ChatGPT est utilisé pour simuler la fonctionnalité d’une plateforme technologique de marketing, en particulier une plateforme de données clients (CDP), aidant les spécialistes du marketing à explorer des stratégies sans engager de ressources financières.
Les CDP regroupent en un seul système les données des clients provenant de diverses sources : interactions web, systèmes de gestion de la relation client (CRM) et engagement par courrier électronique.
L’intégration permet d’avoir une vision holistique du parcours du client, en fournissant des informations exploitables à travers les points de contact marketing et commerciaux.
En simulant cela avec ChatGPT, l’auteur contourne le besoin d’investissements technologiques initiaux et teste les dynamiques marketing du monde réel dans un environnement contrôlé.
Au lieu de s’appuyer uniquement sur des modèles théoriques, l’auteur teste une stratégie marketing B2B SaaS en utilisant ChatGPT pour observer l’impact réel d’un CDP.
La simulation reproduit les principales interactions avec les clients, telles que les demandes de démonstrations, les inscriptions aux webinaires et les téléchargements de contenu, ce qui permet d’analyser en détail la manière dont un CDP améliore les efforts de marketing.
En examinant comment ces points de contact influencent le comportement des clients et l’efficacité du marketing, la simulation fournit des données concrètes sur les avantages des CDP pour affiner la stratégie.
ChatGPT met en place le simulateur CDP en recueillant d’abord les informations essentielles auprès de l’auteur.
La plateforme pose des questions ciblées concernant la segmentation de l’audience, les données saisies et les sources de contenu afin de s’assurer que la simulation reflète des scénarios réels.
Par souci d’efficacité, la simulation utilise des modèles de données génériques, en suivant les MQL et les SQL à un niveau élevé.
Les cycles de vente varient entre trois et dix-huit mois, la notoriété de la marque et la part de marché se situant à un niveau moyen, ce qui guide les hypothèses.
Décomposer le parcours du client
La simulation divise le parcours du client en quatre étapes critiques : Prise de conscience, Réflexion, Décision et Renouvellement.
Chaque phase fait l’objet d’un message personnalisé conçu pour des parties prenantes spécifiques telles que les directeurs techniques, les responsables des achats et les directeurs des technologies de l’information.
Un directeur technique au stade de la prise de conscience recevra un contenu éducatif pour susciter l’intérêt, tandis que les responsables des achats au stade de la décision se verront proposer des démonstrations personnalisées.
Une approche structurée permet de guider les clients potentiels tout au long de l’entonnoir et de dresser un tableau complet des performances des différentes tactiques de marketing à chaque étape.
Un utilisateur simulé, un directeur technique d’une entreprise moyenne du secteur de la santé, a consulté le contenu de LinkedIn et téléchargé un livre blanc.
Le CDP a immédiatement classé l’utilisateur dans la catégorie des prospects en phase de sensibilisation.
Afin de maintenir l’élan, un courriel personnalisé a été envoyé, proposant une vidéo de démonstration sur la façon dont la plateforme SaaS pouvait transformer les opérations de soins de santé.
Une approche ciblée a conduit à un engagement plus important et a accéléré la transition de MQL à SQL, montrant l’importance d’interactions personnalisées et opportunes dans le cycle de vente.
Les avantages imbattables des campagnes de marketing simulé
La simulation a révélé les avantages de l’utilisation d’un CDP pour gérer les campagnes de marketing :
- Personnalisation à grande échelle : Un contenu personnalisé est diffusé à chaque phase du parcours client.
Par exemple, les prospects en phase de décision ont reçu des invitations à des démonstrations adaptées à leur cas d’utilisation spécifique, tandis que les utilisateurs en phase de renouvellement ont reçu des offres basées sur leurs interactions antérieures avec la marque.
Cette approche personnalisée a permis d’améliorer les taux d’engagement dans tous les domaines.
- Coordination multicanal : Le CDP a facilité la coordination entre les médias sociaux organiques, les médias payants et le contenu détenu.
