En BtoC, l’IA a réussi son entrée dans les services marketing des entreprises, devenant presque indispensable à toute stratégie digitale. Mais en BtoB, la situation n’est pas la même. On dispose de beaucoup moins de profondeur dans les données d’entreprise. Etat des lieux des possibilités qu’offre l’IA en matière de prospection en BtoB.
Le machine learning : quand les algorithmes permettent des prédictions
Intelligence artificielle, deep learning, machine learning... tel est le jargon des data scientists. Mais qu’est-ce que tout cela signifie vraiment ? En préalable, rappelons ce qu’est l’IA.
Il s’agit de l’ensemble des techniques développées par des programmes informatiques, afin de simuler certains traits de l’intelligence humaine.
Et le machine learning dans tout cela ? Il s’agit de l’usage d’algorithmes qui permettent d’étudier et d’analyser des données afin d’en tirer des conclusions (des profils ? des comportements ? ) pour faciliter la prise de décision. Un exemple concret donné par Dun & Bradstreet est l’algorithme de « search ranking » développé par Airbnb afin de recommander des logements aux utilisateurs. Ce dernier apprend constamment des recherches des voyageurs en fonction de leurs choix de navigation et donc s’améliore d’une manière cyclique.
Le deep learning, quant à lui, nécessite une quantité très importante de données pour faciliter l’apprentissage de l’IA, au travers de son réseau neuronal artificiel, s’inspirant du cerveau humain. Tesla utilise des technologies de deep learning pour développer son système de conduite autonome.
Il s’agit ici d’exemples en BtoC, mais qu’en est-il en BtoB ?
L’IA au service du développement commercial BtoB : mythe ou réalité ?
Nous le disions, l’emploi de l’IA en BtoB est bien moins avancé (bien moins abouti ? ) qu’en BtoC. En effet, l’intelligence artificielle repose sur l’usage de données; or les sociétés disposent en général de beaucoup moins de profondeur et de volumétrie dans leurs données clients, dans les données d’entreprises, en termes de données comportementales, sociodémographiques etc. Or, ces données sont nécessaires et indispensables à la construction des modèles et d'algorithmes …
Cependant, si nous n’en sommes qu’aux balbutiements en BtoB, la tendance s’affirme nettement face à des enjeux très importants, liés à l’optimisation de la prospection commerciale, des opérations marketing et des campagnes de communication, ainsi qu’au développement des ventes. Dans ce cadre, l’intelligence artificielle aide à comprendre l’acte d’achat et les comportements des clients et, à mieux profiler et cibler les prospects, en vue de mieux fidéliser les clients d’une part et d’accélérer la prospection, d’autre part.
Une certaine confusion existe actuellement sur les moyens d’y parvenir, certains privilégiant la méthodologie (analyse, algorithme et scoring) quand d’autres se focalisent plutôt sur les outils et les logiciels…
Mais dans tous les cas, la « donnée » est reine, elle est au cœur de la démarche et tous les moyens sont bons pour trouver les meilleurs moyens de triturer la “data” dans tous les sens, afin de mettre la “data” au service de l’IA.
Un prérequis : avoir des données de qualité et savoir les mettre à jour
Pour tirer profit de l’IA dans vos processus de commercialisation et garantir la pertinence des algorithmes, il ne faut pas - il ne faut jamais - négliger la qualité de la donnée. Cela passe par la mise à jour, le nettoyage et l’enrichissement des données, … Parlez-en à vos data scientists ; ils vous en parleront mieux que moi et vous alerteront sur les risques et les conséquences d’exploiter des données incomplètes, erronées ou obsolètes.
C’est pourquoi le marketing, dans le déploiement de sa stratégie, doit savoir revenir aux basiques - aux fondamentaux - à savoir :
- la collecte, l’historisation et l’analyse des données clients
- la capacité à modéliser ces données pour les projeter sur les prospects afin d’identifier et de cibler les
« meilleurs » d’entre eux - l’analyse des données et la définition des personas, qu’il conviendra de rapprocher de la base client, afin de sélectionner les profils ayant la plus forte capacité ou probabilité à acheter.
Nous l’avons vu, l’IA et le machine learning sont des moyens d’exploiter le big data pour passer au smart data et ainsi enrichir le CRM… Mais veillez à ne pas vous tromper d’objectif : l’intelligence artificielle doit rester au service de la marque, du marketing et des commerciaux avec un unique objectif : mieux connaître ses clients et les servir ! Mieux segmenter et scorer sa base de données pour mieux cibler ses clients, les fidéliser, les réactiver, optimiser le ROI des campagnes et in fine développer les ventes....Dans le respect de la déontologie et de la réglementation (le RGPD : la protection des données à caractère personnel, qui s’applique aussi à certaines données en BtoB).
Pour en savoir plus sur Neptune Media, cliquez-ici
Participer à la conversation