Marketing conversationnel : l’IA et la data au service du client

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Selon une étude HubSpot, 82 % des consommateurs attendent une réponse immédiate lorsqu’ils posent une question commerciale. Et pour la majorité d’entre eux, cela signifie moins de 10 minutes.

Ce besoin d’immédiateté oblige les marques à repenser leur manière d’interagir avec leurs clients. Elles doivent être capables d’écouter et d'échanger en temps réel, sur le bon canal et avec le bon ton. 

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Contrairement au marketing traditionnel descendant, cette approche repose sur une communication bidirectionnelle entre la marque et le client. L’objectif est de comprendre les besoins, personnaliser la réponse et renforcer la relation, dans une logique customer-centric.

Le marketing conversationnel est né avec l’essor du live chat, au tournant des années 2000-2010. Les premières fenêtres de discussion intégrées aux sites e-commerce permettaient d’échanger directement avec un conseiller.

Puis sont apparus les chatbots, capables de répondre automatiquement à des questions simples, ainsi que les assistants vocaux comme Siri, Alexa ou Google Assistant.

Au fil du temps, ces outils sont devenus plus puissants grâce à l’intelligence artificielle. Les IA conversationnelles peuvent désormais comprendre le contexte, adapter leur ton et proposer des réponses pertinentes en live.

En parallèle, le développement des messageries instantanées (WhatsApp, Messenger) et des réseaux sociaux a profondément transformé la manière dont les marques communiquent.

Aujourd’hui, même la recherche en ligne devient conversationnelle. Des outils comme ChatGPT, Perplexity ou l’AI Mode de Google prolongent cette logique d’échange en langage naturel entre humains et machines.

Les consommateurs sont désormais ultra-connectés, et attendent des échanges personnalisés et instantanés. Les formulaires longs, les réponses différées et les tunnels d’achat rigides créent de la friction et dégradent l’expérience.

Cette évolution pousse les marques à réinventer leur relation client. C’est aussi un moyen de se démarquer de la concurrence.

Les canaux conversationnels offrent une réponse à ce besoin : disponibilité 24/7, interactions directes et continuité de la relation. Selon une étude Sinch, 38 % des consommateurs préfèrent échanger avec le service client via messagerie plutôt que par e-mail ou par téléphone.

Le marketing conversationnel repose sur une variété de canaux digitaux qui permettent de dialoguer différemment avec le client selon le moment et le besoin.

L’enjeu est de choisir le canal de communication le plus approprié selon l’objectif et le contexte.

Les chatbots comptent parmi les premiers outils du marketing conversationnel. D’abord limités à des scénarios préétablis (ex. suivi de commande, gestion des retours, informations pratiques), ils ont évolué grâce à l’intelligence artificielle. 

Les IA conversationnelles comprennent le contexte, adaptent leur ton et formulent des réponses plus naturelles. Elles s’appuient sur des modèles de langage (LLM) couplés à une base de connaissances spécifique à l’entreprise. Cette technique porte un nom : le RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Grâce à l’IA générative, ces outils vont bien plus loin qu’un chatbot scripté. Ils peuvent assurer un support 24/7, qualifier des leads, recommander un produit ou relancer un client. 

Les assistants virtuels et la recherche conversationnelle basée sur l’IA (ChatGPT, Perplexity, Google AI Mode) modifient la façon dont les consommateurs interagissent avec les marques. Les échanges deviennent plus personnalisés et contextualisés.

Une nouvelle ère s’ouvre, où chaque recherche devient une véritable conversation. Pour exister, les entreprises doivent ressortir dans la synthèse générée par l’IA. 

Parmi les leviers : faire autorité dans leur domaine de compétence, augmenter leur visibilité et  répondre finement aux besoins des clients à travers leurs contenus. 

Cela passe par un travail précis de design conversationnel dans lequel chaque élément est pensé comme une réponse à une question que le client pourrait se poser.

Chaque interaction génère une multitude de signaux : intentions, émotions, besoins, préférences ou frictions. Ces informations sont précieuses : elles servent de moteur à la personnalisation. 

La donnée propriétaire permet d’ajuster le message, le ton et le timing pour créer un échange vraiment personnalisé. Elle aide à contextualiser les réponses et à adapter les scénarios selon le profil ou la situation du client.

