Marketing 3.0 : l’ère de l’intelligence artificielle et économique

Industrie, e-commerce, distribution, finance… l’intelligence artificielle et l’intelligence économique au service des décisions stratégiques est une tendance novatrice du marketing 3.0.

1/ L’e-commerce : l’intelligence économique et le revenue management pour surpasser la concurrence et améliorer les marges
La vente en ligne est en plein essor mais le secteur d’activité est concurrentiel : les grandes enseignes se partagent 80 % du marché total. Sur les niches spécialisées peu exploitées par les géants de l’e-commerce, la concurrence entre les acteurs sur le marché est particulièrement frontale. En réponse aux problématiques décisionnelles des sites web marchands, des outils pourvus d’intelligence ont fait leur apparition:

  • Pour améliorer le panier moyen, des moteurs de recommandation-produit (Nuukik, Nosto, target2Sell…) mémorisent le comportement des clients en cours de commande. Grâce à des déductions, ces outils suggèrent de manière personnalisée d’autres articles susceptibles d’être commandés.
  • Pour accroître les ventes et surpasser la concurrence, des outils d’aide à la décision tarifaire (Paarly, Profitero, UpstreamCommerce...) historisent l’évolution des données-produits (prix, promos, rupture de stock, situation de monopole...) de l’ensemble des acteurs du marché. Via l’analyse quotidienne des données, ces outils suggèrent des ajustements-prix pertinents pour devenir compétitif, le rester et augmenter les marges selon l’évolution du marché.
  • Pour améliorer le rendement des achats d’espace publicitaire sur internet, des régies nouvelle génération (comme Criteo) utilisent des moteurs prédictifs du comportement des internautes pour afficher les publicités personnalisées les plus adéquates. Toutes les parties bénéficient de l’amélioration des performances : l’annonceur a un retour sur investissement plus favorable, le média commercialise plus facilement ses espaces publicitaires et la régie perçoit plus de commissions.
2/ L’industrie : l’intelligence artificielle au service des objets connectés et des outils de production
Pour les fabricants-industriels, le marché des objets connectés est prometteur : on estime qu’en 2020, le monde en comptera jusqu’à 30 milliards en usage. Les plus grandes entreprises mondiales (et une multitude de start-ups innovantes) ont commencé à produire des appareils reliés à l’internet ou des réseaux privés : ustensiles pour la cuisine, se diriger, le sport, le bricolage, surveiller les enfants, les maisons.... En majorité, il s’agit de dispositifs capables d’effectuer des évaluations et d’envoyer des messages d’alerte en conséquence (pour préserver la santé par exemple). C’est un premier pas. Mais l’étape suivante révolutionnaire, c’est coupler les bénéfices de la connectivité-réseau avec de l’intelligence informatique et de l’auto-apprentissage :

  • frigo qui évalue les aliments déjà consommés et qui commande (tout seul) les courses appropriées en fonction des habitudes du foyer;
  • canapé qui mémorise les habitudes télévisuelles de chaque personne du foyer et qui allume (de manière personnalisée) la télévision sur les bons programmes quand quelqu’un s’assoie;
  • montre qui détecte les pratiques sportives en cours et qui suggèrent des entraînements appropriés en fonction des performances…
Pour répondre aux besoins du grand-public, de nombreux autres prototypes d’objets connectés intelligents sont à l’étude. Pour preuve de l’engouement envers ce secteur d’activité, Google a racheté une startup produisant des thermostats intelligents. Du coté des entreprises, la nécessité en objet connecté aidant à la décision semble immense :

  • machine-outil qui fait les bons choix au bon moment;
  • appareil de mesure (qualitative ou quantitative) qui propose des suggestions d’actions;
  • dispositif de déduction des procédures les moins coûteuses
  • appareil intelligent pour lutter contre le piratage informatique ou l’espionnage industriel
3/ La finance : l’intelligence prédictive pour anticiper les évolutions boursières
Les grandes banques et assurances sont à la pointe de l’intelligence économique et de l'analytics : leurs besoins en prédiction des évolutions du marché (et des cours de la bourse) existent depuis longtemps. Les entreprises du secteur financier ont aussi recours à des solutions d’aide à la décision tarifaire en fonction de critères très fluctuants : marge minimum, concurrence, taux d'intérêt en usage, solvabilité du client… Pour le grand-public, des logiciels (plus ou moins intelligents) pour gagner en bourse sont disponibles mais ils n’égalent pas les progiciels bancaires éprouvés des professionnels.

4/ La distribution : la veille stratégique automatisée pour contrôler les prix pratiqués par les revendeurs

Dans le secteur de la distribution (alimentation, vêtement, santé, automobile, puériculture, high-tech…), les prix de vente grand-public sont souvent conseillés par le fabricant ou le franchiseur. Le contrôle du respect de ces prix conseillés donne lieu à des besoins en outil de veille : des acteurs innovants du suivi tarifaire automatisé (comme Paarly) y répondent en permettant des vérifications de positionnement-prix pratiqués par les revendeurs. Ces analyses de politique tarifaire s'effectuent par produit ou par groupe de produits (gamme, marque, taille, coloris…).

5/ L’agriculture : des outils de production à la pointe de l’intelligence

On pourrait croire l’agriculture à la traîne en matière de nouvelles technologies : en réalité, c’est plutôt l'inverse. Les besoins des producteurs en aide à la décision sont importants : notamment pour agir au bon moment. La surveillance de la météo, la maturité des cultures et la conservation sont les principales préoccupations : des outils pourvus de dispositifs d’alertes et d’intelligences existent déjà.

La vérification du bon déroulement de la transformation des produits (lavage, vinification, cuisson, salaison, fermentation...) peut aussi donner lieu à l’utilisation d’appareils intelligents de contrôle-qualité (voire de suggestions de réaction en cas de problème).

Google / Media