- 24/01/2024
Comment l’intelligence artificielle va-t-elle optimiser les actions du marketing ? Qu’il s’agisse de back-end, pour l’aider à créer (pour pas cher) at scale, mieux comprendre ses audiences et gagner en productivité. Ou qu’il s’agisse de front-end, avec des agents convesationnels qui viennent se nourrir dans la documentation interne. Réponse avec Aurélie Fliedel, CMO d’Alan et Romain Roulleau, CMO de Kingfisher, deux entreprises à la pointe sur ses sujets.
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00:00 Première question pour toi Romain peut-être, on a quand même pas mal parlé dans la presse
00:09 professionnelle du lancement de votre agent conversationnel Elo Casto sur le site.
00:15 C'est un agent qui est d'Opel à Genera, je peux lui poser des questions, il dit n'importe
00:18 quoi mais quelle perceuse pour quel travail.
00:20 Mais tu me disais que ça fait longtemps en réalité que Castorama s'appuyait et King
00:25 Fisher le groupe s'appuyait sur l'intelligence artificielle pour augmenter et optimiser son
00:29 marketing, est-ce que tu peux nous dire comment ?
00:31 Si je reprends ta question le CMO de demain, je pense que c'est intéressant de redire
00:36 que pour nous et pour moi dans ce contexte-là, l'AI c'est un sujet qui doit absolument
00:43 intégrer le rôle du CMO parce qu'on avait il y a quelques années parlé beaucoup de
00:47 la data et effectivement la data devient quelque chose d'un usage crucial, structurant
00:51 dans le rôle, on n'est plus dans le marketer qui fait que de la com, on doit intégrer
00:55 de la data, on doit être sur des décisions rationnelles et donc évidemment la data
00:59 le permet et l'AI permet d'accélérer ça.
01:01 Donc aussi bien sur des logiques front de client comme peut-être l'agent conversationnel
01:04 mais aussi sur des logiques back.
01:06 Par exemple, optimiser le pricing, optimiser la façon dont on fait la promo, est-ce que
01:10 quand je fais 10% sur du grand public ou est-ce que quand je fais 15% sur des clients qui
01:15 sont porteurs d'une carte de fidélité, laquelle va être la plus performante en termes
01:20 de top line mais également en termes de marge générée derrière.
01:23 Tous ces éléments-là on peut le voir en regardant le rétroviseur mais on peut le
01:25 voir aussi en faisant travailler de l'intelligence artificielle.
01:28 C'est du marketing mix modeling non ? Ou même plutôt de prévoir l'élasticité
01:34 de la demande par rapport à l'agressivité de l'offre.
01:37 Donc ça c'est un exemple très concret.
01:38 L'autre exemple c'est de prévoir les stocks.
01:40 Bon, Castorama, Bricodépôt en France, c'est des enseignes avec des gros gros magasins
01:45 avec des volumes de stocks conséquents en centaines de millions d'euros.
01:48 Il faut se rendre compte quand même qu'on a des très très gros investissements en
01:51 stock et donc prévoir la quantité en stock c'est aussi un enjeu financier très important.
01:55 Et évidemment comme on a 60 000 référents chez Casto par exemple, prévoir combien on
02:00 va avoir besoin dans les 100 magasins qu'on a en France, c'est une donnée aussi financière
02:04 importante et ça, ça influe aussi le mix marketing qu'on va mettre derrière.
02:08 Et puis après il y a des logiques plutôt frontes comme je l'ai dit avec des logiques
02:11 de moteur de recours par exemple sur le site qui sont développées et le groupe a choisi
02:16 d'internaliser une équipe de data science qui permet justement d'utiliser des solutions
02:21 externes mais parfois de faire du build et de les développer en propre et on a un certain
02:25 nombre de solutions.
02:26 Parfois les solutions qu'on développe en interne sont plus performantes que les solutions
02:29 du marché.
02:30 Cette équipe data science, elle est rattachée à quel pôle ? Est-ce que tu as un chief
02:33 AI officer ?
02:34 Oui, il y a un chief AI officer qui est rattaché au chief data officer qui lui-même est rattaché
02:38 au chief digital officer du groupe.
