Impacts et usages de l'intelligence artificielle sur les réseaux sociaux

Intelligence artificielle et médias sociaux: l’IA transformera-t-elle le marketing sur les médias sociaux? Si vous avez des fonctions marketing, vous avez nécessairement intégré les médias sociaux dans votre plan marketing et avez entendu de l'intelligence artificielle. Mais quel est l'impact de l'IA sur les réseaux sociaux ?

En quoi l’intelligence artificielle va-t-elle impacter le marketing sur les réseaux sociaux ?

Tout d’abord reposons les bases :

1.    Le marketing est fortement impacté par la tech

Le marketing est l’un des domaines les plus fortement influencés par la technologie pure et par les usages engendrés par les usage. Non seulement, l'évolution des technologies engendre un déplacement des usages (ecommerce, réseaux sociaux, régies publicitaires), mais aussi des méthodes de gestion (montée en puissance de l'analytics, de la data, nouveaux métiers...). Un pro du marketing se doit d’être au fait des dernières tendances et de se positionner pour ou contre le recours aux derniers outils suivant qu’il estime que ces derniers présentent ou non un intérêt/un Roi acceptable pour l’entreprise au sein de laquelle il officie.

2.    L'usage généralisé des réseaux sociaux

Les statistiques récentes font état de plus de 2,4 milliards d'utilisateurs actifs des médias sociaux, soit 35% des bipèdes actuellement en vie et 90% des bipèdes appartenant aux classes de (sur) consommateurs.

3.    L’intelligence artificielle enfin entrée dans sa phase de vulgarisation

L’intelligence artificielle qui a récemment fêté ses 50 ans, est (enfin) en phase de vulgarisation tant pour ses applications professionnelles que pour ses applications grand public.

Des milliers d'entreprises (start ups, GAFA et grandes entreprises pour l'essentiel aujourd'hui) en ont conscience puisque les études mettent toutes plus ou moins, en évidence que la croissance des investissements des entreprises en IA dépasse les 200% par an. D’autre part, les technos d'IA encore hésistantes avant les années 2000, voient désormais leurs performances s'améliorer régulièrement.

Ce sont, en résumé, les trois signaux qui poussent les pros à s’intéresser aux connexions entre les réseaux sociaux et l’intelligence artificielle.

Voici pour dégrossir le sujet, 6 exemples concrets d’applications de l’intelligence artificielle avec les réseaux sociaux

1. L’intégration des Slack Bots aux pages d’entreprises

Slack, pour ceux qui ne le pratiquent pas, est un service en ligne (site web + application mobile) qui permet aux collaborateurs d'une entreprise de travailler ensemble sur un projet: tous les messages relatifs au projet sont centralisés sur Slack, tous les documents relatifs aux projets y sont stockés, on peut y discuter en chat ou en visio et même intégrer des applications de type Dropbox, Google Drive ou Mailchimp. Slack réunit ainsi les personnes, les documents, mais aussi les applications et les données en un même endroit.

Parmi ces applications, on trouve des Slackbots, des applications spécifiques qui permettent d'automatiser des tâches. On trouve des applications 100% Slack aussi bien que des extensions de logiciels d'automatisation telles que Zapier ou d'applications de marketing automation tels que Hubspot ou Salesforce, pour ne citer que les plus connues.

Les slack bots se greffent donc sur Slack et rendent toute une kyrielle de services, comme l’automatisation de tâches diverses et variées, le lancement des alertes en cas d’événements spécifiques (une hausse soudaine du trafic d’un site ou des KPI d’une page sur les réseaux sociaux, par exemple), permettent d’analyser des tendances… bref, ce sont des concentrés d'IA.

L'utilisation de slack bots peuvent donc aider les spécialistes du marketing sur les médias sociaux de nombreuses manières:

• centralisation et analyses des données. Par exemple, Growthbot centralise les données de services tels que Google Analytics, Mailchimp ou . Grâce aux «slack bots», toutes les supputations auxquelles se livraient auparavant les spécialistes du marketing des médias sociaux appartiennent désormais à l’histoire. Mais Growthbot permet aussi de réaliser de la veille en langage naturel (on peut par exemple, lui demander "show top posts about artificial intelligence" ou "show top posts from hermes.com"

• automatisation de tâches simples relatives aux réseaux sociaux (encore des progrès à réaliser, il faut le reconnaître)

Ce type de slackbots permet, par exemple,

Les spécialistes du marketing des médias sociaux up to date peuvent désormais définir des plans des publications rationnels et moins intuitifs. Les slack bots peuvent potentiellement tout autant réaliser des benchmarks sociaux plus rapidement afin de détecter les messages diffusés sur les plateformes de médias sociaux d'acteurs proches.

Les slack bots peuvent aussi potentiellement déterminer les chances de succès des publications envisagées, en comparant les publications à d'autres publications similaires diffusées sur les réseaux sociaux concernés

2. Service client

D’un côté, les média sociaux sont de plus en plus utilisés par les entreprises pour gérer leur relation client. D’un autre côté, le recours croissant aux chabots, aux techniques de prétraitement des emails clients, impactent fortement CRM fortement impacté par le développement récent de l'IA. Enfin, les consommateurs sont de plus en plus impatients: selon cette étude, environ 42% des clients qui se plaignent sur les plateformes de médias sociaux attendent une réponse des marques dans les 60 minutes.

