Adobe en quelques mots

Créée en 1982 en Californie, Adobe est leader dans l’édition de logiciel marketing. Aujourd’hui, avec ces multiples solutions (Creative Cloud & Marketing Cloud), elle accompagne les entreprises dans leurs transformations digitales. Adobe et LineUp7 sont partenaires historiques et implémentent des outils de marketing automation chez leurs clients.

 

Le projet phare

 

Chez Adobe, l’ambition de la convergence marketing est de mieux faire coopérer les équipes d’une même entreprise. L’idée est d’uniformiser les façons de travailler afin de les rendre plus efficaces. Cette convergence des métiers se fait par la donnée.

En effet Adobe, en tant que fournisseur de technologie, propose la mise en place d’une plateforme qui mutualise les fonctions et les services afin de simplifier et améliorer l’expérience client. La firme américaine se pose également en tant qu’expert sur la transformation des entreprises ; pour qui la résistance au changement ou le manque de créativité sont vus comme des freins à la transformation.

 

Convergence Now

 

Data, Marketing, nouvelles Technologies… Comment faire pour obtenir la synergie parfaite ? Convergence Now interroge des clients, des partenaires et des collaborateurs sur leurs visions de la Convergence. Au travers de projets innovants, ces acteurs du data marketing nous démontrent qu’il y a mille façons de mieux travailler ensemble même si le chemin n’est pas toujours facile…

Sirdata en quelques mots

 

Fondée en 2012, Sirdata offre des capacités de ciblage publicitaire en fonction du comportement des internautes. L’entreprise a également développé des solutions pour gérer le consentement des utilisateurs et fait partie de l’écosystème d’innovation de LineUP7. Dans cet épisode de Convergence Now, Benoît Oberlé (fondateur et PDG de Sirdata) prend la parole pour nous livrer sa vision de la Convergence.

 

Le projet phare

 

La Convergence chez Sirdata s’incarne par la volonté d’obtenir un ciblage performant tout en respectant la vie privée des utilisateurs.

Grâce au consentement utilisateur, Sirdata peut récolter les informations et les données. Mais que se passe-t-il quand l’utilisateur n’accepte pas de partager ses données ? Sirdata met alors en œuvre un ciblage contextuel via ses outils prédictifs cookieless et des traceurs. La société distribue en parallèle des solutions pour appréhender la gestion du consentement.

Le développement de telles solutions est aujourd’hui nécessaire. Le respect de la vie privée de l’utilisateur est devenu primordial et est réglementé par le RGPD. Aussi Sirdata se pose en expert et moteur du changement dans ces domaines.

Chez Sirdata, la convergence est au coeur de l’actualité. En effet, les règlementations et les usages concernant les ciblages publicitaires et consentements utilisateurs évoluent. En ce qui concerne l’évolution du RGPD par exemple, les entreprises doivent être aux normes vis-à-vis du RGPD avant fin mars 2021. De la même manière, l’entreprise anticipe la mort du cookie. Elle propose dés aujourd’hui des solutions cookieless avec l’analyse sémantique notamment.

 

 

Convergence Now

 

Data, Marketing, nouvelles Technologies… Comment faire pour obtenir la synergie parfaite ? Convergence Now interroge des clients, des partenaires et des collaborateurs sur leurs visions de la Convergence. Au travers de projets innovants, ces acteurs du data marketing nous démontrent qu’il y a mille façons de mieux travailler ensemble même si le chemin n’est pas toujours facile…

intelligence-artificielle

Retour sur la personnalisation client…

La Marketing traditionnel, orchestré par de la publicité standardisée à forte audience, n’est plus à l’ordre du jour et ce, depuis la fin des années 90. Les marketeurs avaient alors déjà conscience de la nécessité d’adresser un message personnalisé à leurs clients pour gagner en compétitivité. Toutefois, les technologies de l’époque ne permettaient pas de déployer des scénarios de personnalisation à grande échelle et à moindre coût. Mais cette époque est révolue et d’après Sébastien Imbert, Chief Marketing Officer (CMO) chez Microsoft : « la maturité technologique atteinte aujourd’hui nous permet de passer de l’ère du marketing de masse à celle de la personnalisation de masse ».

Automatiser & personnaliser avec l’IA

La technologie, et en particulier l’IA permet en effet de répondre aujourd’hui à cet enjeu de personnalisation client. Le changement des comportements consommateurs et la multiplicité des canaux de contact ont fait exploser le volume de données et l’IA est capable, par la mise en œuvre d’algorithmes complexes orchestrés par des Data Scientistes, de les organiser pour en tirer une connaissance client beaucoup plus riche et approfondie. Dans le cadre de la personnalisation client, l’analyse de ces données permet à une organisation de connaître les motivations, les centres d’intérêt et les attentes des consommateurs pour adresser ainsi des campagnes Marketing hyper-ciblées qui auront davantage de chances de convertir. L’exploitation éthique de cette mine d’or d’informations marque une véritable Révolution pour le secteur du Marketing : « L’IA annonce l’avènement d’une nouvelle ère dans le domaine du Marketing, motivée par le besoin de connecter de grandes quantités de données provenant d’une multitude de sources différentes ainsi que de découvrir et/ou prédire de nouvelles tendances.» affirme Guillaume Bonneton, Partner France chez GP Bullhound.

