6 Tendances Obsolètes du Marketing par IA à Abandonner en 2025
l’intelligence artificielle peinent à suivre le rythme effréné des avancées technologiques. Ce qui était
autrefois perçu comme des solutions de pointe a perdu de son éclat. Examinons quelles tendances en
intelligence artificielle ont pris du retard et pourquoi elles ne produisent plus les résultats
escomptés.
Les 6 tendances IA en marketing à laisser derrière soi
1. Chatbots basiques
Autrefois : Les premiers chatbots ont vu le jour vers la fin du XXe siècle, avec ELIZA apparaissant dès
1966. Ces bots primitifs utilisaient des scripts préprogrammés pour simuler une conversation,
automatisant ainsi les tâches simples de service client et traitant les demandes routinières. Bien
qu’efficaces pour des tâches répétitives, ils étaient incapables de s’adapter aux besoins plus complexes
des clients.
Aujourd’hui : Avec l’augmentation des attentes en matière de personnalisation, les chatbots
traditionnels
ne suffisent plus. Les consommateurs actuels attendent des assistants alimentés par l’IA utilisant des
technologies avancées telles que le traitement du langage naturel (NLP) et l’apprentissage automatique.
Près de 90% des dirigeants rapportent une résolution plus rapide des plaintes grâce à ces
technologies modernes.
Les assistants IA contemporains, tels que ceux utilisant les modèles GPT, offrent désormais une interaction
dynamique et personnalisée capable de gérer bien plus que les requêtes simples grâce à leur capacité
d’analyse approfondie basée sur les données clients.
2. Surveillance sociale par IA (analyse sentimentale)
Autrefois : À la fin des années 2010, l’IA était largement utilisée pour écouter ce qui se disait sur les
réseaux sociaux via un suivi basique axé sur le sentiment autour d’une marque grâce aux mots-clés et
analyses textuelles simples.
Aujourd’hui : L’analyse sentimentale est devenue beaucoup plus sophistiquée avec l’arrivée de modèles
d’IA
intégrant une compréhension contextuelle profonde et une analyse multimodale (texte, image et vidéo).
Aujourd’hui, les consommateurs attendent non seulement que leurs sentiments soient capturés dans le
texte mais aussi compris dans leur contenu multimédia, permettant aux marques d’améliorer la
fidélité client en répondant rapidement aux changements émotionnels détectés.
3. Analytique prédictive basée sur les données historiques
Autrefois : L’utilisation intensive d’analyses prédictives pilotées par IA reposait principalement sur un
historique comportemental pour anticiper futurs achats afin d’élaborer offres personnalisées.
Aujourd’hui : L’analytique prédictive seule n’est pas suffisante car elle doit être combinée avec celle
en
temps réel afin que les entreprises puissent s’adapter instantanément selon comportements actuels plutôt
qu’historiques uniquement — assurant ainsi personnalisation précise tout comme adaptation rapide face
aux besoins changeants de la clientèle actuelle.
4. Recommandations produits prévisionnelles simplistes
Autrefois : Les premiers moteurs de recommandation de produits AI dépendaient fortement de l’historique
d’achat/navigation et étaient considérés avant-gardistes en se concentrant principalement sur « souvent
achetés ensemble » ou « clients ayant acheté ceci ont également acheté cela ».
Aujourd’hui : Les simples recommandations ne suffisent désormais pas; l’AI dépasse les suggestions de
produit
simplistes en fournissant des recommandations intelligentes, davantage contextuelles telles que prévoir
les changements de mode de vie et comprendre les intentions sous-jacentes des actions client —
algorithmes de filtrage collaboratif et d’apprentissage profond renforcé analysent les données en temps
réel, les intentions des utilisateurs, ainsi que des facteurs externes comme la saisonnalité et les
tendances sociales inclusivement.
En 2023, environ 56% des millennials mondialement utilisent des outils génératifs AI contournant
les
moteurs de recherche traditionnels pour recevoir des recommandations de produits/services non seulement
personnalisées mais intuitives dans le contexte actuel.
5. Voice Search Optimization (VSO)
Autrefois : Avec l’essor des assistants vocaux comme Alexa et Google Home autour des années 2018-2019,
l’optimisation de la recherche vocale est rapidement devenue une tendance majeure en marketing pilotée
par l’IA. Les marques ont concentré leurs efforts sur le SEO vocal pour assurer que leur contenu soit
facilement découvrable via les requêtes vocales. Certaines personnes pensaient alors que cela
transformerait la manière dont les clients recherchent des produits en utilisant des mots-clés
spécifiques au lieu de questions complètes et de phrases conversationnelles.
Aujourd’hui : L’optimisation de la recherche vocale seule a plafonné car l’adoption par les
consommateurs
n’a pas crû aussi vite que prévu. Bien qu’un tiers des adultes américains expriment un intérêt pour le
shopping vocal, ils n’ont pas encore pleinement adopté cette technologie. Inversement, le focus s’est
déplacé vers des expériences interactives orientées tâches avec des conversations AI pour le commerce
(v-commerce) et des applications activables par la voix. Les plateformes permettent aux utilisateurs
d’accomplir des tâches, comme effectuer des achats ou gérer des services, directement via des commandes
vocales, offrant ainsi une expérience fluide et fonctionnelle au-delà de la simple recherche
d’information par mots-clés uniquement.
6. Segmentation Clientèle Basique Démographique
Autrefois : Les modèles IA précoces pour la segmentation clientèle reposaient lourdement sur des facteurs
démographiques traditionnels tels que l’âge, la localisation et le sexe pour cibler les messages
marketing. Les marketeurs utilisaient souvent ces informations statiques pour créer des segments
limitativement personnalisables, entraînant un engagement faible, notamment via les emails.
Aujourd’hui : La segmentation pilotée par l’IA a avancé significativement en incorporant davantage de
complexités psychographiques et comportementales, permettant des segments dynamiques et ajustables
instantanément, rendant les efforts marketing bien mieux adaptés et réactifs dans l’environnement
omnicanal actuel. La micro-segmentation AI permet aux marques de délivrer des messages adaptés à
divers points de contact, allant delà de l’email. Les marketers peuvent fournir des contenus et
personnalisations via SMS, notifications push in-app, annonces sociales et même des expériences sur
sites web avec hyper-personnalisations, garantissant ainsi des communications pertinentes et des
opportunités sur les plateformes d’engagement préférées de la clientèle actuelle.
De Générique À Dynamique : Tirer Parti De L’Intelligence Artificielle Pour Un Succès Marketing Hyper-Personnalisé
Comme nous avons pu observer, de nombreuses tendances dans l’IA pour le marketing ont amélioré
significativement
et évoluent de simples techniques basiques vers des outils sophistiqués capables de générer des résultats
réels. Les marketeurs adoptant ces solutions innovantes seront mieux positionnés pour anticiper les
changements technologiques et répondre aux attentes des consommateurs. Tirer parti de la puissance de
l’intelligence artificielle et de l’apprentissage machine sera crucial pour prospérer dans une époque de
hyper-personnalisation.
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