Le vice-président marketing d’une fintech affirme que la promesse de l’IA réside dans l’analyse des données, non dans le contenu

J’ai passé une dizaine d’années dans le marketing B2B, récemment en tant que VP Marketing de Cognism, une plateforme d’intelligence commerciale, avant de rejoindre Alt21.

Alt21 est une entreprise relativement jeune. Notre priorité concerne le Royaume-Uni et l’Europe, et nous sommes principalement numériques pour commencer. Le référencement payant, les publicités sur les réseaux sociaux et le SEO organique sont les principaux canaux que nous développons.

À ce stade, il s'agit moins de gérer la complexité que de bien poser les bases et de comprendre ce qui fonctionne avant de passer à l’échelle supérieure.

Pourquoi les plus grandes opportunités marketing de l’IA résident dans l’analyse et le reporting des données

Mon rapport avec l’IA a commencé à mon arrivée ici. Je suis arrivé en tant qu’équipe marketing d’une seule personne, et sans IA, j’aurais été trop lent. C'était la réalité. Aujourd’hui, nous sommes une équipe de trois : moi-même, un spécialiste de la croissance et un responsable du contenu. Donc, une petite équipe, mais qui commence à prendre forme.

Partir de zéro est une opportunité rare. Les équipes déjà en place ont des systèmes, des processus et des habitudes existants, et ajouter de l’IA par-dessus est difficile. Construire à partir de rien me permet de rendre la fonction marketing entièrement orientée IA dès le premier jour. Cela constitue un réel avantage, et je voulais en tirer le meilleur parti.

Pour découvrir ce que l’IA pouvait apporter, j’ai simplement commencé à expérimenter. J’ai téléchargé nos données clients et de revenus dans Claude pour identifier nos meilleurs clients, sur la base de preuves et non de suppositions. Cela aurait dû prendre des semaines, mais avec l’IA, nous l’avons fait en un après-midi. Ensuite, j’ai connecté notre CRM pour pouvoir interroger le pipeline et obtenir des rapports fiables en quelques minutes au lieu de plusieurs heures. Et j’ai relié notre entrepôt de données, notre CRM et notre site web afin d’obtenir une vision complète de l’entonnoir, de la source de trafic à l’ouverture de nouveaux comptes.

Comment la connexion des données optimise les canaux marketing

D’après ce que j’observe, la plus grande opportunité pour les marketeurs avec l’IA n’est pas la génération de contenu ou de texte, mais l’analyse de données et le reporting.

La plupart des équipes marketing mettent encore beaucoup de temps à prendre des décisions. Elles extraient des données d’outils différents, rapprochent des chiffres qui ne correspondent pas, et préparent des présentations qui sont obsolètes avant même d’être lues. J’ai vu des équipes y consacrer une semaine chaque mois pour un faible niveau d’insight.

Ce temps peut maintenant être récupéré. En connectant votre CRM, votre outil d’analyse web et vos données payantes dans un espace centralisé, et en les interrogeant avec l’IA, vous éliminez en grande partie le travail fastidieux du reporting. Ce qui reste, c’est l’essentiel : le commentaire, la décision, l’action.

Beaucoup de responsables marketing voient encore l’IA uniquement comme un outil de contenu et passent ainsi à côté de tout cela. La vraie opportunité est de l’utiliser pour enfin devenir la fonction pilotée par la donnée que beaucoup d’entre nous revendiquent depuis des années, mais sans jamais vraiment en avoir l’infrastructure.

C’est donc ma priorité actuelle : connecter toutes les données. À l’heure actuelle, notre publicité sur le search et sur les réseaux sociaux fonctionne sur des plateformes distinctes avec des métriques différentes. Le comportement sur le site, les données organiques et SEO, ainsi que les données de pipeline et de revenus du CRM sont également séparés. Je construis donc un reporting automatisé qui synthétise toutes ces données en un seul endroit. Cela me permettra de voir comment payant et organique interagissent, quelles campagnes génèrent réellement des revenus (au-delà des simples clics), et où augmenter ou réduire les investissements avec une vraie confiance dans la décision prise.

L’IA rend ce type de synthèse cross-canal vraiment possible comme cela ne l’était pas avant. Et pour une petite équipe comme la nôtre, c’est essentiel. Une équipe réduite ne peut pas se permettre de tester pendant des mois pour voir ce qui a fonctionné. Il faut prendre des décisions plus rapidement et mieux informées sur l’allocation du budget.

