La génération de leads et les systèmes d’information

by youssef

 

 

 

 

Leads & SI

 

Du point de vue des systèmes d’information, on peut noter que le développement technologique de la génération de leads va d’un rythme plutôt accéléré, toute entreprise cherche à se developper afin de réussir sa transformation digitale. Cette section présente les volets suivants: Le big data et le data analytics, l’intelligence artificielle, le data mining et l’automation marketing.

  • Le big data et le data analytics: Le big data réfère à l’augmentation exponentielle de l’information, son accessibilité et son utilisation sous sa forme structurée et non structurée. Le volume de partage d’informations détaillées est assuré par plusieurs sources telles que les organisations, les mass-médias, le multimédia, les réseaux sociaux et l’Internet des objets (IoT).

L’analyse des données et l’analyse de ces gigantesques ensembles de données est devenue une pierre angulaire dans les organisations modernes. L’objectif de l’analyse des données est généralement de développer la technologie, la productivité, l’innovation pour améliorer la compétitivité et ainsi générer des leads qui peuvent être convertis en clients

L’explosion des outils analytiques sur le marché de la génération de leads fournit aux entreprises une quantité sans précédent d’insights sur comment, quand et dans quelle mesure leur contenu est consommé. Ces insights peuvent être utilisés pour mieux cibler les clients, gérer le temps et planifier l’engagement. A l’aide de technologies telles que le data mining, chaque étape du parcours du client peut être analysée et le comportement du client évalué à chaque point de contact. Ainsi, le spécialiste marketing doit extraire, analyser et interpréter l’information afin d’en tirer des renseignements exploitables.

big data & analytics
  • L’intelligence artificielle: C’est la reproduction de l’intelligence humaine en utilisant et en  rassemblant des techniques sur les ordinateurs, vu que le cerveau humain et son intelligence sont présents pour interagir avec l’environnement, et c’est cette interaction même qui permettra au cerveau de se développer. Le but ultime de l’intelligence artificielle est souvent décrit comme l’automatisation des tâches afin de permettre aux gens de concentrer toute leur attention et leurs efforts sur la pensée de haut niveau dont seule l’intelligence humaine est capable. 

Selon diverses études, les spécialistes du marketing qui utilisent les approches actuelles d’optimisation ne s’attendent qu’à des rendements marginaux en efficacité. 81% des spécialistes du marketing de l’étude ont indiqué qu’ils s’attendaient à des gains d’efficacité de 10% ou moins en utilisant les outils et processus actuels d’optimisation marketing. La mise en œuvre de l’intelligence artificielle dans la génération de leads va bien au-delà de l’automatisation informatique. Elle comprend le traitement du langage naturel et l’apprentissage des machines avancées pour transformer les interactions avec les clients.  

Par exemple, un type de robot d’IA disponible sur le marché prétend répondre à trois défis clés auxquels le service des ventes est confronté. Tout d’abord, il offre un assistant de vente virtuel qui peut contacter et qualifier chaque lead individuellement. Deuxièmement, il interprète le comportement des acheteurs potentiels et collecte des données sur leur situation concrète lorsque le prospect est prêt à communiquer, le système d’IA sait quand, où et comment le prospect préfère être communiqué.

Troisièmement, un système d’IA peut collecter des données sur chaque processus de vente d’une manière familière et conversationnelle qui donne à l’interlocuteur le sentiment d’être en position de force, lui permettant ainsi de se sentir en contrôle et de fournir des informations selon ses propres termes.

Cela permet aux équipes commerciales de se concentrer sur la conclusion de prospects pré-qualifiés qui sont prêts à acheter. Les systèmes d’intelligence artificielle de ce type simplifient les ventes, le marketing et le support client sont souvent conçus pour s’intégrer aux plates-formes leaders du marché d’automatisation marketing.

  • Le data mining et le marketing automation: Un système de marketing automation est une solution logicielle qui prend en charge les processus de marketing tels que le lead scoring, le lead nurturing et la gestion des leads, facilitant ainsi l’exécution des tâches marketing et leur évaluation. Les systèmes de MA peuvent offrir des analyses prédictives puissantes qui exploitent de grandes données pour fournir une évaluation plus précise de la qualité du plomb.

Les caractéristiques communes aux systèmes de MA comprennent l’activation des mises à jour sur les nouveaux leads, la priorisation des leads, la mise à jour des activités de prospection et l’entretien des prospects pour l’avenir. 

En examinant les raisons de ne pas utiliser un système de MA, une étude a révélé que la principale raison était l’absence d’un processus marketing mature. La deuxième raison était le coût. La troisième, qui est également la principale préoccupation dans la génération de la demande globale, était de créer une quantité suffisante de contenu de haute qualité, qui est nécessaire pour que les systèmes de MA fonctionnent efficacement. 

Le data mining s’intéresse à la découverte de connaissances et à la recherche de profils dans des ensembles de données à l’application modèle aux données. Le modèle, le cœur du processus du data mining, est l’ensemble des techniques et algorithmes qui sont appliqués aux données pour trouver des similitudes et des modèles dans le but de regrouper ces données. Les modèles communs de data mining sont la classification, les règles d’association et le clustering.

Le data mining a un large éventail d’applications en sciences et en ingénierie. Par exemple, dans les prévisions météorologiques, le modèle de classification peut être utilisé pour prédire le temps pour le lendemain à partir des données précédentes. Un autre exemple est celui des suggestions de films dans les systèmes de recommandation. En fonction des préférences de certains utilisateurs, d’autres films préférés par l’utilisateur peuvent être prédits. Les algorithmes des modèles de clustering ont également un large éventail d’applications telles que l’achèvement des scènes, les résumés de données et les techniques de récupération de données.

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