02:40 Alors je précise, le chief data officer c'est un groupe de 100 000 personnes, ça
02:44 explique peut-être les strats.
02:45 Il y a du monde entre les différentes strats.
02:46 Aurélie, tu me disais aussi qu'Alan était AI-centric, c'est vrai que les deux fondateurs
02:52 de l'entreprise sont hyper investis sur le sujet, ils sont notamment investisseurs
02:56 aussi de Mistral.ai qui est une des LAM alternatifs.
02:59 Est-ce que tu peux nous expliquer comment justement la Gen AI vous aide à optimiser
03:04 le marketing au quotidien ?
03:05 Bonjour à tous, oui et je vais rebondir sur ce que disait Romain à l'instant.
03:11 Globalement chez Alan aujourd'hui, je dirais qu'il y a trois grands domaines où on
03:15 utilise l'IA pour le marketing.
03:18 Il y a l'IA créative, l'IA prescriptive et puis l'IA productive.
03:25 L'IA créative c'est effectivement augmenter ses capacités de création grâce à l'IA.
03:32 Pour donner un exemple très concret, pour ceux qui connaissent Alan, notre mascotte
03:36 c'est une marmotte.
03:37 Donc on a développé un outil qui s'appuie sur stable diffusion pour créer des marmottes
03:43 dans toutes les situations de la vie quotidienne pour faire vivre cette marmotte, pour l'habiller
03:49 aux couleurs de nos clients par exemple.
03:51 Et donc pour créer plus d'assets, pour créer plus d'émotions et de fun dans nos
03:58 communications.
03:59 Là où avant c'était quoi ? C'était un graphiste que vous aviez en interne ou en
04:02 externe qui vous faisait ça avec des délais plus élevés, peut-être un coût plus élevé ?
04:05 Oui, en vrai on ne prenait pas le temps de le faire.
04:09 Ok, c'est que vous ne le faisiez pas.
04:10 On ne le faisait pas.
04:11 En disant pour les grosses communications on allait le faire, on allait utiliser notre
04:15 marmotte évidemment, mais par contre on n'allait pas générer 25 marmottes différentes
04:20 dans la semaine, on a quand même mieux à faire que ça.
04:24 Alors que là c'est devenu tellement simple, tellement rapide que oui, ça vaut le coup
04:29 de le faire et d'avoir ce petit plus en termes de fun.
04:31 Ça c'est qui qui le gère ? Il y a une équipe design chez vous ? C'est directement
04:35 ton équipe marketing qui peut le faire ?
04:37 C'est tout le monde qui peut le faire.
04:38 Il n'y a pas besoin de validation par un tiers qui serait responsable de l'identité
04:42 visuelle d'Alan ?
04:43 Si quelqu'un a un doute, bien sûr il peut demander à l'équipe design ou au marketing
04:48 si effectivement ce qui a été créé correspond au guidelines global, mais ça rejoint un
04:54 peu ce que tu disais en introduction, c'est vrai que l'IA chez Alan, on a vraiment essayé
04:58 de prendre le sujet très tôt et les fondateurs se sont beaucoup impliqués pour que tout
05:04 le monde dans l'entreprise s'approprie le sujet et donc par exemple cet outil qui permet
05:09 de générer des marmottes, il est accessible à tout le monde et tout le monde peut l'utiliser
05:14 que ce soit un sales pour un client, que ce soit un marketer pour une communication LinkedIn.
05:20 Là on est dans une démarche plutôt snack content, on commence à voir des use case
05:24 de campagnes vidéos qui sont créées via Stable Fusion et compagnie.
05:29 Est-ce que ça pourrait être une possibilité de votre côté d'aller sur des créateurs
05:33 un peu plus aboutis ou pour l'instant on reste pour les réseaux sociaux ?
05:36 Non, on teste énormément de choses.
05:38 Pour l'instant on n'a pas d'exemple de créa ou de pub entièrement générés par
05:46 l'IA, mais on est en train de faire des tests et oui ça pourrait complètement arriver.
05:50 Pour la petite blague, notre mascotte c'est le castor donc on est pas en train de préparer
05:59 un jeu de pub, on a fait un jeu de pub et on a fait un jeu d'expression, on a fait
06:06 un jeu d'expression et on a fait un jeu d'expression.
