Données et marketing basé sur l'IA
Les avis divergent fortement sur l'IA : pour certains, c'est une menace existentielle ; pour d'autres, la solution à tout ; pour d'autres encore, c'est surtout une exagération.
La réalité est plus sobre, et c'est justement ce qui la rend plus intéressante. L'IA est utilisée depuis des décennies. Chez Stratics aussi, elle fait partie intégrante de notre travail depuis le tout début. Seulement, à l'époque, nous ne l'appelions pas ainsi.
Aujourd'hui, quand on parle d'IA, on pense généralement à un chatbot : ChatGPT, Claude, Gemini. Ce sont des outils utiles, mais ils ne représentent qu'une petite partie de l'ensemble.
L'intelligence artificielle est un terme générique désignant les systèmes qui imitent certaines formes d'intelligence humaine. Elle comprend plusieurs niveaux :
L'ordinateur suit des règles établies par les humains. C'est simple, mais d'une puissance inégalée par l'être humain.
L'algorithme recherche lui-même des modèles dans les données, au lieu d'écrire chaque ligne.
Les réseaux neuronaux déterminent eux-mêmes quelles caractéristiques sont importantes, directement à partir de données brutes telles que du texte ou des images.
Le deep learning qui génère de nouveaux contenus : texte, image, vidéo. À partir d’une seule phrase, un modèle colore des millions de pixels pour former un ensemble cohérent.
Ce que ces couches ont en commun, c'est la reconnaissance de formes. Les humains sont doués pour cela, mais pas à grande échelle : personne ne passe au crible des millions de transactions à la recherche de liens. Un algorithme, lui, en est capable.
Le marketing de données repose sur l'analyse des tendances. Qui sont vos clients ? Qui va bientôt venir faire ses achats ? Qu'est-ce qui fonctionne bien, et qu'est-ce qui pourrait être amélioré ? C'est là que nous faisons appel à l'IA. Nous développons et affinons les modèles que nous utilisons à cette fin depuis notre création.
Identifier les doublons et nettoyer les données.
Un même client figure souvent plusieurs fois dans une base de données : à cause d'une faute de frappe, d'une ancienne adresse, ou parce qu'il a effectué des achats à la fois sur la boutique en ligne et en magasin. Grâce à une combinaison d'algorithmes et de contrôles statistiques, nous identifions les profils correspondant à une même personne et corrigeons les données. C'est le travail le moins visible, mais sans doute le plus important : chaque modèle s'appuie sur ces données pour aller plus loin.
Consultez notre étude de cas « La qualité des données : le fondement invisible de toute bonne sélection ».
Prédire qui va acheter.
Grâce à des modèles prédictifs, nous déterminons quels clients sont les plus susceptibles de réagir à une campagne. Chez un détaillant de mode, nous avons pu constater la différence noir sur blanc :
Trois fois plus de chiffre d'affaires par client — avec le même budget.
Consultez notre étude de cas « Il n'y a pas de meilleur client. Il y a un meilleur client pour cet objectif précis. »
Détecter automatiquement les anomalies.
Les tests statistiques analysent en permanence les données à la recherche d'éléments inhabituels : un magasin dont les ventes chutent soudainement, une catégorie qui connaît une hausse inattendue, une campagne dont les résultats s'écartent des prévisions. C'est vous qui recevez l'alerte, ce qui évite à quiconque de devoir passer au crible les tableaux de bord.
Évaluer la valeur client et les perspectives d'avenir.
Un client vaut plus que ce qu’il dépense aujourd’hui. Grâce à des modèles de valeur client à long terme (customer lifetime value), nous estimons ce qu’un client rapportera tout au long de la relation. Les prévisions permettent d’estimer les ventes attendues, afin que les décisions soient fondées sur l’avenir et non uniquement sur le passé.
Regrouper les clients.
Nous regroupons les clients présentant des comportements similaires en segments et en personas, afin que vous puissiez communiquer de manière plus ciblée.
