L’intelligence artificielle au service de la personnalisation et de la recommandation marketing – l’exemple de SideTrade

Sans aucun doute, l’intelligence artificielle va bouleverser l’univers des Martech (technologies marketing) dans les prochaines années. C’est même déjà le cas. La preuve avec SideTrade, qui intègre désormais l’intelligence artificielle dans ses solutions logicielles. SideTrade est un pionnier du logiciel SaaS en France. La société, dont le siège est situé à Boulogne Billancourt, a été fondée en 2000 par Olivier Novasque. L’éditeur de logiciels propose des solutions spécialisées dans la gestion financière de la Relation Clients – gestion des retards de paiement, sécurisation des encours clients, surveillance du risque clients, optimisation du cash flow… En quelques années, au fil de levées de fonds et de rachats d’entreprises, la société a pris du poids et a fini par s’imposer dans le paysage applicatif français et international. Les chiffres parlent d’eux-mêmes : 18 millions de chiffre d’affaires en 2016, 1 500 clients – dont des grands comptes -, une présence dans plus de 80 pays à travers le monde et une croissance annuelle à deux chiffres. L’éditeur, coté sur NYSE Euronext, est aujourd’hui leader européen sur le marché du CRM financier. La société a progressivement élargi sa cible. Ciblant à l’origine les directions administratives et financières (FinTech), les solutions SideTrade sont maintenant aussi utilisées par les fonctions marketing et commerciales (MarTech). A l’objectif initial d’optimisation de la gestion financière s’est adjoint un objectif d’amélioration de la performance marketing. Les solutions SideTrade couvrent désormais l’intégralité du cycle client, depuis l’acquisition jusqu’à l’encaissement et s’interfacent avec les principaux ERP / CRM.

Pour moderniser son offre, SideTrade a décidé d’investir dans l’intelligence artificielle, en acquérant depuis 2016 plusieurs startups spécialisées dans la vente et le marketing prédictifs (Iko System, BrightTarget…). Ces acquisitions ont permis à SideTrade d’intégrer dans ses logiciels des modules d’analyse prédictive, suivant de cette manière le tracée de l’une des grandes tendances à l’œuvre dans le secteur de l’IA. Les technologies d’analyse prédictive, selon le cabinet Gartner, devraient en effet attirer d’ici 2020 40% des investissements nets des entreprises dans la business intelligence et les outils d’analytics. SideTrade permet, grâce à l’analyse prédictive, d’anticiper les comportements d’achat des clients et de développer un marketing de recommandation afin d’améliorer la performance client par :

• La réduction du taux de churn. La personnalisation et la pertinence des recommandations et des relances sont génératrices d’engagement, et donc de fidélisation.
• L’augmentation du panier moyen (et donc du chiffre d’affaires par client) grâce au développement de l’up-selling et du cross-selling.
• La détection d’opportunités commerciales par l’analyse prédictive.
• L’affinement des scorings clients, permettant une priorisation intelligente des efforts marketing et commerciaux.
• L’identification des clients à risque élevé d’attrition.

Le fruit des analyses prédictives (= les recommandations) sont directement poussées dans le CRM, via les connecteurs ou les API mis à disposition par SideTrade.

Comme l’a rappelé Jean-Claude Heudin lors du workshop du Journal du Net, la donnée est le carburant de l’intelligence artificielle. La puissance des technologies (des algorithmes) est très dépendante de la qualité et de la volumétrie des données crunchées. En résumé : « La réussite d’un projet dans le domaine de l’IA réside à 80% dans les data, à 20% dans les technologies utilisées ». Quid des technologies ? SideTrade utilise une combinaison de technologies et de programmes d’IA – essentiellement des algorithmes et du machine learning : random forest, méthodes de régression, schémas neuronaux… Quid des données ? Pour alimenter ses technologies, SideTrade exploite un très large éventail de données :

• Données du CRM.
• Données financières è données de facturation : montants facturés, dates d’émission des factures, retards de paiement, lignes produits…
• Données issues des outils marketing (marketing automation, emailing, outils de connaissance client, etc.).
• Données issues des outils du Centre de Contacts ou de la logistique.

En complément de ces données first party, les technologies SideTrade peuvent exploiter en complément des données Big Data et des données externes : réseaux sociaux, INSEE, web (SideTrade a conçu un outil de crawling web permettant de récupérer des données de millions de sites internet)… La puissance des technologies intégrées dans la solution et le volume de données traité permettent d’obtenir un niveau de précision dans le marketing de recommandation impossible à atteindre par les méthodes classiques de segmentation et de ciblage.

La volumétrie et la diversité des données crunchées permet la prise en compte de nombreuses variables, gage de la pertinence des analyses prédictives.

Encore une fois, les recommandations générées par SideTrade peuvent être directement intégrées dans le CRM afin d’aider les commerciaux dans leurs prises de décision. Les variables calculées par SideTrade peuvent aussi être exploitées pour enrichir les scenarii de marketing automation et, plus généralement, pour affiner le ciblage marketing. Les fonctions marketing et commerciales sont toutes deux concernées par les technologies « intelligentes » d’analyse prédictive. On le voit, l’application de modèles d’analyse prédictive au marketing permet d’améliorer les performances CRM et la valeur de l’actif client. Le marketing de recommandation est une des techniques phares pour développer le chiffre d’affaires par client. La personnalisation des recommandations est générateur d’engagement client et participe à la création d’une expérience client de qualité. Nous sommes convaincus, chez CustUp, du rôle majeur que seront amenées à jouer les solutions comme SideTrade dans un avenir proche. Parce que la révolution de l’intelligence artificielle est déjà en marche, être en capacité d’intégrer dès maintenant les technologies issues de l’IA dans son environnement logiciel doit devenir une priorité pour toutes les entreprises.