IA et SaaS : accélérer l'analyse de données et l'automatisation
Luiz D'Elboux explique comment l'IA permet de cartographier les facteurs de rétention et de tester les messages sur les produits numériques.
Dans Marketing - The Podcast, Luiz D'Elboux détaille comment l'IA analyse de grands volumes de données pour identifier les leviers de rétention en SaaS. Il explique comment la détection des étapes clés d'activation permet d'automatiser les parcours et d'accélérer les tests de messages.
Luiz D'Elboux a abordé, lors d'un échange avec Bruno Gimenes dans Marketing - The Podcast, l'utilisation de l'intelligence artificielle pour l'analyse de cohortes et l'automatisation des processus au sein des entreprises technologiques et du secteur SaaS. L'épisode complet traite également d'autres sujets liés aux applications de l'IA sur le marché.
Cohortes et complexité des données sur les plateformes numériques
La segmentation des clients en cohortes — regroupements par date d'inscription, comportement ou critères spécifiques — génère un volume considérable d'informations lorsqu'elle est associée à des produits offrant de multiples interactions. D'Elboux mentionne que les plateformes de jeux et de SaaS traditionnels, à l'instar de GoDaddy, gèrent des achats additionnels, des montées en gamme, des renouvellements de cycle et des activations de sécurité. Cette multiplicité rend difficile l'identification précise des canaux, campagnes ou mots-clés générant les clients au taux de rétention le plus élevé après 14 jours sans assistance technologique.
"On cherche quel mot-clé génère l'utilisateur ayant un taux de rétention après 14 jours supérieur à un autre mot-clé. On se retrouve très vite avec des volumes de données gigantesques à analyser", affirme D'Elboux.
Identification de la causalité et création de valeur
L'application de l'IA permet de traiter cette masse de données afin de déceler les corrélations expliquant pourquoi certains clients restent actifs sur le produit. D'Elboux souligne que le processus implique de cartographier les événements indiquant que l'utilisateur a tiré une réelle valeur de l'outil, ce qu'il qualifie de délivrance de valeur.
"Chez GoDaddy, il s'agissait souvent de la publication du SaaS, par exemple, la réception du premier e-mail, l'envoi du premier e-mail, le nombre d'e-mails reçus dans la boîte de réception par mois, évidemment le tout anonymisé", explique D'Elboux. Selon lui, comprendre la causalité entre le délai avant le premier envoi d'e-mail professionnel, la prise de rendez-vous et la durée d'utilisation du logiciel guide les objectifs de marketing et de vente.
Automatisation de l'onboarding et rapidité des tests
Une fois les étapes clés identifiées — comme la publication d'un site web dès le début de l'utilisation —, l'IA permet de concevoir des scénarios de support automatisés. Si un utilisateur ne valide pas une étape liée à la rétention à long terme, le système déclenche l'envoi de messages ou oriente le contact vers un conseiller.
Cette technologie transforme également la validation des communications d'activation. "Auparavant, réaliser un tel test nécessitait deux à trois mois. Grâce à l'IA, on peut lancer plusieurs tests par semaine, ce qui a considérablement accru la vitesse d'apprentissage et la capacité à proposer un meilleur produit, service ou fonctionnalité au client", souligne D'Elboux.
La passerelle entre l'IT et la communication
Dans la vidéo ci-dessus, D'Elboux et Bruno abordent la structure reliant le traitement des données à l'exécution des campagnes. Bruno observe que le flux, qui débute dans l'infrastructure technique et le stockage au sein de data lakes — dans le respect de l'anonymisation et des normes de protection des données (type RGPD) —, est structuré et visualisé dans des tableaux de bord de BI afin que l'équipe marketing prenne des décisions de communication segmentées par cohorte.