Ce que les dirigeants ratent avec l’IA en marketing

Les investissements en IA dans le marketing ne sont pas alignés

L’IA est un outil et, comme tout outil, l’important est de savoir où et comment il est utilisé. Dans le domaine du marketing, les entreprises consacrent beaucoup d’argent à l’IApour la personnalisation, la création de contenu et la segmentation des clients. Mais nombre de ces investissements sont réalisés sur la base d’une compréhension interne erronée de la manière dont la fonction marketing fonctionne réellement au jour le jour.

Voici le problème principal : les cadres pensent que les cycles de marketing sont rapides et réactifs. Ils voient les tableaux de bord de conversion et les indicateurs clés de performance des clients, et ils supposent que le moteur tourne bien. Mais au sein des équipes marketing, les retards dans les campagnes, l’accès fragmenté aux données et les processus manuels racontent une autre histoire. Selon l’enquête de GrowthLoop, 51 % des dirigeants affirment que leurs cycles de marketing sont « assez rapides » ou « extrêmement rapides ». Seuls 28 % des spécialistes du marketing opérationnel sont de cet avis. Il ne s’agit pas d’un écart mineur. Il s’agit d’une déconnexion massive entre ceux qui prennent les décisions et ceux qui sont les plus proches des flux de travail.

Cela conduit directement à un gaspillage de potentiel. Les dirigeants investissent naturellement dans des outils d’IA visibles et stratégiques, comme les moteurs de personnalisation, parce qu’ils correspondent à ce qu’ils pensent être nécessaire. Mais ces outils sont superposés à un système déjà obstrué. Vous pouvez avoir le système de personnalisation le plus avancé, mais si votre campagne met trois semaines à être expédiée en raison de retards internes, à quoi bon ?

Pour les dirigeants, il s’agit de recalibrer votre vision des choses. Avant de soutenir le prochain grand outil d’IA, vous avez besoin d’un véritable aperçu de ce qui se passe dans les opérations. Qu’est-ce qui ralentit le moteur marketing ? Où se situent les ruptures de données ? Sans cette clarté, l’exécution de l’IA ne donnera pas les résultats escomptés et le retour sur investissement ne se matérialisera pas.

La boucle de l’asymétrie de l’information renforce le faible retour sur investissement de l’IA

Ce manque de perspective crée ce que nous pouvons décrire comme une boucle d’information, un cycle de rétroaction dans lequel les dirigeants et les équipes de marketing fonctionnent de manière fondamentalement désynchronisée. Il renforce les hypothèses erronées et les résultats sont clairs : même si des millions sont déversés dans les plateformes d’IA, le retour sur investissement n’est pas à la hauteur. Cela s’explique par le fait que les principaux points de friction n’ont jamais été abordés.

Voici comment fonctionne la boucle. Les dirigeants examinent les indicateurs clés de performance, les revenus, l’engagement des clients, les taux de clics. Ces chiffres étant bons, les dirigeants supposent que le marketing est efficace et qu’il se développe grâce à l’IA. Sur cette base, les entreprises redoublent d’efforts pour mettre en place des outils d’IA plus visibles. Des outils que les conseils d’administration comprennent. Des outils qui font bonne figure dans les réunions.

Mais les frictions opérationnelles n’apparaissent pas sur les tableaux de bord de haut niveau. Les équipes marketing sont toujours confrontées à des processus hérités, à des retards dans l’accès aux données et à des flux de travail de campagne défaillants. Lorsque les outils d’IA ne produisent pas les résultats escomptés, les systèmes de mesure ne sont pas assez précis pour en expliquer les raisons. Ils ne peuvent pas déterminer si le problème vient d’un modèle de personnalisation faible ou d’un goulot d’étranglement dans la mise en œuvre des campagnes. L’investissement dans l’IA est perçu comme sous-performant, et la réponse consiste donc à acheter des outils plus intelligents, ce qui renforce encore la boucle.

Les équipes marketing, quant à elles, sont contraintes d’utiliser des solutions qui ne s’intègrent pas dans leurs processus existants. Cela creuse le fossé entre la planification et l’exécution. Selon GrowthLoop, de nombreux spécialistes du marketing signalent que les initiatives de personnalisation lancées par la direction ne sont pas soutenues dans les opérations quotidiennes. C’est un signal d’alarme qu’il ne faut pas ignorer.

