Marketing Automation: Comment évolue le Marketing Automation ?

Les coûts d’acquisition de nouveaux clients sont de plus en plus élevés en raison d’une concurrence de plus en plus forte ; pour cette raison, la capacité à fidéliser les clients, à développer leur potentiel grâce à une communication constante et personnalisée et à optimiser les coûts des activités marketing en général devient de plus en plus importante. Le marketing automation s’inscrit dans ce contexte, qui aujourd’hui plus que jamais – également grâce aux opportunités croissantes offertes par l’intelligence artificielle – est un outil intégré de gouvernance des activités marketing : un véritable atout stratégique pour les entreprises qui veulent pouvoir être compétitives.

Indice

Introduction Qu’est-ce que l’automatisation du marketing Les capacités critiques du marketing automation La marketing automation du futur, grâce à l’IA Introduire le marketing automation dans l’entreprise Fixation d’objectifs Analyse de la pile technologique Choix de la technologie Introduction de la solution en mode itératif Conclusion

Introduction

Pour analyser les avantages, en les plaçant dans un contexte commercial dans lequel ils peuvent être exploités pour la génération de résultats, il est important de cadrer le potentiel à travers une définition claire et un aperçu des capacités critiques, avec un œil sur les tendances du années à venir, grâce à une introduction croissante de l’Intelligence Artificielle en tant qu’outil d’aide à l’analyse (augmented analytics) et à l’automatisation (RPA).

Qu’est-ce que l’automatisation du marketing

C’est l’ensemble des activités et des technologies qui vous permettent d’automatiser et d’optimiser la gestion des campagnes marketing sur plusieurs canaux. Nous pouvons voir l’automatisation du marketing comme un outil pour aider les équipes marketing à maintenir la gouvernance des activités dans des contextes complexes où les publics cibles et les points de contact ne se limitent pas à une poignée de combinaisons. Le marketing automation est également extrêmement utile pour permettre aux acteurs du marketing de concentrer leur action sur des activités stratégiques à forte valeur ajoutée, même dans des contextes plus simples et moins complexes.

Les capacités essentielles de l’automatisation du marketing

Parmi les critical capability (i.e. ces fonctions nécessairement présentes) du marketing automation, on retrouve :

• Lead Management, capacité qui vous permet de gérer l’ensemble de la base de données de contacts, d’analyser sa composition et de travailler de manière plus ou moins automatisée sur diverses opérations sur celle-ci ;
• Lead & User Tagging and Segmentation, qui permet de segmenter la base de données de contacts et d’utilisateurs à la fois manuellement et sur la base des comportements observés sur les points de contact analysés ;
• Lead & User Scoring, qui permet d’associer et de calculer des scores basés sur des données de leads et des données d’interaction (navigation sur le site, interactions sociales et email) visant à qualifier chaque contact individuel non seulement en termes de segmentation et d’intérêts mais aussi de propension à acheter ou contacter ;

• Email & Touchpoint Automation, qui vous permet de définir des flux de travail de contact pour les utilisateurs individuels sur les différents points de contact (e-mail, social, chatbot, etc.) en fonction du comportement de l’utilisateur individuel et des valeurs prises par les tag, les segments et les scores . Typiquement, cette capacité s’exprime à travers des systèmes visuels pour la construction de parcours ou de workflows et à travers des éditeurs WYSIWYG (What-you-see-is-what-you-get) pour la construction de messages ;

• Reporting, qui permet d’extraire du système des rapports d’état (disponibilité des contacts, répartition pour une dimension d’analyse spécifique) ou des rapports de performance, croisant les métriques et dimensions disponibles. Les systèmes permettent aussi typiquement de programmer des rapports personnalisés et différenciés pour les différents stakeholders sur la base de modèles ;

• CRM Integration, qui permet une intégration en temps quasi réel avec les principaux systèmes CRM grâce à une synchronisation bidirectionnelle.