Nous les utilisons également, non pas comme un gadget, mais comme un outil dans notre travail quotidien.
Notre outil de création d'e-mails intègre une IA générative : la rédaction de textes et la génération d'images s'effectuent directement dans l'outil, ce qui permet de passer plus rapidement de l'idée à l'envoi d'une campagne. En interne, les modèles linguistiques nous aident au développement, ce qui nous libère du temps pour la réflexion. Et nous automatisons une grande partie du traitement des données : chaque client fournit ses données dans un format qui lui est propre, et celles-ci doivent être adaptées à notre architecture. Ce qui était autrefois un travail manuel se fait désormais en grande partie automatiquement, sous le contrôle d’un humain.
L'IA générative peut créer quelque chose pour vous. Un agent IA va encore plus loin : il est également capable d'agir. Vous ne lui donnez plus chaque instruction séparément, mais un objectif. L'agent détermine les étapes nécessaires, utilise les outils et les données disponibles, effectue les actions et vérifie le résultat. Il ne s'agit pas d'une simple requête donnant une seule réponse, mais d'un flux de travail complet.
Imaginez un agent qui constate qu'une campagne n'atteint pas les résultats escomptés, qui analyse lui-même les résultats, qui identifie les segments à l'origine de cet écart et qui propose des explications ou des mesures à prendre. Ou encore un agent qui reçoit de nouvelles données clients, qui en vérifie la structure, qui détecte les anomalies et qui met en place le traitement approprié.
Nous automatisons déjà aujourd’hui bon nombre de ces étapes distinctes. Grâce à l’IA agentique, nous les relions de plus en plus entre elles. Ce faisant, nous ne considérons pas les agents comme des systèmes prenant des décisions de manière autonome : ils opèrent dans un cadre bien défini, avec accès à des données, des outils et des actions spécifiques, et sous contrôle humain lorsque cela s’avère nécessaire. Le potentiel ne réside pas dans une IA qui prendrait le contrôle du processus marketing, mais dans une IA qui se charge de plus en plus de tâches opérationnelles. Cela libère ainsi du temps pour ce qui est plus difficile à automatiser : définir l’objectif, faire des choix, penser de manière créative, comprendre le contexte. L’IA passe ainsi du statut d’outil à celui de collègue numérique.
Il y a deux choses qui restent l'apanage de l'homme.
Les données. La qualité d'un modèle dépend entièrement des données sur lesquelles il est entraîné. Des profils en double ou des adresses erronées entraînent des prédictions erronées, quelle que soit la sophistication de l'algorithme.
L'objectif. Un modèle optimise ce que vous lui demandez. Que vous souhaitiez augmenter votre chiffre d'affaires, renforcer l'engagement ou fidéliser davantage vos clients, c'est un choix qu'aucun algorithme ne peut faire à votre place.
Consultez notre étude de cas « Qu'est-ce qu'une bonne campagne ? ».
L'IA identifie des schémas dans les données existantes : profils en double, segments, anomalies.
Ces modèles permettent d'estimer qui va acheter, qui va se désister et quelle sera la valeur d'un client à long terme.
L'IA générative crée des textes et des images, directement dans le cadre du travail quotidien.
Les agents déclenchent eux-mêmes des actions, dans un cadre bien défini et sous contrôle humain.
Dans la réalité, l'IA est moins spectaculaire que ne le laissent entendre les gros titres, mais elle est plus utile : il s'agit d'une reconnaissance intelligente des modèles qui permet de prendre de meilleures décisions, à condition de disposer de données de qualité et d'avoir un objectif clair.
C'est précisément là que nous intervenons. Nous fournissons ces données de qualité, développons les modèles capables de reconnaître, de prédire, de créer et d'agir, et vous aidons à définir clairement votre objectif. Ainsi, l'IA n'est plus pour vous une simple promesse, mais un résultat concret : des données plus propres, des sélections plus précises, des campagnes mieux ciblées et des décisions fondées sur des chiffres plutôt que sur des intuitions.
