Comment ChatGPT et l’IA générative pourraient changer radicalement la façon dont les spécialistes du marketing produisent du contenu produit à partir d’informations sur les produits.
Combien de temps a-t-il fallu pour rédiger les descriptions des 353 millions de produits vendus par Amazon et ses vendeurs tiers ? Plus d’un milliard d’heures ? Et à quel prix ?
Je me suis posé cette question en demandant à ChatGPT, le chatbot de traitement du langage naturel d’OpenAI, de rédiger des descriptions de produits. Que je lui demande de décrire ma voiture, mon vélo ou mes chaussures préférées de New Balance, ChatGPT a fait un travail étonnamment décent.
Certes, ChatGPT a fait beaucoup plus d’écriture. Les expérimentateurs lui ont fait composer de la musique originale, esquisser et écrire un livre de 300 pages sur la littératie financière en une journée et réussir un devoir de rédaction AP de 12e année. Certains cinéastes l’ont même utilisé pour écrire et réaliser un court métrage.
Marketing et équipes de commerce électronique : plongez dans l’IA générative
Pourquoi les spécialistes du marketing produit et les équipes de commerce électronique n’utiliseraient-ils pas ChatGPT, Frase ou Jasper pour rédiger les descriptions, les publications sur les réseaux sociaux et même les scripts vidéo des nouveaux produits ? Pourquoi ne pas laisser Synthesia.io transformer le script en un explicatif vidéo interprété par l’avatar d’un acteur professionnel ? Et pourquoi ne pas laisser DALL·E 2, un générateur d’images d’OpenAI, représenter des personnes ou des personnages utilisant le produit ?
Les IA génératives pourraient créer les 353 millions de descriptions de produits suivantes sur Amazon (et ailleurs) en une infime fraction du temps requis par les 353 premiers millions. Cependant, la copie ne sera aussi précise et aussi spécifique que les informations fournies par les spécialistes du marketing à l’IA.
De nombreuses équipes de marketing produit et de commerce électronique ont leurs informations sur les produits (noms, dimensions, poids, couleurs, tailles, compatibilités, listes de fonctionnalités, matériaux, etc.) stockées dans des feuilles de calcul cloisonnées qui deviennent constamment obsolètes. La photographie et les images de ces produits ont tendance à être dispersées dans des systèmes de dossiers partagés. Ces conditions rendraient impossible la fourniture efficace d’informations sur les produits aux IA. Ainsi, les systèmes de gestion de l’information produit (PIM), qui centralisent toutes les données, contenus et informations utiles à la commercialisation d’un produit, seront cruciaux pour l’utilisation de l’IA générative.
Pour illustrer, explorons comment ChatGPT pourrait changer radicalement la façon dont les spécialistes du marketing produisent du contenu produit à partir des informations produit.
Cas d’utilisation ChatGPT : inventer un produit
Pour commencer, nous avons besoin d’une marque et d’un produit avec lesquels jouer. ChatGPT peut vous aider :
Ugh… il n’a pas capitalisé ce premier « e » dans la dernière phrase ! Mais en quelques secondes, ChatGPT a créé une marque et une description meilleures que ce que 99 % des êtres humains créeraient en 30 minutes.
Présentons notre premier produit qui change la donne. Sur la base de quelques points clés de notre système PIM (imaginaire), ChatGPT peut rédiger une description préliminaire :
Notez que ChatGPT a déduit la valeur du moteur WhisperQuiet, de la surface en chêne et surtout de l’ErgoAI. Je ne lui ai pas dit que l’ajustement automatique éviterait aux utilisateurs de « gigoter » avec les commandes. ChatGPT a également utilisé « élever » comme jeu de mots dans la dernière phrase. Amusant.
Pour une liste de produits solide, nous aurons besoin d’une liste de spécifications. Hypothétiquement, je copierais-collerais les informations brutes d’un système PIM. Simulons cela :
Notez que ChatGPT a inventé des choses sur le bureau, comme les prises de courant et le système de gestion des câbles (qui, franchement, devraient être inclus avec ce produit). La surveillance humaine est importante ici. Notez également que ChatGPT a suggéré des spécifications que je n’aurais probablement pas envisagé d’ajouter, comme la vitesse d’ajustement.
