Dite bonjour aux nouveaux outils IA marketing : Comment les logiciels basés sur l’IA font progresser le marketing et les ventes
Au cours de l’année écoulée, la capacité de l’IA générative à créer du contenu a fait la plupart des gros titres : comment les modèles d’IA peuvent instantanément créer des courts métrages de type Pixar mettant en scène votre chihuahua de compagnie, ou produire la piste de dissertation Drake-Kendrick Lamar dont vous ne soupçonniez pas l’existence. Ce qui retient moins l’attention, mais qui est tout aussi précieux (si ce n’est plus), c’est l’aspect commercial de la création de contenu GenAI : le marketing.
Le marketing est particulièrement bien adapté à l’adoption de l’IA générative car il s’agit d’une pratique itérative, créative et dynamique qui s’appuie sur les types de médias – textes, images, vidéos – qui ont été à l’origine du développement du LLM. (C’est l’une des raisons pour lesquelles bon nombre des premiers cas d’utilisation de l’IA générative en B2B concernaient le marketing). De plus, les plans et actifs marketing réussis n’ont pas nécessairement une seule « bonne » solution. Le marketing est donc différent de la fintech, par exemple, où les utilisateurs attendent une réponse unique et correcte à leurs questions et où le seuil de précision est plus élevé. Et contrairement aux ventes, le marketing ne dépend pas de l’établissement minutieux d’une relation de personne à personne avec le client (même si cela deviendra peut-être plus facile dans un monde de représentants de développement des ventes dotés d’IA).
Parallèlement, la façon dont les entreprises perçoivent le marketing évolue. Comme les gens passent leur temps dans des endroits de plus en plus fragmentés, les clients deviennent de plus en plus difficiles à atteindre. Les spécialistes du marketing cherchent des moyens de créer de manière évolutive des campagnes et des messages personnalisés pour rencontrer les gens là où ils se trouvent. Cependant, les équipes marketing sont souvent cloisonnées et travaillent avec des outils disparates qui ne fonctionnent souvent pas ensemble. Les logiciels basés sur la GenAI peuvent contribuer à combler ce fossé, et c’est déjà le cas.
Nous commençons déjà à voir l’impact financier de ce changement. Selon un récent rapport de McKinsey, l’utilisation de la GenAI dans les domaines du marketing et de la vente pourrait générer une productivité mondiale annuelle estimée à 3,3 billions de dollars, et la société de paiement Klarna a récemment déclaré qu’elle économisait 10 millions de dollars par an en utilisant la GenAI pour générer des images et réduire sa dépendance à l’égard des partenaires marketing externes. Mais cette évolution ne fait que commencer.
Nous voyons trois phases distinctes dans l’évolution de l’adoption de la GenAI dans le marketing : le développement de copilotes marketing, l’introduction d’agents marketing et, enfin, la montée en puissance d’une équipe marketing autonome. Nous détaillons chaque phase ci-dessous :
Tableau de l’évolution de l’IA dans le marketing, en prenant l’exemple du copywriting
Développement de copilotes marketing
Grâce à l’IA, les spécialistes du marketing n’ont plus besoin de passer leurs journées à rédiger des courriels et des lettres d’information génériques ou à payer un rédacteur pour rédiger des articles de blog favorables au référencement ; au lieu de cela, ils peuvent externaliser leurs premières ébauches à ChatGPT et à d’autres outils et consacrer leur temps à des tâches de plus haut niveau. Des plateformes telles que Jasper ou Copy.ai, par exemple, peuvent mettre à l’échelle des messages sur les médias sociaux et des courriels de vente en quelques secondes, tandis que des produits comme HeyGen et Synthesia aident les équipes de marketing à créer et à éditer des vidéos de qualité studio en quelques minutes (par exemple, par le biais de Captions).
Une carte non exhaustive du marché des startups dans le domaine du marketing et de l’IA.
Alors que les spécialistes du marketing d’aujourd’hui doivent créer et itérer sur leurs propres messages, ceux de demain seront en mesure de créer des actifs alignés sur la marque en ingérant des signaux provenant de données existantes et de plus en plus importantes (par exemple, les plateformes de données clients, les sites web, les guides de style), ainsi que des sources secondaires et tierces telles que les pixels, les codes UTM, les audiences similaires, les références, et bien plus encore. Un être humain est encore nécessaire pour le contrôle de la qualité du contenu (par exemple, pour approuver la ressemblance d’une figure humaine, vérifier qu’une image est conforme à la marque). Toutefois, les copilotes marketing s’améliorent rapidement et apprennent au fil du temps en fonction des données et du style du spécialiste du marketing.
