d'activité. eBay continue de développer son IA pour rendre les ventes « toujours plus magiques ». Cette réussite montre que les places de marché alimentées par l'IA continueront d'évoluer vers la création de contenu automatisée, de meilleurs affichages visuels et des processus de mise en vente simplifiés qui faciliteront la vente pour tout le monde.
Le concessionnaire Harley-Davidson d'Asaf Jacobi à New York a connu des difficultés tout au long de l'hiver, ne vendant qu'une ou deux motos par semaine. La situation semblait sombre jusqu'à ce que Jacobi prenne une mesure audacieuse. Il a complètement remplacé ses anciennes méthodes de marketing par une plateforme d'intelligence artificielle appelée Albert. Cette décision a créé l'une des plus impressionnantes exemples d'IA dans le marketing dans l'industrie automobile.
Une rencontre fortuite a poussé Jacobi à essayer Albert, une plateforme marketing pilotée par l'IA qui gère elle-même des campagnes numériques. L'équipe a intégré les informations clients et les supports marketing de Harley-Davidson au système. L'IA a rapidement repéré des modèles que les humains n'avaient pas remarqués. La plateforme gérait des tâches manuelles fastidieuses à une vitesse qu'aucun spécialiste du marketing humain ne pouvait égaler. Le concessionnaire s'est éloigné de son ancien manuel de marketing et a utilisé des informations pour trouver des clients dont il ignorait l'existence.
Le système d'IA a démontré sa véritable force grâce à une notation intelligente des prospects qui classait les prospects en fonction de leur potentiel d'achat. Contrairement aux anciennes méthodes, Albert n'avait pas besoin de profils de clients. Il a trouvé de vrais acheteurs en analysant le comportement en ligne qui révélait de fortes chances d'achat. L'IA a saisi les profils des clients pour prédire quand quelqu'un pourrait acheter ou entretenir une moto. Cette approche fondée sur des preuves a permis de créer des messages personnalisés et des réponses plus rapides. Des études montrent que la gestion des prospects pilotée par l'IA peut augmenter les taux de conversion jusqu'à 25 %.
Les résultats ont été remarquables. Le concessionnaire a vu Hausse de 2 930 % du nombre de prospects en quelques mois. Le système d'IA a amélioré les rendements du marketing numérique en découvrant des acheteurs que la marque avait négligés. Il ne s'agissait pas de pistes aléatoires. Le système de notation intelligent a aidé les équipes commerciales à se concentrer sur les prospects les plus prometteurs, ce qui a facilité le processus de conversion. Harley-Davidson a réduit ses coûts d'acquisition de clients alors que son vivier de prospects augmentait rapidement.
Cet exemple d'IA dans le marketing numérique fournit d'excellents moyens d'obtenir des informations pour les entreprises qui vendent des produits haut de gamme :
Ces informations vont bien au-delà des motos. Elles s'appliquent à tout achat important, ce qui en fait l'un des exemples les plus polyvalents d'IA en matière d'automatisation du marketing pour les produits de luxe.
Source de l'image : Modev
The North Face, un géant de l'habillement de plein air, a changé la donne en 2015 grâce à son approche d'achat basée sur la conversation. Leur assistant d'achat innovant basé sur l'IA a obtenu un résultat remarquable Taux de clics de 60 % et Taux de conversion des ventes de 75 %. Cet exemple marketing exceptionnel a permis de relier l'expertise en magasin à la commodité en ligne grâce à un traitement intelligent du langage naturel.
The North Face s'est associé à IBM pour créer son Expert Personal Shopper (XPS) en utilisant la technologie informatique cognitive de Watson. Le système sophistiqué traite les entrées en langage naturel pour comprendre les besoins des clients, quelle que soit la manière dont ils les expriment. Le système permet aux utilisateurs d'avoir des conversations naturelles sur leurs besoins en matière d'équipement de plein air. Ils peuvent poser des questions sur les destinations, les conditions météorologiques et les activités. Le système analyse ces entrées à l'aide d'algorithmes de traitement du langage naturel pour déterminer les estimations de température et les conditions de vent pour des lieux et des saisons spécifiques.
L'assistant IA fonctionne comme un employé de magasin compétent tout au long de l'expérience d'achat du client. La conversation commence par des questions sur l'endroit et le moment où les clients prévoient d'utiliser leur veste. Le système demande ensuite qui va le porter et quelles activités il va faire. Toutes ces informations permettent de présenter les recommandations de produits les plus pertinentes, en réduisant des centaines d'options aux meilleurs choix.
Le taux de clics de 60 % du système ne raconte qu'une partie de l'histoire. Les données d'environ 50 000 utilisateurs sur deux mois ont montré que 75 % du total des ventes sont converties après avoir utilisé l'assistant AI. Trois utilisateurs sur quatre ont dit qu'ils utiliseraient à nouveau le système. Ces résultats expliquent pourquoi Cal Bouchard, vice-président du commerce numérique de North Face, a qualifié cette initiative de « révolutionnaire ».
Après son succès initial sur ordinateur, The North Face est passé au mobile en 2016 et a ajouté la technologie vocale pour de meilleures conversations. Le système apprend de chaque interaction grâce à l'apprentissage automatique, ce qui permet d'obtenir de meilleures recommandations. Cette approche montre comment l'IA dans le marketing numérique peut transformer une simple navigation en expériences d'achat spécifiques à chaque individu qui stimulent considérablement les conversions.
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