Automatiser le marketing intelligemment, rêve ou réalité ?

Outils et comparatifs de logiciels de marketing automation

S’il est certain que l’automatisation est indispensable pour adresser des jeux de données big data, on sait aussi que la personnalisation du marketing est cruciale. Peut-on espérer l’automatiser de façon personnalisée ? Retrouvez tous nos conseils sur l'utilisation de la génération de leads pour améliorer vos actions marketing.

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Les ingrédients du marketing automation

Une opportunité avec le big data

L’automatisation des tâches fait gagner du temps, si bien que l’on peut prospecter un nombre de contacts marketing plus grand. Le nombre de clients in fine est donc supérieur. Cette démarche est d’autant plus tentante à l’ère du big data. Les données récoltées sont immenses. C’est autant de matière pour alimenter le pipe commercial.

L’importance de la personnalisation

Baser sa démarche sur un grand volume, c’est tentant, pourvu que la qualité suive. Car la logique de quantité a ses limites. Les démarchages commerciaux se sont multipliés. Leurs destinataires, sursollicités, se sont lassés. Le marketing de masse est révolu, il s’agit aujourd’hui d’affiner la cible, de personnaliser le message. Mais comment prospecter largement en segmentant finement ?

L’intelligence informatique en solution

C’est là que le machine learning prend toute sa dimension. Sur des jeux de données big data, un traitement manuel est inenvisageable. D’abord parce qu’il serait aussi chronophage qu’énergivore. Mais également parce qu’il serait impuissant et difficilement pertinent. Aussi le traitement automatique des données est-il tout à fait bienvenu, surtout s’il est intelligent. Le machine learning est une forme d’intelligence artificielle. La machine intègre les données, mais également leurs rapprochements et leurs interactions pour en tirer une analyse continue. Ce traitement massif aboutit à une analyse autonome et instantanée. La richesse et l’historique du panel dotent l’outil d’une capacité prédictive pertinente. On parle d’algorithme apprenant.

Pour une prospection plus performante

Des scénarios de meilleure qualité

On peut chercher à prévoir différents scénarios d’user experience (UX) de façon manuelle. Il s’agit d’envisager tous les cas de figure et de prévoir les actions associées. Mais l’expérience montre que l’humain a tendance à idéaliser le parcours consommateur. Or, ce dernier se déroule rarement comme prévu. Aussi « la machine » apporte-t-elle une vraie valeur ajoutée. Parce qu’il envisage de manière exhaustive et impartiale tous les cas de figure, un programme informatique sera à la fois plus complet et plus pertinent.

L’efficacité de l’inbound marketing

Déployer des scénarios plus riches permet de mettre en place une stratégie d’inbound marketing. Il s’agit de faire en sorte que les prospects viennent vers vous, de susciter de l’appel ou du clic entrant. A l’inverse de l’outbound selon lequel c’est vous qui allez vers vos prospects, via un appel ou un mail sortant. L’intérêt de l’inbound se trouve dans ses coûts de mise en œuvre faibles au regard des résultats qu’il permet d’obtenir. La tenue d’un blog, la mise en place d’une newsletter, la présence sur les réseaux sociaux ou encore la mise à disposition d’un livre blanc sont autant de canaux de génération de leads – contacts commerciaux. Ces contenus invitent à découvrir votre marque et l’expertise qui lui est associée. On parle de stratégie de contenu, ou de content marketing.      

Une gestion de leads mieux qualifiée

Le but est d’adresser vos contenus de manière contextualisée au sein de vos scénarios. En réussissant à proposer le bon contenu au bon moment, la probabilité qu’un lead devienne client est de 80 %. Pour ce faire, l’enjeu est de nourrir régulièrement vos leads – on parle de leadnurtering – et de guetter leurs signaux de maturité. Le fait qu’un prospect se rende sur votre site et télécharge votre livre blanc est un signal positif : le moment pour vous de lui adresser un mail spécifique exposant plus en détails votre offre ? Ces actions, égrenées le long de vos scénarios, suivent alors une logique de lead scoring.

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Comment procéder concrètement ?

Un logiciel marketing attentif

Les logiciels CRM (Customer Relationship Management) de nouvelle génération se basent sur une technologie alliant le big data au machine learning. Résultat : un marketing automation intelligent. C’est le cas de Plezi, qui collecte toutes les informations relatives à vos prospects, pour leur construire des scénarios sur mesure. L’application de leads gère ainsi la chaîne d’inbound marketing de A à Z, de manière automatique et personnalisée. Connectée à votre site Internet, la solution va par exemple décrypter les dernières visites de l’un de vos contacts, les articles qu’il a lus. Une base qualitative sur laquelle vous pourrez personnaliser votre newsletter : en sélectionnant les articles qu’il n’a pas lus par exemple, ou les thématiques susceptibles de l’intéresser.

Des donnés de contexte clés

Plezi respecte la confidentialité des bases de données et informations propres à ses utilisateurs. Néanmoins la richesse des contenus qui transitent par la solution permet à l’éditeur d’établir des analyses croisées. Restituées comme données contextuelles, ces informations livrent aux entreprises utilisatrices un benchmark pour situer leur performance relativement à leur secteur. L’application peut également être force de proposition sur des questions d’ordre opérationnel type : quand envoyer du contenu ? à quel rythme ? D’après les taux de réussite constatés sur les actions menées par les uns et les autres, Plezi est en mesure d’aiguiller chacun de ses utilisateurs, de manière à optimiser l’impact des stratégies marketing de chacun.
 
 
Le marketing automation est une solution innovante pour réussir à personnaliser sa stratégie marketing tout en abordant un échantillon large de prospects. Des CRM comme Plezi proposent des axes d’automatisation personnalisée pour mettre à profit cette technologie dans le cadre d’une prospection commerciale à la fois innovante et peu coûteuse.
 

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