#Etude – Les entreprises utilisent peu l’IA pour la gestion des leads
L’étude de l’Institut de gestion du marketing de la ZHAW School of Management and Law a examiné le degré de maturité de la gestion des leads des entreprises. 385 entreprises de Suisse et d’Allemagne ont été interrogées sur les domaines de la recherche de leads, de la génération de leads, de l’engagement des leads, du scoring des leads et de l’automatisation des leads.
L’utilisation de l’IA et de l’automatisation peut être fortement développée
Le Lead Automation Maturity Index (LAMI) moyen, c’est-à-dire le degré de maturité de l’automatisation dans la gestion des leads, n’est que de 36 points sur une échelle de 0 à 100 pour les entreprises interrogées. Certains secteurs, comme les fournisseurs de technologie et les prestataires de services, se situent un peu plus haut. Seuls 5 % sont déjà très avancés dans la phase de mise à l’échelle de l’IA, c’est-à-dire qu’ils ont déjà largement mis en œuvre des outils basés sur l’IA dans leurs processus commerciaux. Près de la moitié des entreprises interrogées (44%) sont encore en phase d’apprentissage, veulent comprendre les cas d’application de l’IA dans leur entreprise et explorent les premiers cas d’utilisation. D’autres 44 % mènent de petits projets pilotes pour des applications spécifiques de l’IA, ils sont en phase de test. Seuls sept pour cent ne croient pas en l’IA et la rejettent catégoriquement.
Cas d’application de l’IA dans la gestion des leads
La personnalisation automatisée des e-mails est de plus en plus générée par l’IA. La majorité des personnes interrogées voit un grand avantage dans la reconnaissance de la disposition à acheter des leads par l’IA. Près de la moitié d’entre-elles considèrent qu’il est précieux d’augmenter la délivrabilité des e-mails et l’engagement dans les médias sociaux grâce à l’IA. Les entreprises interrogées considèrent en outre qu’il est avantageux d’adapter de manière dynamique le contenu de leur site web en fonction du comportement des utilisateurs (43 %), voire de le personnaliser (27 %). « Nous avons constaté lors de l’enquête que dans le cadre du lead scoring, 56 % des entreprises procèdent encore à l’évaluation manuelle de leurs leads. Il existe ici un potentiel considérable d’amélioration de l’efficacité grâce à l’automatisation et à l’utilisation de l’IA », explique le responsable de l’étude, Darius Zumstein, de l’Institut de gestion du marketing de la ZHAW School of Management and Law.
LinkedIn est le principal canal pour les données de contact
Avec 58 %, LinkedIn est la source la plus importante pour les données de contact dans la Lead Research, suivie par les événements et les recommandations personnelles. « Cela souligne l’importance des réseaux sociaux et des interactions directes dans le secteur B2B pour la collecte de données et pour la vente », explique Darius Zumstein. Dans le cadre de l’engagement des prospects, 41 % préfèrent également l’échange personnel avec des personnes (potentiellement) intéressées. Malgré la numérisation croissante et la disponibilité d’outils basés sur l’IA, les interactions personnelles et les réseaux continuent donc de jouer un rôle central dans la gestion des leads.
Le potentiel d’automatisation est élevé
Malgré l’importance des interactions personnelles, il existe un besoin évident de poursuivre l’automatisation et d’augmenter l’efficacité afin d’exploiter pleinement le potentiel des technologies modernes. Les responsables de l’étude soulignent le potentiel élevé et transformateur de l’IA et de l’automatisation pour les stratégies marketing et la communication avec les clients.
« Les entreprises qui utilisent les technologies d’IA peuvent augmenter de manière significative l’efficacité de la génération et de la qualification des leads grâce à une analyse plus précise des données clients, à une meilleure prédiction du comportement des clients et à des approches marketing personnalisées », explique Darius Zumstein. Jusqu’à présent, pour 72% des personnes interrogées, les ressources limitées et le manque de compétences sont les principaux obstacles à l’introduction de l’IA dans le marketing.
