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Notre mission : donner l’agilité des GAFA aux marques traditionnelles – Entretien avec les fondateurs d’Artefact

Entretien avec les fondateurs d’Artefact - notre mission : donner l’agilité des GAFA aux marques traditionnelle

 

Fusion avec NetBooster, missions du nouveau groupe, ambitions, rôle de l’intelligence artificielle…  Pour en savoir un peu plus, nous avons rencontré les trois fondateurs d’Artefact Guillaume de Roquemaurel (Président), Vincent Luciani (Directeur Général), Philippe Rolet (CTO).

Fusion NetBooster / Artefact : où en êtes-vous quatre mois après  ?

 

Quatre mois après, nous avons pris le contrôle effectif du groupe et sommes dans les circuits de décision. L’enthousiasme est intact !

Le rapprochement s’est fait très rapidement : les discussions ont commencé début 2017 et en juillet 2017 la fusion a été actée.

Disons le, NetBooster était dans une période où l’agence devait renforcer ses offres et fonctions transverses.

 

Nous avons clarifié la mission et aligné le management sur cette vision, en partant du travail déjà bien mené par François de la Villardière. La fusion a du reste surtout eu lieu en France, où est basé le siège social de NetBooster. Dans les autres pays, il s’agit principalement d’un déploiement des offres packagées que propose Artefact, entre technologie, marketing digital et conseil.

Artefact est aujourd’hui dirigée par une équipe complémentaire d’entrepreneurs qui ont pour la plupart moins de 35 ans.

Notre mission est de donner l’agilité des GAFA à nos clients. Il s’agit de leur fournir les méthodes et les outils du digital, de la data et de l’IA.

Notre ambition est de multiplier par deux notre marge brute en 3 ans de façon organique.

Agilité, innovation… Pourriez-vous déployer l’approche à grande échelle ?

 

C’est tout l’enjeu.

 

Nous sommes une entreprise née dès le départ comme startup et dont les dirigeants demeurent les fondateurs et détiennent toujours des parts. La taille compte : nous avons la bonne taille pour relever les défis que nous nous sommes fixés. Nous sommes 1000, et en regard des mastodontes que sont les Publicis ou Accenture, il y a un facteur 100 ! De quoi garder notre ADN agile.

Au-delà, nous essayons d’insuffler une culture : nous travaillons beaucoup à ce que chacun de nos collaborateurs, dans chaque pays, aient cette envie d’innover, aient la niaque ! En écrivant notre manifeste, nous avions en tête cet ADN de startup dans un corps de grand groupe : a startup mind in a corporate body.

 

Notre raison d’être, c’est la transformation des entreprises. Nos clients se trouvent face à un énorme défi : la préférence de marque va aujourd’hui aux GAFA, qui sont aussi les entreprises les plus innovantes et les mieux côtées.

Nous aidons nos clients à s’emparer des codes des GAFA, à développer les bonnes ressources mises à disposition par le digital, la data, l’IA. Le retard se creuse et il s’agit de le combler.

Les entreprises disposent de beaucoup d’atouts : elles sont malgré tout encore très bien positionnées dans la préférence de marque, elles ont une culture et elles ont leur data. Notre mission c’est à la fois de développer leur préférence de marque et de créer la bonne expérience à partir des données de l’entreprise et de son ADN.

 

Les freins ne viennent-ils pas parfois du client lui-même : les profils sont-ils toujours au niveau ?

 

 

Notre client est avant tout une entreprise et pas tel directeur marketing ou tel responsable média. Nous adressons la problématique business de l’annonceur. Nous tirons cette approche du consulting : quand McKinsey sert un telco, ce n’est pas telle personne, c’est le telco.

Aujourd’hui, les agences se sont éloignées du clientélisme de l’époque où il fallait organiser des dîners et des voyages à Cannes pour entretenir ses relations.  Finalement, le travail de l’agence dépendait beaucoup du niveau et du profil des personnes chez l’annonceur.

 

Nous avons la chance cela dit d’assister à l’arrivée de nouvelles générations de dirigeants. Les millennials ne sont certes pas encore à des postes de directions générales, mais ils sont N-1. De plus, quasiment tous les projets que nous traitons sont suivis par les directions générales et le sponsor est le plus souvent une personne du comex.

