Où en sommes-nous de l’IA appliquée au Marketing B2B ?

L’implémentation des solutions technologiques avancées dans les entreprises du B2B arrive à un tournant. Si la pandémie de la Covid-19 a bouleversé les plans d’investissement à cause des restrictions budgétaires, elle a exacerbé la transformation digitale du parcours d’achat et multiplié la quantité des données à traiter pour se rapprocher des comptes cibles. BtoB Leaders revient sur ce paradoxe et détaille les trois grands rôles de l’Intelligence Artificielle dans le B2B des cinq prochaines années.

Le paradoxe du taux de pénétration futur de l’Intelligence Artificielle dans le B2B

Dans la mesure où le cycle d’achat B2B est plus long, plus complexe et plus collégial (5,4 personnes intégrées dans la décision d’achat selon Gartner), les entreprises B2B ont tout à gagner en s’intéressant aux prouesses technologiques que sont l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning. Et pourtant, les applications les plus pointues et les plus rôdées en matière d’IA sont l’apanage des grands groupes spécialisés dans les produits de consommation B2C. Une étude signée DemandMetric explique en effet que seules 18 % des entreprises B2B utilisent « une forme d’IA » dans leurs opérations quotidiennes. En revanche, environ 46 % des entreprises sondées affirment « tester » ou « être en phase d’implémentation » de solutions basées sur l’Intelligence Artificielle.

Le taux de pénétration de l’IA dans le B2B dans un avenir proche sera soumis à un paradoxe :

• D’un côté, l’intégration de l’IA s’impose pour redresser le cap post-Covid. Elle permet en effet de réduire le coût de revient en allant plus loin dans l’automatisation mais aussi de mieux baliser le parcours d’achat B2B pour mieux convertir.
• De l’autre, les coupes budgétaires conséquentes à la crise de la Covid-19 ne permettent pas forcément de lancer des chantiers technologiques.

Quoi qu’il en soit, les entreprises qui peuvent compter sur une assise financière confortable pour investir et dont les décideurs sont sensibilisés au potentiel de l’IA devraient tirer leur épingle du jeu.

Les trois rôles attendus de l’Intelligence Artificielle dans le marketing B2B

L’IA doit dans un premier temps donner aux marketeurs les clés pour « faire parler la Data »… une tâche avec laquelle ils ont toujours du mal malgré le taux de pénétration élevé de l’analyse des données dans le B2B. Ensuite, l’IA est attendue sur le balisage des parcours client, particulièrement complexes dans le B2B. Enfin, et sur un volet plus stratégique, le gain de temps dans les tâches opérationnelles que permet l’automatisation alimentée par l’IA devrait permettre à l’entreprise d’allouer plus de temps aux actions de fidélisation et d’Upselling qui représentent le chemin le plus court pour doper le volume d’affaires. Explications…

#1 Outiller les marketeurs pour « faire parler la Data »

Dans la 7^e édition de son « State of Marketing Report », Salesforce a mis en lumière une dichotomie intéressante. Certes, les marketeurs B2B collectent, chaque année, de plus en plus de données pour rationaliser leur prise de décision. Ils ont utilisé 12 sources différentes en 2021 contre 9 en 2020.

Mais cette augmentation quantitative ne s’accompagne pas forcément de l’amélioration des insights. En effet, moins d’un tiers des spécialistes marketing sondés se disent « pleinement satisfaits de leur capacité à utiliser la Data pour créer des expériences plus engageantes ». Même en isolant le « top-tier » des marketeurs, Salesforce note :

• une insatisfaction prononcée (58 %) quant à la qualité de la data collectée ;
• son caractère exhaustif (60 %) ;
• son accessibilité (61 %).

Salesforce conclut son rapport par un constat cinglant. « Les marketeurs n’ont réalisé que des progrès marginaux, voire nuls, pour améliorer la qualité et la pertinence des données collectées en 2020 ». L’Intelligence Artificielle doit donc jouer son rôle dans le sourcing et surtout l’interprétation des données collectées. Les marketeurs et le top management doivent par ailleurs changer leur perception de l’IA. Cette dernière reste bien souvent cantonnée à des tâches répétitives basiques comme les chatbots du service client. Les cas où l’IA est parfaitement intégrée aux process, avec l’apport du Machine Learning, sont encore marginaux. La digitalisation du parcours d’achat B2B, exacerbée par la pandémie, devrait donc pousser les décideurs à remédier à cette problématique dans les cinq prochaines années. Il en va de leur compétitivité.

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#2 Mieux baliser le parcours d’achat B2B

Selon une étude signée Gartner, les acheteurs B2B n’accordent désormais que 5 % du temps de leur parcours d’achat aux commerciaux. Par conséquent, l’entreprise doit « investiguer » pour baliser 95 % du parcours d’achat, avec une marge d’erreur importante qui favorise le tâtonnement. Ce constat, couplé à la collégialité croissante de la décision d’achat et à la digitalisation du comportement de l’acheteur, abonde dans le sens de l’innovation au service de la visibilité. En effet, comment mener à bien une stratégie Account-Based Marketing (ABM) lorsque l’on ignore 95 % du parcours d’achat de la cible ?

Là encore, l’Intelligence Artificielle est attendue sur la collecte, l’interprétation puis l’analyse prédictive pour cartographie le parcours d’achat de chaque cible. In fine, les marketeurs B2B doivent être en mesure d’identifier des modèles d’achat B2B clairs, y compris lorsqu’ils commercialisent des solutions complexes.

#3 Redonner à la fidélisation ses lettres de noblesse

Deux points d’analyse doivent être pris en compte :

• Une étude signée Bain & Company explique qu’une hausse de 5 % du taux de fidélisation des clients peut booster le chiffre d’affaires de 25 à 95 %.
• Une étude Salesforce explique que les commerciaux accordent seulement 20 % de leurs heures de travail à la conversion des clients. Le reste de leur temps est consacré à des tâches redondantes, répétitives et donc potentiellement automatisables.

L’Intelligence Artificielle, implémentée dans les règles de l’art et couplée à un stack technologique pertinent, permet de pousser l’automatisation encore plus loin pour soulager les commerciaux et les marketeurs. Le temps ainsi économisé pourra être alloué aux actions de fidélisation et d’Upselling auprès des clients existants. Plus largement, l’IA devrait permettre à l’entreprise de mieux rationaliser le temps de travail pour le réorienter vers des tâches à plus forte valeur ajoutée.

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