#MarketingDay19 : Intelligence artificielle et connaissance client : quelles opportunités et enjeux ?

L'analyse des données clients à des fins de communication personnalisée n'est pas une pratique nouvelle. Pourtant, les évolutions technologiques ouvrent de nouvelles perspectives, grâce à l'Intelligence Artificielle notamment, et la possibilité de traiter des volumes de données plus importants.

La démocratisation de l'IA pour faire face au Big Data

"La recherche d'une meilleure connaissance client est une pratique qui existe depuis longtemps mais on constate un passage à une échelle plus importante qui s'est enclenché depuis une dizaine d'années, grâce aux évolutions technologiques", observe Vincent de Stoecklin, Customer Success Director de Dataiku, éditeur d'une plateforme d'analytique et d'intelligence artificielle d'entreprise.

On peut citer trois grands changements : celui d'abord du big data avec un volume beaucoup plus important de données accessibles aujourd'hui pour les marques et dont la nature s'est diversifiée : "les données classiques sociodémographiques et comportementales d'achats peuvent aujourd'hui être enrichies de nouvelles données via le web et le social listening : données de navigation, informations et verbatims sur les réseaux sociaux etc.", explique Vincent de Stoecklin. Les points de contact se sont aussi fortement multipliés, dans un parcours client devenu multicanal, ce qui génère de nouvelles données éparses qu'il faut centraliser pour obtenir une vision client unique. Ensuite, "La deuxième évolution est celle de la démocratisation de l'utilisation de l'IA et notamment du Machine Learning et des algorithmes prédictifs", poursuit Vincent de Stoecklin. Les marques et enseignes ont ainsi accès plus facilement dans leurs équipes data, à des indicateurs décisionnels (de potentiel ou de prévision) grâce à l'exploitation d'algorithmes open source. Enfin, "dans une logique de course concurrentielle, on constate que les pure players ont rapidement adopté ces nouvelles technologies, ce qui amène donc les retailers à les développer également pour rester dans une logique de communication pertinente face à des enjeux d'acquisition et de fidélisation toujours prégnants", conclut Vincent de Stoecklin.

Connaissance client : quelles sont les opportunités offertes par l'utilisation de l'IA ?

"Si l'on reprend le parcours client, sur la partie acquisition, l'utilisation de l'IA permet une meilleure attribution marketing dans un parcours d'achat de plus en plus complexe et multicanal, explique Vincent de Stoecklin. En effet, pas évident aujourd'hui pour les marques de savoir quel levier publicitaire a permis de convertir : publicité TV, affichage urbain, presse magazine, bannières web et réseaux sociaux ? D'autant qu'il s'agit bien souvent d'une combinaison de ces différentes expositions. "Les marques doivent bien comprendre les parcours et canaux qui sont les plus générateurs de valeur pour ensuite attribuer les bons budgets marketing, ce que permet l'utilisation de l'IA, en identifiant pour différents profils, les combinaisons médiatiques qui ont le plus de chance de transformer", explique Vincent de Stoecklin. C'est donc l'occasion pour les annonceurs de simuler en amont des investissements publicitaires différents scénarios pour trouver la meilleure combinaison pour chaque campagne marketing. La deuxième amélioration offerte par l'IA est celle de l'hyper-personnalisation: "On est passé de segmentations classiques- RFM, affinitaire - avec une dizaine de segments que l'on définissait une fois par an à de multiples segments créés et mis à jour en temps réel grâce à l'IA, une chose qui serait impossible pour l'intelligence humaine", commente Vincent de Stoecklin. La granularité de personnalisation des communications est donc devenue très fine, prenant en compte, par exemple pour un moteur de recommandation et pour définir ce qui a le plus de chance de plaire : les achats précédents, les produits phares du moment ou encore les produits que d'autres personnes du même profil ont achetés. Enfin, dans une logique de fidélisation client, l'IA est également un précieux soutien dans l'anticipation de l'attrition : "Que ce soit dans une logique de rachat ou d'abonnement pour les opérateurs téléphoniques, d'énergie ou les banques, il y a un enjeu à détecter au plus tôt les clients qui risquent de se désabonner : déménagement, changement pour la concurrence etc. L'IA va ainsi permettre de croiser différentes données concernant le search et voir si un profil a été sur des sites concurrents, a fait des recherches sur un comparateur etc.", explique Vincent de Stoecklin. Mais il ne suffit pas d'identifier les profils les plus à risque, il faut ensuite pouvoir définir, grâce à l'IA, les meilleurs actions et offres à mettre en place pour éviter l'attrition : quelle offre proposer ? Est-ce plutôt un service ? Etc.

Quels sont les enjeux à relever pour passer à un dispositif Data et IA driven ?

Vincent de Stoecklin identifie trois défis qu'ont les marques à relever pour utiliser à bon escient l'IA dans un objectif de connaissance client améliorée. Le premier est de celui de l'organisation: " Pour envoyer par exemple de façon hebdomadaire un email personnalisé avec le prénom du client et les produits qui ont le plus de chance de lui plaire et une offre dédiée, cela sous-tend une collaboration entre les différentes équipes en interne : marketing stratégique mais aussi data et IT, pour définir la bonne fréquence de message, le type de communication sans bousculer la rentabilité etc.", explique-t-il. D'où l'intérêt d'opter pour une plateforme unique de traitement des données pour faciliter les échanges et la mise en place des règles de gouvernance. Le second enjeu est donc celui des outils technologiques : "Dans un environnement tech qui évolue très vite, il faut privilégier des projets courts et agiles que l'on va améliorer et enrichir dans le temps plutôt que des infrastructures lourdes à mettre en place sur plusieurs années", précise-t-il. Les dispositifs qui reposent sur Google Cloud sont donc de plus en plus fréquents. Enfin, il y a un enjeu éthique et réglementaire à respecter :" Ceci concerne à la fois le type de données utilisées, qui doit être fait avec l'accord de leur propriétaire dans un contexte RGPD, mais aussi sur les règles utilisées dans les algorithmes d'IA : chaque société doit être en mesure, s'il y a un contrôle, d'expliquer les règles d'attribution et ainsi éviter l'effet"boîte noire" ou la présence de biais dans les ciblages", termine Vincent de Stoecklin.

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