Passez du chaos à la clarté pour tirer parti de l’IA

La mauvaise qualité des données nuit à l’efficacité de l’IA dans le domaine du marketing

L’IA n’est pas magique. Elle ne corrige pas vos données, elle révèle la vérité à leur sujet. La plupart des organisations qui intègrent l’IA générative au marketing sont confrontées au même problème : des données fragmentées, périmées ou incohérentes. Et au lieu de résoudre quoi que ce soit, les systèmes d’IA formés sur ce désordre ne feront que prendre de mauvaises décisions, plus rapidement.

Voici ce qui se passe. Vous avez un système d’acheminement des ventes qui utilise des systèmes dont les identifiants ne correspondent pas. Les clients potentiels sont envoyés au mauvais représentant, ce qui nuit à la confiance entre les équipes. Ou peut-être que votre moteur d’évaluation des prospects ne fait pas la différence entre « CEO », « C.E.O. » et « Chief Executive Officer ». Cela signifie que les prospects de premier plan n’atteignent jamais le sommet de l’entonnoir. Votre outil de personnalisation fournit des recommandations non pertinentes. Pourquoi ? Parce que le profil du client est incomplet et que l’IA n’a pas de contexte. Il ne s’agit pas d’un échec au niveau du modèle. Il s’agit d’un échec au niveau de la couche de données.

Aucun réglage fin ou calcul puissant ne pourra y remédier. Et le coût est réel. Selon le MIT Sloan Management Review, les entreprises perdent chaque année 15 à 25 % de leur chiffre d’affaires à cause de données erronées, un chiffre d’affaires que la plupart des dirigeants ne savaient même pas qu’ils perdaient. Cela inclut l’inefficacité, les opportunités de vente manquées et la dégradation de la réputation due à des expériences négatives. Si vous ne pouvez pas faire confiance aux données, vous ne pouvez pas faire confiance aux résultats. Et dans le domaine de l’IA, la confiance est primordiale.

Vous n’obtiendrez pas d’IA évolutive et efficace tant que vous n’aurez pas réparé les fondations. Commencez par là.

Les responsables du marketing, et non de l’informatique, doivent s’approprier la qualité des données pour assurer le succès de l’IA

« La qualité des données ? C’est le travail de l’informatique ». Non, ce n’est pas le cas. Si vous dirigez le marketing, c’est votre travail.

L’informatique s’occupe de l’infrastructure. Il assure le fonctionnement des systèmes. Mais les spécialistes du marketing contrôlent les données clients, la manière dont elles sont capturées, étiquetées et utilisées. Ce sont ces données qui alimentent les modèles d’IA à l’origine des résultats des campagnes, de l’évaluation des prospects, de la personnalisation et de l’orchestration des parcours. Si ces données ne sont pas correctes ou mal alignées, aucun modèle n’y remédiera. Pire, l’IA amplifiera le dysfonctionnement. Des déchets à l’intérieur, des déchets à l’échelle.

Le marketing est responsable du parcours du client. Cela signifie que les spécialistes du marketing sont également responsables de la précision avec laquelle l’organisation comprend le client, qui il est, ce qui l’intéresse, comment il se déplace d’un point de contact à l’autre. Si les données qui alimentent tout cela sont mal gérées, le parcours ne fonctionne pas. L’IA échoue. Et les résultats tombent à plat.

Pour que l’IA soit utile, il faut qu’elle devienne une priorité commune de l’entreprise, et non un problème technique isolé. Il faut que les rôles soient clairs. Vous avez besoin d’une propriété interfonctionnelle qui inclut le marketing, les ventes, l’informatique et le succès des clients. Vous avez besoin d’une gouvernance évolutive et de définitions utilisées par tous. Si vous ne vous alignez pas sur les principes fondamentaux dès maintenant, l’adoption de l’IA deviendra un exercice d’incendie permanent : des gens qui cherchent des solutions au lieu de mener la transformation.

Obtenez l’adhésion de la direction, communiquez clairement et faites en sorte que les bonnes personnes, toutes fonctions confondues, résolvent le même problème. C’est ainsi que vous construirez une base de données sur laquelle l’IA pourra s’appuyer, même si les besoins de l’entreprise évoluent.

