Marketing et IA générative : promesses et perspectives de l’hyperpersonnalisation

L'intelligence artificielle (IA) s’impose aujourd’hui comme un levier majeur pour la pratique du marketing, révolutionnant la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients et prennent des décisions stratégiques. Elle permet une hyperpersonnalisation des services, une meilleure prise de décision basée sur des données précises et l’émergence d’approches conversationnelles dans tous les secteurs. Ces avancées offrent aux entreprises des outils puissants pour répondre aux attentes croissantes des consommateurs tout en renforçant leur efficacité.

Hyperpersonnalisation : L’IA au cœur des nouvelles stratégies marketing

Le marketing personnalisé n’est pas une idée nouvelle, mais l’évolution de l’IA, et notamment le développement de l’IA générative, permet aujourd’hui de concrétiser cette promesse de manière inédite. Selon une enquête réalisée par OpinionWay, à l’horizon 2025, on prévoit que l’IA sera à l’origine de 95 % de toutes les interactions avec les clients. Jusqu’à présent, les entreprises ont couru après un alignement d’étoiles très difficile à obtenir : proposer au client adéquat le produit adéquat, en l’atteignant au bon moment et via le meilleur canal possible. Cette poursuite d’un effort d’hyperpersonnalisation des produits comme des contenus marketing s’avérait complexe et coûteuse, surtout à grande échelle. Les entreprises disposaient de données sur les comportements d’achat, les préférences ou encore les habitudes de navigation de leurs clients, mais analyser ces informations et en tirer des conclusions précises était – et est toujours en partie – un défi difficile à surmonter sachant que le consommateur, submergé par les sollicitations, attend désormais que les marques lui proposent des interactions cohérentes et personnalisées.

"Selon une enquête réalisée par OpinionWay, à l’horizon 2025, on prévoit que l’IA sera à l’origine de 95 % de toutes les interactions avec les clients"

C’était sans compter sur l’IA qui permet désormais de relever ce défi plus facilement. D’un côté, grâce à ses capacités d’analyse massives de données structurées et non structurées, l’IA est capable d’identifier automatiquement des corrélations et de prédire les besoins des consommateurs, voire d’anticiper leurs actions. De l’autre, l’IA générative permet de créer des contenus à grande échelle, adaptés à chaque audience, et de tester leur pertinence. En liant efficacement ces deux applications de l’IA, les entreprises peuvent transformer l’expérience client qu’elles proposent en une interaction hautement personnalisée, tout en apportant une créativité renouvelée à leurs campagnes marketing. Un exemple frappant de ces nouvelles pratiques est celui de L’Oréal qui utilise au sein de son Beauty Content Lab interne Creaitech des modèles personnalisés de marque appelés "Brand Custom Models" ³. Ces modèles, en reconnaissant les codes visuels propres à chacune des 37 marques du groupe, permettent de créer rapidement de nouvelles campagnes et de les adapter aux différentes cultures et langues des marchés cibles. Accor, quant à lui, a réduit de 30 % ses coûts de création de contenus grâce à l’IA, tout en maintenant un haut niveau de personnalisation. Mais l’IA ne se limite pas à la simple personnalisation de contenu. Elle permet aussi de comprendre et d’analyser les états émotionnels des consommateurs, en fonction desquels les stratégies marketing peuvent être ajustées pour s’adapter à l’état d’esprit du client.

L’IA au service de la prise de décision et de l’optimisation stratégique

L’intelligence artificielle ne se limite pas à la personnalisation des expériences clients, elle révolutionne également la prise de décision stratégique dans le domaine du marketing. Les entreprises, autrefois dépendantes de modèles d’analyse traditionnels tels que le Marketing Mix Modeling (MMM) et l’attribution multi-touch (MTA), peuvent désormais s’appuyer sur des algorithmes plus sophistiqués pour allouer de manière optimale leurs budgets marketing. Ces technologies permettent une compréhension plus précise de l’impact de chaque canal sur les ventes, remplaçant les décisions intuitives par des choix basés sur des données fiables et en temps réel.

De plus, l’IA permet d’anticiper et de prévenir l’attrition des clients, un enjeu majeur pour les entreprises. En analysant les comportements, les interactions et les données historiques, l’IA peut identifier les clients à risque de désengagement et proposer des stratégies adaptées pour les retenir. Cette approche proactive réduit les taux de churn et améliore la fidélisation, renforçant ainsi la relation à long terme entre l’entreprise avec ses consommateurs.

