Dans leur étude datant d'octobre 2023 sur l'avancée du marketing, Superpath et Minuttia ont découvert que sur les 685 spécialistes du marketing interviewés, 91,5% ont utilisé l'Intelligence Artificielle dans leur travail au cours des douze derniers mois. 🦾
Ce changement révolutionnaire dans le monde de la tech a permis aux techniques de marketing d'évoluer et de modifier la façon dont la création de contenus est perçue. Si, comme l'étude de Superpath le montre, 57.2% des Managers Marketing ou des CMOs ont déjà pensé à remplacer leurs équipes marketing par l'IA, il est grand temps de prendre les devants et de voir comment utiliser l'IA comme outil marketing plutôt que comme un simple moyen de limiter les coûts ou même de gagner du temps !
Les différentes facettes de l'IA en Marketing
L'Intelligence Artificielle ne se limite pas à des outils génératifs comme ChatGPT. OpenAi a en effet créé cet outil maintenant incontournable à partir de trois éléments qui recouvrent le terme d'Intelligence Artificielle, tel qu'utilisé en marketing et sales :
- Natural Language Processing (NLP) ou Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) : le nom de cette forme d'IA est dû au fait qu'elle réceptionne des données de langage humain (écrit ou parlé) et les analyse de façon à ce qu'elles soient comprises par un ordinateur. Une fois le langage traité, il peut reproduire la façon dont les humains interagissent ensemble. Les Chatbots sont bien sûr l'exemple le plus fréquent de TALN, aux côtés de ChatGPT. Les outils marketing tels que Ahrefs et thruuu, qui aident les équipes marketing à former des clusters de mots pour leur stratégie SEO, utilisent également le TALN.
- Machine Learning ou apprentissage automatique : cette branche de l'IA fonctionne avec des algorithmes et s'instruit des données qu'elle reçoit. Votre CRM préféré utilise très certainement le Machine Learning, comme le Sales Cloud Einstein de Salesforce, pour vous aider avec le lead-scoring ou la segmentation de vos données client.
- Deep Learning ou apprentissage profond : il s'agit ici d'une sous branche du Machine Learning. Elle est nommée ainsi car elle mime la façon dont notre système neural fonctionne. Le Deep Learning peut traiter des quantités significatives de données et apprendre de ses erreurs sans intervention humaine, alors que le Machine Learning ne peut pas s'auto-corriger. En marketing, le Deep Learning se traduit par les automatisations de vos mega-tags ou titres SEO, mais aussi par les algorithmes qui déterminent ce que vous voyez sur vos réseaux sociaux.
La croissance de l'IA en Marketing
Le développement de l'IA entre 2019 and 2023
Avant l'arrivée fracassante du ChatGPT d'OpenAI en 2022, le CMO report avait déjà noté que l'utilisation de l'IA en marketing avait augmenté de 27% entre février 2018 et août 2019. Si ce développement était déjà notable, le même rapport publié en septembre 2023 souligne que "94% des professionnels du marketing ont commencé à tirer profit de cette technologie au cours de ces trois dernières années. 60,4% s'y sont attelés depuis moins d'un an."
Quel est l'impact de cette évolution sur les tâches quotidiennes et sur notre vie professionnelle ? Comment l'IA est-elle en train de transformer le future du marketing digital ? 🤔
Avant de paniquer et de prendre part à la science fiction autour de l'IA, deux aspects sont à prendre en compte : l'un purement pragmatique, l'autre théorique/éthique.
Approche pragmatique de l'IA en Marketing
L'IA est depuis longtemps utilisée par la communauté scientifique avec le Machine Learning, pour mener des expériences et automatiser le traitement de données.
Cette fonction pragmatique de l'IA s'est transférée dans le monde de la tech et des start-ups, où les équipes Marketing et Sales vont utiliser des outils d'automatisation pour gagner un temps considérable sur leur prospection. L'IA est principalement utilisée en marketing pour aider les équipes à créer du contenu et le personnaliser, automatiser des tâches longues et chronophages, ou encore créer des workflows avec leurs outils préférés (on vous donne un exemple juste ici).
Il est facile de se perdre avec la multiplication des réseaux sociaux et des outils permettant de repérer vos leads, d'obtenir leurs coordonnées ou d'entretenir des bonnes relations avec vos prospects. Les outils comme Phantombuster sont un très bon moyen de centraliser tous ces procédés afin que vous puissiez vous focaliser sur vos missions marketing à valeur ajoutée.