Les IA conversationnelles exploitent ces données via des boucles d’amélioration continue pour affiner leurs réponses au fil des échanges. Cet apprentissage reste encadré par des règles de transparence et de confidentialité conformes au RGPD.

Les cas d’usage sont multiples :

💡 Exemple : un client échange avec le chatbot d’un site e-commerce. Le système détecte qu’il a créé un panier sans finaliser son achat et lui propose une offre personnalisée.

Une Customer Data Platform regroupe et unifie les données clients dispersées dans les différents systèmes de l’entreprise (site web, CRM, points de vente, support). En créant une vue Customer 360° à jour, elle offre cohérence et efficacité pour rendre cette personnalisation possible.

Dans sa version composable, la CDP exploite les données clients présentes dans le data warehouse de l’entreprise sans faire de copie dans sa propre base. Chez DinMo, nous avons opté pour cette approche privacy by design, qui assure à la fois cohérence et conformité.

Notre interface no-code permet aux équipes métier (marketing, vente, service client) d’activer les données dans leur outils sans dépendre des équipes techniques.

💡 Il est par exemple possible d’adapter une conversation au support technique en utilisant les données clients. 

Nous proposons notamment des intégrations avec des outils comme Zendesk ou Intercom. Elles permettent d'envoyer des attributs (valeur vie client, historique de commandes, risque de churn, etc) pour enrichir les informations dont disposent les équipes.

Chaque agent dispose ainsi d’un contexte complet et actualisé avant d’interagir avec un client, ce qui rend la conversation plus fluide et pertinente. Une approche déjà adoptée avec succès par notre client Interflora.👇

Une stratégie de marketing conversationnel repose sur des objectifs clairs, une bonne compréhension du client et une exploitation intelligente de la donnée.

1️⃣ Définir les objectifs et les parcours

En premier lieu, il faut identifier les moments du parcours client où la conversation apporte le plus de valeur : découverte, conversion, service après-vente ou fidélisation. Un échange peut désamorcer une hésitation, accélérer un achat ou renforcer la satisfaction après une commande.

Cette réflexion doit être menée avec l’ensemble des équipes concernées : marketing, support, produit, commerce. Leur connaissance terrain permet de repérer les points de friction et les opportunités de dialogue.

2️⃣ Choisir les bons canaux et outils

Le canal dépend du public, du contexte et du volume d’interactions attendu. Un chat web peut convenir pour l’assistance ou la conversion, tandis qu’une messagerie sera plus adaptée au suivi post-achat.

Les marques peuvent aussi intégrer plusieurs canaux dans un même écosystème. L’enjeu est d’offrir une expérience omnicanale fluide et personnalisée.

3️⃣ Centraliser et activer la donnée client

Une stratégie conversationnelle nécessite une donnée fiable et accessible. Une Customer Data Platform unifie les informations issues de toutes les sources autour d’un profil client unifié.

Elle sert de relais pour alimenter les outils métier et personnaliser les conversations sur chaque canal.

4️⃣ Tester, mesurer et optimiser

Le succès d’une stratégie conversationnelle repose sur l’amélioration continue. Les équipes disposent pour cela d’indicateurs précis : taux de conversion, temps de réponse, satisfaction client ou rétention.

Ces feedbacks permettent d’ajuster les scénarios, d’affiner le ton et de mesurer la performance réelle de chaque canal. L’analyse régulière des conversations aide aussi à identifier de nouveaux besoins clients et à adapter la stratégie globale.

L’intelligence artificielle transforme profondément les interactions clients, mais elle soulève aussi de nouveaux défis.

Les marques qui réussissent sont celles qui trouvent le bon équilibre entre automatisation et proximité pour créer une expérience fluide, personnalisée et authentique.

Le marketing conversationnel est un levier au service de la relation client. Il répond à l’exigence croissante de personnalisation et d'instantanéité.

La donnée contextualise chaque échange pour le rendre plus utile et efficace. Pour cela, les marques doivent pouvoir s’appuyer sur des informations fiables et disponibles rapidement.

Notre CDP composable permet d’activer les données clients en temps réel, sans dépendance technique ni duplication. Les équipes peuvent ainsi créer des expériences conversationnelles personnalisées, conformes et centrées sur la valeur client.

👉 Découvrez comment DinMo vous aide à mettre en place un marketing conversationnel efficace et cohérent, dans une approche data-driven.