L’afflux rapide de données non structurées constitue un défi pour les technologies et les opérations de marketing.
Nous assistons à un changement clair dans la façon dont les données sont créées et dont elles doivent être gérées. À mesure que l’IA prend de l’ampleur, elle génère des volumes massifs de contenu non structuré. Tweets, commentaires de clients, transcriptions de podcasts, journaux de chat, appels vidéo, rien de tout cela ne s’inscrit proprement dans des lignes et des colonnes. Les systèmes traditionnels tels que les CRM et les plateformes de marketing ne peuvent pas les traiter proprement parce qu’ils ne suivent pas des formats prévisibles. C’est un problème croissant pour tous ceux qui souhaitent prendre des décisions basées sur des données.
L’IA générative modifie fondamentalement le volume, la structure et la nature du contenu marketing. Le défi est que les données non structurées contiennent des signaux réels, des opinions de clients, des intentions d’acheteurs, des modèles de comportement, mais la plupart des entreprises ne sont pas prêtes à les utiliser. La moyenne des pile technologique privilégie encore les données structurées parce qu’elles sont plus faciles à valider, à rapporter et à exploiter rapidement. Les données non structurées sont donc désavantagées et les informations qu’elles contiennent restent bloquées.
Les dirigeants doivent voir les choses pour ce qu’elles sont : un changement dans les matières premières. La réalité est que la structure des données précieuses ne correspond plus aux capacités des systèmes conçus pour les gérer. Si 90 % de vos données brutes sont non structurées, comme l’indique une étude réalisée en 2022 par IDC et Box, il s’agit d’une inadéquation fondamentale. Et ce pourcentage ne fait qu’augmenter. Avec chaque conversation de vente générée par l’IA, chaque transcription de ticket d’assistance ou chaque note vocale, ce défi s’aggrave.
La conclusion à en tirer est simple. L’avenir est de plus en plus fait de données qui ne suivent pas les anciennes règles. Si vos systèmes, vos modèles de gouvernance et vos équipes sont conçus pour des données uniquement structurées, vous êtes déjà à la traîne. Les dirigeants qui résolvent dès maintenant le problème du pipeline des données non structurées prendront une longueur d’avance que d’autres devront rattraper plus tard.
Les données non structurées nécessitent une approche de gestion fondamentalement différente de celle des données structurées.
Les données non structurées ne sont pas simplement une version plus grande de ce que vous gérez déjà. Elles sont catégoriquement différentes. Les données structurées sont attendues, propres et formatées. Vous pouvez les insérer dans votre CRM ou votre tableau de bord sans trop de difficultés. Elles respectent des règles établies. Ce n’est pas le cas des données non structurées. Elles sont variables, non uniformes et dépendantes du contexte. Il est donc difficile de les suivre, de les évaluer ou de les trier à l’aide de systèmes conventionnels.
Essayer de gérer les deux types de services avec les mêmes cadres est une hypothèse erronée. L’idée que les couches de gouvernance, de contrôle de la qualité et de validation doivent être identiques dans tous les cas de figure n’est pas pertinente. Vous ne pouvez pas vous attendre à ce que le texte non structuré d’une plainte de client ou d’une transcription de réunion interne soit traité de la même manière qu’une entrée de menu déroulant dans Salesforce. Le fait d’intégrer les deux dans le même système sans tenir compte de leurs différences crée des angles morts. Mauvais ciblage. Une classification erronée. Des flux de travail inutiles.
Il s’agit d’un risque opérationnel. Mais il s’agit également d’une lacune stratégique majeure. Si les données non structurées ne sont pas gérées différemment, elles tombent sous le seuil de ce que les équipes considèrent comme utilisable. C’est ainsi que des signaux de grande valeur sont ignorés et que les systèmes d’IA et d’automatisation sont biaisés par des données incomplètes ou mal représentées. À grande échelle, cela affecte les boucles de rétroaction des produits, les parcours des clients et la précision de la prise de décision.
