L'ère numérique a propulsé les entreprises dans une nouvelle dimension, façonnée par la donnée. Si cette révolution a eu des répercussions profondes dans tous les domaines de l'entreprise, le marketing est de loin celui qui a le plus été transformé.
L’explosion des campagnes marketing a entraîné une élévation du niveau d’exigence des consommateurs, forçant les marques à adopter des approches plus personnalisées. Les clients veulent être reconnus, ne plus recevoir des campagnes marketing de masse, et attendent des offres qui correspondent à leurs attentes. En 2023, près de deux Français sur trois se disent prêts à abandonner une marque dès sa première mauvaise expérience.
Cette exigence de personnalisation demande de comprendre les besoins, les préférences et les comportements des consommateurs afin de proposer des campagnes marketing pertinentes. Mais avec les approches omnicanales actuelles, les volumes de données clients à disposition sont devenus tellement conséquents qu’il est difficile d’en extraire les bons critères de personnalisation. L’expertise métier et les outils dont disposent les entreprises ne sont pas toujours suffisants pour exploiter de manière optimale d’importants volumes de données.
L’enjeu est de taille, car d’après une étude McKinsey, les entreprises parvenant à intégrer un bon niveau de personnalisation dans leur campagnes marketing génèrent 40% de revenus en plus que la moyenne de leur secteur.
L’IA, un atout de taille pour les équipes marketing
Après avoir investi dans la transformation digitale, les directions d'entreprises attendent des résultats, notamment sur le CRM. D’après une étude Forrester de 2023, près de 80% des CEO voient le CRM comme la première source de revenus pour leur entreprise. Pour répondre à ces attentes, les équipes CRM ont tendance à augmenter leurs volumes d’envois. Mais sans critères de personnalisation pertinents, elles risquent de contribuer à leur tour à l’augmentation de la pression commerciale.
L’intelligence artificielle permet de répondre à cette problématique puisqu’elle est capable de traiter de très grands volumes de données en des temps records. Les approches d’apprentissage par ordinateur permettent d'entraîner un algorithme sur les données des clients de la marque, pour reconnaître les signaux faibles propres au comportement spécifique de chaque individu. Ces signaux peuvent ainsi prendre la forme de nouveaux indicateurs clients directement utilisables par les équipes marketing.
Par exemple, c’est le cas avec les algorithmes de recommandation produits qui indiquent pour chaque client le ou les produits à mettre en avant. Avec ces indicateurs, les équipes CRM peuvent continuer à envoyer leurs communications à toute leur base client mais, avec du contenu individualisé. Cela permet d’améliorer significativement l’expérience du client et les performances d’engagement et de conversions. Une campagne marketing intégrant des indicateurs prédictifs basés performe en moyenne 30% mieux qu’une campagne classique tout en divisant par trois le temps passé à son élaboration.
Toutefois, intégrer l’IA dans ses processus CRM actuels reste complexe : en 2023, sur les neuf entreprises qui voient l’IA comme une priorité pour sa personnalisation marketing, une seule est déjà parvenue à l’intégrer au sein de ses processus métiers.
3 grands défis pour réussir une approche marketing personnalisée
Si la majorité des entreprises sont conscientes de la valeur ajoutée de l’IA pour leurs équipes marketing, elles sont peu nombreuses à l’avoir pleinement intégrée dans leur stratégie CRM. Il convient de comprendre quels freins viennent ralentir son intégration et quels défis restent à relever.
Le premier défi est stratégique puisqu’il consiste à identifier les cas d'usage concrets pour l’entreprise et construire un plan d’action efficace pour y répondre. Les besoins sont multiples : réduction de l’attrition, maximisation de la marge, augmentation du panier moyen… Ils nécessitent de concevoir des contenus et des offres permettant d’y répondre efficacement. Par exemple, pour réduire l’attrition client, l’entreprise devra définir un plan proposant des offres de rétention pertinentes et des discours présentant les grandes forces distinctives de la marque.
Le second défi est technologique puisqu’il demande de tirer parti de toute la donnée disponible sur le client. Cela demande une expertise data science, pour développer des algorithmes prédictifs performants, et une expetise IT, pour assurer l’industrialisation de ces algorithmes au sein du système d’information. Si l’on reprend l’exemple de la réduction de l’attrition client, après avoir construit des messages et des offres de rétention, il est essentiel de savoir à qui les envoyer et à quel moment. C’est précisément le rôle d’un algorithme prédictif, puisqu’il permet d'identifier en amont les clients les plus à risque et la date à laquelle il convient de leur envoyer la communication «anti-churn» pour en maximiser les effets.
Enfin, le dernier défi est opérationnel : même le meilleur outil IA restera dans l’oubli si les équipes métiers ne parviennent pas à l’utiliser et à l’intégrer dans leurs habitudes opérationnelles. Les entreprises doivent donc s'assurer que leurs équipes sont prêtes à adopter ces nouvelles approches. Cela passe par une conduite du changement efficace, assurée par une prise en main fluide et simple des outils, une acculturation et des formations propices à une culture d'entreprise orientée data.
La révolution de la donnée a transformé les enjeux des équipes marketing, avec notamment des clients qui exigent davantage de personnalisation. L'intelligence artificielle offre un potentiel immense, mais réussir son intégration est complexe. Cela nécessite de définir une stratégie précise, de développer des compétences technologiques adaptées, et d’assurer une adoption opérationnelle pérenne. Si elles arrivent à répondre à ces défis, les entreprises bénéficieront d’un avantage concurrentiel significatif, avec un marketing plus performant et plus centré sur le client.