"L’IA offre aux entreprises des outils puissants pour répondre aux attentes croissantes des consommateurs"

L’IA optimise également les campagnes marketing en temps réel grâce à des techniques d’A/B testing automatisé. Par exemple, en analysant les performances de différentes versions d’une campagne, l’IA est capable d’identifier rapidement la plus efficace et de la déployer à grande échelle. Ce processus réduit non seulement le temps nécessaire pour lancer des campagnes (time-to-market), mais améliore également le retour sur investissement (ROI) en maximisant l’impact de chaque action. Selon Gartner, en 2025, 30 % des messages marketing sortants des grandes entreprises seront générés de manière automatisée grâce à l’IA et notamment l’IA générative, contre moins de 2 % en 2022 ⁴.

Les modèles conversationnels : vers une relation durable entre marque et client, tous secteurs confondus

Enfin, au-delà de la simple personnalisation, l’IA révolutionne la relation client avec l’introduction de modèles conversationnels autonomes. L’IA permet en effet aux entreprises d’offrir des interactions fluides et contextuelles, dépassant l’approche omnicanal pour instaurer une relation omnisciente et continue. Les agents conversationnels ou chatbots, enrichis par l’IA générative, permettent ainsi d’avoir des conversations plus naturelles et surtout, au plus près des attentes des clients, tous secteurs confondus.

Ainsi, on peut noter le cas de l’assistant ERICA de la Bank of America, avec lequel les clients interagissent via l’application mobile pour gérer leurs comptes, surveiller leurs activités bancaires et recevoir des conseils financiers personnalisés. Dans un secteur radicalement différent, IKEA a lancé l’agent conversationnel Billie, qui aide les clients à naviguer sur le site d’IKEA, à trouver des informations sur les produits, à planifier des espaces avec des meubles et à suivre leurs commandes.

L’intelligence artificielle offre ainsi un soutien important aux conseillers, en fournissant aux clients des réponses précises et en automatisant les tâches répétitives, leur permettant alors de se concentrer sur les interactions à forte valeur ajoutée. Les entreprises, de leur côté, peuvent mieux allouer leurs ressources en se concentrant sur des services pertinents qui répondent véritablement aux attentes des clients.

L’émergence d’assistants virtuels personnalisés, que le client peut configurer lui-même pour répondre à ses besoins spécifiques, constitue une avancée supplémentaire. Par exemple, un consommateur peut demander à son assistant de planifier un événement ou de gérer ses achats, créant ainsi une interaction sur-mesure, tout en permettant à l’entreprise de mieux comprendre ses préférences. Ce modèle conversationnel offre aux entreprises un atout concurrentiel majeur dans un marché où les consommateurs sont toujours plus sollicités.

L’intégration de l’IA dans la relation client se doit cependant de répondre à une exigence d’éthique et de transparence centrée sur l’humain, afin de s’assurer que les décisions prises par les algorithmes soient explicables et justifiées pour éviter la manipulation des consommateurs et le développement de dynamiques d’exclusion. Ainsi, dans un monde toujours plus centré sur l’individu, les entreprises qui mettront en œuvre l’intelligence artificielle au service de leur modèle relationnel sauront tirer un véritable avantage compétitif. Mais le temps est compté pour faire les bons choix technologiques, acquérir les nouvelles compétences, insuffler la transformation au sein des organisations, et pouvoir (enfin) tenir la promesse de l’hyperpersonnalisation en créant de nouvelles interactions plus engageantes, plus authentiques et plus durables avec les clients. 

SUR L’AUTEUR

Laurence Niclosse intervient depuis plus de vingt ans sur des projets de transformation auprès des grands acteurs bancaires et assurantiels : définition de stratégie métier, approche innovation, évolution du marketing bancaire, définition de parcours utilisateurs, étude d’impacts des nouvelles capacités (digitales et analytiques), mise en œuvre de solutions autour des processus et des systèmes d’information. Elle a développé une expertise métier autour des modèles distributifs bancaires, BtoC et BtoB.

Notes de bas de page 

¹ Sopra Steria Next, 2023.

² Lisa Schell, « Comment les services marketing peuventils mettre à profit les innovations apportées par l’IA ? », Gartner, 14 février 2024

³ Pauline Duvieu, « L’Oréal Group dévoile de nouvelles innovations au salon VivaTech 2024 », Le Journal du Luxe, 24 mai 2024. Disponible en ligne.

⁴ Jackie Wiles, « Derrière ChatGPT : l’avenir de l’IA générative pour les entreprises », Gartner, 26 janvier 2024.