Les dirigeants doivent cesser de considérer les données non structurées comme un simple « désordre ». Elles ont une grande valeur, mais seulement si elles sont traitées avec une infrastructure conçue en fonction de leurs caractéristiques. Elles ont besoin de leurs propres règles de validation des données, de traitement des métadonnées, de pipelines de traitement et de supervision.
Il n’est pas possible de l’ignorer. La croissance ne ralentit pas. Les systèmes sur lesquels nous nous appuyons pour les données clients, l’orchestration des campagnes et l’attribution prennent déjà du retard s’ils ne sont optimisés que pour les données structurées. Les entreprises qui y parviendront découvriront une couche d’intelligence plus profonde dans leurs données. Celles qui ne le feront pas prendront des décisions plus importantes avec moins d’informations.
Les défis inhérents à la gestion des données sont amplifiés par la croissance des données non structurées.
Si vous gérez des opérations de marketing ou des flux de données, vous connaissez déjà les problèmes de base : mauvaise clarté de la gouvernance, qualité variable des données, pression pour livrer rapidement. Ces problèmes persistent dans les environnements structurés. Maintenant, multipliez cette complexité avec des entrées qui ne suivent pas de modèles cohérents, qui ne sont pas clairement reliées à vos systèmes et qui changent quotidiennement. Ce sont les données non structurées.
Le volume de données générées par les outils d’IA, la voix, le texte, la vidéo, les formats hybrides, ne fait pas qu’augmenter. Il crée des demandes de traitement entièrement nouvelles en temps réel. Lorsque les marchés évoluent aussi rapidement et que les attentes en matière de personnalisation sont aussi élevées, il n’est pas pratique d’attendre pour nettoyer et formater les données non structurées plus tard. Les campagnes sont toujours lancées. Les tableaux de bord continuent de fournir des informations. Les équipes doivent donc faire des compromis qui introduisent une dette de nettoyage future et risquent de conduire à des décisions erronées basées sur des données.
Les environnements d’exécution rapide ne laissent pas le temps de procéder à des révisions complètes des systèmes. Les équipes sont contraintes de continuer à avancer sans avoir le luxe d’atteindre la perfection. C’est dangereux lorsque la plupart des outils de votre pile ne sont pas équipés pour gérer ou valider les cas limites créés par les entrées non structurées. Cela crée un cycle, des solutions rapides, plus d’encombrement, plus de risques.
Cette situation s’aggrave encore lorsque de nouveaux talents entrent dans le système. Les jeunes recrues chargées d’extraire des informations ou de créer des automatismes peuvent ne pas reconnaître les risques liés à la manière dont certaines données ont été obtenues ou étiquetées. Les fonctionnalités des plateformes pilotées par l’IA peuvent masquer les imperfections grâce à des interfaces élégantes qui donnent confiance aux dirigeants, mais sous la surface, l’intégrité des données est incertaine.
Les problèmes fondamentaux ne disparaissent pas parce que vous y ajoutez une couche d’IA, ils sont amplifiés. Pour y remédier, il faut commencer par affiner la définition que votre organisation donne à l’expression « suffisamment bon ». Définissez de nouvelles normes de qualité, de métadonnées et d’auditabilité qui correspondent réellement à la manière dont les données non structurées circulent dans vos systèmes. Ensuite, informez vos équipes sur la manière dont ces nouveaux formats modifient la façon dont les campagnes, les rapports et l’automatisation doivent fonctionner.
Plus tôt vous établirez des responsabilités en matière de gouvernance des données non structurées, plus tôt vous réduirez l’impact de ces risques sur l’échelle. C’est le fossé que la plupart des organisations n’ont pas encore comblé.
S’attaquer à la question des données non structurées en acquérant des technologies visant à résoudre les problèmes qu’elles posent.
