Optimisation à grande échelle : tirer parti de l’IA pour améliorer l’expérience numérique

L’optimisation à grande échelle : tirer parti de l’IA pour améliorer l’expérience numérique

La sagesse populaire dans le domaine du marketing dicte que l’on doit tester les messages, les affiner, puis les tester à nouveau, et ce, en continu, pour s’assurer qu’ils résonnent et que les tactiques employées se transforment en ventes ou en pistes de vente. On répète et affine les messages qui fonctionnent bien, et on retire ou retravaille ceux qui ne fonctionnent pas comme on le voudrait. C’est la clé du succès en marketing, mais c’est aussi un processus pénible et exigeant. Mais l’est-ce vraiment?

Aujourd’hui, les plus grands experts en marketing tirent parti de la puissance de la technologie, en particulier de l’IA et de l’apprentissage machine, pour automatiser les processus d’essai et d’affinage des messages destinés à leurs sites Web et à leurs actifs numériques. Et ils le font à une échelle jamais vue auparavant. Appuyée par des capacités de test A/B, des pipelines et l’apprentissage machine, la recherche propulsée par IA peut tirer de chaque visite et de chaque interaction des renseignements précieux, analyser plusieurs microéléments de données, déterminer quel contenu, quels messages et quels actifs fonctionnent le mieux avec différents utilisateurs, puis présenter ces éléments efficaces aux publics similaires. Et il n’est pas nécessaire de disposer d’une énorme équipe d’analystes ou de stagiaires, ni de passer des mois à examiner des feuilles de calcul. Lors de cette séance, nous verrons comment votre équipe marketing peut prendre une longueur d’avance sur la concurrence en tirant avantage de l’apprentissage machine pour effectuer des tests et des optimisations à grande échelle afin de veiller à ce que votre site Web produise les résultats dont vous avez besoin.