06:09 Et en l'occurrence on l'a remis au goût du jour parce que pour ceux qui ne savent
06:14 pas, ils n'ont pas compris que Castorama ça commence par castor.
06:17 Il y a plein de gens qui ne font pas lire.
06:20 Donc depuis 2021 on l'a remis au goût du jour et surtout on l'a remis au central
06:23 et on va dans les prochaines campagnes de pub du printemps le remettre et on va le
06:27 transformer.
06:28 Et pourquoi on le fait ? Alors nous comme on est un peu plus corporel, on a quand même
06:31 un peu de contrôle, on a 100 magasins pour éviter qu'ils fassent n'importe quoi.
06:35 On va donner un jeu d'expression qui ont été travaillés par l'IA et en leur disant
06:39 vous restez sur ces jeux là et vous n'en créez pas d'autres.
06:41 Il y a un vrai enjeu pour un acteur comme le tien qui fait du multi local aussi, ça
06:46 permet de donner des outils à tes acteurs en loco pour qu'ils créent mais en gardant
06:49 justement ce...
06:50 Exactement.
06:51 ... les décharges.
06:52 Le deuxième volet du coup que tu disais c'est la partie un peu plus insight.
06:57 Oui exactement.
06:58 Là aussi en fait l'IA nous permet de faire des choses qu'on ne pouvait pas faire auparavant.
07:06 Par exemple pour récupérer le maximum d'insights sur notre marché, sur nos clients, qu'est-ce
07:13 qui résonne dans notre proposition de valeur, qu'est-ce qui résonne moins, quelles sont
07:17 les features du produit qui aujourd'hui résonne bien, qu'est-ce qui manque aujourd'hui dans
07:21 notre produit.
07:22 Et donc pour donner un cas hyper concret, ce qu'on a fait c'est qu'aujourd'hui tous
07:26 nos commerciaux postent, alors on utilise Slack, donc postent sur Slack un récap de
07:32 leur rendez-vous client.
07:34 Mais sauf qu'il y a 150 commerciaux chez Alan et donc c'est impossible de démultiplier
07:38 par le nombre de clients, d'analyser ça à la main.
07:41 Et on a créé un template du coup sous fichier Excel qu'on injecte ensuite dans ChatGPT
07:49 pour analyser et pour demander à ChatGPT de nous trouver des patterns, des tendances
07:54 dans cette data, ce qui nous permet d'avoir effectivement des insights auxquels on n'avait
07:59 pas accès avant.
08:00 Donc là c'est plutôt ChatGPT qui est proactif, c'est lui qui va identifier des templates
08:03 ou des angles d'attaque plus que lui qui répond à une question.
08:07 Alors là il est vraiment hyper...
08:08 Alors évidemment on a travaillé les prompts pour avoir exactement les résultats qui
08:14 nous intéressent.
08:15 Et ça sert tous les use cases parce que le marketing ça peut servir le produit, tous
08:21 les fonds d'Alan peuvent s'appuyer là dessus pour améliorer le produit, l'expérience
08:25 etc.
08:26 Absolument et nous vraiment l'objectif c'est pas de créer des choses pour le marketing,
08:30 c'est à dire qu'une fois qu'on a développé un peu le framework, le prompt, il est disponible
08:36 pour tout le monde dans l'entreprise et que soit quelqu'un du produit ou du marketing
08:40 peut l'utiliser pour trouver des insights qui l'intéressent.
08:44 Là dessus j'ai une question, c'est que j'entends souvent que l'avenir de la Gen AI en entreprise
08:47 c'est plutôt des offres couplées avec du cloud pour s'assurer que tu vas donner du
08:53 coup LLM, elle reste dans le cloud plutôt que d'aller nourrir du coup OpenAI, c'est
08:57 le cas quand tu passes par GPT4, enfin l'offre gratuite du moins.
09:01 Je me demandais vous, vous aviez des garde-fous là dessus sur ce que vous mettez en données
09:06 en France pour vous assurer que ça ne soit pas dispersé au cas de vent ?
09:10 Je pense qu'on a une politique qui est très spécifique, nous il n'y a aucun problème.
