La qualité supérieure des données est essentielle à l’exploitation du potentiel de l’IA
Les créations et les contenus générés par l'IA sont produits à un rythme effréné, avec des résultats extraordinaires. Cependant, l'IA offre également une opportunité commerciale supplémentaire lorsqu'elle est mise en œuvre au sein de l'entreprise. Pour obtenir cette valeur, le secret est de comprendre que la qualité et la gestion des données, lorsqu'elles sont combinées à l'IA, conduiront à un meilleur retour sur investissement et à de meilleurs résultats pour l'entreprise.
(Il s'agit de la deuxième partie d'une série de trois articles sur l'importance de l'intelligence artificielle et des données pour les spécialistes du marketing. Vous pouvez lire la première partie ici, la troisième partie ici.)
Les marques qui se concentrent sur l'hyperpersonnalisation et la valeur à vie du client comprennent toute l'importance de l'IA dans leurs processus : dans les deux ou trois prochaines années, les marques seront en mesure d'établir des liens plus forts avec les clients en personnalisant les campagnes de marketing au niveau de la personne plutôt qu'au niveau d'un segment ou d'une persona.
Grâce à la connaissance des clients et de leurs données, l'IA améliore la pertinence des publicités et crée de meilleures expériences client. L'apprentissage automatique permet d'analyser le comportement de l'audience et la résonance du message pour un ciblage efficace. Les publicités générées par l'IA exploitent les données de performance antérieures, ce qui se traduit par des taux de conversion plus élevés. En analysant de grandes quantités de données, l'IA fournit des prévisions et des informations précises, aidant ainsi les entreprises à prendre des décisions publicitaires efficaces. En outre, l'IA optimise les performances des publicités sur les différentes plateformes, en proposant des recommandations menant à de meilleurs résultats.
Dans le contexte du marketing dynamique, l'IA permet aux spécialistes de prédire les comportements du public et de générer des messages ciblés et personnalisés à leur intention. Pour concrétiser cette vision, les marques doivent établir une stratégie de données solide avec un objectif d'IA centré sur les données, des ensembles d’outils technologiques de marketing solides et modernes et des modèles de données robustes.
Répondre aux questions des entreprises grâce à l'IA centrée sur les données
L’IA centrée sur les données ne se limite pas à la collecte de données, mais privilégie la qualité et l'organisation des données pour répondre à des questions commerciales spécifiques. Prenons l'exemple suivant : imaginons qu'un détaillant en ligne veuille comprendre quels sont les canaux de marketing les plus efficaces pour stimuler les ventes.
En mettant en œuvre une approche IA centrée sur les données, les spécialistes du marketing peuvent organiser leurs données pour relier les informations d'achat des clients à diverses campagnes de marketing, telles que les promotions par courriel, les publicités sur les médias sociaux et le marketing par moteur de recherche. Avec l'analyse traditionnelle des données, ils pourraient déterminer les corrélations entre des campagnes spécifiques et les ventes.
L'IA centrée sur les données va encore plus loin en exploitant l'ensemble des données existantes grâce à l'analyse prédictive, en créant des modèles qui prédisent comment les différents segments de clientèle sont susceptibles de réagir à des canaux ou à des campagnes de marketing spécifiques.
Ces modèles peuvent désormais identifier les canaux marketing les plus efficaces pour les différents segments de clientèle, allouer leurs ressources plus efficacement et personnaliser leurs efforts marketing pour maximiser les ventes. Cette approche leur permet de comprendre le comportement des clients et d'optimiser leurs stratégies marketing en utilisant la puissance de l'IA et des données.
Une approche centrée sur les données ne signifie pas avoir toutes les données, mais les bonnes données – collectées, organisées, épurées et prêtes à être exploitées. Les plateformes de données clients (CDP) sont un ensemble d'outils qui permettent ces processus.
Tels qu’on les connaît aujourd'hui, les CDP se concentrent sur les données relatives aux clients et n'incluent généralement pas les « clients potentiels », c'est-à-dire l'ensemble du marché ou de l'audience.
L’arsenal moderne de technologies marketing
Les premières personnes qui ont utilisé les CDP ont vite découvert les limites des CDP autonomes ou intégrées, car celles qu’elles avaient mises en œuvre se limitaient à un ensemble fini de cas d’utilisation et il était difficile de les étendre à de nouvelles sources de données au fur et à mesure que l’arsenal de technologies de l’entreprise grandissait.
C'est ainsi qu'est né le concept de plateforme de données clients composable. Une CDP composable est une plateforme qui déploie les meilleurs produits et applications au fur et à mesure qu'ils sont requis afin de maintenir la flexibilité et l'évolutivité en fonction des besoins de l'organisation.
