L’IA a besoin d’être supervisée, guidée dans son apprentissage, et de se nourrir aux bonnes sources.
Claire Khoury
Pour évoluer vers un marketing personnalisé, suivant les nouvelles aspirations des clients, les marketeurs vont devoir exploiter au mieux le volume grandissant des données collectées en développant une expertise certaine dans l’utilisation de l’IA d’entreprise. Leur enjeu sera d’apprivoiser l’intelligence artificielle pour en faire une alliée en matière d’analyse cognitive et de projection individualisée.
Une exploitation insuffisante de l’IA et de la Data
Comment proposer une expérience unique et exclusive à chaque client quand les interactions ont lieu sur tous les canaux avec des milliers, voire des millions d’individus ?
Jusqu’à récemment, les services commerciaux et les community managers, dont la fonction a été enrichie par l’utilisation des chatbots (introduction de plus de conversationnel, assistance en ligne 24h/24h, mise en relation avec un conseiller...), semblaient être la solution pour faire face au volume exponentiel des données et des demandes client.
Aujourd’hui, 61% des clients estiment recevoir des offres qui ne correspondent pas toujours à leurs centres d’intérêt, indiquant que les marques méconnaissent leurs envies. Plusieurs raisons peuvent expliquer les erreurs de ciblage :
- 59% des clients estiment que les marques utilisent des données obsolètes lorsqu’elles leur proposent des services.
- Les enseignes, notamment en France, peinent à concurrencer les GAFA qui gardent une longueur d’avance sur la connaissance des besoins client.
En outre, les départements marketing continuent à sous-exploiter les données clients, malgré une prise de conscience des promesses de l’IA dans leurs métiers : ils ne s’appuient pas encore suffisamment sur ces données pour élaborer des offres évolutives en fonction des besoins et des envies du client.
Prendre la donnée client comme point de départ stratégique : l’approche data-driven
Il n’est désormais plus possible de fonder sa stratégie sur un canal unique, voire sur un nombre limité de canaux. Le numérique a introduit de nombreux nouveaux paramètres.
Les interactions sur les réseaux sociaux impliquent une disponibilité permanente sur tous les médias sociaux et une adaptation du discours et de son format. Les avis des utilisateurs et les interactions directes des cibles entre elles via les réseaux sociaux, supposent une réactivité et une transparence à toute épreuve. Ces nouvelles exigences modifient les fondamentaux d’une stratégie marketing.
En effet, la démarche marketing évolue : elle est désormais centrée sur le client. Elle suppose une analyse fine de son parcours sur tous les canaux de contacts, une connaissance de ses besoins réguliers et ponctuels avec leurs évolutions dans le temps, ainsi que de son empreinte numérique.
Gérer la multitude des informations à disposition suppose une maîtrise des données collectées laquelle est rendue possible par l’usage de l’IA.
L’approche data-driven consiste à choisir, parmi les nombreuses catégories de données, celles qui informent le mieux sur les besoins et les attentes des clients vis-à-vis de l’offre, puis à mettre en place la stratégie marketing autour de ces données.
En centralisant ces efforts sur une même base de données issue de différents canaux, les équipes marketing pourront disposer d’une vision globale et donc développer une connaissance fine de leurs clients pour élaborer des approches personnalisées.
Vers une approche de marketing personnalisé
Alors que nous sommes habitués à mesurer la moyenne, en termes de fréquence d’achat ou de performance notamment, l’IA nous emmène beaucoup plus loin. La personnalisation des démarches clients implique de s’affranchir de la «moyenne» pour adopter une approche individualisée, fondée non seulement sur les goûts du client, mais également sur tous les facteurs qui influenceront l’acte d’achat en temps réel.
L’humeur, les choix des contacts, les centres d’intérêts sur les réseaux sociaux ou les liens relationnels, les comportements dans les campagnes marketing ou la fréquence d’utilisation des canaux de contacts sont autant d’informations que l’on recueille grâce aux données. L’IA vient affiner la connaissance du client en suivant l’évolution, en temps réel, des besoins et des attentes qui détermineront la stratégie à appliquer.
Les opérations marketing de fidélisation, telles que le Welcome Pack, les promotions ou les invitations, sont plus facilement personnalisables, avec pour effet d’individualiser la relation client et de l’intensifier.
Le marketing prédictif va ensuite enrichir les prévisions en termes de performance, et permettre d’associer une action à l’impact qu’elle peut avoir et au bénéfice qu’elle va occasionner.
Faire de l’intelligence artificielle une alliée
S’il ne faut pas craindre un remplacement des humains par l’IA, il serait dangereux d’ignorer son impact sur l’avenir des métiers du marketing.
Les méthodes issues de l’expérience pure et basées sur des comportements passés, cèderont peu à peu la place aux algorithmes de prédiction qui ont une capacité supérieure d’apprentissage et peuvent stocker les milliards de données qu’un cerveau humain ne saurait gérer.
En revanche, l’IA a besoin d’être supervisée, guidée dans son apprentissage, et de se nourrir aux bonnes sources. Il est donc nécessaire de penser dès maintenant une restructuration des départements marketing, afin qu’ils soient les maîtres à bord et qu’ils puissent déterminer la manière dont l’intelligence artificielle agencera et exploitera les informations collectées.
De nouveaux métiers émergeront, comme celui d’orchestrateur de la connaissance client augmentée. L’analyse cognitive et la projection individualisée seront les fers de lance d’une stratégie marketing conduite au moyen de l’intelligence artificielle.
Une attitude ouverte et agile, propre à l’écoute des besoins des clients, s’avère désormais vitale pour les entreprises. C’est de cette manière qu’elles pourront se positionner en accompagnatrices de la révolution de l’IA, et éviter d’en subir les effets…
Extrait du livre blanc : Défis et progrès à l’ère des données et de l’intelligence artificielle