Les copilotes marketing, grâce à leur capacité à analyser de grandes quantités de données provenant de multiples plateformes de données clients et à utiliser toutes vos données en un seul endroit (d’autant plus que les canaux de marketing continuent de se multiplier), seront également en mesure de contribuer à des tâches autres que la création de contenu, telles que la segmentation et la planification de l’audience. La boucle de données se déroule également en temps réel, ce qui permet une itération en temps réel. Validated, par exemple, diffuse des centaines de publicités numériques pour aider les entreprises à déterminer ce qui intéresse spécifiquement leurs clients. De même, Outset et Voicepanel permettent aux équipes de recherche de déployer des armées d’agents de recherche pour définir de nouveaux segments de clientèle et tester de nouveaux concepts. Le développement de copilotes de recherche et de segmentation est essentiel pour l’évolution du marketing par l’IA, car la construction d’un outil axé uniquement sur la création de contenu n’est pas suffisante pour garantir une adoption continue.
L’approche la plus efficace pour faire passer un produit du stade de prosommateur à celui d’entreprise est d’utiliser le contenu comme point de départ, puis d’entrer dans le flux de travail, avec des outils d’aide à l’analyse des données clients, à la segmentation et à la planification, à la résonance de la marque, et plus encore. En effet, les flux de travail – le suivi des projets, des collaborations et des itérations, l’alignement de la voix de la marque sur le contenu, l’offre de mesures de performance, etc. Par exemple, Jasper a commencé par la création de textes et permet désormais aux équipes marketing de collaborer et de recueillir des informations. Comme la vidéo et les animations 3D, par exemple, ont enthousiasmé de nouveaux secteurs verticaux, en l’absence de titulaires, ces secteurs verticaux, ainsi que d’autres, sont ceux dans lesquels nous nous attendons à voir un certain nombre de nouvelles entreprises se former.
Mise en place d’agents de marketing
L’étape suivante, après avoir équipé le spécialiste du marketing d’outils de copilotage, consiste à automatiser le travail du spécialiste du marketing en utilisant des agents de marketing. Au cours de cette phase, nous nous attendons à ce que le marketing passe d’un modèle « one-to-many » à une activité hyper-personnalisée « one-to-one ». Plutôt que de créer une campagne qui s’adresse au client moyen, les spécialistes du marketing seront en mesure de personnaliser chaque publicité montrée à un client en fonction de données spécifiques sur le public et les préférences, ce qui donne de meilleurs résultats qu’un contenu plus générique partagé avec un large public.
Nous commençons tout juste à voir des entreprises qui utilisent des agents d’IA pour accomplir des tâches de marketing étroites et de bout en bout (e2e) : tests A/B de campagnes spécifiques, optimisation des enchères et des achats publicitaires, suivi de l’attribution et des analyses, itération du contenu en fonction des performances, puis prise de décisions créatives (au lieu de se contenter de fournir du contenu et des informations à l’équipe). Ces agents intègrent les données de performance (par exemple, les CTR) et les outils de création de contenu et font preuve de discernement pour expérimenter de nouvelles variations de contenu afin d’obtenir des résultats. Ils peuvent également contribuer à la collecte d’études de marché et de renseignements sur la concurrence, et travailler dans des écosystèmes allant des médias sociaux à la télévision connectée.
Par exemple, l’automatisation des courriels existe depuis un certain temps, principalement autour des modèles et des flux de travail liés à la programmation et au suivi des courriels. Mais à l’avenir, un « agent de marketing par courriel » sera capable de générer automatiquement le contenu, de le personnaliser, de définir le calendrier d’envoi, de surveiller les taux d’ouverture et d’ajuster le contenu en fonction des mesures de performance – sur la base des informations ingérées à partir des pages de produits, des données démographiques du public, des cadences de campagne et des paramètres sélectionnés à partir des données clients connectées. Coframe le fait déjà pour les textes et les images des sites web de marketing. L’agent marketing GenAI continuera à recevoir des instructions de l’équipe marketing concernant l’objectif d’une campagne et le montant à dépenser, mais il se gérera de manière autonome. Les agents compléteront les rôles individuels, ce qui permettra aux spécialistes du marketing de se concentrer sur des campagnes, des objectifs et des mesures plus stratégiques.
Les agents d’IA permettront également aux spécialistes du marketing de mener des expériences plus fréquentes, car les agents peuvent suggérer des changements, les effectuer (après approbation des spécialistes du marketing), puis analyser les résultats. Cette évolution du marketing vers une approche individuelle active conduira à une convergence entre les ventes et le marketing. Comme le souligne notre collègue a16z General Partner Andrew Chen, nous n’avons que le marketing parce que la vente 1:1 pour tout est trop chère. Le défi à relever ici est de résoudre l’éternel problème de l’attribution, pour lequel la prise de décision d’un utilisateur doit être correctement supposée, afin que l’IA puisse prendre des décisions éclairées.