Il est pratiquement impossible pour un être humain de fournir un service client 24h / 24 et 7j / 7 à ses clients. C'est là que l'intelligence artificielle joue un rôle crucial pour les marques dans l'amélioration de leur support client, notamment au travers des média sociaux.

L'intelligence artificielle en est encore à ses débuts et n'est pas encore prête à résoudre seule tous les problèmes des clients, mais elle améliore la qualité du service à la clientèle.

Une autre enquête montre qu'un grand nombre de clients ou des futurs clients souhaitent d'abord échanger par message texte (chat/email) à la marque au lieu d'appeler l'équipe de support client pour résoudre leurs problèmes !

Certaines marques utilisent déjà l'intelligence artificielle pour détecter les problèmes des clients qui doivent être traités en priorité (le Crédit Mutuel, en France, par exemple a mis en place un système de prétraitement des emails clients avant que ceux-ci ne soient traités par les chargés de clientèle en agence). L'utilisation de chatbots peut aider à filtrer les messages de spam et les faux comptes de réseaux sociaux, ce qui permet à l'équipe de support client de gagner beaucoup de temps.

L'utilisation de l'IA pour le support client peut ainsi vous aider à générer des leads et à augmenter les taux de conversion via le marketing sur les réseaux sociaux.

3. Text Mining et Marketing Automation

Le text mining (détection de tendances ou modèles récurrent dans des corpus de textes comme les messages échangés sur les réseaux sociaux) et le marketing automation sont en train de devenir une réalité, grâce à l’apprentissage automatique/machine learning et à l’IA. Le text mining peut être appliqué à 'analyse de données structurées et non structurées sur les médias/réseaux sociaux afin de découvrir les goûts et les préférences des acheteurs, ce qui permet de prévoir le comportement des clients et les tendances.

De plus, vous pouvez faire beaucoup plus avec l'automation marketing associée à l'IA et à l'apprentissage automatique.

L'intelligence artificielle peut prédire le moment optimal pour les publications sur les réseaux sociaux, ce qui peut vous aider à toucher un public plus vaste et plus varié afin de maximiser l'impact de vos campagnes marketing sur les médias sociaux.

4. Reconnaissance faciale sur Facebook

Facebook est l'un des géants de la tech qui investisse le plus massivement dans l'intelligence artificielle. Parce que Facebook met le paquet sur l'IA, le taggage de photos de Facebook version 2019 est passé dans une autre dimension.

Facebook reconnaît ainsi automatiquement une personne sur une image à l'aide de ses technologies de reconnaissance faciale, optimisée par l'IA (déployé depuis 2011 aux US, mise à jour avec DeepFace en 2015 aux US et finalement déployée en Europe depuis début 2018 dans une version théoriquement compatible avec le RGPD).

La reconnaissance faciale de Facebook peut certes faire gagner du temps aux utilisateurs qui souhaitent tagger des personnes sur une image ou s'opposer à la publication d'une photo sur laquelle ils figurent par une autre personne (c'est la version positive) et surtout pénétrer encore davantage dans la vie privée des utilisateurs en mode ultra discret.

Mais c'est la face émergée de l'iceberg car Facebook travaillent sur nombre d'applications de l'IA. Sans parler de l'utilisation

À l'avenir, Facebook pourrait même utiliser même bientôt l’intelligence artificielle, pour, à partir de l'historique, du profil et des préférences d’un utilisateur, recommander les bonnes offres produits et les magasins les plus adaptés.

Facebook utilise aussi l'intelligence artificielle pour l'optimisation des campagnes de publicité, l'optimisation du fil d'actualité, la suggestion de connexions

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5. Pinterest et Kosei

Etonnamment, Pinterest que l'on attend pas forcément ni sur l'intelligence artificielle, ni sur l'innovation de pointe, n'est pas à la traîne en ce qui concerne l'utilisation de l'IA. Pinterest a ainsi acheté Kosei (une entreprise de logiciels de traitement de données), qui intègre aujourd’hui une fonction de recommandation personnalisée. Alors maintenant, Pinterest peut fournir des recommandations basées sur des recherches et des intérêts spécifiques à l'utilisateur.

6. LinkedIn et Bright

LinkedIn et Bright travaillent également ensemble pour améliorer certaines fonctionnalités de LinkedIn. Bright est une société spécialisée dans la recherche d'emploi acquise par LinkedIn qui utilise l'IA et l'apprentissage automatique pour fournir les bonnes recommandations aux demandeurs d'emploi et aux entreprises.

LinkedIn analyse les processus d’embauche, les descriptions de postes, le lieu de travail, les informations sur les comptes utilisateur et d’autres informations importantes afin de pousser des suggestions et des recommandations précises aux recruteurs et demandeurs d’emploi pour établir les meilleures correspondances entre les deux parties.