Phantombuster va par exemple pouvoir :
- Rechercher des leads
- Connecter ensemble les différentes plateformes que vous utilisez
- Enrichir votre CRM
- Créer des campagnes d'outreach automatisées
Phantombuster a plus de 100 automatisations à tester, toutes alimentées par les multiples facettes de l'IA. Grâce au Machine Learning, le Sales Navigator Search to Lead Outreach Phantom vous sera particulièrement utile :
- Connectez-vous à votre compte LinkedIn avec votre cookie de session 🍪
- Créez un message d'invitation bien pensé, sans oublier votre petite touche perso 😉
- Écrivez un message de relance personnalisé que vous souhaitez envoyer pour booster l'engagement de vos prospects 💌
- Activez le workflow et profitez de toute la puissance des invitations et des messages de relance automatisés 🤖
- N'oubliez pas de suivre l'avancée de vos invitations et de vos interactions dans un tableur. 🗂️
Approche éthique de l'IA en Marketing
Sur le plan théorique, les changements apportés par l'IA au sein des entreprises tech se sont accompagnés d'une peur grandissante de l'obsolescence des travailleurs et de leur remplacement par l'IA pour des questions budgétaires. L'IA est aussi vue comme une menace pour la protection et la confidentialité des données, le plagiat, etc.
Le développement de ChatGPT et de l'IA dans le monde du marketing intervient en effet à un moment clef de reconstruction, après que plusieurs compagnies ont dû gérer la crise COVID-19, l'inflation ou plus récemment la crise d'investissements qui touche une bonne partie des start-ups européennes et américaines, comme en témoignent les vagues successives de licenciements et de démissions. L'IA s'était alors présentée (et l'est encore dans une certaine mesure) comme un moyen de préserver le temps et l'argent des entreprises, et plus particulièrement dans les domaines de création de contenu et de génération de leads.
Si nous sommes des fans d'automatisation, il faut néanmoins être conscients des abus liés à l'utilisation de l'IA, notamment dans la génération de lead et la gestion de données. Dans cette perspective, la CNIL (Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés) a élaboré un premier guide pour une utilisation responsable de l'IA dans le respect de la RGPD, accompagné de fiches didactiques pour aider les entreprises à s'approprier ces nouvelles pratiques.
L'IA n'est pas nécessairement une menace 🤝
Ces bouleversements apportent leur lots de questions : l'IA va-t-elle remplacer certains métiers ? Qu'est-ce que l'IA est capable de faire alors que l'humain ne l'est pas ? Quel avenir pour l'authenticité des relations sociales (hello les chatbots 🤖) ou pour celle de la création de contenu ? La confidentialité des données subsistera-t-elle ?
Tout cela peut sembler déroutant, voire perturbant. Même si nous n'avons pas les réponses à toutes ces questions, nous sommes persuadés qu'en Marketing, il vaut mieux adopter l'IA et bien se l'approprier pour comprendre qu'automatisation ne rime pas avec substitution.
En apprenant à vous servir de l'IA, vous développerez non seulement des compétences essentielles mais vous gagnerez également un temps considérable sur certaines de vos tâches. On a compilé quelques exemple d'utilisation de l'IA en marketing pour vous aider.
Analyse de données
En Marketing, l'analyse de données est essentielle pour s'assurer de la croissance de votre entreprise. L'analyse de données fait partie intégrante de l'IA, puisqu'elle résulte du traitement automatique des données. Ces dernières ont un rôle crucial dans votre utilisation de l'IA en Marketing, car elles permettent de voir si ce que vous créez a un impact ou non et vous donnent des informations sur les améliorations possibles. Il faut voir l'analyse de données comme un décodeur de marché intelligent dont vous ne pouvez plus vous passer 🔢
Il existe 4 types d'analyses de données, avec leurs propres outils et leur propre intérêt :
- Analyse descriptive : il s'agit de vos indicateurs quotidiens, comme par exemple votre nombre de vues sur les réseaux sociaux. Ce type d'analyse est purement informatif et disponible sur LinkedIn par exemple, si vous souhaitez connaître le nombre d'impressions générées par votre dernier poste.
—> Ces données répondent à la question : "que s'est-il passé ?"
- Analyse diagnostique : ces données vous aident à comprendre pourquoi vos campagnes de communication ont plus ou moins réussi. Par exemple, Pipedrive peut vous permettre de déchiffrer vos taux de conversion en vous donnant une analyse détaillée de votre entonnoir de vente.
—> Ces données répondent à la question : "pourquoi cela s'est-produit ?"
- Analyse prédictive : ces données vous donnent un aperçu du futur de votre entreprise et de votre stratégie marketing. Des outils tels que Mixpanel peuvent vous aider à analyser et à faire des projections de votre taux de churn (ou taux d'attrition), alors que d'autres logiciels comme Fincome sont un très bon moyen de créer des diagrammes prévisionnels sur votre ROI ou votre CA annuel. Vous pourrez même comparer vos estimations avec vos performances réelles.