En 2024, Salesforce et HubSpot ont tous deux annoncé des acquisitions visant à le traitement des données non structurées. Il ne s’agissait pas de projets expérimentaux. Il s’agissait de décisions stratégiques visant à combler une réelle lacune dans les capacités de leurs plateformes. Le message est clair : le traitement à grande échelle des contenus non structurés a dépassé le stade de la conversation technique pour devenir une réalité d’entreprise. Les clients l’exigent et les principales plateformes réagissent rapidement.
Les plateformes qui ont dominé avec une logique structurée basée sur la gestion de la relation client doivent maintenant évoluer. Les enregistrements structurés, les champs de contact, les menus déroulants, les soumissions de formulaires ne suffisent pas à suivre le déroulement des conversations et des contextes réels. Les acheteurs interagissent à travers les formats. Ils produisent des avis, des posts sociaux et des transcriptions d’appels qui contiennent des informations précieuses bien avant qu’ils ne remplissent un formulaire. Les systèmes standard ne sont tout simplement pas conçus pour extraire et utiliser ce contexte.
C’est là que l’IA générative entre en jeu. Comme le souligne le rapport MarTech Tribe’s MarTech for 2025, compilé par Scott Brinker, directeur de la stratégie de HubSpot, « la capacité à traiter des données non structurées dans le cloud est cruciale pour libérer la valeur de l’IA générative. » Sans systèmes capables d’ingérer et d’interpréter ces formats, la puissance de l’IA reste sous-exploitée. L’IA a besoin de contexte, de force de signal et de pertinence, autant d’éléments que les données non structurées contiennent.
Si vous êtes à la tête d’une entreprise en pleine croissance, c’est maintenant qu’il faut agir. Cela signifie que votre pile martech actuelle est peut-être déjà en retard. Cela signifie que vos initiatives en matière d’IA n’atteindront pas leur plein potentiel si elles ne sont pas fondées sur des données propres, interprétables et non structurées. Et cela signifie que vos concurrents, en particulier ceux qui investissent dans des outils natifs de l’IA, combleront le fossé de la connaissance plus rapidement que vous.
La mise à jour de vos systèmes ne sera pas seulement une question de fonctionnalités, mais aussi de capacité à intégrer l’IA pour comprendre le contexte humain. Les gagnants de la technologie marketing des 12 à 24 prochains mois seront ceux qui ne considèrent pas la prise en charge des données non structurées comme un bonus, mais comme une fonction essentielle. Les fournisseurs qui s’engagent déjà dans cette voie sont ceux qu’il faut surveiller. Tout autre choix conduira à un gaspillage de bande passante, à de faux signaux et à une moins bonne compréhension des clients.
Les données non structurées ont un impact profond sur les opérations de marketing de base
Pour cibler le bon public, il faut d’abord définir des personas précis. La plupart des équipes de marketing et de vente commencent par des champs structurés, des titres de poste, la taille de l’entreprise, le secteur d’activité, l’ancienneté. Ces champs se trouvent dans votre CRM et sont faciles à utiliser pour la segmentation. Le problème est que ces champs sont généralement larges, statiques et souvent trompeurs. Ils ne reflètent pas l’intention, la fonction ou le contexte. Et le plus souvent, ils sont alimentés par des données autodéclarées ou fournies par des tiers, qui sont soit vagues, soit obsolètes.
Les données non structurées offrent une vision plus profonde. Elles comprennent le langage utilisé dans les courriels, les transcriptions des réunions auxquelles ils participent ou le contenu de leur profil public qui fait état de leurs responsabilités réelles. Par exemple, une personne dont le titre comporte le mot « contrat » pourrait être alignée sur des rôles juridiques, d’approvisionnement ou de projet externalisé. Les regrouper sur la base de mots-clés uniquement conduit à une classification erronée. La plupart des systèmes classeraient cette personne dans un persona juridique, à tort, ce qui entraînerait un mauvais alignement des messages, une réduction de l’engagement et la perte de l’élan de l’affaire.
Avec un traitement approprié des données non structurées, le comportement et le contexte de ce contact peuvent être réévalués. S’il est régulièrement présent dans les discussions sur le sourcing ou s’il mentionne les processus d’appel d’offres dans la conversation, les outils d’IA peuvent le signaler et suggérer une reclassification vers un profil d’approvisionnement. Cela change tout, du ciblage des courriels au ton des messages, en passant par le suivi des ventes.