La liste est complétée par quelques fonctions qui deviennent désormais un standard de facto du marketing automation :

• PCC Campaign Management, c’est-à-dire l’ensemble des fonctions qui permettent de gérer des campagnes PPC simples sur les principaux canaux payants (Google Ads, Facebook Ads, etc.) en assurant un suivi correct grâce à l’insertion de paramètres UTM dans la campagne et l’intégration des données coût des campagnes dans les rapports intégrés et complets ;

• Web analytics, ou l’ensemble des fonctions qui permettent d’analyser le comportement des utilisateurs sur les propriétés numériques de l’entreprise, en croisant ce comportement avec les métriques et dimensions classiques du marketing automation afin de pouvoir développer des analyses complètes des performances des campagnes. Les plateformes les plus avancées intègrent également des modèles d’attribution plus ou moins sophistiqués prenant en compte tous les points de contact utilisés ;

• Website personalization, développée via des scripts côté client qui permettent de personnaliser l’expérience utilisateur en fonction des interactions précédentes régies par les autres fonctions de marketing automation (exemple trivial : page d’accueil personnalisée avec un message conforme à celui reçu par e-mail envoyé en fonction d’un flux de travail) ;

• Landing page management, qui permet de créer des landing pages à l’aide d’éditeurs visuels et drag-and-drop à partir de templates déjà conçus à des fins de lead generation, sans avoir de compétences techniques.

L’automatisation du marketing du futur, grâce à l’IA

Jusqu’à il y a quelques années, l’automatisation du marketing dans la perception commune était presque toujours associée à la seule fonction d’automatisation du flux de travail et de conception des flux de contacts par e-mail. En réalité, l’espace de l’automatisation du marketing est beaucoup plus large et souvent la contrainte à l’expansion de l’automatisation dans d’autres domaines a été de nature purement technologique. De nombreuses activités de marketing répétitives comportent souvent des éléments de non-uniformité qui ne les rendent pas facilement automatisables via un ensemble de conditions simples à définir via de simples critères de comparaison de chaînes ou via une définition a priori des paramètres avec lesquels définir les flux de contact ou lancements de campagnes. Grâce au processus de démocratisation progressive de l’IA, dû à une diffusion de plus en plus importante d’algorithmes, de bibliothèques et de technologies de machine learning et de deep learning appliquées au marketing, le marketing automation prend aujourd’hui des places de plus en plus importantes. Grâce à l’évolution des technologies de Natural Language Processing (NLP), le marketing automation peut, par exemple, fonctionner efficacement dans la classification du comportement des prospects et le tagging automatique sans définition manuelle des étiquettes, mais en traçant les utilisateurs vers des intérêts spécifiques grâce à l’analyse du texte des pages qu’ils parcourent. Toujours grâce aux technologies NLP (et notamment de text generation et summarization), le marketing automation peut générer des campagnes publicitaires payantes et développer de petites personnalisations dans la communication à partir de données collectées sur le web sur la base desquelles entraîner son comportement. Les capacités d’analyse sont également renforcées, grâce à une intégration de l’analytique et de l’IA (la tendance que Gartner recueille sous l’égide de “Augmented Analytics”) qui aide les marketeurs à pouvoir effectuer des analyses qui étaient auparavant l’apanage des data scientists, en identifiant les anomalies dans les flux d’automatisation et de campagnes et décrivant des modèles particuliers dans les données grâce à des systèmes d’analyse conversationnelle avancés qui permettent de distiller des idées et des suggestions d’actions (prescriptive analytics) à partir des données de comportement des utilisateurs. D’autre part, les systèmes SaaS généralement utilisés par les entreprises, notamment les logiciels d’automatisation du marketing, sont de plus en plus ouverts au dialogue avec d’autres systèmes via des interfaces API et des fonctions de synchronisation avec le Data Warehouse dans le cloud – cela leur permet de travailler de plus en plus sur le ‘avancé l’intégration de ces systèmes grâce à des outils d’automatisation no-code et low-code (un exemple avant tout : Zapier) ou encore à travers les outils d’IA no-code de plus en plus populaires (comme Levity). De cette manière, les responsables marketing peuvent avoir une totale liberté dans la gestion de leurs données et leur activation sur différents canaux, en se concentrant sur la planification stratégique sans limites d’imagination sur l’automatisation. L’intelligence artificielle, appliquée à l’automatisation des activités marketing, a cependant une particularité par rapport à l’approche classique avec workflows définis et optimisation manuelle : elle a besoin de données sur la base desquelles apprendre. Des données bien structurées, dans lesquelles l’objectif commercial et les éventuels facteurs à prendre en considération sont clairs. Pour cette raison, il devient extrêmement important de planifier en amont une stratégie de suivi et de mesure cohérente avec la stratégie marketing. Mesurer ne devient plus « seulement » fondamental pour l’analyse, mais aussi pour faire fonctionner correctement et permettre aux campagnes d’être performantes.

