Comment Adviso a développé son approche d’intelligence artificielle marketing

2 mars 2020

Le 17 février dernier, l’agence de marketing numérique montréalaise annonçait, après trois ans de recherche et développement, le lancement d’une toute nouvelle expertise en IA marketing. On en parle avec Roger Kamena, VP Science et technologie des données chez Adviso.

Selon le communiqué émis par la firme, l’objectif de cette nouvelle offre est simple :

Identifier, parmi les opportunités offertes par la science des données, celles pouvant le plus rapidement permettre à une entreprise d’atteindre ses objectifs d’affaires. »

Chez Adviso depuis 7 ans, Roger Kamena, VP Science et technologie des données se remémore la génèse d’un tel projet.

On pense parfois que le marketing numérique, contrairement aux médias traditionnels, est plus automatisé et plus rapide. Mais dans les faits, c’est beaucoup plus lourd en opérations et en étapes manuelles. On s’est donc demandé s’il n’y avait pas un moyen de développer des outils d’automatisation pour aller plus loin dans la donnée. »

« Un petit pas pour l’IA, un grand pas pour le marketing »

Après l’embauche d’un premier scientifique des données, en appui aux équipes de média numérique, Adviso s’est mis à développer, de fil en aiguille des solutions spécifiques… et a vu l’opportunité d’en faire des services en soi !

Le plus difficile dans ce processus n’a pas été, paradoxalement, de recruter des experts en science des données… « mais de faire l’arrimage entre leur expertise et celle des experts numériques », confie Roger Kamena.

Car, même si le recrutement est une tâche ardue dans ce domaine, il faut réussir à créer des ponts de communication à l’interne pour que chacun aille dans la même direction, notamment grâce aux rôles des traducteurs analytiques.

Aujourd’hui, Adviso propose trois produits d’IA marketing principaux :

le prospecteur de segments média (grâce à des personas générés à l’aide de renseignements fondés sur l’analyse de données),

l’optimiseur décisionnel (afin d’optimiser le rendement d’une campagne publicitaire par des décisions éclairées, notamment en regard aux canaux marketing les plus prometteurs),

et la carte perceptuelle IA (pour améliorer le rendement de projets en marketing de marque ou de contenu, ainsi que pour déterminer les attributs les plus importants des principaux compétiteurs par l’analyse de données recueillies sur le Web et les médias sociaux).

Ces produits sont prêts et ont abouti mais d’autres sont en préparation. On s’est concentré sur une approche pragmatique pour commencer en s’éloignant des projets de longue haleine, qui demandent plus de temps et d’intervention. En travaillant sur des prototypes et en faisant de l’IA à petits pas, avant de faire de la grosse ingénierie de données, on peut avancer plus rapidement. Notre philosophie, c’est un peu : Un petit pas pour l’IA, un grand pas pour le marketing ! » indique Roger Kamena.

La différence entre données et intelligence d’affaires

Prenons l’exemple du prospecteur de segments média. La génération de persona est une pratique courante en marketing mais également en IA.

La majorité du temps, la segmentation est faite avec des données du CRM ou de la base de données clients. Nous, on va aller plus loin et on va aller chercher des informations dans Google Analytics, Adobe Analytics, la plateforme de gestion des données de l’entreprise pour avoir une vue plus complète. On peut aller chercher trois millions de caractéristiques différentes », explique-t-il.

Ainsi, pour voir les utilisateurs qui ont la plus grande propension d’achat, l’IA va pouvoir traiter ces 3 millions de caractéristiques et les relations entre elles… une tâche impossible pour un humain. La modélisation de ces données permet ainsi de dresser un persona d’acheteur idéal

Dans le domaine du marketing numérique, de nombreuses entreprises sont riches en données, mais pauvres en insights. La science des données est une excellente avenue à emprunter pour extraire davantage de valeur à partir de données clients préexistantes, qui demeurent souvent enfouies sous des plateformes analytiques et marketing coûteuses et sous-exploitées ou d’un colossal CRM, » ajoute Roger Kamena.

Concrètement, un premier test a été effectué auprès de Nespresso Canada. Le mandat consistait à implanter leur plateforme de gestion de la donnée… mais aussi à aider la compagnie à faire le triage et la segmentation de toutes ces données !

Nous avons pu dresser et découvrir des personas qui, dans certains cas, ont surpris les gestionnaires de la marque. Puis, nous avons réussi à activer le ciblage à travers différentes plateformes publicitaires, » indique Roger Kamena.

Résultats ? +40% de revenus par mille impressions et un gain d’efficience média de 75 K$ après trois mois d’utilisation.

Adviso nous a non seulement guidés à travers l’intégration d’une plateforme de gestion de données, mais son équipe nous a également épaulés stratégiquement par l’adoption d’un modèle de segmentation concret, parfaitement adapté à la réalité de notre entreprise, » confirme Julie Pomerleau, VP Marketing, Nespresso, dans le communiqué de l’entreprise.

L’avenir du marketing

Pour Roger Kamena, auteur d’un billet de blogue à ce sujet, il est évident que le métier de marketeur va évoluer de plus en plus à l’avenir vers une maîtrise des sciences de la donnée.

Il va devenir de plus en plus difficile voire impossible à terme de faire un bon traitement et une bonne interprétation de ces données avec une approche analytique traditionnelle. Le fichier Excel et les requêtes SQL passent quand on a deux ou trois bases de données. Mais, aujourd’hui, quand on doit gérer entre 16 et 20 plateformes différentes, se pose la question de l’analyse de toutes ces données. C’est le plus grand défi des départements marketing. »

Ce que confirme Jean-François Renaud, cofondateur d’Adviso :

Une étude récente publiée par eMarketer a démontré que l’acquisition d’aptitudes en science et en analyse des données deviendra bientôt le principal point d’intérêt des agences publicitaires, partout à travers le monde. »

La raison est simple. Le marketing génère des données qui ont quatre caractéristiques clés, autrement appelées les « 4V »: le volume, la vélocité, la variété… et il faut en tester la véracité.