Gagner du temps dans la LeadGen B2B (Marketing) et le traitement (Sales)

par | Nov 25, 2021

Couplée à l’Intelligence Artificielle, la Data éclaire l’entreprise sur les coûts cachés de ses process et met en exergue les points de friction, notamment du côté des Sales et du Marketing. Quels sont les freins qui empêchent les entreprises d’activer ce levier d’optimisation ? Comment y remédier ? Le point avec GetQuanty.

Le couple Data et IA : important mais pas suffisant

Pour le Workshop GetQuanty, le couple « Data – Intelligence Artificielle » a tendance à être surestimé par les entreprises. Certes, il peut doter les équipes Sales et Marketing d’un avantage compétitif décisif, mais il faut garder à l’esprit que l’optimisation des process peut être réalisée par d’autres moyens, notamment le Marketing Automation qui apporte des réponses pertinentes à cette problématique depuis une dizaine d’années. D’ailleurs, l’accessibilité du Marketing Automation est l’un des principaux freins au déploiement de l’IA dans les entreprises du B2B. En somme, le groupe de travail GetQuanty recommande aux entreprises qui souhaitent activer le levier de la Data et de l’IA de procéder à une implémentation progressive pour bénéficier d’un moyen supplémentaire, pas pour remplacer les pratiques d’optimisation actuelles.

Sur un autre registre, le Workshop GetQuanty insiste sur l’importance majeure de la qualité de la donnée entrante pour qu’elle puisse jouer son rôle dans la rationalisation de la prise de décision. « Vous aurez beau avoir les meilleurs Data Scientists et travailler avec les meilleurs outils, un input inutile donnera un output inexploitable qui vous fera perdre du temps ou, pire, vous induira en erreur », explique le workshop GetQuanty. Enfin, GetQuanty explique que le désalignement Sales et Marketing ne permet pas de contextualiser la donnée et de la confronter à la réalité du terrain. Par conséquent, le Marketing risque de travailler dans l’abstrait et le théorique, ce qui accentue davantage la dichotomie avec les Sales qui prônent l’empirique.

 

 

Périmètre d’action, Data Cleaning et valorisation des premiers résultats

Pour relever le défi, le groupe de travail GetQuanty recommande d’orienter la Data et l’IA vers des problématiques spécifiques et bien définies pour éclairer ses options. Il ne faut donc pas s’attendre à des réponses absolues et définitives sur des problématiques business « universelles ». D’un autre côté, les entreprises ne doivent pas sous-estimer l’importance du Data Cleaning. Négliger l’amont du traitement de la donnée, c’est la gâcher, perdre du temps et des ressources et surtout rajouter du bruit à la prise de décision, ce qui est finalement beaucoup plus dommageable qu’un processus de prise de décision sans Data.

Enfin, le Workshop GetQuanty conseille de valoriser les premiers résultats de la Data et de l’IA pour mieux « vendre » son intérêt au top management, susciter son adhésion et débloquer des budgets. Les équipes auront alors une plus grande marge de manœuvre et pourront adopter une approche plus ambitieuse.

 

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