09:15 Donc on est très à l'aise, la transparence c'est une des valeurs cardinales d'Alan
09:23 et effectivement c'est bon.
09:25 Castorama, vous avez des guidelines là dessus ?
09:28 Oui, alors nous c'est un peu plus complexe, comme on est coté il faut faire un peu plus
09:31 attention.
09:32 On a développé un framework au sein du groupe dans lequel HelloCastro d'ailleurs est intégré
09:39 qui permet de contrôler, de superviser toute la partie compliance, sécurité et d'éviter
09:44 que tout ce qu'on lui donne à manger parte dans la nature et se retrouve disponible pour
09:49 n'importe qui y compris nos concurrents.
09:51 Donc concrètement si je pose une question à HelloCastro sur quelle est la meilleure
09:55 couleur de peinture que je dois utiliser pour repeindre la chambre de ma fille, si je pose
09:58 la même question sur TiddyPetit Grand Public, je n'aurai pas la même réponse puisque
10:02 notre HelloCastro a été nourri par tous nos tutos, nos guides de formation à nos
10:06 vendeurs et évidemment il n'est pas question que ces guides soient...
10:09 C'est un vrai sujet d'évangélisation des collaborateurs parce que pensant bien faire
10:11 ils peuvent utiliser TiddyPetit dans leur coin et ne pas se rendre compte des conséquences
10:15 que ça peut avoir sur le groupe.
10:16 Voilà et donc en parallèle de ce framework qu'on a développé et pour lequel on oblige
10:21 l'ensemble des enseignes du groupe et l'ensemble des initiatives à passer quand c'est d'une
10:25 logique commerciale, business, on a aussi travaillé un outil de formation et d'accompagnement
10:31 pour l'ensemble des collaborateurs et là on ouvre potentiellement à n'importe qui
10:35 dans l'entreprise des gens qui sont formés, qui comprennent et des gens qui ne voient
10:40 pas le mal, comme tu viens de le dire, pour leur dire attention, ne mettez pas le fichier
10:45 PowerPoint avec les ventes du mois dans TiddyPetit.
10:48 Ça paraît bête mais c'est pratique parce que ça va me permettre de faire mon reporting.
10:52 Mais l'info elle va partir en nature.
10:55 Le dernier outil est la stratégie de générique d'Alan, c'est la positivité et notamment
11:00 vous faites énormément de travail de création de contenu SEO via la générique aujourd'hui.
11:05 Oui, effectivement, le dernier pilier c'est vraiment gagner du temps ou économiser de
11:10 l'argent et effectivement on a poussé le use case SEO assez loin.
11:16 L'année dernière on a économisé à peu près 60%, on a réduit nos coûts de production
11:20 de 60% grâce à ChatGPT.
11:23 L'idée c'est, elle est simple, c'est vraiment au lieu de passer du temps humain
11:29 à faire une première version d'un article SEO, c'est de demander à ChatGPT de le faire.
11:35 Après on passe toujours avec une passe humaine sur ce contenu pour vérifier qu'il n'y a
11:41 pas de choses incohérentes, pour aussi mettre un peu le ton, le ton of voice qu'on aime.
11:48 Je crois que c'est important aussi parce que je ne sais pas vraiment dans quelle mesure
11:51 c'est un mythe ou une réalité mais on dit souvent que les moteurs de recherche n'aiment
11:54 pas les contenus de générique et s'il n'y a pas de pénalité pour le moment, je pense
11:58 qu'il y en aura fatalement à moyen terme.
12:00 C'est un bon point.
12:01 Aujourd'hui nous on n'a pas remarqué de différence en termes de ranking entre des
12:07 articles qui ont été produits entièrement par un humain et des articles qui ont été
12:12 travaillés par GPT plus un humain.
12:14 Mais après on n'a jamais fait le test d'avoir des articles uniquement intelligence artificielle
12:18 non plus.
12:19 Donc je ne sais pas s'il y a une vraie pénalité ou pas.
12:22 Remplir et optimiser des fiches produits c'est un des gros use case du site commerce.
12:25 Il y a la GNI, je sais que Cédric Scound communique beaucoup là-dessus.
12:29 C'est votre cas aussi chez Casto ?
