Lors du cycle de conférences dédiées au marketing "Possible Miami", qui s'est déroulée aux États-Unis, Sean Downey, président d'Americas & Global Partners chez Google, s'est entretenu avec Laura Jones, directrice marketing (CMO) d'Instacart.
Tout CMO aspire à transformer son entreprise en un moteur de croissance. Laura Jones, CMO d'Instacart, y est parvenue avec brio. Grâce à des solutions et des campagnes publicitaires alimentées par l'IA, la marque a connu une croissance fulgurante de ses activités et a su proposer des expériences uniques à ses client·es. J'ai eu le plaisir de m'entretenir avec Laura pour comprendre comment Instacart combine ses données propriétaires (first party) aux solutions d'IA de Google pour atteindre ces résultats.
Sean Downey : Quand un.e responsable marketing utilise l’IA, les mêmes grandes questions reviennent : “Quelle est votre stratégie ? Comment l’IA peut vous aider à répondre à la mission attribuée par votre PDG ?” Chez Instacart, quels problèmes avez-vous essayé de résoudre en vous appuyant sur l’IA ?
Laura Jones : Il faut savoir que l'IA et le machine learning (ML) font partie intégrante de notre stratégie depuis le départ. Du point de vue des consommateurs et des consommatrices, nous utilisons l'IA pour améliorer l'expérience produit, en incluant des recommandations intelligentes et des articles complémentaires.
Pour nos annonceurs, qui jouent un rôle majeur pour apporter une bonne recommandation, cela leur permet d'avoir des insights de plus en plus avancés.
Et enfin, pour nos partenaires retail, nous avons innové avec le Caper Cart, notre chariot de courses intelligent optimisé par l'IA, qui leur permet de profiter de toute cette "intelligence du panier" pour adapter les rayons de leurs magasins.
S.D. : Vous avez déployé des efforts considérables pour développer votre base de données first party via vos canaux propriétaires, comme votre application grand public. Mais comment avez-vous envisagé la collecte, l'organisation et l'exploitation de ces insights utilisateurs et utilisatrices dans vos campagnes marketing pour stimuler la croissance de l'entreprise ?
L.J. : Instacart a livré plus d'un milliard de commandes jusqu’à présent. Cela signifie que nous disposons d'un ensemble de données incroyablement riche sur le comportement d’achat.
Bien sûr, nous prenons la confidentialité et la sécurité des données au sérieux, c'est pourquoi nous les agrégeons et les anonymisons. Avec cette approche, nous sommes en mesure de comprendre véritablement les comportements d'achat, ce qui, in fine, nous aide à préciser nos recommandations.
Nous avons également commencé à utiliser ces données pour alimenter un outil de recherche en langage naturel. L'une des applications intéressantes de l'IA générative que nous avons développée est de donner la possibilité aux utilisateurs et utilisatrices de poser des questions en langage naturel dans l'application. Une fonctionnalité que l’on retrouve sous l’appellation "Ask Instacart".
En tant que cliente, je peux ainsi demander : "Quel goûter sans gluten est approprié pour un·e enfant de cinq ans ?". Grâce à l'analyse du comportement d'achat d'autres personnes, l'application peut affiner sa réponse. Cela crée une réelle valeur ajoutée pour les client·es en facilitant leur parcours d'achat. Du point de vue de l'annonceur, cela représente également une opportunité incroyable car il peut adresser une personne en intention d'achat. Votre annonce peut s'afficher et permettre à cette personne de découvrir votre marque, d'effectuer une conversion directement dans l'application, et de recevoir rapidement le produit.
S.D. : Vous soulevez un point crucial. La publicité a toujours reposé sur l'art de la prédiction, et l'IA prédictive existe depuis longtemps. Pour qu’elle fonctionne, elle doit disposer d'une base solide pour des prévisions plus précises favorisant la croissance. C'est pourquoi votre utilisation de la modélisation du langage, croisée avec le langage des consommateurs et des consommatrices est intéressante.
