Artefact Value By Data

Comment le modèle IA révolutionne la recherche et ce que cela implique pour les clients, les spécialistes du marketing et les marques

L'IA transforme la recherche, la faisant passer du classement et de la récupération au raisonnement et à la synthèse. Ce livre blanc décrit cette évolution, explique les mécanismes des grands modèles de langage (LLM) et présente les implications pour les spécialistes du marketing et les marques. Au centre du nouveau paysage de mesure se trouve le triangle d'or du MROI : La modélisation du marketing mix (MMM) fournit une vision stratégique, quantifiant l'impact du marketing sur les ventes et offrant des optimiseurs et des simulateurs pour guider l'allocation du budget. Les tests d'incrémentalité permettent de valider si les campagnes génèrent réellement des résultats supplémentaires, en utilisant des expériences de test contre contrôle pour établir la causalité. Il permet également de calibrer les modèles MMM et d'attribution. L'attribution informe l'optimisation en vol en attribuant des crédits à travers les parcours des clients. En 2025, les modèles avancés utilisent l'apprentissage profond et les mécanismes d'attention pour capturer plus efficacement les interactions entre les canaux. Ces méthodologies sont plus puissantes lorsqu'elles sont utilisées ensemble : MMM pour la planification à long terme, incrémentalité pour la vérité de terrain, et attribution pour l'agilité en temps réel. Les entreprises sont également confrontées à la décision de choisir entre des solutions internes et des solutions SaaS. L'hébergement apporte la personnalisation et le contrôle, mais nécessite des talents et des investissements, tandis que le SaaS offre la rapidité et l'expertise. Le bon choix dépend des ressources et de la maturité de data. Des exemples concrets mettent en évidence les meilleures pratiques : Meridian de Google introduit une boîte à outils MMM open-source pour améliorer l'étalonnage, la mesure de l'entonnoir supérieur et la correction des biais. Accor utilise des tests d'incrémentalité pour remettre en question les hypothèses et optimiser l'allocation du budget. Nike démontre le pouvoir de la persévérance et du changement culturel, en intégrant la mesure dans les processus et en démocratisant les idées. Artefact met l'accent sur la règle des 95-5, en montrant comment la mesure de la valeur de la marque relie la croissance à long terme à l'efficacité des performances à court terme. À l'avenir, cinq tendances façonneront la mesure : une qualité data améliorée, de nouveaux cadres pour les médias de détail et la télévision connectée, des MMM internes avec des tests, des approches axées sur la protection de la vie privée et des mesures basées sur l'attention. La conclusion est claire : la mesure du marketing est désormais un outil stratégique. En intégrant les méthodologies, en les ancrant dans la culture et en se concentrant à la fois sur la performance et la marque, les directeurs marketing peuvent défendre leurs budgets et débloquer une croissance durable.

Guide pour la direction générale de la mesure marketing en 2025

En 2025, la mesure du marketing est devenue une priorité absolue pour le C-suite. Alors que l'IA générative transforme l'exécution des campagnes, la mesure est ce qui prouve la valeur et sécurise les budgets. Pourtant, la maturité reste faible : la plupart des directeurs marketing ont encore du mal à ajuster dynamiquement les dépenses en fonction des performances. Le défi consiste à équilibrer le marketing de marque et le marketing de performance, à faire face à la fragmentation de data et à aligner les décisions aux niveaux stratégique et opérationnel. Au centre du nouveau paysage de mesure se trouve le triangle d'or du MROI : La modélisation du marketing mix (MMM) offre une vision stratégique, quantifie l'impact du marketing sur les ventes et propose des optimiseurs et des simulateurs pour guider l'allocation des budgets. Les tests d'incrémentalité permettent de valider si les campagnes génèrent réellement des résultats supplémentaires, en utilisant des expériences de test contre contrôle pour établir la causalité. Il permet également de calibrer les modèles MMM et d'attribution. L'attribution informe l'optimisation en vol en attribuant des crédits à travers les parcours des clients. En 2025, les modèles avancés utilisent l'apprentissage profond et les mécanismes d'attention pour capturer plus efficacement les interactions entre les canaux. Ces méthodologies sont plus puissantes lorsqu'elles sont utilisées ensemble : MMM pour la planification à long terme, incrémentalité pour la vérité de terrain et attribution pour l'agilité en temps réel. Les entreprises sont également confrontées à la décision de choisir entre des solutions internes et des solutions SaaS. L'hébergement apporte la personnalisation et le contrôle, mais nécessite des talents et des investissements, tandis que le SaaS offre la rapidité et l'expertise. Le bon choix dépend des ressources et de la maturité de data. Des exemples concrets mettent en évidence les meilleures pratiques : Meridian de Google introduit une boîte à outils MMM open-source pour améliorer l'étalonnage, la mesure de l'entonnoir supérieur et la correction des biais. Accor utilise des tests d'incrémentalité pour remettre en question les hypothèses et optimiser l'allocation du budget. Nike démontre le pouvoir de la persévérance et du changement culturel, en intégrant la mesure dans les processus et en démocratisant les idées. Artefact met l'accent sur la règle des 95-5, en montrant comment la mesure de la valeur de la marque relie la croissance à long terme à l'efficacité des performances à court terme. À l'avenir, cinq tendances façonneront la mesure : une qualité data améliorée, de nouveaux cadres pour les médias de détail et la télévision connectée, des MMM internes avec des tests, des approches axées sur la protection de la vie privée et des mesures basées sur l'attention. La conclusion est claire : la mesure du marketing est désormais un outil stratégique. En intégrant les méthodologies, en les ancrant dans la culture et en se concentrant à la fois sur la performance et la marque, les directeurs marketing peuvent défendre leurs budgets et débloquer une croissance durable.