La plupart des systèmes de marketing actuels sont construits autour de métadonnées prédéfinies. Ils organisent l’information en fonction de menus déroulants et non de nuances. C’est une limitation. La meilleure approche consiste à laisser les données non structurées renseigner sur l’identité réelle d’une personne dans le cadre du processus d’achat. Vos systèmes doivent passer d’une logique statique basée sur le profil à un ciblage flexible, tenant compte des entrées, qui se met à jour au fur et à mesure que de nouvelles données sont saisies.
Les dirigeants doivent comprendre la valeur opérationnelle. Une meilleure précision des personas réduit les fuites dans l’entonnoir, améliore les performances des campagnes et raccourcit les cycles de vente. Mais cela n’est possible que si les équipes peuvent extraire le sens des signaux non structurés, à la vitesse et à l’échelle. Cela signifie qu’il faut intégrer le traitement du langage naturel et l’analyse du comportement directement dans votre CRM ou MAP. Cela signifie également qu’il faut s’assurer que les informations sont bien à l’origine de l’action, et non pas simplement stockées.
Traiter les données non structurées comme des données essentielles, et non comme des données complémentaires, permet de passer d’un développement de persona basé sur des suppositions à un développement basé sur des preuves. C’est là qu’intervient l’avantage concurrentiel. C’est aussi là que la gouvernance des données et l’orchestration des campagnes s’alignent, car les décisions ne sont pas prises sur la base d’hypothèses faibles. Elles sont basées sur la façon dont les gens se comportent, et pas seulement sur la façon dont ils se définissent.
Les capacités d’IA doivent se concentrer sur la compréhension et l’analyse des données non structurées.
Une grande partie des outils d’IA intégrés aux plateformes de marketing sont aujourd’hui conçus pour produire plus, plus de textes, plus de campagnes, plus d’interactions. Cette vitesse peut être utile. Mais générer du contenu sans d’abord comprendre le contexte complet des interactions avec les clients est une solution à court terme. Elle ajoute des résultats de surface sans s’attaquer au problème de fond : les données non structurées doivent être traitées, et non pas contournées.
Prenez par exemple les récentes fonctionnalités d’IA de HubSpot. L’une des options permet aux utilisateurs de cocher une case intitulée « Données sur les conversations des clients ». Cela semble simple, mais que se passe-t-il réellement lorsque ces données sont sélectionnées ? Sont-elles catégorisées ? Analysées pour déterminer le sentiment ? Utilisées pour déterminer le ton ou la pertinence d’une future campagne de communication ? Ou sont-elles simplement intégrées dans un modèle qui suppose qu’il se charge du reste ? Cette différence est importante. Dans ce contexte, l’automatisation doit commencer par l’interprétation, et non par l’accélération.
L’IA qui ne traite pas correctement les entrées aggravera les problèmes existants. Vous pourriez créer plus d’e-mails, plus de flux de travail, plus de contenu, mais aucun d’entre eux n’est vraiment personnalisé, aucun n’est aligné sur ce que les clients ont réellement dit ou fait. Au mieux, cela se traduit par un engagement médiocre. Au pire, vous indiquez à vos clients que vous ne les écoutez pas.
Les dirigeants qui dirigent les efforts de transformation numérique doivent exiger de la transparence de la part de leurs plateformes. Vous devez savoir ce qui est extrait des données non structurées, comment elles sont analysées et ce que le système fait avec ces détails avant que quoi que ce soit ne soit publié ou déclenché en aval.
Il n’y a pas de pénurie d’outils d’intelligence artificielle permettant d’augmenter la production. Ce qui fera la différence, ce sont les plateformes qui donnent la priorité à l’analyse, les outils qui analysent les signaux provenant des transcriptions, des courriels, des chats et des évaluations de manière à construire l’intelligence couche par couche. Ce type de structure améliore tout, la précision des personas, le ton des messages, la logique de segmentation et même l’attribution.