À quoi ressemble concrètement l’analyse et le reporting de données par l’IA

Voici concrètement comment ça se passe. J’ai mis en place une connexion entre Attio, notre CRM, notre entrepôt de données et les analyses du site web, et j’interroge l’ensemble via Claude. Avant, comprendre notre entonnoir nécessitait de rassembler manuellement des données provenant de multiples sources. On espérait que les données étaient cohérentes, et nous passions beaucoup de temps à les préparer avant même de pouvoir sonder leur signification.

Aujourd’hui, je peux interroger directement notre pipeline Attio et obtenir des rapports fiables. J’ai aussi mis en place un rapport hebdomadaire du site web, connecté à Microsoft Clarity, Google Search Console et notre CMS, qui fournit une liste d’actions rouges, orange et vertes sur la base des comportements réels des utilisateurs. La première semaine, cela a mis en évidence un problème de clic mort sur notre page d’inscription mobile, que nous avons pu corriger immédiatement. Manuellement, il aurait fallu des mois pour détecter ce problème.

Voici quelques autres exemples :

• Pour les nouveaux comptes, le rapport complet reliant Attio à notre entrepôt de données et à notre site web a montré que malgré une augmentation de 157 % du trafic web en mars, les nouveaux comptes ont à peine bougé et le taux de conversion est passé de 7,2 % à 2,8 %. La croissance du trafic était en grande partie de faible qualité. Ce signal est facile à manquer lorsque les données vivent dans des silos séparés.
• J'avais besoin d’études de cas, de témoignages, ce genre de choses, alors j'ai demandé à Claude d’évaluer l'ensemble de notre base client (via Attio) sur des signaux d’engagement pour identifier les meilleurs candidats. J'avais déjà certains signaux en tête, tels que l’activité de trading, l’ancienneté, l’utilisation du produit et la réactivité historique. J'ai aussi demandé à Claude de suggérer d’autres facteurs pertinents. Ensemble, nous avons développé un cadre de scoring qui représentait fidèlement ce à quoi ressemble un bon défenseur. Claude a ensuite appliqué cette méthode à tout le CRM et a fourni une liste classée. J’ai eu les résultats plus tard dans l’après-midi, et le résultat était excellent.

Connecter nos données a aussi provoqué un changement culturel interne en centralisant nos informations dans Claude pour pouvoir les interroger, au lieu que chacun travaille en silo sur des outils différents. Ce changement a probablement été aussi significatif que les évolutions techniques.

Ce travail reste en cours, mais je vois déjà que mes décisions sont plus fondées qu’elles ne l’auraient été autrement, et je gagne du temps sur la collecte et la préparation des données, temps que je réinvestis pour passer à l’action.

Pourquoi la qualité des données est essentielle

En contrepartie, la qualité des données CRM doit être élevée pour que cela fonctionne, et nous n’y sommes pas encore complètement.

Les premiers rapports nécessitent une révision humaine significative avant d’être exploitables. Il est facile de sous-estimer l’effort nécessaire pour établir des bases de données fiables avant que les résultats deviennent utilisables.

Comment choisir entre IA et effort humain

Quand je décide pour quoi utiliser l'IA, je me base sur quelques principes directeurs.

L’IA intervient dans la plupart des tâches analytiques et de recherche. Rapports de pipeline, comportement sur le site web, analyse ICP, centralisation des données issues de différents outils pour faire émerger les tendances. Je m’appuie fortement sur elle car elle fait gagner beaucoup de temps et, honnêtement, elle fait souvent mieux que moi manuellement.

Pour le contenu et la création, c'est plus nuancé. J’utilise aussi l’IA, mais différemment. L’IA ne fait pas tout le travail : elle me fait avancer à 80 ou 90 % du résultat. Je peux ainsi concentrer mon énergie sur l’élément unique qui fait vraiment la différence.

L’impact de l’IA sur le marketing est comparable à celui des machines-outils sur la production. Dès que produire 10 000 barres chocolatées identiques a été rendu facile, ce n’était plus la production qui différenciait une marque. C’était la marque elle-même. Ce qui rendait une barre différente d’une autre est devenu l’élément clé.

L’IA agit de façon similaire pour le contenu. Tout le monde peut désormais écrire un billet de blog. Tout le monde peut produire en masse. Ce qui a le plus de valeur, ce sont donc l’expertise, les commentaires authentiques, et la perspective née de connaissances spécifiques. C’est cette partie-là qui doit rester humaine. Non pas parce que l’IA ne sait pas écrire, mais parce que l’expérience et le point de vue font la valeur de ces mots. L’IA m’aide à tout faire plus vite, pour que je puisse y consacrer plus de temps.