L.J. : Nous avons obtenu d'excellents résultats avec l'utilisation de la requête large qui nous aide essentiellement à effectuer une prospection par mots-clés. Bien sûr, nous avons de bonnes performances sur des termes comme "livraison de courses" et certains types de produits, mais nous avons également découvert des mots-clés pertinents auxquels nous ne pensions même pas. C’était par exemple le cas des régimes détox. Un utilisateur ou une utilisatrice cherchant à faire une cure de jus détox est en réalité un·e client·e idéal pour nous, mais nous n'aurions peut-être pas pensé à ce terme par nous-mêmes. Cela s'applique donc à la fois à notre propre plateforme et lorsque nous utilisons les outils Google.
S.D. : En synthèse, vous recherchez des utilisateurs et des utilisatrices qui vous recherchent.
Oui.
S.D. : Et cela peut se faire en dehors de votre site. Lorsqu'un annonceur disposant de peu de données souhaite collaborer avec vous, vous pouvez donc développer un profil plus riche pour l'aider à élaborer ses campagnes. Vous avez mis en place un réseau publicitaire retail innovant, qui ne correspond pas à la vision traditionnelle de ce type de réseau. Comment cela a-t-il permis de faire évoluer la réflexion des responsables marketing quant à la manière d'attirer les bonnes personnes sur leur page ?
Nous transformons ce qui était un réseau publicitaire retail en un concept de média alimenté par le retail.
L.J. : L’essentiel de notre activité repose sur les courses hebdomadaires, mais nous enregistrons également un grand nombre d'achats impulsifs. Comme nous avons les deux typologies d’achat (les paniers hebdomadaires volumineux et récurrents de plus de cent dollars, et les achats impulsifs), nous disposons d'une vision très précise du comportement d'achat. Ces données first party, associées à des mesures en circuit fermé, fournissent une opportunité unique pour nos marques partenaires. Elles peuvent ainsi toucher les personnes au moment opportun, lorsqu'elles constituent leur panier, et déterminer la meilleure façon d'interagir avec ces potentiels client·es.
Au cours des dernières années, nous sommes passés de solutions proches de l’acte d’achat, comme les produits sponsorisés classiques, à des solutions créatives pour adresser la considération vis-à-vis d’une marque ou d’un produit, comme la vidéo "shoppable". L'objectif est de stimuler l'intérêt des personnes même si elles ne sont pas encore prêt·es à acheter.
Nous disposons également d'outils comme les bons de réduction qui peuvent inciter les gens à passer de la considération à l'achat au sein du même parcours. Grâce à cela, nous obtenons des insights très riches pour l'annonceur. Nous commençons d’ailleurs à les exporter en dehors de la plateforme.
S.D. : Je pense que c'est un excellent cadre pour les autres spécialistes du marketing : une base solide de données consenties fondée sur un taggage et des principes de collecte intelligents. Vous avez mis en place des campagnes publicitaires intelligentes pour vous-même et vous avez exploité des outils pour en tirer le meilleur parti. Vous avez ensuite mené des campagnes intelligentes pour les annonceurs sur Instacart, en vous appuyant sur vos données de base. Maintenant, vous passez à la transformation. Vous passez à un niveau supérieur d'inspiration pour les audiences, à un niveau supérieur pour délivrer cette créativité parce que vous pouvez identifier où quelqu'un se trouve dans sa décision d'achat. Vous faites donc un Marketing optimisé par l'IA à un niveau avancé. Toute cette démarche n'a pas été simple. Comment en êtes-vous arrivé là aujourd'hui ?
L.J. : Étant donné la richesse de notre catalogue, qui compte 40 milliards de variantes produits, les magasins et les lieux, nous avons dû adopter une approche axée sur les données dès le premier jour. Cela a été une expérience d'apprentissage. Aujourd'hui, nous transformons ce qui était un réseau publicitaire retail (retail media) en un concept de média alimenté par le retail.
Je pense que la prochaine grande innovation résidera dans notre capacité à exploiter ces données riches avec les fabricants de produits de grande consommation et des plateformes partenaires.