—> Ces données répondent à la question : "que va-t-il se passer ?"
- Analyse prescriptive : il s'agit des données qui vont vous permettre de déterminer la meilleure démarche à suivre pour votre stratégie marketing. Plutôt que de prendre des décisions à la volée, vous serez en mesure de faire des choix basés sur des données solides et précises. Plusieurs outils de Cold Emails comme Salesloft proposent une fonction A/B testing pour que vous puissiez voir les performances de votre campagne de Cold Emails et de modifier les suivantes en fonction des résultats.
—> Ces données répondent à la question : "que devrions-nous faire ?"
Automatisation
Grâce à des outils comme Smartlead ou Luna, vous pouvez créer des templates d'emails et les adapter en fonction des leads à contacter. Parce qu'ils utilisent nativement l'IA, ces outils peuvent directement analyser les performances de vos campagnes et les améliorer en fonction. 📈
Avant d'envoyer vos Cold Emails, pensez bien à vérifier que votre liste de contact est nettoyée et à jour. Ne vous inquiétez pas, on vous montre comment faire😉
Dropcontact est la seule solution d'Email Finder sur le marché 100% conforme au RGPD. Grâce à des algorithmes propriétaires, Dropcontact ne stocke aucune base de données de contact et enrichit vos contacts à partir de leur prénom, nom de famille et nom d'entreprise. Vous pouvez soit drag&drop votre fichier .csv, .xls ou .text avec toutes les informations que vous souhaitez vérifier, valider, mettre à jour et enrichir. Vous pouvez aussi utiliser votre propre clef API pour le faire. En cadeau, on vous offre 100 crédits pour essayer 🎁
Plus d'erreurs sur le genre et la civilité de vos prospects lorsque vous les contactez par email et fini le temps où vous leur rappeliez leur expérience terrible dans l'entreprise qu'ils viennent de quitter car vous n'étiez pas au courant de ce nouveau changement… Vous pouvez maintenant personnaliser vos Cold Emails avec les informations à jour de vos prospects, sans avoir peur des les frustrer !
Dropcontact est également intégré avec des outils d'automatisation comme Zapier, Make ou n8n, à l'instar de votre outil préféré de Cold Email ou de votre CRM adoré. Tous ces outils vous aideront à gérer vos workflows en les automatisant.
Avec Zapier, Dropcontact et Reply.io par exemple, vous serez en mesure d'enrichir les données client de votre Google Sheet avec Dropcontact et, une fois mis à jour, de les ajouter directement dans Reply. Cette opération transférera automatiquement les données dans votre outil de Cold Email pour les inclure ensuite dans votre séquence de prospection.
Si Reply.io utilise Jasper AI pour vous aider à rédiger vos Cold Emails, de son côté, Zapier propose plus de 5000 intégrations et a dévoilé ses AI Actions le 6 novembre 2023 : celles-ci vous permettront d'utiliser le langage naturel pour déclencher des actions basées sur l'IA comme l'authentification sur des applications tierces.
Création de contenu
Une fois votre liste de contact nettoyée et votre outil de Cold Email alimenté par l'IA choisi, vous êtes presque prêts. Mais il reste une étape supplémentaire où l'IA peut vous venir en aide: la création de contenu d'email.✏️
Bien que nous préférions la personnalisation des emails, l'IA peut néanmoins vous aider à démarrer, en vous proposant une structure pour votre email ou en vous permettant de lutter contre le syndrome de la page blanche. De notre côté, on a testé Clay et on adore ! L'outil combine l'automatisation des données de contact, des Cold Emails générés grâce à l'IA et maintenant, l'intégration Dropcontact: tout pour que ça aille comme sur des roulettes 🛼
Des outils comme MerciApp et Grammarly pourront vous être utiles pour repérer les fautes de frappes et vous guider dans l'édition de vos textes.
Petite piqûre de rappel 💚
Même si on a dit qu'on ne voulait pas faire partie des pessimistes lorsqu'il s'agit d'IA et de l'obsolescence des emplois, nous sommes persuadés que l'IA a ses limites et que la personnalisation de contenu est essentielle. Vous pouvez utiliser des outils comme Woodpecker qui automatise vos campagnes d'email mais vous permettent de reprendre la main lorsqu'un prospect vous répond. L'études de @Superpath et de @Minuttia révèle en effet que l'IA génère un climat de méfiance entre managers et membres des équipes Marketing. Génération de contenu n'est pas synonyme de création, et sur ce point c'est à vous de vous démarquer.