Se transformer en équipe de marketing automatisée
L’étape finale et le Saint-Graal de l’évolution de l’IA dans le domaine du marketing consistent à faire en sorte que les agents d’IA assument pleinement les fonctions d’un CMO et fonctionnent comme leur propre équipe de marketing autonome. Dans cette phase, des essaims d’agents d’IA recréent ou complètent les capacités de service complet d’une équipe. En rassemblant et en optimisant tous les agents à vocation unique sur tous les supports, les agents seront en mesure de produire la stratégie et les actifs d’un plan marketing à part entière.
Les entreprises n’auront qu’à saisir un budget et un objectif. Ensuite, le logiciel ingérera les données analytiques et les performances des différents canaux, ce qui permettra de mettre en place une stratégie omnicanale, et d’utiliser un ensemble d’agents de marketing pour tout mettre en œuvre, de l’étude de marché au marketing à la performance en passant par les campagnes de marque.
Comment ajuster le titre d’un article de blog pour optimiser la recherche ? Comment itérer sur une vidéo pour qu’elle soit la plus performante possible à la fois sur TikTok et sur Instagram ? Avec davantage d’intégrations, les actifs existants peuvent également contribuer à générer d’autres types de contenu. Par exemple, un article de blog peut servir de base à la génération d’une page d’atterrissage, de séquences SDR et de textes publicitaires pour la radio ou la télévision. Le marketing de marque et le marketing à la performance peuvent désormais collaborer plus étroitement et être davantage axés sur les données.
Les entreprises créées à ce stade partiront probablement d’un domaine vertical, comme la vidéo ou l’e-mail, et évolueront au fil du temps. Le créateur automatisé de vidéos peut apprendre à optimiser les performances et devenir l’agent. Et il est probable que les agents commenceront à s’étendre à d’autres secteurs verticaux. Klaviyo, par exemple, a commencé par le courrier électronique, puis a ajouté la communication par SMS, car il s’agit d’une extension d’un message similaire et d’un contact avec les clients. Soit en achetant, soit en construisant, on se retrouve avec des plateformes comme Adobe ou Salesforce Marketing Cloud vers lesquelles les entreprises gravitent et qui leur permettent d’accéder à l’ensemble des outils de marketing.
Il est également probable qu’il y ait une division entre les plateformes axées sur le B2B et le B2C, étant donné les différentes fonctions à optimiser (c’est-à-dire les pistes de vente par rapport aux produits vendus). Enfin, le niveau de complexité et l’expérience utilisateur imposent un produit différent pour les PME et pour les entreprises. À bien des égards, les PME bénéficient d’un effet de levier plus important, car elles disposent soudain de la puissance d’une équipe marketing complète, alors qu’auparavant, elles ne disposaient peut-être que d’un seul spécialiste du marketing (ou, plus probablement, d’un propriétaire consacrant une infime partie de son temps au marketing). Ce que nous verrons probablement pour les PME, c’est un ensemble agrégé d’offres de création de contenu plus basiques, même dans la phase de copilotage, car elles n’ont pas le temps ou les ressources nécessaires pour gérer une variété d’outils distincts.
Qu’est-ce que cela signifie pour l’équipe marketing ? Quelqu’un doit encore définir la vision de ce que chaque campagne de marketing vise à atteindre, ainsi que le ton de la campagne et le budget global. Il peut s’agir d’un CMO ou d’un vice-président du marketing, ou encore d’un responsable de la commercialisation qui peut désormais mieux coordonner les activités de marketing et de vente. Dans l’ensemble, le potentiel de marché d’une équipe automatisée est beaucoup plus important que le potentiel des technologies de marketing dans le passé, puisque cette nouvelle opportunité prend désormais en compte les revenus des agences et des services, en plus des dépenses en logiciels.
Où en sommes-nous aujourd’hui ?
Les logiciels ne se contentent plus de fournir aux équipes marketing des outils et des copilotes, mais automatisent de plus en plus de fonctions de l’équipe. À l’heure actuelle, nous n’en sommes qu’aux prémices de cette phase, mais les entreprises commencent à étendre leurs activités aux flux de travail. Nous observons également ce que Meta et Google, ainsi que d’autres plateformes avec des jardins clos, offrent (par exemple, la génération d’images publicitaires) et les données qu’ils rendent accessibles. Au fur et à mesure que les capacités des agents s’améliorent, le placement, la publication et l’optimisation d’un canal de marketing se feront de manière autonome, et l’équipe de marketing automatisée ne sera pas très loin de là.