Donc, vous êtes un spécialiste du marketing essayant de rester en avance dans une industrie où l’IA réécrit les règles tous les jours. Vous avez formé votre équipe, perfectionné vos processus et pourtant – quelque chose est toujours manquant.
- Vos campagnes se sentent génériques malgré l’utilisation d’outils «alimentés par AI»
- Vous passez plus de temps à réparer les sorties d’IA que pour la stratégie
- Qui a promis une augmentation de l’efficacité? Ça ne se produit pas – du moins pas cohérente
Que la vérité résonne. Le simple fait d’avoir des outils d’IA ne suffit pas. Tout comme votre équipe a besoin de formation pour se produire à son meilleur, votre IA a besoin d’une formation appropriée pour fournir de vrais résultats.
Les spécialistes du marketing le tuant aujourd’hui n’utilisent pas seulement l’IA – ils le façonnent en fait. Ils savent que la clé pour de meilleures campagnes consiste à former vos outils d’IA comme vous formeriez votre équipe.
Donc, si vous êtes prêt à tirer le meilleur parti de l’IA et à libérer son véritable potentiel pour créer des campagnes de marketing plus intelligentes, voici la table des matières que nous traverserons.
- Quelle est la signification de l’IA dans le marketing?
- Préalable de la formation de votre IA: où la stratégie marketing rencontre l’apprentissage automatique
- Comment former l’IA sur différents canaux de marketing?
- Emballage
Lorsque vous avez fini de lire ce guide, vous serez clairement clair sur la façon de former une IA qui fonctionne pour vous, pas contre vous, et vous laisse libre de penser à une stratégie de grande image pendant que votre IA le fait avec précision.
Plongeons-nous directement.
Quelle est la signification de l’IA dans le marketing?
L’IA en marketing fait référence à l’utilisation de l’apprentissage automatique (ML), du traitement du langage naturel (PNL) et de l’analyse prédictive pour automatiser, optimiser et personnaliser les campagnes à grande échelle.
Lorsque l’IA est intégrée aux plates-formes populaires, elle tisse de magie.
- Hubspot – Score prédictif du plomb + contenu AI
- Marketo – Optimisation des temps d’envoi induite par l’IA
- Klaviyo – Moteurs de recommandation de produit
- Salesforce – Einstein gpt pour les e-mails hyper personnalisés
Et si vous vous demandez toujours pourquoi l’IA a besoin d’une formation continue, permettez-moi de répondre à cela en vous posant une autre question – « Pourquoi entraînez-vous votre équipe lorsque vous avez déjà embauché les meilleurs candidats? »
Pour en faire de meilleures versions d’eux-mêmes, non?
C’est aussi la chose avec l’IA.
L’IA apprend des données (bonne ou mauvaise)
- Il est formé sur Interactions historiques des clients (par exemple, les achats passés, les e-mails s’ouvrent)
- Ça peut amplifier les biais en cas de données imparfaites (par exemple, fausser les publicités vers une démographie)
C’est pourquoi vous devez vous concentrer sur les composants de formation critiques tels que
- Contexte – Pour aider l’IA à se différencier entre «cibler les CMO dans les sociétés SaaS» contre «cibler tous les cadres»
- Boucles de rétroaction – Pour permettre aux humains de consulter les sorties d’IA.
- Supervision – Pour auditer régulièrement les réponses et empêcher toute réponse asymétrique.
Cependant, si vous laissez simplement les choses être et ne vous entraînez pas, vous pouvez faire face à des conséquences désastreuses en raison des risques que vous laissez grandir dans votre propre arrière-cour.
Conseil pro – «Traitez l’IA comme une nouvelle location – Trainz-la avec des données propres, documentez ses« décisions »et supervisez son travail.»
Maintenant, préparons notre position pour l’entraînement avant de sauter dans la nature.
Préalable de la formation de votre IA: où la stratégie marketing rencontre l’apprentissage automatique
1. Les données sont le nouveau programme d’études.
Cela ne devrait pas vous surprendre de savoir que des données claires et structurées sont importantes pour les utilisateurs. Et l’IA n’est aussi intelligente que les données dont elle apprend.
Par exemple:
- Premier parti: Achats passés d’un client → L’IA prédit la prochaine meilleure offre
- Tierce personne: «Intérêts» des médias sociaux → moins fiables pour la personnalisation
Les entrées de mauvaise qualité mènent à:
- Prédictions inexactes (par exemple, recommandant des produits non pertinents)
- Automatisation biaisée (par exemple, à l’exclusion des segments de clients de grande valeur)
- Dépenses publicitaires gaspillées (par exemple, ciblant le mauvais public)
Pour préparer vos données à l’IA, vous devez –
- Enrichir les données de première partie (CRM, interactions par e-mail, historique d’achat)
- Retirez les doublons et les enregistrements obsolètes (AI ne peut pas réparer «ordures, ordures»)
- Formats normalisés (par exemple, dénomination cohérente pour les catégories de produits)
Conseil pro: Séparez d’abord les bonnes données des mauvaises.
