Data Marketing : comment préparer l’arrivée de l’intelligence artificielle dans le marketing
- 21 févr. 2023
- 3 min de lecture
Dernière mise à jour : il y a 1 jour
Les analystes marketing s’appuient sur les données depuis longtemps pour gérer leurs campagnes, étudier les comportements clients ou proposer des services de fidélisation.
Mais plusieurs changements majeurs, sociétaux et technologiques les amènent à repenser leur stratégie et adapter leur organisation. En effet, la crise du COVID a fait prendre conscience aux entreprises de la nécessité de s’adapter très vite à de nouveaux usages (digitalisation des échanges, développement du e-commerce, changement brutal des habitudes de consommation, renforcement de l’influence des média sociaux…) pour capter une nouvelle clientèle et fidéliser l’historique.
Cela a contribué au développement rapide de nouvelles solutions à même de capter les tendances (digital consumer intelligence) ou de toucher la bonne cible au bon moment, sur le bon canal, avec le bon produit (programmatic advertising).
La difficulté grandissante est de capter le bon moment, de plus en plus volatile et fortement dépendant du canal ; encore complexifié par l’émergence perpétuelle de nouvelles technologies (Web 3.0, métavers) auxquelles il faut s’adapter.
L’analyse statistique ne suffit plus. Le succès des opérations marketing repose sur la rapidité d’exécution, voire l’anticipation et la prédiction des comportements d’achats avec un recours de plus en plus massif à l’intelligence artificielle – et pourtant, selon un baromètre mené par le cabinet Accenture en 2022, seules 12 % des entreprises ont atteint un niveau de maturité suffisant sur l’IA pour accélérer leur croissance, alors que 60 % n’en sont qu’à un stade expérimental (Source: IT for Business).
Quels sont les obstacles ?
De prime abord, la première complexité est de comprendre comment utiliser ces nouvelles technologies dans le riche écosystème du marketeur : identifier les nouveaux usages, leur associer le bon levier – “à quoi peut me servir Chat GPT ?” “Comment intégrer de l’IA prédictive sur les comportements d’achats ?” – et les mettre en œuvre.
Une analyse plus approfondie amène souvent au même constat : avant d’être “IA ready”, êtes-vous “data ready” ?
Renforcer les fondements stratégiques de la data
En effet, utiliser des composants innovants comme l’intelligence artificielle nécessite au préalable de maîtriser le cycle de vie de ses données : de l’acquisition (de plus en plus en temps réel), la mise en qualité (data quality management), l’identification et la cartographie des données utilisables ou nécessaires (data cataloging), à l’exposition et la mise à disposition industrialisée de ces données pour des solutions consommatrices internes ou tierces (analyse de sentiment, gestion de campagnes, real-time advertising…).
Commet gérer plus de 100 activités marketing en temps réel ?
C’est tout simplement impossible. Les approches traditionnelles ne sont plus suffisantes. Les campagnes devant être de plus en plus personnalisées (à l’individu, au canal, produit ou marché…) et le temps propice à la conversion en acte d’achat de plus en plus cours, il est indispensable de réagir en quasi-temps réel, voire de devancer l’acte d’achat par des campagnes innovantes.
Sur ces usages avancés, l’intelligence artificielle peut être utilisée pour automatiser la génération de campagnes ultra-personnalisées ayant un impact significatif sur le taux de conversion.
Nos retours d’expériences et connaissance des leviers technologiques à mettre en œuvre nous amène à évaluer et accompagner la transformation data marketing de nos clients sur quatre domaines clés :
Campaign intelligence : pour améliorer votre taux de conversion ;
E-boutique intelligence : pour améliorer votre CPA (cost per action) ;
Product intelligence : pour améliorer votre CSAT, NPS et réduire le churn ;
Consumer intelligence : pour optimiser votre CLV.
Vous souhaitez comprendre votre état de maturité et opter pour la bonne stratégie Data Marketing? Rencontrez notre expert qui vous aidera à établir une démarche appropriée pour gérer vos données, identifier les cas d’usages prioritaires et réussir l’intégration de solutions d’intelligence artificielle.
À PROPOS
Fondé en 2014, Saegus est un cabinet de conseil qui accompagne les entreprises dans leur transition vers un modèle intégrant l’intelligence artificielle. Saegus bouscule les codes du marché du conseil grâce à son savoir-faire dans l’adoption des nouveaux usages, associé à son expertise historique des outils collaboratifs, de la data et de l’IA. Distingué comme l'un des Champions de la Croissance 2024 par Les Échos, Saegus est choisi par des grands groupes du CAC 40/SBF 120 (Safran, LVMH, L’Oréal, BNP Paribas, Saint-Gobain, TotalEnergies...) pour les aider à repenser leurs projets par expérimentations successives. Le cabinet doit sa singularité à des déclinaisons opérationnelles et innovantes en matière d’usages digitaux. C’est d’ailleurs de ce principe qu’est né le nom de Saegus, anagramme du terme “usages”.
Site internet : https://www.saegus.com/
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