Pourquoi l’IA déçoit dans le design et les projets web

L’IA s’est révélée décevante sur la partie design et site web.

Beaucoup affirment que l’IA peut remplacer les designers, monteurs vidéo ou développeurs web. Je l’ai testée et j’ai vu d’autres tenter. Comme pour la création de contenu, elle fait 80 à 90 % du boulot. Mais ce sont les 10 à 20 % restants où vit votre marque. C’est là que votre créativité prend une dimension propre, différente de celle de tous ceux qui ont lancé le même prompt.

Si vous vous contentez d’un résultat générique, cela suffit sans doute. Mais pour une fintech cherchant à instaurer la confiance, le design joue un rôle crucial. Il communique la crédibilité avant même que quelqu’un ait lu un mot. Un site avec des modules un peu bancals ou une identité visuelle générée par IA décrédibilise l’ensemble, même si ce n’est pas toujours facile à expliquer.

Je reste dépendant de l’humain pour ce travail : un designer, un monteur vidéo et un développeur web. Cela n’a pas changé.

L’engouement autour de l’IA dans la création n’est pas encore à la hauteur de la réalité, du moins si vous tenez à un certain niveau pour votre marque. C’est un outil utile, mais pas une solution de remplacement, et beaucoup l’apprendront à leurs dépens.

Comment l’IA crée des équipes marketing plus agiles

Les grandes équipes marketing ne sont plus indispensables. J’ai hâte de voir à quel point nous pourrons garder l’équipe légère.

Une équipe native-IA exécutera beaucoup plus de tâches, et avec plus de précision dès le premier essai, grâce aux insights rapides.

Une petite équipe ne peut pas se permettre d’attendre des mois pour voir les résultats de ses expériences. Elle a besoin de décisions plus rapides et mieux informées sur l’allocation du budget.

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Liam BartholemewOpens new window

VP du Marketing

Et pour aller de l’avant, une personne axée sur l’opérationnel (par exemple, IA Ops, MarOps) et un marketeur expert en croissance deviendront essentiels — pour s’assurer de construire correctement et d’assembler tous les systèmes au fur et à mesure.

Pourquoi les responsables marketing doivent remettre en question les processus établis

Voici mon conseil.

1. Soyez dans l’expérimentation et ne vous attachez pas trop aux processus. J’ai créé certaines de mes meilleures réussites en étant prêt à demander : « Et si nous repartions de zéro, de la nouvelle façon ? » C’est déstabilisant dans les équipes établies où les processus ont une histoire et où certains les possèdent. Mais si quelque chose pouvait être repensé avec l’IA au centre, il est probablement pertinent de se demander si cela doit l’être.
2. Impliquez la bonne personne. Vous n’avez pas besoin de tout construire vous-même, mais il vous faut quelqu’un de proche qui souhaite réellement trouver la solution. Quelqu’un qui est curieux, qui rentre chez lui et s’amuse avec, qui revient avec des idées. Cette énergie est difficile à fabriquer, et elle compte plus que n’importe quel outil ou budget.
3. Partagez ce qui fonctionne rapidement et souvent. Gagner l’adhésion de notre PDG nous a ouvert les portes du CTO, ce qui nous a permis de connecter davantage notre infrastructure de données, rendant tout plus puissant. Cela ne s’est pas produit parce que j’avais une grosse présentation. C’est arrivé parce que j’ai montré quelque chose d’utile, et les gens en ont voulu plus. L’élan se construit grâce à de petits succès visibles.
4. N’imaginez pas automatiser au point de vous passer des personnes. Les équipes qui réussiront ne sont pas celles qui réduisent leurs effectifs grâce à l’IA. Ce sont celles où les gens se consacrent à des tâches à plus grande valeur ajoutée parce que l’IA prend en charge le travail de base. C’est une autre ambition, qui amène de meilleurs résultats.
5. Enfin, n’attendez pas d’avoir un plan parfait. Le meilleur moyen de comprendre ce que l’IA peut vous apporter dans votre situation, c’est de commencer à construire quelque chose, même petit et imparfait. J’ai tout appris en faisant — pas en lisant à ce sujet.

À suivre

Vous pouvez suivre l’avancée de Liam dans la structuration de la fonction marketing chez Alt21 sur LinkedIn.

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