Booster votre performance grâce à l'intelligence artificielle

Au début des années 2000, Internet a bouleversé les canaux de vente traditionnels, en imposant une nouvelle norme dans de nombreuses industries : le e-commerce. Dix ans plus tard, les entreprises ont commencé à collecter massivement des données clients.

D’abord utilisées pour la BI, elles ont pris une nouvelle dimension avec l’essor du cloud. Cela a ouvert la voie à des pratiques plus avancées comme l'activation des données.

Le lancement de ChatGPT auprès du grand public par OpenAI fin 2022 a marqué le début d'un troisième chapitre. Après des années de recherche, l’intelligence artificielle (IA) devient véritablement exploitable dans les opérations métier, portée par les progrès des GPU.

👉 Comment utiliser l’IA en marketing sans empiler les outils ? Découvrez les cas d’usage clés, des exemples concrets et une méthode simple pour passer à l’action. 🔍

Pour de nombreuses entreprises B2C, le support client mobilise des ressources importantes, surtout quand les volumes augmentent. Les chatbots et assistants IA permettent de traiter plus vite les demandes simples (suivi de commande, FAQ, retours), tout en orientant les cas complexes vers un conseiller.

Ils présentent l'avantage d'être disponibles en 24/7, apportent une réponse immédiate et réduisent le temps d’attente. L'expérience client est ainsi rendue plus fluide, et les équipes support peuvent se concentrer sur les demandes à plus forte valeur ajoutée.

Des outils comme les Reverse ETL aident à remonter 100% des données clients dans les outils de support. Cela permet de prioriser les demandes en fonction de l'importance d'un cas par exemple.

Les algorithmes de Machine Learning permettent d'automatiser des processus qui nécessitaient auparavant une intervention manuelle, et ainsi gagner du temps. De nombreuses tâches effectuées par les équipes peuvent être facilitées grâce à l'intelligence artificielle, quel que soit le domaine (données, marketing, support, etc.)

💡 En automatisant par exemple des actions comme l’envoi d’emails, la gestion de campagnes publicitaires ou encore l’analyse des données, les équipes marketing peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

La plupart des solutions d’activation de la donnée permettent aussi de synchroniser à grande échelle des audiences très ciblées. Les campagnes sont plus efficaces et les coûts opérationnels réduits grâce à l’utilisation de données fraîches dans les outils.

L’IA générative a profondément transformé la production de contenus marketing. Elle permet de créer des textes, des visuels, des infographies, et même des vidéos en quelques minutes, tout en réduisant fortement les coûts de production.

Des outils comme ChatGPT Images, Midjourney ou Nano Banana (Google) permettent de produire des visuels de qualité à partir d’un simple prompt, sans compétences graphiques avancées. L’IA peut aussi accélérer la création de présentations, de déclinaisons d’annonces ou de contenus multi-formats adaptés aux différents canaux (site web, emailing, réseaux sociaux, ads…).

Enfin, en combinant génération de contenu et données clients, les marques peuvent adapter leurs messages selon les audiences, et gagner en pertinence sans multiplier les ressources.

L’intelligence artificielle permet aussi de mieux piloter les budgets marketing, notamment en publicité.

Les plateformes publicitaires utilisent déjà des algorithmes capables d’ajuster les enchères en temps réel en fonction des signaux disponibles (performances, audiences, conversions, saisonnalité…). Par exemple, Google Ads s’appuie sur l’IA pour automatiser une partie des stratégies d’enchères et optimiser l’allocation du budget.

Bien sûr, vous ne pouvez pas agir directement sur le fonctionnement interne de ces algorithmes. En revanche, vous disposez d'un levier majeur : vos données. En fournissant un maximum de données fiables et qualifiées (événements, conversions, segments, signaux first-party), vous améliorez la précision du ciblage et maximisez votre ROI.

L'exploitation de la donnée tout au long du parcours client présente plusieurs avantages. Elle aide à :

Dans de nombreuses organisations, les données ont longtemps été silotées, ce qui rendait leur accès difficile pour les équipes marketing.

