Des informations qui changent la donne pour les agences en 2024 [Ebook gratuit]

Si vous dirigez une agence de marketing aujourd'hui, vous êtes probablement confronté à un labyrinthe d'obstacles différents et plus complexes que jamais. Bien sûr, vous disposez d’un accès sans précédent à plus de données clients que vous ne savez quoi en faire. Mais vous devez également jongler avec l'évolution des algorithmes, déchiffrer les nouvelles lois sur la confidentialité des données, satisfaire les clients et créer du contenu pour un public doté de la capacité d'attention d'un poisson rouge sur un expresso.

Rester au courant de toutes ces responsabilités tout en restant en contact avec les tendances de l'industrie qui semblent changer quotidiennement n'est pas pour les âmes sensibles. Pour y parvenir, il faut plus qu’un talent de créativité ou un sens des chiffres. Le succès de votre agence nécessite un mélange des deux, guidé par des informations actuelles et intemporelles.

Pour vous aider à traverser ce labyrinthe, nous avons créé l'ebook « Les informations d'experts indispensables pour les agences en 2024 ». Il s’agit d’une distillation des 10 principales idées apprises par les experts lors du Sommet de l’Agence 2023. Ces professionnels qualifiés ont trouvé une issue au labyrinthe et en sont ressortis avec des leçons indispensables qui aideront votre agence à continuer de croître et d’évoluer avec succès. Que vous ayez besoin de conseils pour exploiter la bête qu'est l'IA ou pour comprendre et prouver le retour sur investissement des médias sociaux, considérez ceci comme votre guide pour non seulement survivre mais prospérer dans le monde des agences de demain.

Voici un aperçu de deux des conseils marketing destinés aux agences dans l'ebook. Pour la version complète, téléchargez votre copie GRATUITE immédiatement.

Insight n°1 : l’IA ne prendra pas votre travail. Mais quelqu’un qui sait utiliser l’IA le fera.

Source : Christopher Penn, c'est la fin de votre agence telle que vous la connaissez

Lors du sommet de l'agence, nous avons discuté avec Christopher Penn, co-fondateur et scientifique en chef des données chez Trustinsights.ai. Penn a partagé les détails de la façon dont l'IA est utilisée aujourd'hui, comment elle sera utilisée à l'avenir et ce que cela signifie pour les agences de marketing.

Voici les principaux points à retenir que Penn a partagés :

L'écriture est sur le mur. L’IA n’est pas seulement un mot à la mode : c’est un changement sismique dans la façon dont les entreprises fonctionnent. De l’automatisation des tâches de routine à l’analyse des données et à l’engagement client, l’IA devient l’épine dorsale de l’innovation.

Gartner prédit que d'ici 2025, les organisations qui utilisent l'IA dans leurs fonctions marketing déplaceront 75 % des opérations de leur personnel de la production vers des activités plus stratégiques.

Pour ceux qui ne sont pas dans le circuit technologique, la crainte est réelle : « Une machine va-t-elle me prendre mon travail ? »

La réponse est nuancée. Il est vrai que l’IA va (et a déjà) changé considérablement le marché du travail. Mais si l’IA va supplanter certains rôles, elle en créera également de nouveaux que nous ne pouvons pas encore imaginer.

Il est plus probable qu’improbable que les travailleurs qualifiés en IA occuperont le poste de ceux qui ne le sont pas. La clé ici sera l’adaptabilité et la flexibilité. Les spécialistes du marketing devront perfectionner leurs compétences et se reconvertir pour rester compétitifs sur le marché du travail.

Apprendre les bases de l'IA, de la science des données ou même comment intégrer efficacement les outils d'IA dans votre flux de travail peut vous rendre irremplaçable. Il n’est en aucun cas nécessaire de devenir un data scientist à part entière du jour au lendemain. Mais comprendre comment collaborer avec ces nouvelles technologies vous permettra de devancer ceux qui ne le font pas.

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La reconversion est tout aussi cruciale. Si votre travail est très susceptible d’être automatisé, la diversification de vos compétences peut constituer un filet de sécurité. Les professionnels du marketing, par exemple, doivent désormais se familiariser avec les outils d’analyse de données et les logiciels de gestion de la relation client qui utilisent des algorithmes d’IA.

Cela signifie que la compréhension et l’apprentissage d’une ingénierie rapide efficace ne peuvent être ignorés.

Insight n°2 : Apprenez l’ingénierie rapide dès maintenant ou risquez d’être laissé pour compte.

Source : Christopher Penn, c'est la fin de votre agence telle que vous la connaissez

L'utilisation d'outils d'IA comme ChatGPT ou Bard dans les opérations marketing réduira les frictions et éliminera la redondance. Ils permettent aux spécialistes du marketing de réorienter leurs budgets et leurs ressources vers des activités qui soutiennent une organisation marketing plus dynamique.

Les agences devraient commencer dès maintenant en s'assurant que les employés sont formés non seulement à l'ingénierie rapide, mais également à d'autres cas d'utilisation de l'IA, notamment l'automatisation des tâches de routine, la transcription des appels, l'écriture de code, etc.

Si vous souhaitez apprendre l'ingénierie rapide, il est essentiel que vous compreniez comment fonctionnent les outils d'IA basés sur les LLM (grands modèles de langage).

