La naissance du marketing assisté par “intelligence artificielle”
L’arrivée de la puissance du cloud en termes de technologies et de données a permis l’émergence d’une nouvelle approche marketing appuyée sur de “l’intelligence artificielle”. On désigne généralement par IA un ensemble d’algorithmes , dont la plupart des fondements ont été découverts dans les années 50 (ex le test de Turing) et qui consistent à faire analyser aux “machines” d’énormes quantités de données pour leur permettre “d’apprendre” à reconnaître tout seul des modèles. L’IA leur permet même de faire des “prédictions” lorsqu’ils sont confrontés à de nouvelles données. C’est ainsi que Facebook ou Google ont entrainé leurs algorithmes à reconnaître des visages en ingurgitant des milliards de photos, ou Amazon et Apple à interagir vocalement en ingurgitant des milliards de conversation (Siri, Alexa) … Jusqu’ici réservées aux laboratoires et aux géants de l’internet à cause des ressources techniques à mettre en jeu, la frontière s’est brusquement estompée lorsque Microsoft, Amazon et Google ont décidé de mettre à disposition leurs plateformes cloud au plus grand nombre. Ils ont ainsi permis à chacun d’entraîner ses propres algorithmes sur ses propres données et/ou de les combiner à tout “l’open data” pour faire des prédictions plus contextualisées : l’AI pour le marketing est née !Le potentiel de l’IA pour le marketing est encore plus déterminant en B2B qu’en B2C
Le B2B a davantage besoin de l’IA que le B2C car les volumes de données disponibles sont 100 fois moins importantes en raison du faible trafic sur les sites : il faut donc plus d’intelligence ! Compte-tenu des taux de conversion faibles (parfois quelques personnes seulement par jour), les clients en B2B n’exploitent souvent pas les visites des sites qu’ils considèrent sans intérêt. Avec l’IA nous pouvons aujourd’hui faire parler des données moins volumineuses mais plus fines. En effet, le marketing prédictif en B2C s’appuie essentiellement sur une analyse de l’historique individuel des visites via des techniques de cookies. Or, pour des raisons juridiques et de respect de la vie privée, très peu d’informations sur l’individu en lui même sont disponibles et exploitables en B2C. Le B2B, au contraire, bénéficie d’un dispositif juridique très favorable : parce que les entreprises sont des entités sociales (et non pas des individus), il est facile et légal de les identifier nominativement. Il est donc possible de faire des analyses et des prédictions sur des informations agrégées, plus complètes et plus fiables par rapport à celles des consommateurs individuels. On peut par exemple calculer des profils de visites de sites en se basant sur l’identité de l’entreprise, son chiffre d’affaires, le nombre d’employés, son secteur d’activité…
L’IA permet de modéliser finement le comportement des entreprises
Comme l’ont démontré Sirius Decision et Gartner dans leurs études en 2016 et 2017, les prises de décisions en B2B sont plus faciles à modéliser par IA car moins impulsives que dans le B2C. Les entreprises réagissent suivant des modèles de décision plus structurés et plus normés car ils engagent plusieurs décisionnaires, suivant un schéma précis : découverte, sensibilisation, évaluation, choix. De plus, l’observation d’une entreprise dans la durée permet de relier dans le temps des comportements individuels, et de modéliser l’influence et la propagation de l’information au sein d’une entreprise et les leviers influant sur la décision. On est ainsi capable savoir quand les entreprises vont acheter, et on sait s’il faut contacter telle entreprise par mail, SMS, courrier, quand (jour, mois, heure) et même qui (manager, commercial, DRH…) pour maximiser ses chances !L’IA rend possible un nouveau modèle d’engagement où marketing et commercial se rejoignent
Mais l’IA n’est pas qu’une affaire de data scientists qui décodent les intentions des entreprises, elle permet d’ores et déjà des leviers d’actions concrets dans le marketing opérationnel et les ventes ! Le scoring “prédictif” , tel que celui que propose GetQuanty, permet de trier les prospects les plus intéressants pour une entreprise, voire d’en trouver des nouveaux pas encore contactés et ainsi focaliser les ressources commerciales vers les meilleures chances de succès. Mieux l’IA s’invite dans les conversations des commerciaux via les “chatbots” qui peuvent interagir directement avec les prospects et qualifier leurs besoins.. Et demain, il sera probablement difficile de déceler si on parle à un robot ou un humain , certains chatbots étant déjà capables de décoder en temps réel les émotions et d’adapter voire d’injecter une dose d’humour dans la conversation !Mais l’IA ne se substitue pas à l’intelligence humaine !
Il y a toutefois un bémol : certes, dans Intelligence Artificielle, il y a un côté magique. Mais là où le bât blesse c’est qu’un robot n’est “intelligent” que par rapport à ce qu’on lui apprend. C’est donc la qualité des données d’apprentissage ainsi que leur contrôle rigoureux par l’humain qui feront la différence, et en la matière il faut reconnaitre qu’on trouve pour l’instant de toute y compris des données en open-data dont la fiabilité et l’origine est parfois douteuse ! C’est pourquoi, les marketeurs B2B ne doivent pas être trop éblouis par ces nouvelles techniques et cette intelligence à leur disposition. Ils doivent en faire un usage averti, c’est à dire utiliser leur propre intelligence et leur discernement pour vérifier, analyser, confronter les suggestions de la « machine » à leur propre expérience. Ils doivent ainsi corriger en permanence cet assistant virtuel, en lui offrant en quelque sorte une formation continue ! Vous souhaitez en savoir plus sur l'intelligence artificielle au service du marketing B2B ? Revivez l'atelier en vidéo (10, 11 et 12 avril) présenté par Xavier Paulik, Associé et DG.[btnsx id="23028"]