Cinq exemples qui démontrent la valeur de l'IA pour les spécialistes du marketing B2B

S’il semble que l’IA soit partout de nos jours, c’est probablement parce qu’elle l’est. Le marché mondial des logiciels d’IA devrait atteindre près de 23 milliards de dollars d’ici 2025, selon les données de Statista.

L’IA a des implications pour tous les secteurs, mais elle est particulièrement omniprésente dans le marketing, avec de nombreuses applications et solutions couvrant un éventail de capacités allant de la gestion de contenu à la collaboration d’équipe en passant par le marketing basé sur les comptes.

Le Chiefmartec Supergraphic, autrefois appelé le Martech 5000, a été officiellement baptisé « Marketing Technology Landscape » (à partir d’avril 2020). Le graphique mis à jour tente de cartographier plus de 8000 entreprises dans six catégories de marketing et ressemble en fait à la carte d’un étrange nouveau monde.

Le paysage technologique du marketing de Chiefmartec – avril 2020

Avec autant d’outils et de plates-formes martech différents disponibles, il peut être difficile de déterminer quelle solution vaut votre temps et votre argent.

Bien que toutes les solutions n’aient pas de capacités d’IA, beaucoup d’entre elles comportent un élément d’IA/apprentissage machine, ce qui rend difficile de savoir quels outils peuvent réellement rendre votre organisation plus efficace tout en contribuant à la croissance globale de votre entreprise.

Exemple n°1 : plates-formes de marketing basées sur des comptes et alimentées par l’IA

Les plateformes de marketing basées sur les comptes (ABM) comme Demandbase et Terminus permettent aux équipes de marketing et de vente B2B de cibler les entreprises qui s’alignent bien sur leurs clients existants.

Une stratégie de GAB permet à votre équipe de marketing de ne plus se concentrer sur la génération d’un grand nombre de pistes, mais d’identifier et de toucher des prospects moins nombreux et plus qualifiés.

Des plateformes telles que Demandbase facilitent cette approche en permettant aux utilisateurs de constituer des publics à partir de leurs données de CRM, de compte et de client existantes.

L’IA offre plusieurs fonctionnalités puissantes au sein des plateformes de GAB qui vont de l’automatisation du processus de découverte des comptes sur la base de critères prédéfinis à l’analyse du trafic en temps réel qui permet de personnaliser le contenu pour les utilisateurs du web (une autre fonctionnalité de Demandbase).

Exemple n° 2 : l’analyse prédictive dans le contexte du marketing

L’analyse prédictive utilise des données historiques, l’apprentissage machine et des algorithmes statistiques pour prédire les résultats futurs. Il existe de nombreuses applications et solutions différentes qui utilisent l’analyse prédictive pour les spécialistes du marketing, mais elle est particulièrement utile pour la planification et l’optimisation des campagnes.

Par exemple, Terminus, une autre plateforme de GAB de haut niveau, a annoncé l’ajout de capacités d’apprentissage automatique et d’analyse prédictive en octobre dernier.

Ces nouvelles capacités permettent d’automatiser des processus tels que la découverte de comptes en envoyant des courriels aux représentants des ventes qui contiennent des comptes « à forte valeur ajoutée » qu’ils ne ciblent pas encore. Cela leur permet d’économiser le temps qu’ils auraient passé à passer au crible et à analyser les données manuellement.

La technologie de Terminus permet également aux utilisateurs de mettre en place des campagnes de marketing automatisées en utilisant des cibles que le système fait apparaître via l’IA. La plate-forme utilise l’IA pour évaluer automatiquement les comptes en fonction des engagements, des données d’intention et d’autres informations.

Marketo, la plate-forme d’automatisation du marketing d’Adobe, est un autre exemple de la manière dont l’analyse prédictive peut aider les responsables marketing à gagner du temps et à réduire les erreurs. Elle parcourt le site web d’un utilisateur et identifie les ressources qui peuvent être utilisées dans les campagnes de marketing, telles que les vidéos, les livres électroniques et les études de cas.

Le système prédit le contenu le plus pertinent à montrer aux visiteurs individuels du site web et fournit des suggestions alimentées par l’IA qui optimisent le contenu existant et identifient le contenu le plus performant.

Exemple n° 3 : Gestion de la relation client (CRM) à l’aide de l’IA

Les outils de CRM comme HubSpot et Salesforce Einstein intègrent des fonctions d’intelligence artificielle comme l’analyse prédictive et l’apprentissage automatique.

Einstein utilise l’analyse prédictive pour identifier des modèles et des tendances dans le comportement des clients qui peuvent aider à identifier des pistes et des opportunités et à alerter les employés à leur sujet afin qu’ils puissent agir rapidement. Il automatise également l’une des tâches les plus pénibles associées à la maintenance d’un système de CRM : la saisie de données.

