Depuis plusieurs années, de nombreuses actions marketing ont pu être automatisées (relances suite à un abandon de panier, messages automatiques liés aux programmes de fidélité, etc.). Avec l’avènement du Big Data, des réseaux sociaux, et de l’intelligence artificielle, le périmètre des possibles s’est fortement développé. Pour aller plus loin, quelles actions marketing pouvons-nous désormais automatiser ? Quels sont les outils pour y parvenir efficacement ? Quel est le mode opératoire à adopter ? 

Un contexte favorable

En suivant la trace des précurseurs dans le domaine (comme Amazon pour n’en citer qu’un), la plupart des acteurs E-Commerce ont appliqué des méthodes automatisées permettant d’améliorer la transformation et la personnalisation des services digitaux. Mais cela est sans compter le flot considérable de données désormais à la disposition des marques (qu’elles soient issues des réseaux sociaux, des programmes de fidélité, des usages des internautes ou encore des produits achetés). Lorsqu’elle est bien récoltée et bien utilisée, la connaissance client permet d’améliorer de façon significative le champ des possibles dans ce domaine.

L’intelligence artificielle dans le marketing ?

Lorsque l’on parle d’intelligence artificielle appliquée à l’automatisation marketing, on peut distinguer 2 grandes familles :

1. Une automatisation définie par la réalisation d’actions spécifiques automatiques selon des règles à appliquer en fonction d’événements prédéterminés.
2. Des actions réalisées automatiquement par un outil capable d’apprendre et de s’adapter en fonction des retours d’expérience obtenus et de l’analyse du contexte.

Pour le premier cas, peut-on réellement parler d’intelligence artificielle ? Le débat est ouvert. Mais, à mon sens, lorsque le volume de règles définies est significatif, le périmètre d’actions possibles peut être proche des arbitrages qu’un être humain aurait effectué, une sorte d’intelligence artificielle assistée par l’humain ?

Quoi qu’il en soit, dans un cas comme dans l’autre les gains de productivité peuvent être significatifs si ces solutions sont correctement mises en place. Le dénominateur commun est l’application d’actions sur la base d’événements.

Les exemples de mises en application sont nombreux, notamment dans le secteur de l’e-commerce, pour n’en citer que quelques uns :

• Qualification et segmentation de prospects
• Gestion de campagnes marketing automatisées (emailing, réseaux sociaux, SMS, etc.)
• Moteurs de recommandation de produits (exemples de solutions : Target2Sell, Nosto, Nuukik, etc.)
• Outils d’analyses tarifaires de la concurrence et de propositions d’ajustements ciblés (exemples de solutions : Profitero, Paarly, etc.)

Automatisation des actions marketing

Chaque type d’information détenue concernant un client ou un prospect peut être utilisée à la manière d’un « trigger » (déclencheur) de manière à engendrer une action automatique à chaque changement lorsque cela est souhaité. Et l’intelligence de la mécanique se situera également dans l’extrapolation de la donnée par l’analyse des retours d’expériences et les logiques de scoring.

Cette mécanique (décrite également par le schéma ci-dessus) a été très simplement résumée et appliquée il y a quelques années par la startup IFTTT (If This Then That) qui permet à tous de créer des actions automatiques suite à des événements. On notera toutefois que cette startup s’adresse plutôt aux particuliers.

Pour le monde professionnel, de nombreux outils ont émergé, on pourra par exemple citer Pardot, HubSpot, Act-On ou Eloqua, parmi les plus célèbres.

Ils couvrent de nombreux domaines, de l’e-mail marketing à la gestion de campagnes en passant par la gestion de leads et de clients. N’hésitez pas à me transmettre vos retours d’expériences en fonction des outils que vous utilisez.

Si vous ne les connaissez pas, vous pouvez observer un classement des meilleurs outils en 2014 en suivant ce lien

Quand l’analyse sémantique et les réseaux sociaux rencontrent l’intelligence artificielle

Depuis plusieurs années, IBM travaille sur Watson, un « super-ordinateur » capable de comprendre et de s’exprimer dans un langage naturel et doté d’une capacité analytique surprenante. Il faut bien avouer que les résultats obtenus sont spectaculaires et les perspectives passionnantes dans tous les domaines (notamment dans la santé où la capacité analytique de Watson aidera probablement à augmenter de façon significative la justesse des diagnostics).

Lorsque cet ordinateur est utilisé à des fins marketing, le résultat est là encore très appréciable.

Par sa maîtrise du langage naturel, Watson parvient par exemple à analyser très finement la tonalité de messages Twitter jusqu’à dresser un profil psychologique des utilisateurs d’une marque afin de leur proposer des produits ou des solutions encore plus pertinentes. Ci-dessous, un aperçu du rendu d’un profil psychologique dressé par Watson selon les éléments de la vie d’un internaute.

Par l’analyse des statuts Facebook, Watson peut par exemple être en capacité de vous proposer des produits ou services relatifs à l’arrivée de votre premier enfant en se basant sur le changement du statut marital en « Marié » un an plus tôt.

La grande force de ce type de solutions est leur capacité à enrichir leurs règles de gestion en autonomie sans nécessité qu’elles aient été prédéterminées à l’avance.

Je vous invite à découvrir la vidéo ci-dessous dans laquelle Eben Haber, un membre de l’équipe IBM Research, explique le fonctionnement de Watson :

Mais IBM n’est pas le seul lancé dans la conquête de l’intelligence artificielle, HP se met également dans la course aux « super-ordinateurs » avec son « Apollo 8000 ».

Evidemment Google n’est pas en reste dans ce domaine (acquisition récente de Deepmind), LinkedIn a acquis de son côté la startup Bright qui est spécialisée dans l’algorythmie pour la recommandation d’emploi basée sur la donnée, et même Facebook est dans la bataille avec la création d’un Lab consacré à l’intelligence artificielle.

Nous risquons d’entendre parler de ce sujet passionnant pendant plusieurs années, et nous ne sommes qu’aux prémices de ce que l’intelligence artificielle peut offrir à tous les secteurs d’activité, dont le marketing.

Bref, un sujet à suivre de près.

Concrètement, comment se lancer dès maintenant dans l’automatisation de ses actions marketing ?

Quelque soit l’outil que vous choisirez et même si vous préférez solliciter un partenaire pour mener des développements spécifiques, il faut avoir en tête qu’un système d’information ne définira jamais votre stratégie.

Les étapes suivantes restent donc indispensables à la réussite de votre projet d’automatisation :

1. Définir les objectifs marketing à atteindre
2. Analyser les types de données disponibles (sur les différents canaux)
3. Définir les règles automatiques à créer et les actions correspondantes par rapport aux données existantes
4. Mettre en oeuvre (par des outils existants ou par du développement spécifique)
5. Analyser la performance des actions menées
6. Adapter le dispositif et itérer les étapes 3 à 5

L’intelligence artificielle pourra à terme vous permettre d’automatiser les étapes 3 à 5 listées ci-dessus.

Mais inutile d’attendre l’outil miracle pour commencer à automatiser vos actions marketing, au contraire, débutez progressivement en mettant en place des règles de gestion qualifiées en fonction du gain de temps que cela représentera pour vos équipes et de la valeur apportée à vos utilisateurs finaux. Pensez « ROI » et « Utilisateur » en premiers.