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Intelligence artificielle,
l'avènement du
marketing augmenté
ADETEM Factory
15 novembre 2017, Paris

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L’IA, c’est Ça !
😰
😱
La peur est un formidable outil de vente, ne vous laissez pas berner

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De l’IA bashing à l’IA boring
L’IA est une ressource informatique comme une autre, son potentiel
disruptif est énorme, mais il se diffusera petit à petit, comme ça a été
le cas pour le CRM, le cloud, les objets connectés, le big data…
« AI is the new
pack Office »

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Définitions et
domaines d’application

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Intelligence + artifice =
Intelligence artificielle
L’intelligence artificielle est un concept technologique visant
à utiliser les machines pour simuler l’intelligence humaine
Cela fait 20 ans que vous utilisez des IA sans vous en rendre compte
Disques vocaux
(arbres conversationnels)
Systèmes experts
(ex : Yield Management)

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Intelligence humaine + machine
= Intelligence augmentée
L’intelligence augmentée (Amplified Intelligence)
consiste à augmenter les capacités humaines par des
artefacts qui leur permettent d’être plus performants
Les capacités analytiques et computationnelles des machines
additionnées aux capacités emphatiques et intuitives des humains

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Marketing + moteur de règles
= Marketing automation
Des traitements automatisés pour répondre à un volume considérable des données
à prendre en compte (plus d’utilisateurs, plus de canaux, plus de contenus…)
Le marketing automatisé (Marketing automation) désigne
les techniques et outils permettant d’automatiser des
actions marketing à l’aide de scénarios préconçus

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Marketing + machine learning
= Marketing augmenté
Le marketing augmenté consiste à améliorer la capacité
de traitement et les performances des actions marketing
grâce à l’analyse de grands volumes de données avec des
algorithmes auto-apprenants (apprentissage supervisé)
Le machine learning permet de faire des micro-améliorations perpétuelles

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Les usages du marketing augmenté
• Création de micro-segments (analyse du parcours et du
comportement)
• Personnalisation de bannières (en fonction du profil et/ou du segment)
• Génération de contenus (en fonction du profil et du comportement -
ex : landing page)
• Pilotage des campagnes (optimisations en temps réel)
• Écoute des conversations (analyse sémantique et évaluation du
sentiment)
• Analyse prédictive (anticipation de résultats)
• Évaluation de la contribution et optimisation des dépenses
• …
De nombreux usages pragmatiques pour
des gains de performance cumulables

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+16% de taux de conversion+38% de taux de clic
Des premiers résultats probants
Des progressions spectaculaires, mais
qui nécessitent de nombreux pré-requis
+16% de C.A. sur l’offre
+115% de C.A. sur les newsletters

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Panorama des solutions disponibles
Un écosystème en cours de structuration
V 1.2

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Exemples concrets
d’utilisation

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Analyse d’audience et segmentation
Exploitation de micro-segments et identification des profils à
fort potentiel au sein d’une Customer Data Platform

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Scoring et ciblage
Amélioration de la précision du ciblage, évaluation du risque
d’attrition ou de la valeur potentielle des clients

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Identification visuelle du contexte
Ciblage des contenus en fonction du contexte visuel
(et non textuel) et incrustation de logo ou bannières

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Personnalisation et recommandations
Personnalisation des pages d’accueil, de catégorie…
sélection des critères de tri les plus pertinents

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Création de contenus
Rédaction automatique ou semi-automatique de contenus
en fonction de données chiffrées ou de caractéristiques

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Optimisation de pages et supports
Optimisation des accroches, paragraphes… selon un
score prédictif, automatisation des tests multi-variables

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Pilotage de campagnes
Arbitrage automatique des budgets pour sur-investir
sur les supports ou variantes qui performent le mieux

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Analyse comportementale
Analyse sémantique des conversations et parcours client

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Calcul de la contribution et prédictions
Évaluation de la performance de chaque actions /
supports, calcul de la contribution et modèles prédictifs

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Les enjeux de l’IA
pour les marketeurs

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La course à l’armement
Tout gain de performance se fait au détriment d’un concurrent, et
inversement. Ne vous méfiez pas des machines, mais de vos concurrents

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Les défis à relever
• Des algorithmes très puissants qui nécessitent beaucoup
de données (pas toujours disponibles)
• Des solutions très sophistiquées qui peuvent vite devenir
contre-productives (paramétrage, optimisation…)
• De nombreuses solutions performantes, mais très obscures
et difficiles à comparer et assembler (marktech stack)
• De gros éditeurs qui veulent préempter le domaine et
brouillent la compréhension des usages (sur-simplification
du discours de vente)
Des pratiques toujours plus pointues et gourmandes en données

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Par où commencer ?
1. Amasser des données en prévision de leur exploitation
ultérieure (attention à la GDPR et la ePR)
2. Développer une culture data pour diversifier les sources
3. Lancer des projets pilotes pour stimuler l’adhésion
4. Identifier les solutions les plus pertinentes en fonction
des faiblesses de votre parcours client
5. Impliquer les équipes déjà en place plutôt que d’en
recruter de nouvelles
Le principal facteur-clé de succès sont
les collaborateurs, pas les algorithmes

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Conclusion

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Pour ne pas perdre votre travail,
mettez-vous au travail !
Pas le temps
de niaiser !

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Merci de votre attention