Nous mettons à la disposition de nos partenaires ce que nous avons appris de notre propre parcours avec les annonces Google Shopping. L’objectif est de leur permettre de toucher de nouvelles personnes qui découvrent une catégorie, un produit ou une marque pour la première fois, puis de les convertir en client·es.
Nous avons mis en évidence cette approche avec Nestlé. Ils ont constaté une croissance à trois chiffres du nombre de clics hebdomadaires, et environ la moitié de ces clients étaient de nouveaux clients de la marque. Nous essayons désormais d'ouvrir ce système et de servir d'accélérateur pour toutes les campagnes de nos partenaires, peu importe l’endroit où elles sont diffusées.
En déléguant les tâches à la machine, vous libérez des ressources intellectuelles stratégiques pour poursuivre des innovations plus importantes.
S.D. : Ce n'est donc pas le marketing qui a changé, mais ce qui fait l'intelligence stratégique et les insights. Nestlé a toujours été efficace pour diffuser des campagnes axées sur les performances, mais pour pouvoir enregistrer une croissance à trois chiffres, vos insights ont joué un rôle majeur. Pour moi, l'IA a toujours eu un effet amplificateur. L'exploiter permet d'enregistrer une croissance progressive, puis exponentielle. C'est ainsi que vous commencez à enregistrer des gains d'efficacité rentables. Je voudrais que davantage de responsables marketing en prennent conscience, car je pense que cela pourrait améliorer leurs résultats.
L.J. : Je suis d'accord. En cumulant les gains d'efficacité, ils s'additionnent, et agissent comme un véritable accélérateur. Nous l'avons constaté dans notre propre parcours et chez nos annonceurs. Grâce aux outils Google et à nos propres outils, nous avons réussi à enregistrer une augmentation à deux chiffres de l'efficacité de nos enchères. En déléguant les tâches à la machine, vous libérez des ressources intellectuelles stratégiques pour poursuivre des innovations plus importantes.
S.D. : Vous avez parlé de création publicitaire. Il ne s'agit pas d'une création automatisée, mais d'une approche très ciblée à chaque étape du parcours d’achat, où le moment de diffusion de votre message a une grande importance. Vous apprenez et vous incluez de nouvelles briques de vente au fur et à mesure du processus. Selon vous, dans quelles situations convient-il d'utiliser l'IA ?
L.J. : Il y a certains cas d'utilisation qui, pour moi, sont évidents. Nous avons utilisé l'IA pour enrichir les descriptions sur toutes nos pages produits, afin de les améliorer, les rendre plus pertinentes et plus personnalisées. Nous avons également utilisé les outils Google pour nettoyer les images à grande échelle sur l’ensemble des articles du catalogue. Aucun humain ne voulait réaliser ces tâches. Il n’y a rien d’intéressant à parcourir manuellement toutes les images pour supprimer du texte commercial.
Nous réfléchissons à la façon d'automatiser les tâches non gratifiantes et de conserver l'ingéniosité humaine comme moteur central.
En expérimentant l'IA, nous avons connu des réussites et des échecs. Par exemple, nous avons utilisé des photos générées par l’IA dans certaines de nos recettes, et ça n'a pas toujours été un succès ! Nous avons eu droit à des dindes à trois pattes plutôt étranges. Être à la pointe de la technologie signifie avoir son lot d'expériences d'apprentissage.
À mesure que nous passons à des créations plus complexes, nous réfléchissons à la façon d'automatiser les tâches non gratifiantes et de conserver l'ingéniosité humaine comme moteur central. Tout repose sur l'insight clé, le service et le message que vous fournissez aux client·es, et l'IA peut être un partenaire dans ce domaine. Nous avons expérimenté des outils pour les storyboard et nous utilisons parfois l'IA générative dans nos séances de brainstorming. Mais cela ne remplace pas la stratégie réelle, ni, soyons honnêtes, le jugement et le goût qui font la force d'un bon contenu créatif et d'une narration efficace.
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