Quelles innovations marketing pour demain ?

Merci à Guillaume Meurice qui, à travers sa chronique sur le Data-Marketing n’a pas aidé à éclaircir les esprits sur la définition et l’application concrète du marketing aujourd’hui. Les nouvelles tendances à venir ne vont pas faciliter les choses : Cross device, IA, Machine Learning, RGPD Chatbots… Petit tour d’horizon de quelques innovations clés du marketing de demain qui vous permettra de briller lors du prochain repas dominical familial.

Les achats sont désormais cross devices mobile-first

Le cross-device permet de reconnaître un utilisateur entre ses différents écrans afin de lui adresser des messages publicitaires personnalisés.

Même si le taux d’utilisation des smartphones et autres appareils mobiles n’a cessé d’augmenter (si, je vous assure, vous consultez votre smartphone en moyenne 26,6 fois par jour), ce n’est qu’à partir d’octobre 2012 qu’on note une réelle augmentation selon l’outil de statistiques StatCounter Global Stats .

Cet élan correspond à un taux d’équipement des smartphones en forte progression mais également au principe de « mobile first » largement mené par Google et son moteur de recherche. En effet, les sites optimisés pour le mobile (« mobile responsive » selon le jargon Googlien) sont de plus en plus favorisés dans les résultats de recherche. Ce n’est qu’en 2016 que la notion de « mobile first » prend tout son sens car le taux d’utilisation du mobile dépasse alors celui de l’ordinateur.

Le grand enjeu pour les entreprises aujourd’hui n’est plus de suivre un internaute mais de suivre un mobinaute connecté à tous ses écrans. On parle donc de stratégie cross device mobile-first (premier mot clé à replacer lors de votre prochaine pause-café) : cette approche va apporter plus d’exactitude et de pertinence dans le suivi du consommateur.

Pour les marques il s’agit d’utiliser au mieux les données collectées en magasin, en passant votre carte de fidélité par exemple, afin d’identifier et atteindre les mobinautes avec des campagnes personnalisées et contextualisées. Aidés par l’essor de l’Intelligence Artificielle, les marketeurs déterminent de mieux en mieux en temps réelle les messages les plus pertinents à adresser à une cible de consommateurs toujours plus précise.

L’intelligence Artificielle (IA)

Selon Jean-Claude Heudin, directeur du laboratoire de recherche de l’IIM (Institut de l’Internet et du multimédia), l’intelligence artificielle (IA, ou AI en anglais pour Artificial Intelligence) consiste à « mettre en œuvre un certain nombre de techniques visant à permettre aux machines d’imiter une forme d’intelligence réelle ». Ses algorithmes font recours à des processus cognitifs de haut niveau tels que l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique. L’IA est décrite par les experts comme la quatrième révolution industrielle.

Les 4 domaines d’usage de l’IA dans le marketing sont :

• La communication : des algorithmes capables de comprendre le langage parlé ou écrit, d’engager une conversation avec des humains
• La perception : des machines capables de comprendre leur environnement et d’identifier des objets
• L’apprentissage : Grâce à des algorithmes poussés et l’accès à de larges jeux de données rétrospectives, les machines peuvent apprendre de leurs expériences passées et évoluer en permanence.
• La prédiction : prédire un avenir futur à partir d’un historique de données

Par exemple, UBER utilise l’intelligence artificielle dans 14 villes pour déterminer le prix qu’un client est prêt à payer pour une course : 2 cas possibles

• L’utilisateur commande un trajet pour un des itinéraires les plus demandés dans sa ville ou l’utilisateur commande un trajet entre deux quartiers huppés
• L’algorithme proposera à ces deux utilisateurs un tarif plus élevé

Mais l’intelligence artificielle ne serait rien sans une collecte minutieuse de la donnée des clients.

 

La DATA, maître mot du marketing

Les consommateurs souhaitent toujours plus de personnalisation dans leur interaction avec les marques : ils se disent prêts à partager leurs informations tant que les entreprises les utilisent pour améliorer l’expérience client au sens large, en prenant en compte leurs envies mais également leur historique d’achat, etc.