Un CDP s'impose en présence d'un écosystème marketing complexe, d'un désir de fonctionnalités et d'intégrations sur mesure et d'un besoin d'adaptation à l'évolution des stratégies et des technologies marketing.
Plus important encore, elles permettent aux spécialistes du marketing d'évoluer de manière agile au fur et à mesure que leurs cas d'utilisation progressent dans la courbe de maturité de la personnalisation et garantissent le retour sur investissement des données tout au long du processus, en maîtrisant à la fois les coûts et la dette technique.
Les CDP sont la structure qui soutient votre stratégie de données, et leur fondement et leur force reposent sur votre modèle de données. Plus généralement, une CDP est un entrepôt de données (lakehouse, en anglais) centré sur les cas d'utilisation.
Un modèle de données pour optimiser les flux de travail
Être spécialiste du marketing centré sur le client signifie être centré(e) sur les données et il est facile d'être submergé(e) par les grandes quantités de données qui affluent dans l'entreprise à partir de diverses sources telles que les sites web, les applications mobiles, les systèmes GRC, les plateformes de courriel, les médias sociaux, les systèmes de point de vente, et plus encore. C'est pourquoi il est essentiel de disposer d'un modèle de données et d'un schéma réfléchis qui servent de plan directeur aux entités de données, à leurs attributs et aux relations entre elles. Cette responsabilité incombe généralement au service informatique, qui n'a pas forcément une connaissance approfondie des besoins et des cas d'utilisation du marketing. Il est essentiel d'avoir un homologue qui comprenne les flux de travail marketing de bout en bout pour concevoir et exécuter avec succès une stratégie de données centrée sur le marketing.
Un partenaire en matière de données pour la direction marketing
Avec la création de sa nouvelle équipe Plus Intelligence, Plus Compagnie propose désormais un service d’équipe de données (DTaaS) pour soutenir les directions marketing et répondre à leurs besoins centrés sur le marketing, qui sont souvent mal desservis par la direction marketing et les TI.
L’équipe DTaaS est une équipe de données et d'intelligence complète qui peut concevoir, construire et exploiter des outils et des processus de données à grande échelle pour permettre aux entreprises de réussir leur stratégie de données.
L'approche de DTaaS comprend le développement d'une stratégie et d'une vision des données, un plan de transition pour sortir des anciens systèmes d’intelligence d’affaires, la création d'une feuille de route pour l'infrastructure des données et un plan de mise en œuvre.
En outre, l'équipe intègre l'apprentissage automatique et l'IA pour optimiser les opérations marketing axées sur le parcours client.
Étude de cas : Débloquer la croissance grâce aux données et à l'IA
En collaboration avec notre nouveau partenaire, Brooklyn Data Company, le service de DTaaS a été récemment déployé dans une société américaine multimarque d'hôtellerie et de jeu qui souhaitait stimuler sa croissance en améliorant l'acquisition, la rétention et l'utilisation des programmes de fidélisation.
Avec des divers systèmes conçus pour soutenir chaque canal, l'entreprise disposait de plus de 85 systèmes informatiques qui devaient être intégrés afin d'obtenir une vue à 360 degrés du client.
Avec l'aide de l'équipe de direction, l'équipe de DTaaS avait pour mission de mieux comprendre les plateformes, les personnes et les capacités nécessaires pour jeter les bases de l'écosystème numérique futur de l'entreprise, dans une optique centrée sur les données.
Grâce à une série d'ateliers et d'évaluations pratiques, l'équipe de DTaaS a priorisé les cas d'utilisation marketing de l'entreprise en matière de segmentation, de personnalisation et d'orchestration qui produiraient rapidement un retour sur investissement positif. Elle a également identifié les améliorations à apporter à l'infrastructure de données pour centraliser et normaliser les données, et a élaboré une feuille de route Martech qui explique comment exploiter les technologies existantes et sous-utilisées, en plus de recommander un fournisseur de CDP.
La feuille de route pluriannuelle comprend des tactiques d'augmentation des données qui s'appuieront sur de nouveaux outils et sur l'IA au service de cas d'utilisation marketing plus avancés.
Enfin, reconnaissant le rôle des personnes, les recommandations comprenaient l'ajout de rôles clés en matière d'opérations de marketing et de données dans l'organisation, ainsi qu'une formation à la maîtrise des données dans les équipes, axée sur les compétences en matière de données, l'utilisation d'outils, l'analyse et la prise de décision.
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