Les efforts de reciblage sur LinkedIn et Google Display ont été très efficaces pour réengager les décideurs clés qui ne s’étaient pas encore engagés, améliorant ainsi le potentiel de conversion dans les étapes ultérieures de l’entonnoir.
Comment chaque canal de marketing s’est classé dans notre simulation CDP pilotée par chatGPT :
- Social organique : Sous-performance pour les petites entreprises au stade de la prise de conscience, mais amélioration considérable lorsqu’elles sont associées à un suivi par courrier électronique.
Cela suggère que si les réseaux sociaux organiques ne permettent pas à eux seuls d’obtenir un engagement élevé, ils deviennent un outil puissant lorsqu’ils sont intégrés à d’autres canaux.
- Médias payants : Les résultats ont été excellents pour les prospects en milieu de tunnel, en particulier lors de la phase de décision pour les grandes entreprises.
Les campagnes payantes ont contribué à pousser ces leads vers la conversion, démontrant l’utilité d’un média payant bien placé dans les étapes clés de la prise de décision.
- Contenu propre : Les contenus tels que les webinaires et les études de cas se sont avérés cruciaux pour faire passer les prospects de MQL à SQL.
C’est particulièrement vrai pour les prospects des secteurs de la technologie et de la finance, où les décideurs s’appuient souvent sur un contenu détaillé et riche en données pour éclairer leurs décisions d’achat.
Ce qui n’a pas fonctionné :
- Les luttes sociales organiques : Pour les petites entreprises, le contenu social organique s’est avéré moins efficace pour sensibiliser.
Les prospects de ce segment ont souvent eu besoin d’une approche plus directe et personnalisée pour avancer dans l’entonnoir, ce qui souligne les limites d’un recours exclusif au contenu organique dans les premiers temps.
- Risque de résiliation au moment du renouvellement : Les petites entreprises, en particulier dans les secteurs de la vente au détail et de la finance, étaient plus exposées au risque de désabonnement lors de la phase de renouvellement.
Même si ces utilisateurs ont fait preuve d’un engagement élevé au début du cycle, l’absence d’offres de renouvellement fortes et personnalisées a entraîné un taux d’abandon plus élevé…
CDP vs. marketing traditionnel
La simulation a comparé les campagnes menées à l’aide d’un CDP aux efforts de marketing traditionnels.
Avec un CDP, les données sont unifiées en temps réel, ce qui permet une segmentation dynamique et l’envoi de messages personnalisés en fonction de l’historique d’engagement d’un client potentiel.
Un ciblage précis permet de raccourcir les cycles de vente et d’améliorer le suivi des clients potentiels.
En revanche, les approches marketing traditionnelles, où les données sont souvent cloisonnées entre les départements ou les plateformes, conduisent à des messages généralisés et à des cycles de vente plus longs.
L’absence d’informations en temps réel et d’engagement dynamique limite la capacité des spécialistes du marketing à affiner leurs stratégies à la volée, ce qui se traduit par des campagnes moins efficaces dans l’ensemble.
Principaux enseignements
Bien que l’auteur ait une connaissance théorique substantielle des CDP, l’expérimentation pratique à l’aide de ChatGPT lui a permis d’acquérir une compréhension plus profonde et plus nuancée du fonctionnement de ces plateformes dans la pratique.
La simulation de l’utilisation d’outils de martech tels que les CDP, les systèmes de gestion de contenu et les plateformes de gestion des ressources numériques permet aux spécialistes du marketing de tester les fonctionnalités, d’identifier les lacunes potentielles et de vérifier si les outils peuvent produire les résultats escomptés.
Les capacités de ChatGPT vont bien au-delà de l’IA conversationnelle et s’avèrent être un outil précieux pour simuler des scénarios d’entreprise.
Il offre un moyen pratique et rentable d’explorer le potentiel de différentes technologies, en aidant les entreprises à évaluer les performances de ces outils sans faire de gros investissements au départ.
La simulation n’a nécessité que des ressources minimales, mais a fourni des informations précieuses, ce qui en fait une option intéressante pour les cadres dirigeants qui souhaitent tester de nouvelles stratégies dans un environnement sans risque.