Si ce niveau d’intelligence des données ne fait pas partie de la feuille de route de votre système en matière d’IA intégrée, votre contenu ne deviendra pas plus intelligent au fil du temps, il deviendra simplement plus bruyant. Et vous ne profiterez pas de l’opportunité qu’offre l’IA de créer des expériences client véritablement adaptatives et contextuelles.
Les entreprises doivent faire évoluer leurs cadres de gouvernance et leur infrastructure pour exploiter efficacement les données non structurées.
La plupart des modèles de gouvernance des données d’entreprise ont été construits autour d’entrées structurées, de formulaires remplis, d’enregistrements de contacts, de journaux transactionnels. Ces données proviennent de sources prévisibles et suivent des normes connues. Ce n’est pas le cas des données non structurées. Elles proviennent de canaux ouverts : courriels, tickets d’assistance, messages sociaux, discussions en direct, transcriptions. Elles sont incohérentes et dynamiques. Et parce qu’elles n’entrent pas dans des catégories prédéfinies, elles passent souvent par des systèmes sans contexte, sans classification et sans responsabilité.
C’est une responsabilité. Lorsque des données sont introduites dans une plateforme sans que leur origine ou leur transformation ne soit clairement établie, l’interprétation peut s’avérer erronée. Le contexte disparaît. Les décisions sont prises sur la base d’instantanés aplatis au lieu de récits dynamiques. Une fois que cela se produit à grande échelle, le problème s’aggrave silencieusement mais rapidement. Et à mesure que l’IA générative s’intègre plus profondément dans les systèmes d’entreprise, le contenu non structuré devient un élément essentiel de la prise de décision. Si vous traitez ces données de la même manière que les données structurées, vous introduisez des lacunes dans tous les résultats qu’elles touchent.
C’est pourquoi la gouvernance doit évoluer. Les métadonnées constituent un point de départ. Les organisations doivent savoir quand un élément de données est entré dans le système, comment il a été obtenu à l’origine (texte, audio, vidéo) et s’il a été transformé en forme structurée par la suite. Vous avez besoin d’une preuve de l’ensemble de ce processus, c’est-à-dire d’une chaîne de conservation des données. Sans cela, votre équipe ne peut pas vérifier les décisions ou retracer la façon dont un profil de client ou un signal de campagne a été construit, en particulier lorsque des modèles d’IA sont impliqués dans la transformation et l’évaluation du contenu.
De nombreux systèmes d’IA modernes offrent des capacités d’auto-structuration, de regroupement de phrases, d’étiquetage d’entités, d’évaluation des sentiments. C’est utile, mais pas suffisant. Ces modèles sont prédictifs et non déterministes. En d’autres termes, ils font des appels probabilistes. Si le contexte des données d’origine est effacé ou n’est pas enregistré, il devient impossible de valider pourquoi certains automatismes se sont déclenchés, ou pourquoi un client a été mal acheminé.
Les dirigeants doivent s’assurer que leurs plateformes, leurs processus et leur personnel traitent l’approvisionnement et l’utilisation des données non structurées avec la même rigueur que l’attribution ou l’évaluation des prospects. Cela signifie qu’il faut concevoir une infrastructure qui préserve l’intégralité du parcours des données, de la collecte à la transformation et à l’activation. Il s’agit de donner aux équipes la transparence sur la façon dont les signaux évoluent, sur la façon dont les décisions d’automatisation sont prises et sur la façon dont les données circulent entre les systèmes.
Lorsqu’il est bien fait, il ne s’agit pas d’un processus de conformité, mais d’une infrastructure compétitive. Les entreprises qui maîtrisent ce processus seront plus à l’aise que leurs marchés. Elles structureront le contexte plus rapidement, personnaliseront mieux et proposeront des stratégies plus intelligentes parce qu’elles sauront exactement d’où viennent leurs informations et comment leur faire confiance.
