Comment l’intelligence artificielle révèle la valeur ajoutée des données

En tant que mar­ke­teurs, notre prin­ci­pal objec­tif est d’inciter le pub­lic à acheter les pro­duits ou ser­vices de notre entre­prise par le biais d’actions pro­mo­tion­nelles effi­caces et ciblées.

Qu’est-ce qui fait l’efficacité d’un con­tenu mar­ket­ing ? Pour les clients, la créa­tiv­ité et la per­ti­nence sont déter­mi­nantes. D’autant que dans le brouha­ha des canaux dig­i­taux, les con­som­ma­teurs n’ont de temps que pour du contenu :

1. a) attrayant et divertissant
2. b) per­son­nal­isé et répon­dant à un véri­ta­ble besoin individuel

Les annon­ceurs ont beau se focalis­er depuis longtemps sur la créa­tiv­ité et la per­ti­nence, il faut du temps pour élabor­er et dif­fuser du con­tenu d’exception. D’autant plus que les équipes mar­ket­ing con­tin­u­ent à pass­er beau­coup de temps sur des tâch­es fas­ti­dieuses (comme le report­ing) lais­sant moins de temps pour expéri­menter de nou­velles choses et aller plus loin.

Pas éton­nant que le buzz autour de l’intelligence arti­fi­cielle (IA) ait atteint un parox­ysme au cours de ces derniers mois. Si les for­mal­ités admin­is­tra­tives pren­nent autant de temps et si nom­bre de mar­ques s’adaptent aux plate­formes dig­i­tales plus lente­ment que prévu, c’est tout sim­ple­ment parce qu’elles recueil­lent bien plus de don­nées qu’elles ne peu­vent en gér­er. Ren­dez-vous compte : une cam­pagne dig­i­tale ciblant plusieurs dizaines de mil­lions d’individus, déployée sur plusieurs dizaines de marchés, pro­duit en une seule journée davan­tage de don­nées que l’équivalent d’une année de cam­pagnes il y a à peine dix ans. Par où com­mencer pour ten­ter de trou­ver des répons­es par­mi ces résul­tats, sans même par­ler d’obtenir de nou­veaux insights prof­ita­bles à votre future activité ?

L’analytics est un out­il, l’action est votre objectif

L’un des argu­ments de vente les plus con­va­in­cants de l’IA est qu’elle per­met aux mar­ques de moins s’attarder sur le passé pour se con­sacr­er davan­tage à la pré­pa­ra­tion de l’avenir. La plu­part des solu­tions d’analytics (même récentes) étaient unique­ment des­tinées à rassem­bler et syn­thé­tis­er des faits. Elles regroupent des don­nées sur les clients, la per­for­mance des con­tenus, les sources tierces, etc., dans un for­mat plus digeste, répon­dant aux besoins de report­ing des équipes mar­ket­ing. Bien qu’extrêmement pré­cieuses pour les annon­ceurs dig­i­taux, elles les con­damnent néan­moins à pos­er tou­jours les mêmes ques­tions, mais à plus grande échelle.

Il n’y a de véri­ta­ble inno­va­tion qu’à par­tir du moment où vous béné­fi­ciez d’un éclairage totale­ment inédit, et c’est pré­cisé­ment ce que l’IA a à offrir. Cette tech­nolo­gie per­met aux mar­ke­teurs de com­pren­dre pourquoi tel jeu de don­nées ou telle com­bi­nai­son de jeux de don­nées est digne d’intérêt, les réper­cus­sions pou­vant alors être beau­coup plus vastes qu’avec une lec­ture super­fi­cielle des don­nées. Il leur faut par­fois des mois, voire des années, avant de pou­voir iden­ti­fi­er des ten­dances met­tant en évidence la néces­sité d’un change­ment, là où les algo­rithmes d’intelligence arti­fi­cielle trait­ent le tout en quelques secondes.

C’est la rai­son pour laque­lle près de 85 % des cadres esti­ment que l’IA per­me­t­tra à leurs entre­pris­es d’acquérir ou de con­serv­er un avan­tage con­cur­ren­tiel, d’après une étude réal­isée par MIT Sloan. Notre étude Dig­i­tal Trends va dans le même sens : inter­rogés sur leur pri­or­ité absolue pour les trois années à venir, près de 40 % des mar­ke­teurs et des agences évoquent « la dif­fu­sion d’expériences per­son­nal­isées en temps réel », qui ne peut s’opérer à grande échelle qu’avec l’IA.