Les entreprises développent donc de nouveaux moyens pour collecter toujours plus de données : vous demander de vous inscrire au programme de fidélité de la marque, organiser des jeux concours ou sondages, développer des partenariats entre marques, etc. Une fois la donnée récoltée, de nouveaux métiers autour de la donnée entrent en jeu comme par exemple les Data Scientists qui peuvent entre autres construire des algorithmes de Machine Learning pour utiliser au mieux toutes ces données, développer la connaissance clients et proposer une expérience ultra-personnalisée.

Mais l’utilisation de ces données n’est pas sans limite : l’année 2018 est largement marquée par la mise en place du RGPD, le règlement européen sur la protection des données personnelles qui remplace l’actuelle Directive de 1995 et entrera en application le 25 mai 2018 prochain.

A partir de cette date, les entreprises doivent prouver leur effort de mise en conformité RGPD, cartographier les données personnelles récoltées auprès de leurs clients et leurs traitements, s’organiser (DPO, procédures, formation et sensibilisation des équipes) et se doter d’outils logiciels. Ce règlement va profondément modifier les relations entre les marques et les consommateurs, renforçant les droits de ces derniers dans l’exploitation de leurs données personnelles.

Pourtant seules 6% des entreprises seraient en parfaite conformité avec le RGPD d’après une étude réalisée en août 2017 par le cabinet de conseil Converteo. Cette mise en conformité est primordiale pour les entreprises, car le coût à payer en cas de manquement aux exigences est lourd : à titre d’exemple, la sanction s’élève à 4% du chiffre d’affaires global de l’entreprise n’ayant pas prévue de traitement pour les données sensibles.

Le scandale des données personnelles sur Facebook, à savoir la collecte non autorisée des données personnelles de 87 millions d’utilisateurs de Facebook par Cambridge Analytica n’est qu’une illustration parmi tant d’autres de la vulnérabilité du respect de la vie privée des internautes, notamment sur les réseaux sociaux.

Les réseaux sociaux, au top avec les chatbots

Parce qu’on aime bien les chiffres, sur les 4 milliards d’internautes dans le monde (+7% sur un an), 80% sont actifs sur les réseaux sociaux, soit 3,2 milliards (+13%). Pour faire le lien avec l’avènement du cross device mobile first, 90% d’entre eux y accèdent depuis un mobile. Dans le même temps, le temps moyen passé sur le web a également augmenté. Nous passons désormais 6 heures par jour en moyenne à utiliser des appareils connectés à Internet, soit un tiers de notre temps hors sommeil !

Les réseaux sociaux et particulièrement les plateformes de messagerie instantanée se sont considérablement développées ces dernières années. A l’heure actuelle, 4 applications (WhatsApp, Messenger, WeChat, Viber) regroupent plus d’utilisateurs que le top 4 des applis social media (Facebook, Instagram, Twitter, LinkedIn) [iv]. La messagerie instantanée est donc un secteur aux larges opportunités, qui se concrétisent par exemple avec l’essor des chatbots.

Un bot est un agent conversationnel programmé pour répondre à des requêtes utilisateurs de manière automatisée 24/7 sur une application de messagerie instantanée. Par rapport aux canaux traditionnels, le chatbot permet de dialoguer avec le langage naturel de l’humain, d’utiliser une interface conversationnelle familière, ne nécessite pas d’installer une nouvelle application ni de se rendre sur un site Web et permet de désengorger le Service Client et les guichets pour les entreprises. Concept ancien, le chatbot connaît aujourd’hui une gloire nouvelle grâce à l’intelligence artificielle et au machine learning, développant ainsi des bots de plus en plus complexes.

Effet de mode ? Peut-être, mais les analyses prédictives indiquent que les bots pourraient gérer jusqu’à 85% des interactions d’ici à 2020 et le marché de l’IA dépassera les 11 Milliards de dollars d’ici 2024.

Dernier exemple en date, la Société Générale teste un chatbot permettant aux clients d’interroger leurs comptes en langage naturel.

Anne-Sophie Blanchard-Breton

Pour aller plus loin : 

• « Uber Starts Charging What It Thinks You’re Willing to Pay », Bloomberg, 19/05/2017
  

• Etude « The State of Social 2018 » réalisée par Buffer & Social Media Week
• « Le Digital en France en 2018 »
• « Affluent Consumers’ Social Media Habits »
• Messenger 2016, Kantar TNS 2016

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Crédits photos : Flickr