Le site Web de Per Salesforce, Einstein, permet aux utilisateurs de « capturer et enregistrer automatiquement les données critiques des clients – y compris les informations de contact, les fils de discussion par e-mail, les événements du calendrier, les données sociales, et plus encore – directement dans les enregistrements Salesforce associés ».

Einstein propose également d’autres fonctionnalités basées sur l’IA, notamment la résolution plus rapide des problèmes des clients grâce à des chatbots basés sur l’IA, la rationalisation des flux de travail sur la base de prévisions et de recommandations, et la prévision des résultats commerciaux tels que le taux d’attrition et la valeur à vie.

HubSpot a également intégré des capacités d’intelligence artificielle, notamment des renseignements sur le contenu qui peuvent aider les utilisateurs à comprendre les meilleurs sujets sur lesquels se concentrer et la notation prédictive des pistes, qui permet de repérer automatiquement les meilleures pistes en utilisant des modèles personnalisés pour les noter dans une base de données.

HubSpot utilise également l’IA pour enrichir automatiquement les données CRM avec des détails sur les prospects qui peuvent être utilisés pour la notation des prospects.

Exemple n° 4 : conformité réglementaire des médias sociaux à l’aide de l’IA

Hootsuite, une plateforme de gestion des médias sociaux très populaire qui aide les utilisateurs à suivre et à gérer leur présence sur les médias sociaux sur plusieurs plateformes, s’est récemment associée à Proofpoint, une société de sécurité d’entreprise, pour aider les marques des secteurs fortement réglementés à éviter les problèmes de conformité grâce à l’utilisation de l’IA.

Ils appellent cette fonction « Predictive Compliance » et elle utilise l’IA pour alerter les utilisateurs des violations de la politique de conformité (ils doivent être connectés à Hootsuite lors de la composition du post sur les médias sociaux pour que l’outil fonctionne).

Les alertes se produisent en temps réel pendant que l’utilisateur tape. L’outil peut même être configuré de manière à maintenir un poste jusqu’à ce que l’erreur soit corrigée, ce qui évite à l’utilisateur d’être embarrassé et (théoriquement) réduit la charge de travail du personnel chargé de la conformité qui ne doit plus examiner et surveiller les postes des médias sociaux.

Ainsi, bien que Hootsuite ne dispose pas des capacités d’IA intégrées, son partenariat avec Proofpoint permet d’ajouter cette fonctionnalité à la plate-forme, ce qui permet aux spécialistes du marketing de déployer des campagnes de médias sociaux avec plus de confiance.

Solution n° 5 : gestion des ressources numériques (DAM) à l’aide de l’intelligence artificielle

Une plate-forme de gestion des actifs numériques (DAM) est utilisée par les organisations pour collecter, organiser, gérer et distribuer des actifs numériques aux employés via un emplacement central.

Les plates-formes DAM enrichies de capacités d’IA permettent de rationaliser et d’automatiser de nombreux aspects de la gestion des contenus distribués tels que les images, la vidéo et d’autres médias. Les équipes marketing tirent profit de l’utilisation d’une plateforme DAM car elle leur permet de localiser facilement (et rapidement) les ressources numériques pour leurs campagnes.

Par exemple, un DAM alimenté par l’IA peut automatiser le processus de marquage des images, les rendant ainsi consultables dans toute l’organisation. C’est incroyablement utile lorsque vous avez de grandes quantités de contenu à organiser et à baliser. Les DAM permettent également de contrôler les versions, garantissant que seuls les contenus approuvés sont utilisés dans les campagnes de marketing et sur les médias sociaux.

Bynder est un exemple de plate-forme DAM alimentée par l’IA et dont les capacités comprennent le marquage, l’organisation et la catégorisation des images.

Les possibilités sont infinies

Cet article ne fait qu’effleurer la surface des outils alimentés par l’IA dont disposent les spécialistes du marketing d’aujourd’hui. L’intelligence artificielle est omniprésente, qu’il s’agisse de chatbots (par exemple, l’intelligence artificielle conversationnelle), de segmentation de l’audience ou de prévisions de ventes.

L’IA peut aider les spécialistes du marketing à être plus efficaces en éliminant les tâches redondantes, en réduisant l’erreur humaine et en rationalisant les processus commerciaux.

Vous connaissez peut-être déjà les solutions mentionnées ci-dessus ou elles sont peut-être nouvelles pour vous, mais chacune d’entre elles peut vous aider à gagner du temps, à réduire les erreurs et à permettre à vos équipes de marketing et de vente de se concentrer sur ce qu’elles font de mieux : développer votre entreprise.