De nouveaux indicateurs de performance et une formation interfonctionnelle à la maîtrise de l’IA sont essentiels.
La façon dont la plupart des organisations mesurent la préparation des données n’a pas évolué avec la façon dont les données non structurées entrent et circulent dans les systèmes. Les KPI traditionnels, les taux d’achèvement, la précision des correspondances sur le terrain ou la taille de la base de données, ne vous donnent qu’une visibilité sur les couches structurées. Ils ne mesurent pas l’efficacité avec laquelle vos équipes d’IA et d’exploitation interprètent le contenu libre, identifient les sentiments ou marquent les comportements à partir de sources non structurées.
Vous avez besoin de meilleures mesures. Il s’agit notamment d’évaluer la manière dont les modèles d’IA transforment les données brutes et non structurées en segments exploitables, ainsi que la précision avec laquelle ces résultats reflètent la réalité. Cela signifie également qu’il faut concevoir de nouveaux protocoles d’échantillonnage pour vérifier régulièrement si les systèmes de classification automatisés fonctionnent. Sans cette couche d’évaluation, les équipes opèrent dans l’illusion de la confiance, menant des actions de sensibilisation et des campagnes basées sur des profils générés par l’IA qui n’ont pas été validés.
Et la validation nécessite des personnes qui comprennent réellement le fonctionnement des modèles d’IA, leurs points forts et leurs points faibles, et la manière dont ils gèrent l’ambiguïté. C’est là que la plupart des organisations échouent. La formation à l’IA est rarement une priorité, en particulier pour les équipes non techniques. C’est une erreur. Vos spécialistes du marketing, vos analystes et vos responsables des opérations doivent comprendre comment les grands modèles de langage font des prédictions, pourquoi les hallucinations se produisent, quels signaux de qualité des données ils prennent en compte et comment repérer les résultats erronés avant qu’ils ne déclenchent des flux de travail.
Sans ces connaissances de base, votre organisation crée une dépendance fragile à l’égard de systèmes qu’elle ne peut pas entièrement contrôler. Ce risque s’accroît avec l’échelle. Mais avec la formation, la collaboration interfonctionnelle devient plus solide. Les équipes de marketing et de données parlent le même langage opérationnel. Les responsables de l’expérience client peuvent peser sur la façon dont les résultats de l’IA s’alignent sur les commentaires des utilisateurs réels. Les équipes produit peuvent signaler les entrées incohérentes qui nécessitent un ajustement des pipelines. Tout le monde travaille à partir d’une compréhension commune de la façon dont l’IA façonne les opérations stratégiques.
Les dirigeants devraient faire de la maîtrise de l’IA une priorité opérationnelle à court terme, enseignée, renforcée et suivie dans tous les services. Il ne s’agit pas d’un approfondissement technique, mais d’une connaissance appliquée à l’entreprise. C’est la seule façon de s’assurer que l’IA devienne un facilitateur de décision accéléré plutôt qu’un moteur de production non contrôlé.
La précision commence avec des équipes qui savent ce qu’il faut rechercher et quelles questions poser lorsque l’IA gère les données.
Relever les défis des données non structurées
La plupart des feuilles de route opérationnelles des équipes de marketing et de données ont été conçues pour gérer des données structurées. Cela ne suffit plus. Les outils d’IA générative injectent de vastes quantités de contenu non structuré dans les écosystèmes, des conversations, des transcriptions, des fragments de sentiments, dont aucun n’est capturé dans des champs déroulants ou des catégories binaires. Pour répondre à ce changement, les équipes devront sortir de leur champ d’action traditionnel et réorienter à la fois leur capital et leur attention.
Il ne s’agit pas seulement de réoutiller les systèmes. Il s’agit de réaffecter les ressources, le personnel, le budget et la capacité des projets, afin de donner la priorité aux initiatives relatives aux données non structurées. Les équipes qui se concentrent actuellement sur l’hygiène des données structurées doivent élargir leur champ d’action. Elles doivent désormais évaluer comment extraire, vérifier et activer les signaux non structurés, notamment en coordination avec des systèmes qui n’ont pas été conçus pour ce type de données.