Un modèle de maturité de la préparation aux données à quatre niveaux permet d’évaluer la préparation à l’IA

La plupart des équipes marketing veulent que l’IA en fasse plus, une personnalisation plus rapide, un routage plus intelligent, des informations plus rapides. Mais peu d’organisations s’arrêtent pour se demander si leurs données peuvent le supporter. C’est une erreur. Sans une vision claire de l’état réel de vos données, vous volez à l’aveuglette. Vous avez besoin d’un cadre pour mesurer l’état de préparation avant de passer à l’échelle avec l’IA.

Il existe un modèle de maturité qui répartit la confiance dans les données en quatre niveaux clairs. Les données sont fragmentées, les conventions de dénomination sont incohérentes, les systèmes ne communiquent pas entre eux et les équipes s’appuient sur des feuilles de calcul déconnectées les unes des autres pour effectuer le travail de base. La confiance dans les données est ici inférieure à 25 %, et l’IA ne peut rien apporter d’utile à ce stade.

Si vous passez au niveau « incohérent », vous avez des règles en place. Quelques champs normalisés, peut-être des processus de validation de base, mais ils ne sont pas appliqués. Les intégrations ne sont pas synchronisées et les rapports doivent encore être nettoyés avant d’être fiables. Vous disposez de fonctionnalités partielles, mais la plupart des informations sont manuelles et réactives.

Si vous atteignez le niveau systématique, les données commencent à travailler pour vous. Une gouvernance forte existe. Les erreurs sont détectées automatiquement. Le flux de données en temps réel permet une optimisation plus rapide des campagnes. Il est essentiel qu’il y ait une source de vérité claire pour l’identité du client. À ce stade, les équipes de marketing et de vente sont alignées. Lorsque vous atteignez ce niveau, l’IA peut fonctionner avec contrôle et fournir des résultats significatifs sans intervention constante.

Les organisations de premier plan atteignent Optimized. Cela signifie que les problèmes de données sont signalés avant qu’ils ne provoquent des échecs. Les définitions et les taxonomies sont cohérentes dans tous les services. Les campagnes s’adaptent en temps réel sur la base d’informations propres et actuelles. L’IA ne se contente pas de fonctionner, elle s’enrichit.

Le fait de savoir où vous vous situez dans ce modèle vous permet de fixer des objectifs précis en matière d’investissement et d’exploitation. Vous n’avez pas besoin de perfection. Vous avez besoin d’une structure suffisante pour croire que l’IA peut agir à grande échelle sans s’effondrer sous le poids de vos propres systèmes.

Les organisations devraient donner la priorité à trois domaines clés pour améliorer la préparation des données à l’IA.

Toutes les parties de la pile de données n’ont pas la même importance. Si vous souhaitez améliorer rapidement les performances de l’IA, concentrez-vous sur trois domaines à fort impact : le nommage et la gouvernance des champs, la résolution des identités et l’intégration en temps réel.

Tout d’abord, l’hygiène au niveau des champs. Si différentes équipes appellent le même champ « Campaign_ID », « CampaignID » ou « Code_01 », les systèmes se cassent la figure. L’attribution échoue. Les rapports ne correspondent pas. Et la confiance dans les données diminue entre le marketing et les ventes. Vous voulez une taxonomie partagée qui prenne en charge des entrées, un stockage et des requêtes propres. C’est ainsi que vous gardez les systèmes et les humains alignés.

Deuxièmement, la résolution de l’identité du client. La plus grande erreur dans la personnalisation pilotée par l’IA aujourd’hui n’est pas la paresse, c’est la fragmentation. Lorsque les dossiers des clients sont éparpillés entre les CRM, les MAP et les CDP, votre modèle optimise sur des fragments. Le même client apparaît deux fois. Les messages sont dupliqués. La pertinence disparaît. Il ne s’agit pas seulement d’un problème technique, il affecte directement la façon dont les gens perçoivent votre marque. Vous pouvez y remédier en regroupant les couches d’identité en un seul profil d’acheteur unifié. Une résolution déterministe, pas de suppositions.

Troisièmement, l’intégration des données en temps réel. Les données périmées nuisent à l’intelligence artificielle. Un événement relatif à l’utilisation d’un produit qui se synchronise avec deux jours de retard ne peut pas fournir d’informations significatives en temps réel. Peu importe donc le nombre d’API que vous avez déployées, si elles ne se synchronisent pas à la vitesse de votre client, elles ne sont pas assez performantes. L’IA se nourrit de la récurrence. Des données rapides vous permettent de disposer d’un système qui s’adapte et réagit alors que les utilisateurs sont encore en train de prendre des décisions.

