- 21/02/2023
- Brand & Search Marketing
Comparatif : signaux dérivés de l’IA VS données d’intentions directement observées
Avec quelque 10 000 solutions RevTech sur le marché, il est devenu très difficile de comprendre qui fait vraiment quoi et, surtout, de savoir si, au bout du compte, les données générées peuvent réellement vous aider à apporter une valeur substantielle à votre entreprise. Chez TechTarget, nous sommes conscients que si ce que nous faisons n’est pas vraiment mystérieux, l’impact sur les résultats de nos clients est absolument magique ! Afin de vous aider et de nous aider à naviguer à travers le brouillard technologique – qui, parfois, menace d’obscurcir ce qui est vraiment nécessaire pour avancer – nous avons rassemblé des éléments qui reviennent sur les prétentions les plus récentes et présentent nos arguments en faveur d’une manière plus transparente et pragmatique d’appréhender les données d’intention.
Le concours de « meilleure IA du secteur »
Selon la dernière étude de McKinsey, « The State of AI in 2021 », le marketing B2B ne figure même pas parmi les 10 premiers cas d’utilisation de l’IA dans les 8 fonctions étudiées… Si l’on s’intéresse plus particulièrement aux fonctions de vente et de marketing, les deux principaux cas d’utilisation de l’IA sont l’analyse du service client et la segmentation des cibles, avec seulement 17 % et 16 % des entreprises interrogées qui tentent d’appliquer l’IA à leur activité.
D’où la question suivante : pourquoi, en réalité, les entreprises RevTech vantent-elles les mérites de l’IA, alors même que les experts commencent tout juste à lui trouver une utilité ? Et que les cas d’utilisation sont principalement issus des mondes du service client et du BtoC, aux volumes, aux coûts et aux transactions particulièrement élevés ?
Nous pensons que les fournisseurs mettent en avant la notion d’IA pour deux raisons simples : parce que cela les fait paraître en avance et parce que les algorithmes sont difficiles à vérifier par les clients.
En réalité, de la manière dont elle est actuellement déployée en matière d’identification des contacts, l’IA ne peut toujours pas apporter de valeur substantielle à nos clients par rapport à d’autres méthodes plus transparentes.
Les arguments les plus communément avancés
Il est facile de prétendre disposer de la meilleure IA du marché, car aucun d’entre nous n’a les moyens de l’évaluer. La question à se poser est la suivante : à quoi cette IA est-elle bonne ? Et comment puis-je déterminer qu’elle est meilleure que d’autres méthodes ?
Quelles sont les données qu’elle utilise en premier lieu ? Il est important de noter qu’une IA est tributaire d’un ensemble de données pertinentes pour bien fonctionner. Pour nos besoins, cela signifie un ensemble qui doit nécessairement inclure des liens entre les personnes et les comportements. Si un fournisseur ne dispose pas de ces informations, il
doit les obtenir de vous pour exécuter ses modèles. Mais comme l’histoire récente l’a montré, la modélisation des données de base des clients B2B n’apporte que très peu, voire pas du tout, de bénéfices. Les entreprises qui ont essayé de construire une activité autour de cela ont toutes été absorbées par d’autres avec des modèles commerciaux plus performants et qui ont ajouté des capacités potentiellement plus importantes à leurs portefeuilles.
Que se passe-t-il dans ce cas ? Comme tout le monde, une offre « alimentée par l’IA » peut exploiter des données de domaines « ouverts » (et donc de faible valeur) sur Internet, ou acheter des données à des sites disposés à les vendre (ce qui soulève la question de savoir pourquoi un site ferait cela). Nous pensons que ces données tierces sont faibles car proposées par des sites qui ont des difficultés à les monétiser par eux-mêmes en raison de problèmes de qualité ou d’échelle.
Le syndrome de la boîte noire
La théorie veut que les fournisseurs de données s’appuyant sur l’IA rassemblent une quantité suffisante de ce trafic « faible qualité », l’intègrent dans un datalake, qu’ils l’analysent à l’aide d’un modèle d’IA et qu’enfin ils devinent avec un bon niveau de fiabilité ce que vous devriez privilégier… Mais ces signaux super faibles qu’ils agrègent sont généralement peu signifiant en termes de réel potentiel car ils partent d’une inférence très faible – souvent un simple mot clé thématique général – comme lien entre une recherche et votre solution.
