Avec l’émergence de ChatGPT et des technologies d’IA génératives, il y a beaucoup de buzz autour de l’IA dans tous les aspects du monde du marketing, des outils aux processus et aux cas d’utilisation. En tant que responsable marketing, avant de décider d’utiliser un outil, il est important de se poser certaines questions : mes opérations marketing sont-elles prêtes pour l’IA ? Quels outils doivent être achetés et mis en œuvre ? Quels types de ressources et de compétences sont nécessaires pour intégrer cela dans nos opérations ?
Cet article se concentrera sur trois façons simples de mesurer l’état de préparation de votre équipe marketing avant de choisir un outil et un cas d’utilisation.
1. Avons-nous un processus d’expérimentation et de boucle de rétroaction dans notre organisation ?
Les tests AB faisant partie de la plupart des opérations marketing comme les campagnes, les publicités et le contenu, les opérations marketing sont un excellent département pour tirer parti de l’IA. Lorsque vous explorez l’utilisation des tests dans différents domaines de votre service, les critères clés pour une mise en œuvre réussie de l’IA sont de recueillir des commentaires sur l’expérimentation et de prendre des décisions sur l’expérimentation.
Voici les questions que vous devriez poser pour vérifier la préparation de votre opération marketing.
- Avons-nous un processus pour recueillir les commentaires sur l’expérimentation, et les commentaires sont-ils capturés numériquement ?
- Avons-nous un processus de prise de décision et donnons-nous aux membres de l’équipe les moyens de prendre des décisions ?
- Avons-nous un cadre d’expérimentation et avons-nous un moyen de saisir les variables, les facteurs, etc. ?
Il s’agit d’une excellente occasion pour les spécialistes du marketing de créer un processus fondamental pour définir l’expérimentation, les entrées et les sorties et d’avoir des moyens de tirer parti de cela pour l’IA. En tant que responsable marketing, avant de vous lancer dans l’IA générative, il est important de poser ces questions à vos équipes marketing existantes et d’identifier un processus de base pour définir l’expérimentation, les facteurs de décision et les critères.
L’IA générative est un long jeu sujet à l’expérimentation, à l’échec et au retour d’expérience, il est donc important de définir l’expérimentation ou de tirer parti d’un processus existant avant de lancer un projet d’IA générative.
2. Avons-nous les bonnes données et la bonne qualité pour mettre en œuvre un projet d’IA?
Pour la plupart des départements marketing, les données marketing résident dans plusieurs systèmes de CRM, d’automatisation marketing, d’entrepôts de données, d’outils de prospection en ligne et autres. L’état idéal serait d’avoir des données connectées où il y a une vue unique de votre prospect et de votre client sur les systèmes connectés. Mais cela pourrait conduire à un énorme projet de données avec l’informatique et entraînera d’énormes retards dans l’exploitation de l’IA générative.
Avant d’être submergé par les bonnes données, voici quelques questions que vous pouvez poser qui vous aideront à prendre une longueur d’avance sur votre projet de marketing avec IA.
- Quels sont deux ou trois cas d’utilisation que vous pouvez utiliser pour votre projet d’IA ? Par exemple, tirer parti de différentes lignes d’objet pour vos campagnes par e-mail, d’un contenu différent basé sur un personnage pour votre blog, des e-mails et des publications sociales et tirer parti du contenu de vos podcasts avec l’IA générative sont quelques cas d’utilisation pour commencer.
- Disposez-vous de trois à cinq ans de données historiques pour vos cas d’utilisation de l’outil d’IA afin de générer un contenu significatif ?
- L’équipe informatique a-t-elle une stratégie de données pour mesurer la qualité des données sur les ensembles de données et les projets futurs sur l’intégration des données qui aideraient à la prise de décision ?
En s’associant aux organisations informatiques et en leur posant ces questions, les services marketing peuvent mesurer efficacement la préparation des données, ce qui est essentiel pour votre prochain projet d’IA générative.
3. Avons-nous la bonne équipe avec les compétences et l’état d’esprit nécessaires pour travailler sur le prochain projet d’IA ?
Une fois que vous avez résolu le problème des données et des processus, il est temps de vous concentrer sur les bonnes personnes pour s’engager dans le projet d’IA. Il s’agirait d’une équipe interfonctionnelle composée d’experts en la matière (PME), de technologues, d’un esprit d’adoption précoce, d’équipes d’expérience client et de personnes expérimentées qui contribueraient à la réussite du projet d’IA.
Avant de sauter sur l’outil d’IA flashy, voici quelques questions que vous pouvez poser en interne pour mesurer l’état de préparation des gens pour votre projet d’IA.
- Avons-nous des gens qui ont fait un ou deux projets d’expérimentation, et sont-ils prêts à partager équitablement leurs échecs et leurs succès ? L’IA est un processus axé sur l’état d’esprit et les personnes, suivi d’un outil qui contribuera à sa réussite.
- Avons-nous des membres de l’équipe du service client qui connaissent la personnalité des clients, des équipes marketing qui en savent plus sur les prospects, des équipes informatiques qui connaissent les données et les sources, des équipes d’expérience client qui connaissent les parcours des prospects et des clients et des PME en poche des domaines tels que l’ERP, la finance, les contrats et plus encore ?
Si vous vous demandez qui constituerait l’équipe idéale pour le projet, commencez par un groupe de personnes représentant les ventes, le service, le marketing, les finances, l’informatique et l’expérience client.
- Avons-nous des chefs de projet chevronnés qui peuvent exécuter le projet en traitant avec les membres de l’équipe externes et internes ? Ceci est très important pour la réussite du projet. Au lieu de simplement choisir un membre de l’équipe marketing au hasard, il est important de choisir un membre expérimenté de l’équipe marketing qui a travaillé avec différentes équipes pour diriger le projet. Engagez un chef de projet externe qui peut combler les lacunes avec vos équipes internes pour assurer le succès.
En conclusion
Pour résumer, les équipes marketing sont prêtes pour le déploiement et la mise en œuvre de l’IA. Assurez-vous d’avoir le bon processus d’expérimentation, au moins deux à trois cas d’utilisation à expérimenter et la bonne équipe pour démarrer votre projet d’IA marketing.
Enfin, communiquez à l’équipe que l’IA ne prend pas leur travail mais les aide. Assurez-vous que les erreurs sont acceptables grâce à une culture d’expérimentation et incitez les PME à donner leur avis pour vous aider à mettre en œuvre vos cas d’utilisation.
