Vous consultez le troisième chapitre du guide en six parties "Comment les agences augmentent leur impact et développent de nouvelles expertises avec l'IA". Accédez aux autres chapitres : Augmenter la valeur avec l’IA, L’IA à chaque étape du parcours consommateur, Le pilotage budgétaire amélioré par l’IA, La bonne audience face au bon message avec l’IA, Les insights prédictifs de l’IA.
S'engager sur la voie du succès
Sous l’impulsion des technologies d’IA, les agences ont également revu leur gestion des campagnes. Une démarche qui implique souvent la création de centres d'excellence qui mêlent ces technologies aux expertises humaines.
Créer son modèle avec les bonnes data
Pour faire face aux enjeux variés de leurs clients, Making Science mise sur des équipes pluridisciplinaires qui seront capables d’apporter aussi bien un regard stratégique que technique, tout en mettant en œuvre les solutions.
C’est ainsi qu’ils ont par exemple conçu Gauss Smart Advertising sur Google Cloud. Un modèle qui utilise les First Party Data de leurs clients pour former des modèles d'apprentissage automatique adaptés au comportement des utilisateurs.
Comme le rapporte Jérémie Leitao, Directeur Général Making Science France “cette solution nous apporte des prédictions en temps réel que notre tag charge comme un score dans le data layer, permettant aux plateformes de récupérer ces données au moment même où l'utilisateur interagit avec la marque (lead, vente, recherche, etc.). De cette manière, la plateforme optimise les offres pour les utilisateurs et utilisatrices à forte valeur ajoutée : propension à l'achat, à l'annulation ou au retour, ou à la fidélisation et la lifetime value”.
Se concentrer sur les données
Si l'IA n'est pas alimentée par des données et des insights exclusifs à une marque, les résultats obtenus seront similaires aux autres. Les agences ayant intégré ce fait se focalisent donc sur les données uniques qu'elles peuvent acquérir (ex: données de conversion) ou produire (ex: assets créatifs de qualité) pour guider l'IA et maximiser les résultats.
Michael Beresin, Chief Operating Officer de l'agence Labelium, observe que le comportement des clients peut parfois être "un fouillis impénétrable de spaghettis enchevêtrés" qui rend difficile la création d’un récit cohérent. C’est en ce sens que, guidée par l’humain, l’IA permet de démêler la situation pour y voir plus clair et, in fine, obtenir de meilleures performances marketing.
"Google a mis à la disposition de tous une solution aussi performante qu'une Formule 1" déclare Michael Beresin, avant d’ajouter que "cela ne signifie pas pour autant que tout le monde remporte la course. Pour gagner, il faut avoir la meilleure stratégie de pneus, d'arrêts aux stands, de carburant... En termes de marketing digital, cela implique de disposer entre autres des flux, des données d'audience, des définitions de conversion et de revenu les plus performantes pour prendre de la vitesse et distancer la concurrence."
Consulter le guide
Chapitre 1 : Augmenter la valeur avec l’IA
Chapitre 2 : L’IA à chaque étape du parcours consommateur
Chapitre 3 : Les bonnes data pour guider l’IA
Chapitre 4 : Le pilotage budgétaire amélioré par l’IA
Chapitre 5 : La bonne audience face au bon message avec l’IA
Chapitre 6 : Les insights prédictifs de l’IA