Il y a encore quelques années, quand on parlait de digital à un directeur dans l’assurance ou la banque, on comprenait que ce n’était pas son sujet.

Il s’est produit depuis une acculturation à la technologie. Les éditeurs techno ont beaucoup influé, les salons et forums se sont multipliés. L’innovation va s’accélérer, et dans 5 ou 10 ans les DG seront des millennials.

 

Pour l’heure, nous avons la chance d’être suffisamment petits, en terme de taille d’entreprise, pour choisir les clients avec qui nous travaillons. Et le choix des clients est primordial : le marché est toujours poussé par des clients référents en avance.

 

Qui sont vos concurrents ? 

 

Nous pourrions citer les différents types d’acteurs que nous rencontrons lors d’appels d’offre : consultants, créatifs, experts de la donnée, agences. Plus fondamentalement, nous constatons que les frontières se brouillent : Accenture fait du média et rachète Fjord spécialisé dans le design, Publicis annonce de son côté qu’il va faire plus de conseil et de la data.

A notre échelle, nous sommes les précurseurs d’un nouveau type d’agences, capables de répondre à l’ensemble des problématiques marketing de demain que se poseront les directions générales : comment parler à mes clients ? Comment m’appuyer sur la connaissance client ? Comment définir ma connaissance client ? Comment orchestrer les différents leviers de connaissance et d’activation ?

Aujourd’hui, plusieurs corps de métier répondent distinctement à ces mêmes questions. Le cabinet de stratégie va faire une belle étude et la présenter sur Powerpoint, l’agence va être être briefée sur une mauvaise idée qu’elle va bien exécuter, l’agence de création va créer un discours sur un produit qui ne marche pas…

Nous pensons qu’il faut réunir et intégrer les différents talents. Aujourd’hui les technologies mûres sont à disposition pour répondre aux questions marketing de manière intégrée. Concrètement, il est désormais possible de faire le bon arbitrage et de dire, par exemple : sur telle problématique, il convient de déployer d’abord la connaissance client et la data science afin d’obtenir les insights, puis de construire le message créatif autour des produits, puis faire appel aux experts media, tout cela orchestré dans une vision très business.

Nous ne voyons quasiment pas de concurrents capables de réfléchir de manière aussi transverse.

Très clairement les agences ne font pas partie de nos concurrents. Elles se positionnent pour la plupart comme des agents. Or un agent c’est quelqu’un qui fait à la place et pour le compte de. N’oublions pas que les agences média ont été à l’origine créées pour investir les budgets des directeurs marketing dans les grandes régies télé...

Artefact ne s’est pas construit comme une agence, nous nous sommes construits comme le prestataire du directeur marketing de la même façon qu’un directeur financier a recours à un un expert comptable, un directeur juridique à un un cabinet d’avocats, un directeur général à un cabinet de de conseil en stratégie. Nous écoutons le problème du directeur marketing et nous nous demandons comment le résoudre.

La meilleure façon de résoudre ce problème est de constituer une équipe dédiée, la fameuse pizza team popularisée par Amazon, autour d’expertises, dans un objectif business.

 

Quel rôle joue l’intelligence artificielle : jusqu’où va-t-elle remplacer le travail humain ?

 

L’intelligence humaine ne va pas disparaître. La pizza team demeurera toujours, en tout cas jusqu’à l’arrivée de la singularité. Certains prétendent qu’elle adviendra dans 30 ans, mais il y a 30 ans beaucoup disaient qu’elle arriverait dans… 30 ans.

En fait, l’intelligence artificielle transforme notre propre travail, et en fin de compte celui de nos clients, sur deux axes : le dumbwork et le guesswork.

 

Le dumbwork correspond aux tâches répétitives, qui sont d’ailleurs à l’origine des cas de burnout (le stress dû à un excès de travail) et de bore out (perte de sens face à un travail sans intérêt, comme copier-coller des tags à longueur de journée dans des outils de diffusion média).

Le domaine du dumbwork est, par excellence, le reporting. Manuellement, c’est une vraie usine à gaz : l’enjeu de l’automatisation est donc clé. Il s’agit en effet de suivre le parcours d’une campagne,  qui peut par exemple compter 150 mini segments. Or pour chaque segment il s’agit de savoir ce qui se produit, par exemple les différents comportements que peuvent avoir les individus lorsqu’ils reçoivent un email...

