Collecte de données automatisée, machine learning, modèles prédictifs… Le développement de la Data Science et de l’Intelligence Artificielle offre aujourd’hui des opportunités nouvelles aux marketeurs pour booster les résultats commerciaux.
Une tribune de Christelle Dhrif, Directrice Marketing & Communication de Sidetrade
Les méthodes de prospection B2B ont connu un changement significatif ces dernières années. Désormais, les clients n’attendent plus d’être démarchés pour se renseigner sur une entreprise et ses produits. A l’ère de l’hyper-connectivité, il suffit de quelques clics pour connaître un marché et comparer les offres concurrentes. Le processus d’engagement commercial s’en retrouve par conséquent considérablement complexifié.
Dans ce nouveau contexte, les marketeurs et commerciaux 2.0 sont à la recherche de nouveaux leviers pour engager plus rapidement les prospects et les convertir en clients.
Ce contexte met en valeur les solutions avec une approche data-driven. En effet, les algorithmes de machine learning de telles solutions permettent de collecter et traiter la donnée disponible sur un prospect et son organisation et de la transformer en leviers d’action directement exécutables pour savoir qui cibler, avec quelle offre, et à quel moment.
Si la promesse semble incroyable, l’intelligence artificielle permet aux directions commerciales et marketing d’accéder à ce graal dès aujourd’hui. Zoom sur les étapes indispensables pour y parvenir.
Etape 1 : la collecte de données en masse
L’analyse prédictive requiert toutes les données disponibles sur le marché local – ou global –, qu’il s’agisse de données firmographiques ou individuelles, au niveau de chaque contact.
Ces données sont collectées à partir de centaines de sources internes et externes, indexées en temps réel puis confrontées et analysées pour construire un modèle prédictif.
Etape 2 : la construction de modèles prédictifs
Cette étape exige que les données soient en amont normalisées (filtrage, arrondi, analyse factorielle, sélection de paramètres…) et modélisées à partir de différentes techniques statistiques suivant le résultat désiré.
Ces modèles (modèles Linéaires Généralisés, réseaux neuronaux, Machines Vecteurs Supports…) doivent ensuite être évalués et continuellement comparés et testés, afin de définir quel est le processus qui permet de construire le meilleur modèle prédictif.
Etape 3 : l’extraction de données business
Les centaines de scores de propension obtenus par les modèles prédictifs sont traduits en données utilisables par le marketing et les équipes commerciales comme la Customer Lifetime Value (Valeur Vie Client). L’information est largement distribuée et partagée sous la forme de flux continus et actualisés.
Etape 4 : la transformation des données en actions
Une fois les données collectées, agrégées et extraites, les utilisateurs finaux sont alors en mesure d’obtenir des insights leur permettant d’accélérer et d’orienter la prise de décision tout au long du cycle client.
Les directions métier peuvent accéder à ces données via un outil front end spécifique ou directement à partir des solutions de CRM ou de Marketing Automation, accélérant ainsi la transformation des data en actions. Par exemple, les scénarios d’e-mailing aux prospects et clients peuvent être ajustés en temps réel ; les campagnes, plus rapidement implémentées.
A l’heure de la Data Science as a Service (DaaS), les entreprises n’ont plus besoin d’investir dans des développements de systèmes d’information spécifiques internes ou des services de consulting sophistiqués.
L’émergence d’un nouveau marché de plateformes d’intelligence artificielle B2B exploitant pleinement les capacités de l’analyse prédictive facilite la mise à disposition des données au sein des organisations, ouvrant une nouvelle porte dans l’engagement client via la data.
L’écrasement de l’organisation hiérarchique et la multiplication des points de prise de décision modifient fondamentalement la gestion de l’information.
Forester estime que 89 % des directions commerciales et marketing B2B envisagent de recourir à des modèles prédictifs à court terme pour mieux piloter leur cycle client.
Sans surprise, l’analyse prédictive fait partie des tendances à adopter pour rester compétitif dans un monde dominé par la data…