Chez DinMo, nous sommes convaincus que les données ne doivent pas seulement être utilisées par les équipes data, mais doivent être partagées dans toute l'entreprise.

Dans la pratique, beaucoup d’organisations se heurtent encore à une barrière : transformer des volumes importants de données en informations actionnables demande du temps, des compétences et des outils adaptés. L’intelligence artificielle peut justement aider à franchir ce cap, en automatisant une partie des étapes les plus complexes et en rendant l’analyse plus accessible.

Par exemple, les plateformes alimentées par l'IA peuvent automatiquement nettoyer, organiser et analyser les données, puis restituer les insights dans un format facile à interpréter. Cette démocratisation des données permet aux marketeurs de prendre des décisions "data-driven", sans dépendre des équipes techniques.

Notre co-pilote IA DAN permet à chacun de poser des questions sur les résultats marketing ou les actions recommandées, en langage naturel.

Lorsqu'il s'agit d'optimiser l'acquisition et la rétention, les marketeurs doivent répondre à deux questions fondamentales :

Vous l'avez deviné : le Machine Learning peut désormais répondre à ces deux questions avec une précision bien supérieure à toute analyse manuelle. L'apprentissage automatique excelle dans le traitement de vastes quantités de données pour découvrir des schémas et des tendances quasi-indétectables par les humains.

Par exemple, en examinant l'historique d'achats et le comportement de navigation passés, les modèles avancés de Machine Learning peuvent :

Ces insights permettent aux entreprises d'anticiper les besoins et les préférences des clients plus efficacement.

L'IA prédictive aide ainsi les entreprises à peaufiner leurs stratégies marketing, en s'assurant qu'elles ciblent les bons clients avec les produits, offres et réductions les plus pertinents au meilleur moment.

Par ailleurs, connaître la valeur à vie prévisionnelle d'un client permet d'optimiser les coûts d'acquisition et de s'assurer que les investissements s'alignent avec la rentabilité à long terme.

Consultez notre cas client avec les Galeries Lafayette pour comprendre comment la segmentation client et l'intelligence artificielle peut aider à optimiser vos dépenses marketing :

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La personnalisation est devenue une condition sine qua non pour attirer ou fidéliser des clients. 8 consommateurs sur 10 déclarent être plus disposés à acheter quand une marque leur propose une expérience personnalisée (Medallia).

Grâce à l’intelligence artificielle, les entreprises peuvent adapter leurs messages et leurs offres à grande échelle, sans créer des centaines de campagnes différentes. L’IA permet par exemple de générer des recommandations produits personnalisées, de proposer du contenu dynamique sur les sites web, ou d’adapter une relance email selon le comportement des utilisateurs.

Autre avantage : mieux gérer la pression marketing. Un client peu engagé ne doit pas être sollicité de la même façon qu'un client fidèle.

Pour obtenir des résultats, la personnalisation doit s’appuyer sur des données clients fiables et à jour. Une Customer Data Platform (CDP) permet justement de centraliser ces données, de construire des segments et d’activer les audiences sur les bons canaux.

L’un des grands apports de l’IA en marketing, c’est la capacité à agir au bon moment. Une intention d’achat peut durer quelques minutes. Si vous réagissez trop tard, l’impact est souvent perdu.

Le marketing temps réel consiste à détecter des signaux (visite produit, abandon panier, baisse d’engagement, demande au service client…) et à déclencher une action immédiate : relance personnalisée, recommandation, exclusion d’une campagne, ou message de réassurance.

L’IA aide aussi à prioriser les événements pour éviter de “sur-déclencher” et saturer vos utilisateurs.
Pour que ces campagnes marketing fonctionnent, il faut des données fraîches et activables dans vos outils marketing. C’est là qu’une logique d’activation des données (audiences, CRM, ads) devient un vrai levier de ROI.

Le principal défi auquel le marketeur doit faire face est de prendre les bonnes décisions en continu. Des agents IA autonomes permettent de déterminer qui cibler, quand, sur quel canal, avec quel message. C’est ce qu’on appelle l’AI decisioning.