Introduire l’automatisation du marketing dans l’entreprise

L’introduction de l’automatisation du marketing dans l’entreprise n’offre pas une voie anodine comme cela pourrait paraître et se heurte souvent à certains problèmes de base auxquels les entreprises doivent faire face avant de commencer une voie d’automatisation. Ce type de considérations est valable pour les parcours d’automatisation de toute nature, mais elles le sont encore plus si l’on parle de marketing automation, puisque l’effet sur les clients, et donc sur la perception de l’entreprise et sur les revenus, devient immédiat. On peut définir trois pré-requis fondamentaux pour réussir l’introduction du marketing automation dans l’entreprise, sans que cela reste une simple layer supplémentaire peu impactante sur le business – se résumant à une gestion avancée des emails :

1. forte maturité numérique ;
2. forte intégration du marketing et des ventes ;
3. des processus bien définis – encore mieux s’ils sont bien formalisés.

Dans de nombreux cas, notamment dans les entreprises qui ne sont pas nativement numériques, il est difficile pour l’ensemble de l’entreprise de satisfaire pleinement à ces prérequis. Pour cette raison, il peut être judicieux d’identifier un domaine de l’entreprise (une unité commerciale, une pratique, un produit ou une équipe de travail) qui est plus rapide pour introduire l’automatisation et l’utiliser comme une réussite pour les tests et l’optimisation. ne passant que plus tard à l’extension de l’application du modèle à l’ensemble de l’entreprise. On peut donc définir une trajectoire d’introduction du marketing automation en quatre phases allant de la définition des objectifs à l’introduction de l’outil dans l’entreprise en passant par un cycle itératif de mise en place – utilisation – analyse et amélioration.

Établissement d’objectifs

La première étape importante pour introduire avec succès l’automatisation du marketing dans l’entreprise est sans aucun doute le chemin pour identifier, fixer et communiquer les objectifs. Dans cette phase, il est important d’impliquer les différentes parties prenantes à la table de travail qui seront affectées d’une manière ou d’une autre par l’automatisation du marketing : de ceux qui liront les données, à ceux qui travailleront sur les voies d’automatisation, jusqu’aux personnes client-facing (sales, account, customer success) qui pourraient optimiser leur travail ou obtenir des informations utiles grâce à l’introduction d’automatisations. Dans cette phase il sera important de collecter les différentes demandes et de définir une cartographie des objectifs à court, moyen et long terme. Les objectifs doivent être quantifiables et mesurables, afin de pouvoir être vérifiés. En plus des objectifs, il sera important de définir les besoins des utilisateurs par rapport au chemin d’automatisation – en ce sens, l’outil de user story peut être efficace pour atteindre l’objectif. A travers les user stories nous sommes en mesure de rédiger des spécifications fonctionnelles plaçant l’utilisateur au centre de notre parcours de conception, en utilisant un formulaire comme le suivant :

Comme [description de l’utilisateur], 

Je veux [fonctionnalité ou action] 

de sorte que [objectif ou valeur pour l’utilisateur]. 

Le processus de fixation des objectifs a pour fonction d’orienter les actions ultérieures et de permettre une forte implication de l’ensemble du groupe de travail ; dans cette phase, une communication claire et efficace devient essentielle, afin que l’introduction de processus et de technologie ne risque pas de devenir un faux ajout dans l’entreprise, mais un élément imprégnant et transformateur. Nous devons sortir de cette phase avec une clarté forte (documentée) sur :

• des objectifs mesurables à court, moyen et long terme ;
• des besoins spécifiques pour la mise en œuvre de ces objectifs, éventuellement à l’aide de l’outil des user stories.

Analyse de la pile technologique

Une autre étape clé est l’analyse de l’as-is, identifiant toutes les technologies déjà adoptées pour stocker et analyser les données des clients et des utilisateurs et gérer la relation avec eux. Dans cette phase, nous devons nous concentrer à la fois sur les technologies propriétaires qui sont au cœur de l’entreprise (par exemple, pour un commerce électronique, nous pourrions analyser l’état de l’art sur la technologie qui gère le site Web), et sur les technologies et les outils à prendre en charge (client email , éventuels CRM ou systèmes de stockage de données clients, etc.). Pour chaque outil il est important d’analyser :

• fonctions;
• niveau d’utilisation par les utilisateurs internes ;
• données présentes – et éventuelles redondances ou asymétries avec d’autres systèmes présents dans l’entreprise ;
• méthodes de communication et d’échange de données avec le système (existe-t-il des API ou bases de données avec lesquelles il est possible de s’interfacer ?)