Si vous occupez un poste de direction, sachez que la visibilité n’est pas synonyme de connaissance. Les données racontent une histoire, mais seulement si vous regardez le bon chapitre. Brisez le cycle. Entrez dans le flux de travail. Vérifiez où les choses ralentissent. Votre stratégie d’IA doit être construite sur la façon dont le travail est réellement effectué, et non sur la façon dont il apparaît à distance.

L’efficacité opérationnelle est la clé d’un meilleur retour sur investissement marketing

Lorsque l’IA n’est pas performante dans le domaine du marketing, ce sont généralement les outils qui sont blâmés. Mais le problème est souvent plus profond : ce n’est pas l’IA elle-même qui est en cause, mais l’environnement dans lequel elle est introduite.

L’inefficacité opérationnelle est une menace discrète pour l’efficacité de l’IA. Si votre cycle de marketing se heurte à des processus manuels, à des systèmes obsolètes, à des retards d’approbation et à des données fragmentées, l’ajout d’un logiciel intelligent ne résoudra pas le problème de base, il l’aggravera. Les outils conçus pour accélérer les performances ne seront pas efficaces s’ils sont enfermés dans une structure inefficace. Cette structure doit d’abord changer.

L’étude de GrowthLoop le montre clairement. Les entreprises dont les cycles de marketing sont plus rapides et plus raffinés affichent systématiquement un meilleur retour sur investissement de l’IA. Ce n’est pas parce qu’elles ont acheté des outils différents. Elles ont structuré leurs flux de travail et leurs systèmes de manière à ce que ces outils soient réellement efficaces. Si vous essayez de comprendre pourquoi un investissement dans l’IA n’a pas d’impact dans votre organisation, commencez ici.

Les dirigeants considèrent déjà l’IA comme un investissement stratégique. L’étude 2025 de PwC montre que 49 % des dirigeants du secteur technologique affirment que l’IA est pleinement intégrée dans la stratégie commerciale de leur entreprise. Mais seuls 33 % affirment qu’elle est pleinement intégrée sur le plan opérationnel. C’est cet écart qui pose problème. Les décideurs considèrent l’IA comme une innovation de premier plan, mais les systèmes internes qui la sous-tendent ne reflètent pas cette intention.

La solution n’est pas difficile, il suffit de se concentrer. Évaluez les flux de travail actuels. Identifiez les tâches manuelles inutiles et supprimez les frictions. Une fois le flux de processus nettoyé, les outils d’IA fonctionneront à un niveau plus élevé et le retour sur investissement suivra.

Il est essentiel de combler le fossé entre les perceptions des dirigeants et les réalités opérationnelles.

Les dirigeants et les équipes de marketing voient souvent des réalités différentes. Ce décalage entraîne un gaspillage de capital, un ralentissement de l’innovation et une diminution de la confiance entre les fonctions. Pour résoudre le problème du désalignement de l’IA, il faut d’abord s’attaquer au point d’échec.

Les opérations doivent être visibles, non seulement en termes de mesures, mais aussi de méthodes. Les dirigeants doivent comprendre où les campagnes piétinent, combien de temps il faut pour collecter des données en temps réel et quelles sont les tâches qui surchargent la capacité des équipes. Sans cette compréhension, les investissements dans l’IA reposent sur des hypothèses.

Les audits opérationnels ne sont pas seulement une activité de conformité, ils sont stratégiques. Vous voulez savoir quelle partie du système ne peut pas évoluer, ce qui retarde votre délai de mise sur le marché et ce qui dépend encore d’une saisie manuelle. Cette connaissance transforme l’IA d’une supposition coûteuse en un outil à fort effet de levier conçu pour résoudre les problèmes importants.

Les mesures actuelles du retour sur investissement ne tiennent pas pleinement compte des améliorations opérationnelles. L’automatisation de la mise en place des campagnes, une segmentation plus précise grâce à un meilleur accès aux données, ces résultats ne sont généralement pas quantifiés avec suffisamment de force. Mais ils génèrent de la valeur. Les dirigeants doivent exiger des boucles de rétroaction plus claires entre l’investissement et les gains de performance réels.

L’enquête de GrowthLoop montre que lorsque les entreprises parviennent à accélérer leurs cycles de commercialisation, le rendement de l’IA s’améliore. L’IA est donc très efficace, mais uniquement dans les systèmes où l’exécution est rapide et où les décisions sont prises rapidement. Une visibilité claire entre les équipes rend cela possible. Éliminez les angles morts et les outils seront à la hauteur.

