La semaine dernière, la plate-forme de marketing cross-canal Iterable a annoncé le lancement de Brand Affinity, un nouvel outil de personnalisation cross-canal avec l’analyse des sentiments des clients en son cœur. En termes simples, en utilisant l’IA pour évaluer le sentiment des clients, la solution permet aux marques de créer des segments basés sur le sentiment qui peuvent être correctement envoyés à grande échelle.

En 2020, comme jamais auparavant, les spécialistes du marketing doivent être sensibles au sentiment des clients: la vie a été bouleversée, les priorités ont changé, les modèles d’achat ont changé et les consommateurs qui ont un pouvoir d’achat font leurs achats dans un paysage numérique sans fin, pas seulement dans la rue. .

Le moment semblait opportun pour voir comment l’innovation aide les marques à comprendre ce que nous ressentons. Nous nous sommes d’abord tournés vers le vice-président produit d’Iterable, Bela Stepanova, pour en savoir plus sur l’affinité avec la marque.

Un état d’esprit positif
En tant que plate-forme cherchant à offrir des expériences client connectées sur plusieurs canaux, Iterable sert des marques – comme Ipsy, DoorDash et Curology – qui interagissent avec leurs consommateurs dans une variété de paramètres numériques plutôt que via un site Web de commerce électronique statique. «La majorité de nos clients cherchent à lancer une bonne conversation sur tous les canaux, afin qu’elle passe de manière fluide d’un canal à l’autre», a confirmé Stepanova.

Les solutions de personnalisation sont bien sûr largement proposées, mais Brand Affinity met l’accent sur l’empathie. «Quand je pense à la communication client et à l’expérience client, l’empathie est tout. Lorsqu’une entreprise est petite, il est très facile de déterminer le sentiment des clients, car ils connaissent chaque client. Une fois que vous avez atteint des millions de clients et que des milliards de signaux vous parviennent, ce n’est pas quelque chose que nous pouvons gérer sans l’intelligence artificielle. »

L’IA d’Iterable analyse ce grand volume de données pour analyser le sentiment et son évolution au fil du temps, pour chaque individu. Les étiquettes de sentiment sont attachées aux enregistrements des clients, variant à travers un spectre allant du négatif au fidèle. Les spécialistes du marketing peuvent ensuite utiliser ce champ mis à jour en permanence dans l’enregistrement pour segmenter les audiences. La messagerie est adaptée aux segments définis par les sentiments plutôt qu’aux clients individuels.

Brand Affinity vise à aller au-delà des outils prédictifs de désabonnement en identifiant les clients dans des états d’esprit aussi bien positifs que négatifs. «Il existe plusieurs cas d’utilisation», a déclaré Stepanova. “Pour les clients qui ont un sentiment négatif, ils sont susceptibles de se désister; mais vous pouvez également examiner les programmes dans tous les domaines du sentiment, au-delà du risque de désabonnement. »

Les clients satisfaits, par exemple, peuvent être réceptifs à la vente incitative ou à la vente croisée. Par exemple, un client Iterable utilisant Brand Affinity en version bêta a réussi à identifier les utilisateurs prêts à passer de fidèles à donateurs sur des sites Web à but non lucratif. “En ciblant les programmes sur le bon public et en comprenant les personnes fidèles qui sont prêtes à devenir des donateurs, ils ont pu multiplier par 2 la conversion.”

Iterable, fondée en 2013 par Justin Zhu et Andrew Boni, respectivement anciens ingénieurs de Twitter et de Google, a levé 60 millions de dollars en financement de série D en décembre 2019.

Regardant l’image entière
Matt Nolan, directeur principal du marketing produit chez Pega pour le marketing, l’intelligence artificielle et les sciences de la décision, a une vision à long terme de l’origine et de la destination du marketing. Lorsque deux personnes sont en conversation, en particulier face à face, elles utilisent chacune toutes sortes de signaux reçus inconsciemment pour comprendre ce que ressent l’autre personne. «La plupart des logiciels sont comme une personne sans intuition: il ne peut voir personne d’autre, nous devons donc le former.»

Les marketeurs travaillent sur ce défi, avec des outils de plus en plus sophistiqués, depuis les débuts du marketing direct et du filtrage des listes de diffusion à l’aide de règles métier. Ce fut le début de la segmentation. Selon lui, ce qui était à la pointe de la technologie il y a 15 ans, ce sont les modèles de produit suivant, qui identifiaient les groupes de clients les plus susceptibles d’être intéressés par un produit en fonction de leurs habitudes d’achat.

Il y a dix ans: “Examinons toutes les différentes conversations que nous pourrions souhaiter avoir avec un client. Pas seulement les produits que nous voulons vendre, mais d’autres conversations qui pourraient ajouter plus de valeur – des choses comme, y a-t-il des actions de service que nous pouvons prendre de manière proactive? Y a-t-il des moyens de le nourrir pour bâtir une meilleure relation? Avons-nous besoin de le fidéliser, et quel montant d’argent a du sens pour le faire? »

C’était la prochaine meilleure approche d’action. «Là où se trouve le marché maintenant», a poursuivi Nolan, «c’est l’empathie; essayer de vraiment comprendre le client, mettez-vous à sa place. Ce qui a changé, c’est la disponibilité et la vitesse des données. Il existe un flux constant d’informations du client vers la marque qui lui donne des signaux qui peuvent être interprétés pour déterminer s’il existe un moyen de vous aider, de vous soutenir ou de vous commercialiser. Ce n’est pas parfait, mais c’est le mieux que nous puissions faire pour le moment. »

L’analyse des sentiments fait-elle partie de cette voie vers la compréhension? «Absolument», a déclaré Nolan, «et nous avons un package de traitement du langage naturel qui se trouve dans notre Decision Hub, et [nos] clients