Les 3 objectifs de l’IA au service du Marketing

D’après une étude réalisée par Golem.ai auprès de 108 marketeurs, l’IA permet en particulier la réalisation de 3 objectifs principaux : l’amélioration de l’expérience client (75%), la personnalisation ou l’individualisation des messages (70%) – Découvrez comment avec le cas de Bioderma – et enfin la compréhension du comportement des consommateurs (65%). Pour atteindre ces objectifs, plusieurs outils IA au service du Marketing sont déjà implémentés au sein des organisations : le chatbot (40%), les assistants virtuels vocaux (23%), l’analyse de texte (26%), les objets connectés (26%) et la data visualisation (31%). Au global, le nombre d’outils Marketing est passé de 1 000 à environ 6 000 entre 2014 et 2019.

Automatiser la créativité : un paradoxe indomptable

Si l’IA intervient dans de nombreux process Marketing : analyse de tout type de données, d’historique dans les bases de données client, accélération de la connaissance client, segmentation individualisée, approche prédictive robuste etc… qu’en est-il de la part de créativité, de création de contenu, notion indissociable du Marketing ? On pourrait en effet penser que les outils, les données, les algorithmes robotisent l’intégralité du process et laissent peu de place à l’improvisation et la créativité humaine. Mais pour Sir Martin Sorrell, fondateur de S4 Capital, il n’en est rien : « L’argument traditionnel affirmant que les données détruisent la créativité n’est en aucun cas valable. En effet, l’IA va bien au contraire être un support à la créativité. » En effet, si l’IA est capable de travailler de concert avec l’Homme pour extraire des données pertinentes en termes de connaissance client, ne sera-t-elle pas capable d’assister l’Homme également pour communiquer et créer du contenu personnalisé à ces clients ? Les créateurs de contenu seront-ils des machines ? En effet, la robotisation de la création de contenu existe déjà dans une certaine mesure : en 2017, Benoît Raphaël, ancien journaliste devenu expert en innovation digitale, a fait naître le projet « Flint et Jeff » : il s’agit de deux robots qui proposent aux utilisateurs, grâce à leurs données personnelles, une newsletter dont le contenu est alimenté par des articles personnalisés qui correspondent à leurs goûts et leurs centres d’intérêt. La question est donc légitime : jusqu’où l’IA sera-t-elle capable d’allier Data Science et intuition au service d’expériences clients toujours plus personnalisées ?

Anouk Radureau, Consultante en Stratégie Marketing Digital & CRM

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IA : Quand les chiffres parlent…

Les chiffres sont révélateurs et les dirigeants français semblent aujourd’hui convaincus des bénéfices de l’IA en matière d’automatisation, d’amélioration de la compétitivité, de la qualité des produits et services, ou encore de la réduction des coûts et des délais. En effet, 86% des dirigeants français estiment qu’ils doivent miser sur l’Intelligence Artificielle pour atteindre leurs objectifs de croissance, mais la grande majorité d’entre eux (88%) ne savent pas encore comment déployer l’IA à l’échelle de leur organisation. Au-delà d’un objectif de croissance, l’IA s’impose comme un impératif d’innovation : en effet, huit dirigeants français sur dix estiment que leur entreprise pourrait disparaître d’ici 2025 si l’expérimentation de l’IA ne débouche pas sur son déploiement à l’échelle de l’ensemble de l’organisation.

Le déploiement d’une stratégie IA

Au 9 mai 2019, 37% des entreprises ont démarré ou sont sur le point de démarrer le déploiement d’une stratégie IA, selon l’enquête CIO Survey 2019 du cabinet d’étude Gartner. Aussi, plus de 40% des entreprises utilisent déjà des algorithmes de machine learning. L’IA est pour le moment déployée principalement dans le domaine de l’informatique (26%), celui de la Relation Clients (22%) et la R&D (21%) et 71% des entreprises pensent augmenter leur budget IA.

Les bonnes pratiques pour passer à l’IA

Mais pour toutes les entreprises qui n’ont pas encore entamé le passage à l’IA, quelles sont les bonnes pratiques pour un passage à l’échelle réussie ? D’abord, la définition d’une stratégie IA et d’un modèle opérationnel supervisés et gérés par une structure adaptée, ensuite le traitement prioritaire et adapté des données, enfin l’intégration d’équipes pluridisciplinaires.

L’IA face à la réalité opérationnnelle

L’information sur ce qu’est l’IA et comment la déployer à l’échelle de l’entreprise n’est pas ce qu’il manque mais la réalité opérationnelle est tout autre et atteindre de nouveaux sommets de compétitivité grâce à l’IA est un travail de longue haleine. En effet, 75% des entreprises font encore partie de ce que le rapport Accenture appelle les « entreprises au stade du PoC » (Proof of Concept), caractérisées par une analyse inachevée des données, des investissements insuffisants et peu rentables et des difficultés à passer à l’échelle. Les entreprises se heurtent à plusieurs obstacles pour déployer l’IA à grande échelle et en particulier : le coût (pour 49% des dirigeants), le manque d’expertise technologique en interne (pour 31% des dirigeants), la complexité de la mise en œuvre des projets IA (pour 28% des dirigeants) et enfin les obstacles culturels et organisationnels (pour 28% des dirigeants). Toutefois, on l’a vu, des méthodologies existent pour engager une transition réussie vers l’IA et surmonter ces contraintes, les mots d’ordre restent alors la progressivité et la flexibilité.

D’après une étude publiée par Accenture en décembre 2019 et réalisée auprès de 1500 dirigeants d’entreprises et une étude réalisée en 2018 par Tata Consultancy Services Limited (TCS).

Anouk Radureau, Consultante en Stratégie Marketing Digital & CRM