Un réalignement stratégique-opérationnel des dépenses en matière d’IA est essentiel

La plupart des entreprises ne sont pas opposées aux investissements stratégiques dans l’IA, mais elles ont du mal à les relier aux priorités opérationnelles. Ce n’est pas l’ambition qui fait défaut. C’est l’alignement qui fait défaut. Les dirigeants donnent souvent la priorité aux technologies à forte visibilité destinées à stimuler l’engagement des clients ou l’enthousiasme du conseil d’administration. Mais ces solutions contournent souvent les inefficacités structurelles qui empêchent les équipes de s’exécuter rapidement et efficacement.

L’IA a un énorme potentiel d’amélioration des performances marketing. Mais ce potentiel n’est exploité que lorsque l’exécution se fait sans friction. Le véritable retour sur investissement se produit lorsque l’IA est déployée pour résoudre les goulets d’étranglement en amont, les silos de données, la lenteur des approbations, les systèmes de suivi fragmentés, et pas seulement pour améliorer l’expérience client en bout de chaîne.

Les équipes stratégiques et opérationnelles doivent travailler sur la même base. Cela signifie qu’il faut aligner les calendriers, les priorités et les cadres d’investissement. Avant d’intégrer des moteurs de personnalisation ou des outils de contenu généré par l’IA, les entreprises doivent s’assurer que les systèmes de base, tels que l’exécution des campagnes, le suivi des attributions et l’infrastructure des données clients, peuvent prendre en charge ces capacités et les faire évoluer.

GrowthLoop plaide clairement en faveur de ce changement. Leurs données indiquent que les entreprises dont les opérations de marketing sont plus efficaces obtiennent de meilleurs résultats de leurs déploiements d’IA. Il ne s’agit pas de dépenser plus, mais de dépenser avec plus de précision.

Les dirigeants devraient imposer un changement dans la manière de mesurer le retour sur investissement de l’IA. La valeur doit être liée non seulement aux résultats externes, mais aussi aux améliorations internes, à la synchronisation plus rapide des données, à la réduction des délais d’exécution des campagnes, à la diminution des interventions manuelles. Ce sont les indicateurs qui déterminent si votre système d’IA fonctionne dans le bon environnement.

La voie à suivre ne consiste pas à choisir entre la stratégie et les opérations. Il s’agit de s’assurer que votre stratégie d’IA s’appuie sur des capacités opérationnelles. Une fois vos systèmes optimisés, vos outils intelligents fonctionnent plus intelligemment et l’impact commercial devient visible partout où il compte, taux de conversion, vélocité des campagnes et croissance du chiffre d’affaires.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• L’inadéquation des dépenses en matière d’IA est due à des écarts de perception : Les dirigeants pensent souvent que le marketing fonctionne efficacement sur la base d’indicateurs clés de performance de haut niveau, alors que les équipes opérationnelles sont confrontées à des retards et à des inefficacités. Les dirigeants devraient aligner les investissements en IA sur les contraintes réelles du flux de travail pour éviter les dépenses inutiles.
• L’asymétrie de l’information entraîne la répétition de mauvais paris en matière d’IA : Lorsque les dirigeants manquent de visibilité sur les opérations marketing quotidiennes, ils investissent dans des outils très visibles qui ne parviennent pas à résoudre les problèmes d’exécution fondamentaux. Pour résoudre cette boucle de rétroaction, il faut de meilleurs systèmes d’attribution et une vision plus claire des obstacles au flux de travail.
• L’efficacité opérationnelle est le moteur d’un véritable retour sur investissement de l’IA : Les entreprises dont les cycles de marketing sont plus rapides enregistrent systématiquement des retours sur investissement plus importants en matière d’IA. Donnez la priorité à l’automatisation des goulets d’étranglement et à la rationalisation des processus internes avant de déployer des outils d’IA stratégiques pour maximiser l’impact.
• Il est essentiel de combler le manque de visibilité pour améliorer le retour sur investissement : Les perceptions désalignées entre les équipes de direction et d’exécution empêchent une allocation efficace des ressources. Les dirigeants devraient faire pression pour des audits opérationnels et des rapports transparents afin d’orienter les investissements dans l’IA là où ils permettent de résoudre des problèmes concrets.
• La stratégie doit être ancrée dansla capacité d’exécution : L’IA n’est performante que lorsqu’elle est déployée dans des systèmes qui peuvent la prendre en charge avec rapidité et structure. Alignez les dépenses stratégiques sur la préparation opérationnelle en mesurant l’impact sur la base de la vélocité interne, et pas seulement sur les résultats obtenus auprès des clients.