Concrètement, l’IA peut recommander la Next Best Action (NBA) ou la Next Best Offer (NBO) selon le profil client, son historique, et la performance des campagnes. Par exemple, des campagnes de rétention ciblées ou des promotions personnalisées peuvent être imaginées pour répondre aux raisons spécifiques d'un éventuel désengagement.

Cette approche améliore l'efficacité marketing et augmente les taux de conversion.

L'agentic marketing permet également d'orchestrer des optimisations, sous le contrôle d'un humain : ajuster des segments, mettre en pause une campagne si le coût explose, ou réallouer un budget selon les résultats.

L'implémentation des technologies d'IA dans votre entreprise apportera des bénéfices significatifs en termes d'engagement client, d'efficacité opérationnelle et de performance marketing. Cependant, développer ces outils en interne peut être extrêmement complexe, chronophage et coûteux.

En effet, développer et déployer des technologies d'IA implique plusieurs challenges, notamment :

Pour surmonter ces défis, des solutions externes spécialisées existent. La plupart des Customer Data Platforms (CDP) aident aujourd'hui à automatiser les tâches métier répétitives, à enrichir la vue client avec des attributs prédictifs et à déterminer les meilleures actions marketing à mettre en place.

Les CDP sont en effet conçues pour intégrer, analyser et exploiter les données clients de manière efficace. Pour la plupart, elles offrent des capacités alimentées par l'IA sans besoin de développement en interne.

Les CDP traditionnelles ne font pas l'unanimité auprès des entreprises en raison d'un temps d'implémentation important et d'un retour sur investissement souvent jugé trop limité.

Les récents développements dans l'écosystème Martech ont aussi conduit à l'émergence de la Modern Data Stack, qui repose sur des technologies modulaires basées dans le cloud. La pierre angulaire de cet ensemble est le data warehouse.

La Modern Data Stack représente une évolution majeure dans la façon dont les entreprises gèrent et utilisent leurs données. Plutôt que d'opter pour des solutions tout-en-un, la tendance est de choisir des architectures de données hautement personnalisables.

Pour plus de flexibilité et d'adaptabilité, chaque entreprise peut construire sa propre solution "à la carte" en fonction de ses besoins spécifiques. C'est tout le principe d'une CDP composable.

🌟 DinMo est une CDP composable qui s’appuie sur le data warehouse de l’entreprise et sur une technologie de Reverse ETL pour activer les données clients dans les outils marketing. Notre plateforme propose des fonctionnalités avancées d'IA pour mieux comprendre les comportements et soutenir des cas d’usage comme la segmentation avancée ou la prédiction.

Grâce à ses fonctionnalités no-code, les équipes data et marketing peuvent accéder aux données du warehouse et les activer directement dans leurs outils (CRM, support, plateformes publicitaires, emailing, etc.). L’objectif est de disposer de données clients plus complètes et plus fraîches dans les solutions déjà utilisées au quotidien, afin de personnaliser les campagnes et de mieux mesurer leur impact.

En conclusion, l'intégration de l'IA dans les pratiques marketing offre de nombreux avantages, allant de la prédiction des comportements à la personnalisation de la relation client en passant par la suppression des barrières techniques à l'exploitation des données.

À mesure que l'intelligence artificielle continue de progresser, son impact ne fera que croître, fournissant aux équipes marketing des outils puissants pour interagir finement avec les clients. L'avenir du marketing repose sur une intégration "sans couture" de l'IA, pour servir les objectifs business.

DinMo est approuvée par des entreprises de premier plan comme Kappa, Huel, Ankorstore, Interflora, Krüger et K-Way. Grâce à notre CDP, elles synchronisent chaque année des milliards de points de données clients et d'audiences vers leurs destinations finales.

Notre plateforme leur fournit les insights nécessaires pour rester en avance dans un marché compétitif. Découvrez comment DinMo peut transformer votre stratégie data en nous contactant ! 🚀