L’IA de TINYCLUES booste les résultats des campagnes marketing

Dossier : Dossier FFEMagazine N°733 Mars 2018
Par David BESSIS

En quoi consiste votre offre de services ?

Notre solu­tion s’adresse aux entre­prises B2C qui ont de nom­breux clients et une offre com­plexe. Si vous avez 1 mil­lion de clients en base et 20 000 pro­duits à votre cata­logue, com­ment allez-vous struc­tu­rer votre mar­ke­ting client ? Qui va rece­voir quoi ? 

Depuis une quin­zaine d’années, les entre­prises se sont équi­pées de solu­tions de Cam­pai­gn Mana­ge­ment qui leur per­mettent d’exécuter n’importe quelle com­bi­nai­son de cam­pagnes auprès de leurs clients, sur tous les canaux. Mais ces solu­tions sup­posent que les mar­ke­teurs connaissent déjà les cri­tères de ciblage à mettre en œuvre… or les mar­ke­teurs savent que leur intui­tion ne suf­fit plus à déter­mi­ner les bons critères. 

Tiny­clues est une solu­tion de Cam­pai­gn Intel­li­gence qui com­plé­mente le Cam­pai­gn Mana­ge­ment et per­met aux équipes mar­ke­ting de prendre les bonnes déci­sions. Très concrè­te­ment, la solu­tion part du plan d’animation com­mer­ciale (nou­veau­tés, pro­mo­tions, prio­ri­tés stra­té­giques…) et iden­ti­fie, pour chaque cam­pagne, les bonnes per­sonnes à contacter. 

Votre solution se fonde sur les dernières avancées de l’intelligence artificielle en matière de deep-learning, notamment sur l’apprentissage multi-couches non supervisé.
En quoi cela consiste-t-il ?

La solu­tion se nour­rit des don­nées first-par­ty de nos clients, mais au lieu d’appliquer des règles sim­plistes et de prendre les don­nées « au pied de la lettre », elle com­mence par « apprendre » ce que ces don­nées veulent dire, sans pré­ju­gé ni caté­go­ri­sa­tion a priori. 

NOUS AVONS OUVERT UN BUREAU À NEW YORK FIN 2017, AVEC DÉJÀ DE JOLIS SUCCÈS COMMERCIAUX.

Par le pas­sé, les mar­ke­teurs devaient s’appuyer sur des concepts socio­lo­giques rigides et réduc­teurs : la « ména­gère de moins de 50 ans », les « CSP+ », etc. Les algo­rithmes d’intelligence arti­fi­cielle per­mettent de s’affranchir de ce car­can en construi­sant, à par­tir des don­nées brutes, une repré­sen­ta­tion socio­lo­gique beau­coup plus fine et sur­tout beau­coup plus per­ti­nente, parce qu’ajustée en temps réel et basée sur la réa­li­té des com­por­te­ments observés. 

Par exemple, les algo­rithmes peuvent détec­ter des modes ou des styles ves­ti­men­taires, se rendre compte qu’il existe un style « hips­ter », direc­te­ment à par­tir des tickets de caisse d’une enseigne de mode. C’est ce qu’on entend par « non-supervisé ». 

Concrètement, comment se déroule votre accompagnement ?

Notre solu­tion se déploie en quelques semaines (il suf­fit de bran­cher des flux de don­nées ano­ny­mi­sées) et est ensuite uti­li­sée direc­te­ment par les équipes mar­ke­ting de nos clients, via une inter­face très simple. L’intelligence arti­fi­cielle éli­mine une grande part de la com­plexi­té d’utilisation et per­met de se foca­li­ser sur les pro­blé­ma­tiques métiers. 

Notre équipe de Cus­to­mer Suc­cess accom­pagne nos clients en par­ta­geant les bonnes pra­tiques et en les conseillant sur la mise en œuvre. 

La liste des entreprises convaincues de l’efficacité de vos services est prestigieuse.
Quels sont vos prochains challenges à venir ?

L’expansion inter­na­tio­nale est un enjeu clé. Après avoir ouvert à Londres en 2016, nous avons ouvert un bureau à New York fin 2017, avec déjà de jolis suc­cès com­mer­ciaux. Mais réus­sir sur le mar­ché amé­ri­cain sup­pose des inves­tis­se­ments impor­tants et un enga­ge­ment très fort. 

En paral­lèle, nous conti­nuons d’investir mas­si­ve­ment dans notre R&D, pour pré­ser­ver notre très nette avance tech­no­lo­gique par rap­port à la concur­rence et conti­nuer à offrir de nou­velles fonc­tion­na­li­tés à nos clients.

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