Au mieux, cette méthode ne fournit qu’une indication de la faiblesse de l’intérêt général pour un sujet, et c’est pourquoi ils doivent si souvent ajouter des flux G2 ou TrustRadius comme source de données complémentaires afin de donner une sorte d’illusion de confirmation des données initialement collectées. Comme vous le savez probablement, ces deux fournisseurs s’appuient sur des données d’engagement promotionnel (ce qui hypothèque la nature spontanée des signaux), mais au moins avec eux, vous savez que le compte a examiné une solution comme la vôtre.
Un fournisseur basé sur l’IA va donc utiliser ces signaux pour influencer/valider le poids des retours issus de son analyse initiale. Le risque de voir des faux positifs particulièrement mis en avant par l’ajout de 2 signaux très faibles est donc particulièrement grand.
L’approche TechTarget, nos solutions et nos perspectives
Des années de recherche universitaire, ainsi que notre propre analyse et nos observations personnelles des marchés qui nous entourent, ont prouvé que les acheteurs se regroupent généralement dans des endroits où ils peuvent facilement trouver la réponse à leurs besoins. Dans notre catégorie, cela se présente sous la forme d’informations d’aide à la décision dont ils ont besoin pour acheter des technologies d’entreprise. C’est la raison pour laquelle nous avons créé nos sites d’information : pour créer des regroupements d’intérêt réel que nos clients annonceurs ou nous-mêmes peuvont ensuite monétiser. C’est grâce à nos volumes d’information journalistique, à notre contrôle des thématiques d’intérêt et à notre capacité naturelle de référencement que nous pouvons continuer à intéresser des acheteurs IT là où d’autres fournisseurs de données doivent s’appuyer sur des intérêts disparates. Nous sommes de loin le premier éditeur d’outils d’aide à la décision pour les entreprises tech : Un million de classements organiques en première page des moteurs de
recherche qui entraînent un engagement et des clics massifs ! Grâce à notre volume et à notre précision, nous interprétons de manière fiable la grande majorité des recherches d’acheteurs de technologies IT BtoB qui ont lieu sur le web à un moment donné.
En maitrisant la source du signal nous savons exactement ce qui intéresse chaque personne
Puisque nous maitrisons tout notre contenu éditorial et que nous pouvons déployer avec succès un modèle d’adhésion opt-in à nos informations nous savons exactement qui consulte quoi et pourquoi. Cela signifie que vous êtes en mesure de personnaliser votre message en fonction de chaque individu, ce qui se traduit par une meilleure conversion, davantage de prises de rendez-vous et de meilleures conversations.
Chez TechTarget, nous n’interprétons pas une dispersion aléatoire de signaux en vous demandant d’y croire. Nous vous livrons des dizaines d’interactions pertinentes par utilisateur et par équipe d’achat active ; des interactions que vous pouvez facilement inspecter et comprendre comme résultats d’un processus transparent. Et avec désormais l’ajout des signaux BrightTALK, l’étendue et la profondeur des données accessibles portent sur des heures d’engagement sur vos thématiques technologiques. Aucune autre source d’informations n’apporte de signal aussi fort ni une telle précision dans la détermination des parcours réels des acheteurs ou dans la compréhension des individus qui composent le groupe d’acheteurs.
L’intention observée en direct : Une méthode transparente que vous pouvez contrôler, analyser et évaluer
En tant que spécialiste du marketing, vous savez bien que chaque élément de ce type de données peut vous apporter des avantages décisifs dans vos efforts pour maximiser les performances, qu’il s’agisse de la manière stratégique dont vous comprenez vos marchés et vos cibles, de la manière dont vous les positionnez et leur adressez vos messages, ou bien de l’exécution, de vos concepts de produits à votre contenu, depuis le clic jusqu’à la conclusion.
Malgré tout ce que vous pouvez entendre, dans la catégorie des données pour le marketing et les ventes aucun processus de génération de données n’est actuellement capable de produire un résultat plus fort, plus exact ou plus précis que Priority Engine Prospect-Level Intent™ développé par TechTarget.