De toute évidence, cela ne relève pas unique­ment de la théorie. Capgem­i­ni a estimé récem­ment que les trois quarts des entre­pris­es faisant appel à l’IA avaient déjà vu leur taux de sat­is­fac­tion client aug­menter de plus de 10 %.

Un atout pour engager ses clients

Afin de com­pren­dre com­ment l’IA val­orise les don­nées, nous devons d’abord cern­er les dif­férentes formes d’analyse aux­quelles les mar­ques ont aujourd’hui recours, et qui sont au nom­bre de quatre :

• Analyse descrip­tive – Cette analyse élémen­taire des don­nées per­met aux mar­ques de ren­dre compte d’événements passés, sans valeur ajoutée aucune.
• Analyse diag­nos­tique – Un peu plus poussée, cette analyse sup­pose d’opérer une sélec­tion et un tri des don­nées afin de cern­er plus pré­cisé­ment les événe­ments passés.
• Analyse pré­dic­tive – À ce stade, les choses devi­en­nent plus intéres­santes, puisque les mar­ques peu­vent com­mencer à se livr­er à des prévi­sions, à par­tir des ten­dances his­toriques reflétées par leurs don­nées. Telles sont les pos­si­bil­ités offertes, à ce jour, par la plu­part des logi­ciels d’analytics.
• Analyse pre­scrip­tive – Le Saint Graal : les util­isa­teurs com­bi­nent des don­nées actuelles, passées et en temps réel qui les aident à pren­dre les meilleures déci­sions pos­si­bles quant à la manière de sat­is­faire un client don­né dans un con­texte bien pré­cis.

Nom­bre de mar­ke­teurs seront ensuite amenés à se pos­er la ques­tion suiv­ante : « Je n’ai étudié ni la sci­ence des don­nées, ni aucune autre sci­ence d’ailleurs ; alors, com­ment suis-je sup­posé maîtris­er et exploiter des tech­nolo­gies avancées d’analyse de don­nées ? »

Cette inter­ro­ga­tion est par­faite­ment fondée, mais tout l’intérêt de l’IA réside dans la matu­rité de la tech­nolo­gie, qui est dev­enue beau­coup plus acces­si­ble. Inutile, con­crète­ment, de savoir com­ment fonc­tionne cette tech­nolo­gie ou d’être capa­ble de dévelop­per un algo­rithme de A à Z. Il suf­fit d’avoir une idée pré­cise de ce à quoi vous voulez arriver.

Chez Adobe, nous avons mis au point des solu­tions opti­misées par l’IA pour aider les mar­ke­teurs à men­er à bien l’ensemble de leurs mis­sions — du ciblage intel­li­gent à la créa­tion de con­tenus orig­in­aux. Nous aimons à penser que même les néo­phytes ou les util­isa­teurs occa­sion­nels devraient être en mesure de tir­er des enseigne­ments utiles et exploita­bles de leurs don­nées, aisé­ment et par eux‑mêmes.

C’est là que l’analytics est la meilleure, lorsque cha­cun a les moyens de trou­ver les infor­ma­tions dont il a besoin, quand il en a besoin, et de les exploiter le moment venu. Il appar­tient tou­jours aux mar­ke­teurs de définir des objec­tifs clairs, qu’il s’agisse de pro­mou­voir un nou­veau pro­duit, de relay­er une cam­pagne de vente ou d’affiner la seg­men­ta­tion de la clien­tèle. À par­tir de là, ils peu­vent déter­min­er com­ment mieux s’acquitter de leurs mis­sions avec le con­cours de l’IA.

Nous ne sommes qu’aux prémices d’une ère de l’analytics impul­sée par l’IA, mais nom­bre de sociétés, de SKY UK à Time­Out, com­men­cent déjà à en recueil­lir les fruits, et ce n’est qu’un début. Lisez notre rap­port, Ana­lyt­ics opti­misé par l’IA : tir­er de nou­veaux enseigne­ments, pour de meilleurs résul­tats pour savoir com­ment nous aidons nos clients à mieux tir­er par­ti de leurs don­nées grâce à Adobe Sensei.