Kevin Ruane, Chief Marketing Officer chez Precisely
Dans le monde numérique actuel, une forte pression dans la course à la compétitivité pèse sur les entreprises. Pour les professionnels du marketing, cela induit une approche ciblée et personnalisée des clients qui anticipe les besoins du marché. En ce sens, l'IA générative leur permet de produire rapidement des contenus inédits et pertinents, ainsi que de rationaliser des tâches telles que les études de marché et le lead scoring. Cependant, le véritable pouvoir de l'IA générative ne peut être pleinement exploité qu'avec des données précises, cohérentes et entièrement contextualisées. Les spécialistes du marketing prennent de plus en plus conscience que l'intégrité des données est nécessaire pour produire un contenu ciblé et impartial. L’étude de Gartner susmentionnée révèle d’ailleurs que l'absence de bases solides pour les données clients est l'un des quatre principaux obstacles qui empêchent les technologies en matière de marketing d'apporter une valeur ajoutée aux entreprises.
Cependant atteindre l'intégrité des données se révèle complexe, et de nombreux spécialistes du marketing ont besoin de soutien pour relever les défis liés aux données qui se dressent sur leur chemin. En effet, les données résident souvent dans des silos isolés, sont incomplètes ou criblées de doublons. Elles manquent de standardisation et sont difficiles à enrichir à l'échelle avec des données tierces et des informations spatiales, ce qui diminue leur intégrité et leur fiabilité. Or, sans données fiables pour alimenter les outils d'IA gen, les équipes marketing risquent d'obtenir des résultats de faible valeur commerciale. Dans ce contexte, une approche stratégique de l'intégrité des données peut les aider à produire rapidement du contenu adapté aux besoins et attentes spécifiques des clients et qui offre, en fin de compte, un fort retour sur leur investissement dans l'IA.
In fine, les équipes marketing ont besoin de s’appuyer sur des données à l’intégrité irréprochable, soutenues par les avancées de l’IA générative, afin d’être en mesure de produire une stratégie et de développer des activités pertinentes sur leur marché. Les entreprises ont ainsi tout intérêt à se projeter et à poursuivre leurs investissements dans une IA qui booste le retour sur investissement à l’aide de données précises et complètes, pour rester toujours plus compétitives et créatives.
Cependant atteindre l'intégrité des données se révèle complexe, et de nombreux spécialistes du marketing ont besoin de soutien pour relever les défis liés aux données qui se dressent sur leur chemin. En effet, les données résident souvent dans des silos isolés, sont incomplètes ou criblées de doublons. Elles manquent de standardisation et sont difficiles à enrichir à l'échelle avec des données tierces et des informations spatiales, ce qui diminue leur intégrité et leur fiabilité. Or, sans données fiables pour alimenter les outils d'IA gen, les équipes marketing risquent d'obtenir des résultats de faible valeur commerciale. Dans ce contexte, une approche stratégique de l'intégrité des données peut les aider à produire rapidement du contenu adapté aux besoins et attentes spécifiques des clients et qui offre, en fin de compte, un fort retour sur leur investissement dans l'IA.
In fine, les équipes marketing ont besoin de s’appuyer sur des données à l’intégrité irréprochable, soutenues par les avancées de l’IA générative, afin d’être en mesure de produire une stratégie et de développer des activités pertinentes sur leur marché. Les entreprises ont ainsi tout intérêt à se projeter et à poursuivre leurs investissements dans une IA qui booste le retour sur investissement à l’aide de données précises et complètes, pour rester toujours plus compétitives et créatives.