Le problème de l'exécution : pourquoi même des stratégies de prix impeccables échouent entre la direction et le consommateur

Les fuites de marge se cachent souvent dans des stratégies complexes de tarification, de promotion et de multicanal, où les prix catalogue correspondent rarement au prix final. Les promotions peuvent cannibaliser les ventes et les remises incohérentes entre canaux créent des risques d'arbitrage, érodant silencieusement les marges. Les entreprises qui définissent des architectures de prix claires, analysent la demande en profondeur et gèrent l'exécution grâce à un suivi en temps réel font de la tarification un levier stratégique. Résultat : une rentabilité accrue, des décisions commerciales plus intelligentes et une création de valeur durable.

Libérer le potentiel d'efficacité commerciale : le pouvoir transformateur des agents IA

Les agents d'IA révolutionnent les opérations commerciales en automatisant les tâches, en améliorant les relations avec les clients et en fournissant des informations exploitables. Qu'il s'agisse de stimuler l'efficacité de la force de vente ou d'optimiser les stratégies de tarification, ces systèmes intelligents aident les entreprises à atteindre une croissance mesurable et un avantage concurrentiel.

Artefact publie sa recherche sur l'IA appliquée à l'identification de profils de clients atypiques, développée et testée avec une banque française de premier plan.

Artefact, en partenariat avec Société Générale et Sorbonne Université, présente une nouvelle approche d'IA pour identifier les profils de clients atypiques. Testé sur des données bancaires réelles data, cet algorithme open-source améliore la précision du scoring tout en garantissant l'interprétabilité et l'applicabilité pratique.

Le conseil en ressources humaines est au cœur de la réussite de la mise en œuvre du modèle IA

L'IA est en train de remodeler le conseil, mais pas de la manière dont la plupart des entreprises l'imaginent. Dans une exploration pratique des services professionnels, nous révélons comment le fait de traiter les agents d'IA comme des coéquipiers à plein temps plutôt que comme de simples outils, de se concentrer sur la mise à l'échelle plutôt que sur la réduction des effectifs, et de favoriser une culture interne “open-source” transforme la réalisation des projets, les relations avec les clients et la découverte de produits - et ce que cela signifie pour l'avenir de la collaboration entre l'homme et l'IA dans le domaine du conseil.

Quel est l'impact des aperçus AI sur l'évaluation de l'expérience utilisateur (SEA) et le référencement naturel (SEO) ?

Les nouveaux aperçus d'IA de Google changent la façon dont les utilisateurs trouvent des informations en ligne. Dans un cas pratique du secteur néerlandais du développement durable, nous explorons comment ce changement affecte le SEO et le SEA pour un client actif dans les chaudières, les systèmes hybrides et les pompes à chaleur - et ce que cela signifie pour l'avenir du marketing numérique dans le secteur.

Le CDP au-delà de l'étape du POC : Pourquoi les cas d'utilisation seuls vous enferment dans un piège

Les plateformes Customer Data (CDP) promettent une vue véritablement unifiée de vos clients, ouvrant la voie à l'hyperpersonnalisation et générant un retour sur investissement significatif. Pourtant, si vous êtes comme de nombreuses organisations, vous risquez de voir vos initiatives CDP s'enliser juste après la phase initiale de validation du concept (POC). Alors que ces premiers projets pilotes démontrent brillamment leur valeur, le voyage vers un CDP intégré et à grande échelle s'arrête souvent, laissant un immense potentiel inexploité.

Des universités plus intelligentes : tirer parti des programmes IA et Data pour la transformation

Ce document explore la manière dont data et l'IA peuvent servir de puissants catalyseurs de cette transformation. Il présente un cadre stratégique centré sur trois leviers clés : 1. l'inscription et le recrutement 2. l'innovation académique et pédagogique 3. la réussite et l'expérience des étudiants, soutenu par des outils fondamentaux tels que l'efficacité opérationnelle et la gouvernance Data.

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