 

Si l’automatisation prend en charge le dumbwork, l’optimisation correspond au guesswork. Les professionnels travaillent en partie à l’intuition, qui constitue une expertise métier en tant que telle. Une personne qui compte 10 ans de carrière peut avoir une sensation juste, qui sera bonne 90 ou 95 % du temps. Mais en décomposant le processus de décision, c’est en 90% de 90% de 90%... que finalement une fois sur deux, on ne prend pas la bonne décision. L’IA et le big data permettent de supprimer ce biais. Le machine learning va permettre une approche quantitative et nourrir des algorithmes capables d’optimiser la gestion des dispositifs.

Précisons que l’expert marketing reste bien en place, l’IA ne remplace pas l’intuition, elle l’augmente ! L’algorithme fonctionne mieux si on lui injecte la part d’intuition, bien mieux que s’il part de zéro.

Intelligence artificielle au service du marketing : quelques cas concrets  

 

Nous pouvons partager trois exemples.

Premier exemple : les dispositifs anti-churn.

Nous les avons mises en place par exemple pour des compagnies d’assurance, des banques ou encore des entreprises de telco.

Deuxième exemple : le parcours client.

Nous avons accompagné ENGIE sur le sujet : nous avons mis en place un parcours one-to-one, après une phase data préalable. Nous avons défini 150 cibles. C’est un bon palier dans la mesure où ENGIE compte plus de 10 millions de prospects et de clients - au-delà de 150, les cibles seraient trop petites. Pour les toucher, différents canaux sont possibles. Un cas typique de parcours serait pour une cible une séquence de contacts : email, puis vidéo, puis display, puis sms. Plusieurs types de messages sont alors possible. Par exemple, un message de notoriété proposé par e-mail, peut générer une conversion, et c’est gagné. Sinon, soit l’individu ouvre, soit il n’ouvre pas l’e-mail : les deux cas sont traités et un parcours en plusieurs étapes est alors créé. La campagne est lancée, et on observe les ratios sur les différentes cibles : conversion, coût d’acquisition, budget. L’automatisation permet alors à notre client de passer à une phase d’industrialisation de cette partie de son marketing. Une deuxième étape peut démarrer : elle va porter sur l’optimisation. L’IA va faire du test and learn permanent combinant des algorithmes dits d'apprentissage par renforcement avec des techniques stochastiques telles que le Monte-Carlo tree search et les bandits multi-bras. Ils optimisent en continu les dispositifs, créent des branches, et pour finir créent un arbre optimal. Les intuitions du marketer sont soit confirmées, soit infirmées, mais il dispose au final du meilleur, ce qui va se traduire par une plus grande performance.

Un troisième exemple éclairant porte sur la voix.

Pour Monoprix, nous avons développé une application d’IA permettant de créer sa liste de courses personnalisée sur le Google Assistant, disponible via le Google Home et l’application Google Assistant sur smartphone. Très concrètement, un consommateur s’aperçoit qu’il n’a plus de shampooing, il s’adresse alors à Home pour demander à son distributeur de mettre cet article sur la liste. Artefact a en outre ajouté une partie prédictive, qui permet de recommander des articles manquant à la liste en se basant sur les données du consommateur ainsi que celles du distributeur.

Ce projet mené en six mois a nécessité un push d’une dizaine d’experts, notamment des data scientists et ingénieurs, des consultants, et des créatifs.

 

On le voit : dans les différents cas, nous arrivons à une réalité hybride. L’algorithme ne peut pas vivre seul. Un mixte homme / machine s’installe. L’IA va enlever les parties désagréables et répétitives du métier, Il y aura toujours besoin de quelqu’un pour faire la stratégie : le marketer chez l’annonceur, le consultant en agence.

Quelqu’un devra toujours inventer et mettre “just do it” en dessous du logo de Nike. Il y aura toujours la créa, mais il n’y aura plus besoin de décliner manuellement la créa en bons formats de bannières, cela se fera automatiquement.

La pizza team reste. L’IA permet de s’occuper de la mauvaise partie de la pizza. Les meilleures parts, les plus intéressantes, vont rester du ressort du marketeur.

 

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