Prédictif, IA, Big Data : votre marketing BtoB peut-il devenir plus intelligent ?

Photo by Riccardo Annandale on Unsplash

L’intelligence artificielle, les assistants personnels, chatbots et autres predictive analytics seront encore à l’honneur au salon big data qui démarre aujourd’hui. Mais que nous apportent ces techniques dans nos jobs de marketeurs BtoB ?

Alors que beaucoup sont encore en train de chercher la meilleure formule pour la production de contenu et le tuning de leurs processus de nurturing, d’autres se démènent avec leurs équipes de télémarketing qui peinent à traiter les masses de leads qui les submergent à chaque nouveau livre blanc ou événement. Nous en sommes pour la plupart à la phase d’automatisation, et peu d’entreprises B2B se sont lancées dans la phase « intelligente », si tant est que l’on puisse regrouper toutes les nouvelles technologies prédictives sous ce terme.

Quels usages concrets en marketing BtoB ?

Difficile de faire le tri entre toutes les techniques et leurs cas d’usage, mais il est certain que l’explosion de données a permis de construire des algorithmes de plus en plus puissants utilisés depuis quelques temps déjà dans la publicité programmatique ou les systèmes de recommandations de produits.

En BtoB, un des champs d’exploration qui me semble le plus intéressant actuellement est le scoring prédictif des leads. Les solutions qui se sont attaquées à ce domaine apportent des réponses sur 2 aspects essentiels du Lead Management :

  • La qualité et la fraicheur des données, qui est bien un sujet de préoccupation, puisque 88% des décideurs B2B considèrent la qualité des leads comme un frein.
  • L’optimisation du traitement des leads, qui se révèle essentielle à mesure que la quantité de leads augmente : 46% des décideurs BtoB avouent que leur organisation manque de ressources humaines pour traiter les leads (baromètre Lead B2B Companeo 2017).

La formule magique pour repérer les « bons » leads

Dans pas mal de sociétés de notre secteur IT, les bonnes tactiques de growth hacking génèrent des centaines de leads qu’il faut bien traiter. Les méthodes de scoring alliant données CRM et données comportementales ne s’avèrent pas toujours suffisantes, et pour éviter de grossir les effectifs des équipes de télémarketing, beaucoup cherchent la méthode magique qui va permettre de faire jaillir les pépites : les entreprises dans la cible et prêtes à acheter.

Pour les repérer, nous disposons d’une multitude d’informations : les données socio-démographiques du contact et de sa société, et les données comportementales (visite du site, ouverture de mails, téléchargement de contenus, engagement social, etc.). On se rend compte toutefois que si la donnée de base n’est pas bien saisie (ex : code NAF, ou CA) ou codifiée (Ah ! les fonctions des décideurs…) le système ne pourra pas les exploiter, ou partira sur de mauvaises bases.

C’est là qu’interviennent les solutions « intelligentes » de lead scoring, qui vont aller chercher sur le web des données complémentaires, plus nombreuses, plus justes et détecter pour vous les leads potentiels en croisant ces données avec les vôtres. Et avec les techniques de Machine Learning, ces prédictions s’affinent au fur et à mesure que le système mesure les conversions réelles. Ce type de solution s’intègre très bien avec les stratégies d’Account-Based Marketing, (ABM) puisqu’elles permettent de repérer là aussi avec l’analyse prédictive les comptes les plus susceptibles d’acheter.

Quels sont les critères de choix ?

Quelle formule magique ont créé ces sociétés ? C’est bien là la difficulté lorsque l’on s’intéresse à ce domaine : personne ne vous dévoilera son algorithme, et il vous faudra faire confiance aux stats mises en avant par les prestataires pour faire votre choix. Il est vrai que les résultats sont prometteurs : des taux de conversion de leads en opportunités multipliés par 3 (de MQL à SQL, pour les adeptes du funnel Sirius), des montants d’opportunités multipliés par 3 ou 4,  des taux d’engagement multipliés par 5 pour les campagnes digitales, etc.

Forrester a sorti récemment une « Wave » sur les solutions de Predictive Marketing Analytics pour le BtoB qui vous présentera les leaders américains (Radius, 6Sense, Lattice et consors). Il ne s’agit pas uniquement de scoring prédictif, mais aussi de ciblage et segmentation. Son avis global est que les aspects techniques sur le prédictif sont matures et peu différenciateurs entre ces solutions, mais qu’il est intéressant d’évaluer leur intégration avec les solutions opérationnelles, qui vont permettre de réellement tirer profit de cette intelligence pour engager des actions qui optimiseront la conversion de ces leads.

Quelques questions à poser pour sélectionner votre fournisseur :

  • Pouvez-vous donner une référence client dans une situation proche de la mienne et qui permet de démontrer les apports réels de votre solution ?
  • Quelle technique analytique employez-vous et en quoi est-elle différente de vos concurrents ?
  • Sur quelles données vous basez-vous ? Quel volume minimum doit-on posséder ?
  • Dans quelle mesure peut-on tester la solution ? Avec des données réelles ?
  • Pour quelle cible de clients votre solution est-elle la mieux adaptée ?

Et pour fiabiliser la mise en place :

  • Quel temps et quel type de ressources doit-on mobiliser ?
  • Est-on autonome ensuite pour faire évoluer la solution ?
  • Avez-vous une équipe dédiée au suivi du client (avec des Customer Success Manager) une fois l’implémentation terminée ?

Si votre maison-mère ne vous impose pas sa solution, regardez les acteurs du marché français, des éditeurs comme Sparklane, IKO System (Sidetrade), Corporama et ByPath alignent aujourd’hui de belles références, et proposent des liens avec des CRM locaux et des services d’enrichissement de vos données avec des sources incontournables sur notre marché. Mais la plupart de ces acteurs venant plutôt de la « Vente Intelligente » et du Social Selling, ce sont des projets à mener en parfaite coordination avec la direction commerciale.

On le voit, le domaine n’est pas simple, il requiert de vrais changements stratégiques, une qualité de données irréprochable, un accompagnement d’experts, une organisation adaptée et une collaboration encore plus forte entre les ventes et le marketing.

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