Les équipes Martech ne peuvent pas le faire de manière isolée. Les données et les informations sur le sentiment des clients ou l’utilisation des produits se trouvent généralement dans les services clients, les services d’aide à la vente, les services de recherche et les services produits. Ce sont des sources de valeur non structurées – transcriptions de support, commentaires publics, notes d’appel, enregistrements UX – auxquelles le marketing doit avoir accès. Le rapprochement de ces ensembles de données nécessite un alignement interfonctionnel. Sinon, les informations restent enfermées dans des silos et les modèles d’IA formés sur des entrées incomplètes génèrent des sorties non pertinentes ou trompeuses.
Ces réalignements ne se feront pas de manière organique. Les dirigeants doivent diriger les efforts de coordination en fixant des objectifs communs, en définissant des normes unifiées de gouvernance des données et en consacrant du temps à la planification opérationnelle collaborative. Les cadres supérieurs des différents départements doivent comprendre que la personnalisation précise et la modélisation prédictive ne sont plus de simples discussions technologiques, mais qu’il s’agit d’outils commerciaux qui s’appuient sur des stratégies d’entrée cohérentes.
Il est tout aussi important d’investir dans la connaissance de l’IA dans toutes les fonctions. Les équipes qui traitent des données non structurées doivent comprendre comment l’IA analyse les données, comment ces données peuvent se transformer en logique décisionnelle et où peuvent se produire des biais ou des incohérences. Sans cette base, la collaboration entre les données, le marketing et le produit se brisera sous la pression de l’échelle.
La gestion des données non structurées exige un changement organisationnel. Les équipes doivent fonctionner dans un contexte commun et avec des priorités actualisées. Cet alignement déterminera si les investissements dans l’IA permettent un apprentissage et un rendement exponentiels ou s’ils créent davantage de bruit, de confusion et d’inefficacité.
Les dirigeants doivent agir maintenant pour centraliser la propriété, coordonner le partage des données entre les fonctions et s’assurer que toutes les équipes disposent des outils et de la compréhension nécessaires pour fonctionner dans ce nouvel environnement d’entrée. Il s’agit de la couche suivante de l’infrastructure évolutive.
Récapitulation
La plupart des systèmes en place aujourd’hui ont été conçus pour une version des données qui ne correspond plus à la réalité. Les entrées structurées avaient un sens lorsque les comportements des clients suivaient des schémas prévisibles, lorsque les données étaient présentées en rangs nets et lorsque l’IA ne générait pas chaque jour des milliers de signaux riches en contexte. Ce manuel de jeu est dépassé.
Les données non structurées sont les nouvelles données de base. Les e-mails, les chats, les notes vocales, les commentaires, le contenu généré automatiquement, c’est désormais ce qui permet de comprendre les clients, d’avoir un retour d’information sur les produits, de qualifier les prospects et d’établir une logique de campagne. Et si votre stack n’est pas conçu pour traiter et agir sur ces données, vos résultats en pâtiront.
Ce changement ne sera pas résolu par des tableaux de bord ou une automatisation de surface. Elle exige des changements fondamentaux, des systèmes plus adaptatifs, une gouvernance évoluée, de nouveaux indicateurs clés de performance et des équipes formées pour comprendre comment l’IA façonne ces données. La collaboration interfonctionnelle devient obligatoire. Il en va de même pour la transparence des outils.
Pour les dirigeants qui cherchent à développer la personnalisation, à accroître la confiance dans les données et à pérenniser la prise de décision, c’est le moment de passer à l’action. N’attendez pas que les transferts se fassent dans les règles de l’art ou que les normes soient perfectionnées. Les entreprises qui intègrent dès aujourd’hui le traitement non structuré dans leurs opérations seront plus performantes demain en termes de rapidité, de précision et d’adaptabilité.
Menez la transition avant d’être obligé de la suivre.
