Fabienne Billat 
Sommaire
L’intelligence artificielle btob (IA), nouvel atout marketing
L’intelligence artificielle btob (IA) est devenu le nouvel atout marketing qui exploite les besoins en contenus digitaux. Ceux-ci connaissent d’ailleurs une forte hausse comme 92% des responsables marketing et créatifs l’ont remarqué : [Etude 2021 State of Branding de Bynder]. Et pourtant, ce qui est annoncé comme une révolution, se déploie avec une lenteur étonnante.
Les internautes sèment quotidiennement, massivement leurs empreintes sur les moteurs de recherche, les réseaux sociaux, les sites marchands. Grâce à cette activité, les données abondent avec une quantité exponentielle.
Depuis une décennie, la connaissance des comportements des consommateurs bénéficie tout spécifiquement à la définition des stratégies marketing btob. Elle offre aux analystes une potentielle multitude de modèles prédictifs.
Seulement 7% des entreprises européennes se servent de l’intelligence artificielle. En exemple concret parmi d’autres, les systèmes de chatbot et d’agents virtuels.
Ils sont plus utilisés en Finlande à hauteur de 6%, alors que la France fait partie des derniers du classement, 1%.
Parmi les obstacles observés dans les entreprises, la première étape de la récolte des datas
Des outils de collectes présents mais non exploités
Les outils de collecte sont bien mis en place. Mais 85% des datas collectées que collectent les entreprises ne sont pas exploitées.
La nécessité impérieuse de compétences avérées, et d’outils performants pour établir un socle de data s’impose donc.
Pour les entreprises moins expérimentées, l’implémentation d’outils de tracking n’est pas répandue, contrairement aux entreprises plus professionnelles. Cette maturité de la gestion des données est intimement liée au nombre de salariés.
Ainsi 45 % des entreprises data-driven expérimentées ont plus de 100 salariés contre 20 salariés pour les 88 % à la traîne.
En ligne de mire, la récolte de la data est prévue à un taux de croissance annuel de 42,2% dans les deux prochaines années : [rapport de Seagate et d’IDC].
Par quels canaux récupérer les données ?
Ils sont multiples mais certains restent privilégiés.
Selon le niveau d’expérience des entreprises, les entreprises utilisent des formulaires de contact à 94 %, contre 49 % pour les moins formées.
L’e-mail conserve sa place de premier outil de communication. Cependant, pour les entreprises les plus aguerries, les canaux sont multipliés.
La difficulté s’incarne aussi dans le fait que les informations se retrouvent dans plusieurs formats et outils. C’est pourquoi, tous les départements d’une entreprise ne maîtrisent pas forcément ces derniers.
En effet, pour que ces données soient exploitables il faut les trier, les mettre à jour et les harmoniser : voir article stratégie marketing data-driven. Cela nécessite des ressources, qui font souvent défaut, et avec des solutions spécifiques.
Au cœur de cette collecte, les notions de sécurité et de respect de la vie privée.
A chaque entreprise de fournir un cadre, et de délivrer une IA responsable. Ces dimensions sociales, de justice et équité, environnementales, sont celles qui nécéssitent le moins d’investissement.
La pandémie, les distanciations, ont induit une accélération des usages numériques
Des résultats encore faibles dans l’exploitation des données
En tête, le commerce en ligne, qui a fait un bond de cinq à dix ans en termes d’adoption. [Etude Adobe].
En conséquence, les marques découvrent un tout nouveau client, moins prévisible, avec de nouveaux parcours de recherche et d’achat.
Un des facteurs de réussite des services marketing repose sur la rapidité d’analyse et d’action en découlant; puisque le client est en attente d’une personnalisation de plus en plus affinée.
La plus-value de la data, est en premier lieu d’optimiser le niveau de satisfaction des besoins des consommateurs.
Or, 39% des directeurs marketing qui collectent des données massivement déclarent ne pas parvenir à les transformer en insights concrets. Et plus généralement, les deux tiers des entreprises interrogées n’arrivent pas à générer d’impact commercial à partir des données.
Mais comment envisager une intelligence artificielle améliorant le service client, si les data recueillies se cantonnent aux informations commerciales; si aussi elles se limitent aux indications financières, sans en intégrer les éléments marketing ?
La stratégie data doit être au service de la stratégie marketing, elle-même élaborée pour servir les objectifs prioritaires de l’entreprise.
La convergence de celles-ci, aura une inéluctable fonction de désilotisation des métiers. Opportunément, 84 % des DSI français estiment qu’une collaboration étroite avec les directeurs marketing favorise l’innovation.
Les freins dans l’intégration de l’intelligence artificielle btob en marketing
Les principaux freins observés :
- Les silos de données (54 %)
- La fiabilité des données collectées (33 %)
- Le refus des clients concernant l’exploitation de leurs données (22 %)
Ce dernier point semble être un argument peu résistant, puisque les français cultivent le paradoxe d’être bien connectés. Ceci étant sans trop se soucier de la destination de leurs données.
Plus globalement, avec la gouvernance de la data, 27 % des entreprises en France ont amélioré la personnalisation des services.
C’est sur ce point qu’il est essentiel de rappeler le rôle des dirigeants, pour parvenir à la performance de l’intelligence artificielle.
En effet, selon la vision, les ambitions poursuivies, voire la raison d’être de l’entreprise, initieront les lignes directrices des différentes étapes de production. Les résultats obtenus seront leurs meilleurs indicateurs.
Et si besoin est, réajuster ou $revoir les actions, pour correspondre aux principes de l’entreprise. C’est un processus reposant sur des itérations.
Intelligence artificielle btob : des datas scientist formés encore trop rares
Le constat depuis quelques années, notamment celui de Syntec Numérique, est d’actualité : on déplore le manque de candidats aux formations techniques.
Par conséquent, cela entraîne des difficultés de recrutement dans le monde informatique; les data scientist formés professionnellement sont rares.
L’écosystème devenant de plus en plus complexe, les dirigeants doivent désormais investir dans des processus plus solides. C’est ainsi que la culture de la donnée pourra se déployer.
Le contexte de plus en plus digital, corrélé avec l’inéluctable avancée de l’expérience client, poussera les marques à s’aligner. Pour ne pas engendrer des insatisfactions, augmentant le risque d’attrition de leur marché, il est impératif que les marques comblent l’écart entre les attentes des clients et les expériences qu’elles peuvent effectivement offrir.