2. Boucles de rétroaction de la campagne
L’IA apprend de l’engagement. Il ajuste son comportement et ses réponses en fonction –
- Taux d’ouverture → affine les stratégies d’objet
- Taux de clics (CTR) → Optimise le placement / le contenu du CTA
- Conversions → Identifie les segments d’audience élevés
Donc, si vous souhaitez mettre en place des commentaires en temps réel, vous devez faire ce qui suit,
- Définissez vos mesures de succès. (Par exemple, «Prioriser le CTR sur les e-mails promotionnels»)
- Connectez les outils AI avec l’analyse. (Google Analytics 4, Pipelines CRM)
- Passez en revue les faux pas de l’IA hebdomadaire et correcte manuellement. (par exemple, des remises trop agressives)
Conseil pro: Laissez l’humain superviser et analyser pour atteindre une fin concluante.
3. Définition des paramètres et des garde-corps
Il est tout aussi important d’enseigner à l’IA quoi ne pas faire. Jetez un œil à cette table.
| Risque | Rambarde | Exemple |
| Violations de la conformité | Bloquer les termes réglementés (par exemple, «ROI garanti» en finance) | Les soins de santé AI évitent les réclamations à la violation du hipaa |
| Ton hors marque | Directives de style défini (par exemple, «pas d’argot dans les communications B2B») | Chatgpt restreint de l’utilisation des emojis dans les e-mails du cabinet juridique |
| Surpromis | Flag Language hyperbolique («# 1 le meilleur» → «Leading de l’industrie») | Jasper AI s’est entraîné pour éviter les affirmations absolues |
Vous pouvez également partager des invites de manière à ce que toutes les bases soient cochées. Comme,
- Vous pouvez être précis. Au lieu de dire «Écrivez une description du produit»tu peux dire, «Écrivez une description de 50 mots de notre portefeuille en cuir végétalien pour les milléniaux conscients de l’éco, mettant en évidence la durabilité et la certification PETA»
- Vous pouvez également fournir un exemple pour vous inspirer. Par exemple, «Utilisez ce ton: [Insert sample copy] »
Conseil pro: Enregistrer les invites vérifiées comme modèles (par exemple, «invite de publicité LinkedIn à conversion élevée»)
Maintenant, discutons de la façon dont nous pouvons former l’IA sur différents canaux de marketing.
Comment former l’IA sur différents canaux de marketing?
Voici comment la formation de l’IA sur différents canaux de marketing peut être mise en œuvre avec précision pour les résultats de campagne réussis.
1. Marketing par e-mail
L’IA apprend des modèles ouverts / clics, l’historique des achats et la désintégration de l’engagement.
Donc, voici ce que vos campagnes de marketing par e-mail attendent de vous et de l’IA.
- Nourrir les lignes d’objet les plus performantes (par exemple, les e-mails passés avec> 30% de taux d’ouverture)
- Set Tone Guidelines (par exemple, «Casual mais professionnel, pas d’argot»)
- Test A / B Brafons AI → Affiner en continu les sorties
2. Publicité payante
Vous devez tirer parti de l’optimisation créative dynamique (DCO). L’IA peut générer automatiquement les variantes d’annonces en fonction de votre segmentation et du contexte de votre audience.
Vous pouvez former l’IA pour les stratégies d’appel d’offres en alimentant les données de conversion, en établissant des goulots d’étranglement ROAS et en mettant en liste noire les mauvais artistes.
3. Marketing de contenu et référencement
L’IA apprend du contenu supérieur – des pages de premier plan et un engagement élevé des utilisateurs. Ce n’est pas entre vos mains.
Cependant, vous pouvez entraîner votre IA pour la voix de la marque en les faisant.
- Guides de style de téléchargement (par exemple, «Évitez la voix passive»)
- Signalant les sorties hors marque (par exemple, «trop commercial – liwrite»)
- Nourrir des échantillons approuvés (par exemple, les blogs passés à haut convernement)
4. Mappage du parcours client
L’IA peut aider à l’identification des micro-moments. Il suit les comportements croisés et les déplacements d’intention sur différentes pages de sites Web.
Cela peut vous aider à prédire le parcours client en temps réel comme,
- Prédire les points de dépôt – vous pouvez déclencher des e-mails / SMS pour les fils à risque.
- Contenu dynamique – Vous pouvez montrer des vidéos FAQ aux acheteurs hésitants.
- Prédictions de l’entonnoir – Vous pouvez alerter les ventes de segments à forte intention.
Emballage
Cela nous amène à la fin des affaires de cet article, où nous pouvons facilement conclure que «L’IA est un spécialiste du marketing junior – entraînez-le comme vous le feriez pour une nouvelle location.»
Mais le biais est inévitable. Donc, audit, audit, audit…. C’est tout ce qu’il y a entre vos mains.
Nous savons tous que la créativité nécessite des humains. Donc Utilisez l’IA pour l’échelle, pas l’âme.
Il est temps de créer votre plan d’action.
Les experts de Maveur (Une agence de marketing et de technologie du nouvel âge versé à l’utilisation de l’IA à son potentiel maximal pour générer des résultats inattendus pour ses clients) suggèrent les étapes pratiques suivantes pour rester sur la bonne voie –
- Commencez petit.
- Audit vos données aujourd’hui.
- Choisissez un outil IA pour piloter.
- Documenter chaque leçon.
Personne ne pourrait vous empêcher de créer des campagnes de marketing plus intelligentes pour votre entreprise.