Article connexe : Impact de ChatGPT sur l’expérience client et le marketing
Cas d’utilisation de ChatGPT : personnaliser le contenu
Depuis des années, les spécialistes du marketing s’attendent à ce que la combinaison de la segmentation de la clientèle et de la personnalisation du contenu soit le Saint Graal pour stimuler les achats. Mais rédiger des descriptions individuelles pour, disons, 20 segments de clientèle aurait pris beaucoup de temps. Maintenant, cependant, nous pouvons dire à ChatGPT d’ajuster une description de produit pour n’importe quel segment que nous voulons, en quelques secondes. Réutiliser ElevateDesk ONE :
ChatGPT s’est rendu compte que le moteur silencieux pourrait être idéal pour les espaces de bureau ouverts où un bureau bruyant peut perturber les gens. Il reconnaît également que les bureaux debout sont pertinents pour les maux de dos et la posture.
Allons-nous essayer un autre segment pour comparaison ? Maintenant que tant d’employés de la technologie travaillent à distance ou sur une base hybride, nous avons besoin d’une description de produit pour les cibler également :
C’est verbeux et sec, non ? Que diriez-vous d’un ton plus décontracté et d’une limite de mots plus stricte :
Meilleur. Et nous venons de montrer que ChatGPT peut écrire selon un ensemble de directives de marque.
Avec des informations produit précises d’un PIM et des descripteurs d’un segment de clientèle, ChatGPT peut clairement personnaliser le contenu. Le degré de personnalisation dépendra de l’étendue et de la qualité des données client qu’une marque a collectées.
Cas d’utilisation du DALL-E 2 : qu’en est-il des images ?
L’IA générative pour les images de produits sophistiquées peut avancer plus lentement que le texte. À court terme, je m’attends à ce que l’IA recadre et reformate automatiquement les images existantes pour différents canaux : vignettes, en-têtes 16×9, envois d’e-mails, publications sur les réseaux sociaux, etc.
Mais l’IA pourrait-elle générer des images originales pour le marketing produit ? J’ai demandé à DALL-E 2 : « Un bureau debout électrique réglable appelé « ElevateDesk ONE » avec une surface en chêne. Un technicien d’une trentaine d’années avec des lunettes et un sourire chaleureux est derrière le bureau. Les images sont terribles :
Si j’avais fourni à DALL-E 2 une image réelle du bureau et un modèle humain (ou une meilleure description d’un modèle), le résultat aurait peut-être été meilleur. Ou, du moins, assez bon pour une liste de produits Amazon.
Question séculaire : à qui profite ce contenu ?
Les équipes de marketing produit et de commerce électronique utiliseront l’IA pour générer du contenu produit à grande échelle dans le but de le personnaliser pour les segments de clientèle et, éventuellement, les particuliers. Les systèmes PIM fourniront les informations et la structure pour le faire dans un flux de travail rapide et reproductible qui stocke le contenu là où d’autres systèmes (syndication de commerce électronique, automatisation du marketing, CMS, CRM, etc.) peuvent s’en inspirer.
Mais alors que les marques inondent le terrain de contenu d’IA, qui le lira ?
Plus il y a de texte généré par l’IA sur le Web, plus les gens peuvent s’appuyer sur l’IA pour analyser ce contenu. Pourquoi les gens parcourraient-ils les sites Web ou les listes de produits un par un alors qu’une IA pourrait trouver les trois meilleurs bureaux debout qui répondent à leurs besoins, en quelques secondes ?
Si ChatGPT est intégré à un moteur de recherche comme Bing – probablement le plan de Microsoft – nous aurons un scénario dans lequel ChatGPT achète un bureau debout au nom de l’utilisateur et fait des recommandations basées sur les descriptions de produits qu’il a écrites.
Une tournure étrange dans le référencement, non ? Les 353 millions de listes de produits à venir sur Amazon pourraient avoir un nouveau public à captiver : ChatGPT.
[ad_3]