Dans cette phase, il peut être important d’être suivi par un partenaire martech tel que ByTek dans la cartographie des systèmes présents, afin d’évaluer ensuite l’éventuelle implication de personnalités ou d’entreprises d’intégration de systèmes ou l’utilisation de solutions à intégration no-code ou low-code.

Choix de la technologie

Avec des objectifs clairs en tête et une large visibilité de l’existant, nous pouvons procéder à la définition des besoins en termes de fonctions (lead scoring, tagging, etc) et de caractéristiques du système (à quel point doit-il être modulable et/ou personnalisable, s’il doit être open source, on-premise ou dans le cloud, etc.), en accordant une attention particulière aux intégrations nécessaires ; dans certains cas la multitude de systèmes déjà présents dans l’entreprise peut orienter le choix vers une solution simplement parce qu’elle est plus facilement intégrable. Nous définissons également clairement les éventuelles contraintes de prix et de délais de mise en œuvre et à ce stade, avec tous ces éléments en main, nous pouvons commencer à rechercher des solutions en les caractérisant par rapport aux éléments susmentionnés :

• fonctions ;
• caractéristiques du système ;
• intégrabilité et interopérabilité ;
• frais ;
• délais de mise en œuvre estimés.

Avec tous ces éléments en main, nous pouvons maintenant procéder au choix proprement dit de la technologie. C’est une des étapes clés : la technologie est choisie presque en fin de parcours de conception et non au début, afin d’adapter le choix aux besoins et non aux nécessités du choix technologique contraignant qui pourrait générer un héritage inutile, problèmes de mise en œuvre et mauvaise adoption du système.

Introduction de la solution en mode itératif

À ce stade, essayons de comprendre comment insérer progressivement la solution dans l’entreprise. Nous pouvons partir d’un morceau de processus (par exemple la gestion des cold lead uniquement), ou d’un morceau de l’entreprise (une division), ou utiliser les deux dimensions.  Pour le choix, nous pouvons utiliser le framework PIE qui nous aide à hiérarchiser la partie de l’entreprise et le processus à « automatiser » en premier. Le cadre PIE prévoit d’attribuer trois scores à chaque choix :

• Potential, ou une mesure de l’amélioration qui peut être faite ;
• Importance, o una medida de la importancia y el peso del área dentro del marketing (por ejemplo, si el producto A vale el 70% de la facturación de la empresa, entonces tendrá puntajes más altos que el producto B) ;
• Ease, que es una medida de la sencillez de implantación del sistema en esa zona.

Nous pouvons ensuite attribuer une note à chaque élément de processus sur chaque élément d’activité (par exemple, automatisation du workflow de contact des demandes de démonstration depuis le site pour le produit A, automatisation de la gestion des campagnes publicitaires pour le produit B) en gardant à l’esprit lorsque nous évaluons les différentes perspectives : personnes, processus, technologie. Le processus est extrêmement itératif : nous commençons par une planification d’activité, la mettons en œuvre, mesurons les résultats et la mettons à l’échelle, puis passons à un autre domaine lorsque l’amélioration potentielle de celle déjà prise en considération a été atteinte. Si l’entreprise est très structurée, il peut être judicieux d’être suivi par un partenaire comme Talent Garden, qui sur la transformation de l’entreprise aide les entreprises à innover leurs modèles d’organisation grâce à la méthodologie du design.

Conclusion

La voie d’introduction de l’automatisation peut changer la façon dont l’entreprise aborde le marketing et les ventes, si elle est abordée de la bonne manière. Grâce à l’intelligence artificielle, les possibilités vont se multiplier et les entreprises – aussi bien les « digital natives » qui débutent déjà dans cette voie, que les grands corporate et PME qui vont devoir se transformer – auront de plus en plus besoin d’outils et de processus de ce type pour réussir à être compétitif. Pour cette raison, il y aura un besoin croissant de consultants, de professionnels et de spécialistes du marketing avec un état d’esprit et des compétences pour relever ce défi. C’est la raison pour laquelle, dans ByTek et Talent Garden, nous investissons des ressources dans la recherche, l’étude et la construction de produits technologiques et de formation pionniers qui peuvent accompagner les entreprises et les professionnels du futur dans cette voie passionnante.

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