12:30 Pas pour l'instant mais ça fait partie des use case qu'on réfléchit notamment parce
12:33 qu'on travaille aussi sur le développement d'une marketplace pour les prochaines semaines
12:36 et qu'appartement on va démultiplier les volumétries de SKU, de références.
12:40 La logique de qualité de fiches produits devient encore plus stratégique.
12:43 On a déjà beaucoup de produits.
12:45 60 000 pour un marchand en propres c'est beaucoup déjà.
12:48 Et en plus c'est des produits un peu techniques donc on a besoin d'avoir une qualité d'information
12:52 assez large.
12:53 C'est vrai que sur le taux de conversion, c'est un impact aussi sur la perf des campagnes
12:56 shopping.
12:57 On va peut-être parler de cet agent conversationnel.
13:00 Est-ce que vous pouvez nous dire pourquoi ce n'est pas un énième chatbot ?
13:03 Parce que c'est vrai qu'à l'époque, c'était en 2016 je crois, quand Facebook a lancé
13:06 ses chatbots, tout le monde a commencé à lancer ses chatbots.
13:08 Ça a été assez déceptif parce que c'est le basique arbre de décision.
13:12 Là on parle de quoi concrètement ? Est-ce que vous pouvez nous expliquer un peu le défi ?
13:15 Effectivement, ce n'est pas un énième chatbot.
13:17 D'ailleurs c'est pour ça qu'on a pas mal eu de discussions en interne sur le nom
13:20 qu'on lui donnait.
13:21 Agent virtuel, agent conversationnel.
13:23 D'ailleurs, on n'écrit nulle part chatbot pour les clients parce que la connotation
13:28 est beaucoup trop simpliste.
13:29 Et qu'en fait, l'une des problématiques que l'on a, ce n'est pas la qualité de
13:33 la réponse puisque globalement les retours en termes de qualité interne ou externe puisqu'on
13:38 l'a fait beaucoup tester par des gens très experts en interne et on leur a demandé
13:41 d'être hyper critiques sur la qualité de la réponse.
13:43 Il n'y a zéro sujet sur la qualité de la réponse.
13:45 Les gens sont juste bluffés par la qualité.
13:47 Il va piocher dans quelles données ? Il va piocher dans la blog ?
13:49 Il va piocher dans toutes nos fiches produits, tous nos guides, tous nos contenus conseils
13:53 qu'on a sur le site, tous les guides de formation qu'on a sur les vendeurs, l'ensemble
13:57 des contenus qu'on a.
13:58 Et quand il ne trouve pas, il va chercher sur le web grand public.
14:02 Parce que parfois, il ne se peut que la question.
14:05 Parce que comme on est sur une question ouverte, on n'a pas toujours la réponse dans les
14:09 contenus qu'on propose.
14:10 Quand on va dans un magasin et qu'on pose une question à un vendeur, le vendeur, il
14:13 n'a pas la réponse obligatoire dans une formation qu'il a eue.
14:16 S'il la trouve sur le web, est-ce qu'il peut vous pinguer, vous dire « attention,
14:19 ça, cette réponse, je ne l'avais pas, peut-être qu'il faut qu'on le stationne
14:21 dans un autre magasin ? »
14:22 Ça, c'est ce qu'on moniteure.
14:23 On moniteur sur où est-ce qu'il va chercher l'information.
14:24 Mais le sujet que tu décrivais, c'est de plus de dire que ce n'est pas un sujet
14:30 de qualité, c'est un sujet de faire comprendre aux gens qu'ils peuvent vraiment lui poser
14:35 n'importe quelle question.
14:36 Moi, quand je l'ai fait en interne, je leur ai dit « mais pose n'importe quelle
14:40 question ». J'ai bien vu la réaction des gens en face.
14:42 Mais c'est-à-dire, quelle question je lui pose ? Je dis « n'importe laquelle
14:45 ». En fait, les gens sont perdus face au vide.
14:48 C'est quoi ? C'est qu'ils le pensent bête ?
14:49 Ils pensent « j'écris comment ? J'écris un truc très… c'est des mots comme
14:57 sur Google où j'écris une phrase.
14:59 Non, je lui dis que tu écris comme si tu avais un vendeur en face de toi.
15:03 »
15:04 Et donc là, quand on les laisse sourire, on a des questions toutes simples.