Si vous vous concentrez sur ces trois domaines, le reste devient plus facile. La précision s’améliore. La pertinence s’améliore. L’IA devient plus qu’une démo, elle devient une infrastructure qui évolue avec l’entreprise.

Donner la priorité à la propreté des données permet un marketing IA évolutif et axé sur le retour sur investissement.

Si vous voulez vraiment développer l’IA dans le marketing, arrêtez de considérer le nettoyage des données comme un travail d’hygiène. C’est une question de stratégie. L’efficacité des campagnes d’IA, de la personnalisation, du lead scoring, de l’analyse des sentiments, de l’orchestration des parcours, dépend entièrement de l’intégrité des données. Sans cela, vous augmentez les erreurs, pas les résultats.

La plupart des échecs dans l’adoption de l’IA ne proviennent pas des modèles. Ils sont dus à de mauvais intrants et à des systèmes instables. Les équipes s’enthousiasment, lancent des projets pilotes et se heurtent toujours au même problème : les modèles produisent des recommandations incohérentes, des scores inexacts ou des messages non pertinents. Ce n’est pas parce que l’IA manque d’intelligence. C’est parce que les fondements ont été ignorés.

Lorsque vous fixez les fondamentaux, les définitions cohérentes, les enregistrements unifiés, les pipelines en temps réel, l’IA devient un accélérateur. La personnalisation prend de l’ampleur. La conversion des prospects augmente. Les campagnes s’ajustent en cours de vol sur la base d’informations fraîches et fiables. Et contrairement aux améliorations ponctuelles, cette valeur s’accumule. Chaque nouvelle couche d’automatisation, chaque itération d’optimisation, repose de moins en moins sur des corrections manuelles car la structure est solide.

Les dirigeants qui recherchent un véritable retour sur investissement de l’IA marketing doivent considérer la préparation des données non pas comme une dépendance, mais comme le cœur de la chaîne de valeur. Des données propres, cohérentes et opportunes permettent d’obtenir des performances mesurables. Et lorsque ces ingrédients sont en place, les équipes avancent plus vite, s’alignent mieux et construisent en toute confiance.

Selon le MIT Sloan Management Review, la mauvaise qualité des données coûte aux entreprises entre 15 et 25 % de leur chiffre d’affaires annuel. C’est ce chiffre qui doit guider les décisions. Vous n’avez pas besoin d’atteindre la perfection. Mais si vous n’établissez pas dès maintenant un seuil minimum de clarté et de cohérence, chaque initiative d’IA que vous lancerez se heurtera à des résistances, en interne et sur le marché.

Les équipes qui réussissent sont celles qui traitent les données comme une rampe de lancement, et non comme une réflexion après coup. C’est cet état d’esprit qui permet de faire évoluer l’IA avec fiabilité et impact.

Faits marquants

• Corrigez d’abord les données pour éviter de prendre de mauvaises décisions : L’IA expose les mauvaises données au lieu de les corriger. Les dirigeants doivent donner la priorité à la qualité des données pour éviter que l’IA n’amplifie les erreurs de ciblage, de personnalisation, de routage et de reporting.
• Le marketing doit prendre l’initiative en matière de gouvernance des données : Les CMO et les responsables marketing doivent s’approprier la qualité des données, et non la déléguer au service informatique, afin de garantir que les performances de l’IA reflètent un parcours client précis et unifié.
• Utilisez un modèle de maturité pour guider la préparation à l’IA : Les dirigeants devraient évaluer la qualité des données de leur organisation à l’aide d’un modèle à quatre niveaux, en visant au moins le niveau 3 (systématique) pour permettre une exécution fiable et évolutive de l’IA dans les fonctions en contact avec les clients.
• Donnez la priorité aux trois leviers de données les plus critiques : Concentrez-vous sur la cohérence au niveau des champs, l’identité unifiée des clients et l’intégration des systèmes en temps réel pour améliorer considérablement la fiabilité des données et maximiser l’impact de l’IA.
• Considérez la qualité des données comme votre moteur de croissance en matière d’IA : Les dirigeants doivent faire de la qualité des données une fonction stratégique pour débloquer le retour sur investissement à long terme de l’IA, réduire les interventions manuelles et construire des systèmes qui évoluent avec rapidité et confiance.