L'intelligence artificielle au service d'une convergence du marketing

MarTech et AdTech : générateurs de fatigue marketing et de frustration
On touche depuis quelques années aux limites de la publicité digitale. L'achat de bannières et le retargeting ne répondent plus aux promesses initiales. Les consommateurs se sentant submergés par des messages publicitaires mal ciblés s'équipent de bloqueurs de publicité (selon Reuter, 47 % des utilisateurs disposent d'un ad-blocker) ou décident de s'abonner aux offres premium des fournisseurs de contenus comme Spotify afin de s'affranchir de toute publicité.

De plus, malgré la disponibilité de volumes massifs de données sur tout et tout le monde, les messages sont rarement précis. Ils sont basés sur l'interruption continuelle des consommateurs, qui reçoivent des messages peu pertinents à des moments inappropriés, via des canaux peu adaptés. Malgré les promesses d'hyperpersonnalisation assenées quotidiennement par les vendeurs, le mass-marketing est loin d'avoir disparu. Il reste la règle sur le marché et affiche un ROI qui peine à atteindre les 2 %, ce qui pousse les responsables marketing à en user et abuser. Pendant ce temps, la fatigue marketing s'installe : selon une enquête de Gigya, 1 consommateur sur 2 ignore les messages d'une marque à partir du moment où il reçoit un e-mail mal ciblé.

Une offre technologique pléthorique : la " MadTech "
Le Marketing Technology landscape de l'analyste Scott Brinker répertorie, dans sa dernière édition, près de 7 000 technologies ! Depuis les solutions de marketing mobile et de publicité programmatique, jusqu'à celles dédiées à l'expérience client, à la relation avec les consommateurs ou à la gestion des données clients, il devient difficile, voire impossible de s'y retrouver. La confusion entre MarTech et AdTech est, de plus, entretenue par certains éditeurs qui tentent de se positionner à cheval sur les deux mondes.

Si cette richesse de l'offre technologique traduit un certain dynamisme du marché (+12 % par rapport à 2017), elle ne présage en rien la réussite des éditeurs dans ce domaine. Les offres technologiques sont très fragmentées, ne traitent qu'une partie de la problématique marketing et peinent à dialoguer entre elles. De plus, avec l'entrée en vigueur du règlement européen sur la protection des données personnelles, les entreprises doivent impérativement revoir leurs processus de gouvernance des données et donc abandonner certaines pratiques en vogue dans le passé. Elles doivent désormais recueillir le consentement explicite des individus auxquels elles souhaitent envoyer des messages, quels qu'ils soient (SMS, email, courrier, etc.) et veiller à limiter le nombre de messages envoyés par mois à chaque contact.

Vers une absorption de l'AdTech par la MarTech ?
Bien qu'il soit possible de simplifier le panorama technologique de Scott Brinker, pour ne garder que les principales offres et les restructurer autour de besoins métier précis, la confusion entre MarTech et AdTech subsiste. Sachant qu'une entreprise utilise en moyenne 91 services marketing cloud, de nouvelles solutions sont-elles en capacité de simplifier la tâche des marketeurs ?

On peut le penser aujourd'hui avec la démocratisation des solutions d'intelligence artificielle et particulièrement de machine learning, qui analysent via des algorithmes non supervisés de multiples données de tous types - comportementales, tierces, historiques, etc. - et sont capables de trouver des relations de cause à effet sur des personnes connues et donc d'extrapoler le même type de relation sur des personnes inconnues. Tout l'intérêt de la publicité - engager de nouveaux contacts avec des individus qui ne sont pas répertoriés dans les bases de données de l'entreprise - s'étiole donc au profit d'une technologie capable de créer des passerelles entre les deux mondes de la publicité et du marketing.

Il est clair qu'aujourd'hui les agences de publicité doivent se réinventer. Elles en ont conscience et recrutent à tour de bras des spécialistes de la donnée - data scientists, data analysts. Mais les experts de la MarTech ont quelques années d'avance, eux qui exploitent des données depuis bien plus longtemps. L'ultra-personnalisation marketing pourrait bien sonner la fin de la publicité telle que nous la connaissons.

Malgré l'avance de la MarTech sur le traitement des données et l'explosion de buzzwords liés à la personnalisation, il n'en reste pas moins que la plupart des outils actuellement à disposition des marketers ne permettent pas de booster significativement les performances des campagnes. Alors que la puissance des algorithmes bouleverse actuellement des pans entiers de l'économie - automobile, santé, industrie, agriculture… - la technologie marketing peine encore à tirer pleinement profit du pouvoir de l'Intelligence Artificielle. Celle-ci est pourtant en mesure de soigner les biais méthodologiques et techniques des marketers, et recréer enfin du lien et de la fidélité entre marques et consommateurs.

Serial entrepreneur à succès, Bertrand Diard est co-fondateur d'Influans, éditeur d'une plateforme qui permet à toute marque ou distributeur de multiplier par trente l'efficacité de son marketing opérationnel grâce aux big data et au machine learning. Avant de lancer Influans, Bertrand avait co-fondé & dirigé Talend, un des plus grands éditeurs open source dans le monde et la troisième société française à être cotée sur le Nasdaq. Bertrand siège aux boards de BonitaSoft et Restlet. Il a également été, jusqu'en juin 2018, le président de Tech in France, l'organisation professionnelle des éditeurs de logiciel et des sociétés de l'internet. Il a par ailleurs récemment lancé aux côtés de Serena Capital, Serena Data Ventures, le premier fonds européen dédié à la data ainsi qu'à l'intelligence artificielle.