15:05 « Je cherche un parasol pour mon balcon qui doit potentiellement être pliable.
15:10 Qu'est-ce que tu as à me proposer ? »
15:11 C'est une question, c'est du réel ce que je dis.
15:13 « Je dois repeindre la chambre de ma fille.
15:16 Quelle couleur est la mieux ? »
15:17 Dans le genre de questions ouvertes, ça se pose là quand même.
15:20 Et j'en ai comme ça plein.
15:21 Et en fait, quand on voit la réponse, il enclenche une conversation.
15:26 Il n'est pas réponse A, je réponds si, réponse B, je réponds… enfin question
15:30 A.
15:31 Ça veut dire que là, on rentre dans une conversation à l'instar de ce qu'il
15:34 peut y avoir avec un vendeur.
15:35 On ne dit pas que c'est mieux qu'un vendeur, on dit que ça doit faire à peu près aussi
15:39 bien qu'un vendeur moyen, ce qui est déjà super.
15:43 Et H24 et à distance, sans avoir besoin.
15:47 Là aujourd'hui, on l'a ouvert sur une catégorie parce qu'on voulait savoir un
15:51 peu, un, quel était le niveau de qualité quand on est face à du vrai client, deux,
15:55 la montée en charge parce qu'on est quand même un sujet de volume.
15:58 On a quand même 10 à 15 millions de trafic par mois sur castorama.fr.
16:01 Donc, on s'est dit si le truc prend feu en termes de volume, est-ce qu'on a le
16:05 modèle économique derrière parce que ça aussi, ça bouge tous les 15 jours.
16:07 Et de l'autre, on s'est dit on va commencer sur une catégorie, l'outillage, et on
16:12 va peu le diffuser au-delà des com corporate qu'on a fait et qui ont très bien pris
16:16 auprès des clients.
16:17 Maintenant, à la fin du mois, on va l'ouvrir sur toutes les catégories et donc on va lui
16:20 donner une diffusion beaucoup plus large sur le site.
16:23 On peut l'imaginer en magasin aussi un jour, une tablette, voire même pour aider un vendeur
16:27 qui est en train de bricoler.
16:28 L'idée qu'on a, ce n'est pas tellement de l'utiliser dans le mode qu'il a aujourd'hui,
16:33 mais dans un mode sur certaines thématiques avec un besoin de conseil très précis comme
16:38 peut être la rénovation énergétique par exemple.
16:40 J'ai besoin de quoi comme aide ? J'ai le droit à quoi comme aide ? Là, c'est compliqué.
16:44 On a des corners rénovation énergétique dans nos magasins avec des spécialistes,
16:48 mais les spécialistes, ils ne sont pas là 80 heures par semaine.
16:50 Donc, quand ils ne sont pas là, typiquement une borne qui est nourrie avec de l'IA peut
16:54 tout à fait répondre.
16:55 J'imagine qu'on n'a encore peut-être pas beaucoup de data, mais est-ce que tu es capable
17:00 aujourd'hui de dire c'est quoi le ROI d'un produit comme ça ? C'est quoi les
17:02 bénéfices et bénéfices coûts ?
17:04 Aujourd'hui, le ROI est difficile parce qu'on a grosso modo 6 semaines.
17:10 Le ROI va se calculer dès que les volumes vont augmenter.
17:13 Et là, la question, évidemment on a tout modélisé sur Excel et la réalité, c'est
17:18 deux choses différentes.
17:19 La question, c'est est-ce que l'uplif de conversion qu'on va avoir grâce à ce qu'on
17:24 aura développé sera significativement supérieur au coût ? Le coût n'est pas monstrueux.
17:28 On parle de quelques dizaines voire un peu plus de 100 000 euros, donc ce n'est pas
17:31 énorme.
17:32 C'est un peu plus précieux si tu déploies sur tout le site ?
17:34 Non, le coût de développement.
17:36 Et après, il y a la modélisation économique de la conversation.
17:42 Ça, ça bouge tous les 15 jours.
17:45 Et comme on a plusieurs LLM derrière, on a Google, on a OpenAI et on a Cloud, ils n'ont
17:50 pas le même modèle.
17:51 et...
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