Voici un aperçu rapide du webinaire de Penn :

Tout d’abord, que sont les grands modèles de langage ? Tout commence par une phrase de John Rupert Firth en 1957, lorsqu'il disait : « Vous reconnaîtrez un mot par la compagnie qu'il tient. » C’est la base sur laquelle fonctionnent tous les grands modèles de langage.

Alors qu’est-ce que cela signifie exactement ?

À la base, les modèles de langage d’IA comme GPT-4 sont d’énormes réseaux de neurones entraînés sur un vaste ensemble de données de texte. Ce sont essentiellement des outils de reconnaissance de formes qui utilisent des probabilités statistiques pour prédire le mot suivant dans une séquence, en fonction des mots qui l'ont précédé.

La formation consiste à alimenter le modèle en tonnes de données et à ajuster les paramètres internes, afin qu'il apprenne à faire des prédictions précises. Au cours de cette phase, le modèle essaie essentiellement de minimiser son taux d’erreur, en adaptant ses « connaissances » internes pour faire mieux la prochaine fois.

Une fois formé, le modèle peut générer du texte en fonction d'une invite donnée. Il utilise ce qu’il a appris au cours de la formation pour prédire quels mots devraient suivre, « complétant » efficacement l’invite d’une manière qui imite un langage humain.

Cependant, ces modèles ne sont pas conscients et ne comprennent pas le contexte ni ne possèdent aucune sorte de conscience. Ils sont tout simplement exceptionnellement doués pour reconnaître les modèles dans les données. Ainsi, lorsque vous concevez une invite, vous formulez essentiellement une question d'une manière qui s'aligne sur les modèles que le modèle a observés dans ses données d'entraînement.

GPT-4 et les modèles similaires sont probabilistes et non déterministes. Cela signifie qu’ils vous donnent ce qu’ils « pensent » être le prochain mot ou la prochaine phrase la plus probable. Mais c'est à vous de les guider vers les réponses ou les résultats que vous trouvez réellement utiles.

« Ce qu'il faut retenir de la compréhension de l'ingénierie des invites, c'est que plus vous utilisez des mots pertinents dans l'invite, meilleures seront vos invites et meilleurs seront vos résultats. » (Christophe Penn)

L'invite est cruciale pour obtenir un bon résultat car elle prépare le terrain pour la sortie du modèle. C'est comme donner à quelqu'un un sujet d'improvisation : plus vous êtes clair et précis, plus la réponse correspondra à vos attentes.

Il est plus facile de guider un modèle de langage vers des résultats utiles si vous suivez quelques règles simples lors de la création de votre invite :

• Précision. Considérez l'invite comme votre façon de définir les limites ou les paramètres dans lesquels le modèle fonctionne. Une vague invite peut vous donner une réponse techniquement correcte mais pas vraiment celle que vous recherchez. Mieux vaut donc être précis et rédiger votre invite avec un langage spécifique. Au lieu de demander : « Parlez-moi du marketing », vous pourriez demander : « Quelles sont les stratégies innovantes pour améliorer la fidélisation des clients dans le commerce électronique ? »
• Contexte. Donnez suffisamment d’informations générales. Le modèle ne sait pas ce qu'il ne sait pas, donc un peu de cadrage aide. Par exemple, vous souhaiterez indiquer l'objectif final de votre demande, le public visé, le format, le ton et s'il existe des limitations comme un nombre de mots spécifique, par exemple.
• Contraintes. Limitez la portée de la question. Si vous demandez « des moyens d'améliorer le marketing par e-mail », vous obtiendrez un large éventail de réponses. Mais si vous demandez « trois façons d'améliorer les taux d'ouverture des campagnes de marketing par e-mail pour une agence de marketing sur les réseaux sociaux », vous obtiendrez probablement une réponse plus ciblée.
• Itération. Si la première réponse n'est pas parfaite, affinez votre invite et demandez à nouveau. Considérez-le comme une conversation dans laquelle vous poussez le modèle vers la réponse souhaitée.
• Plusieurs invites. Parfois, poser la même question de différentes manières peut aider. Cela peut vous donner un plus large éventail de réponses parmi lesquelles choisir ou mettre en évidence différentes perspectives sur le même problème.
• Commandes directes. Vous pouvez demander au modèle de réfléchir étape par étape ou de débattre du pour et du contre avant de trouver une réponse. Des commandes telles que « Donner une explication détaillée » ou « Résumer les points clés » peuvent également orienter le résultat. Par exemple, si j'obtiens une réponse trop basique ou générale, je le dirai à ChatGPT. Alors je réponds : « Cela semble assez générique et basique. Je sais que vous êtes capable d’écrire à un niveau bien supérieur à celui-ci. Et puis, il répond généralement par quelque chose comme : « Vous avez raison, merci pour le coup de pouce. » puis continuez en fournissant des informations plus approfondies et plus complexes.
• Boucle de rétroaction . Prenez ce que le modèle vous donne, affinez-le et réinjectez-le dans le modèle. Ce processus peut vous aider à obtenir des réponses plus nuancées ou complexes.

Ce n'est certainement pas une science exacte, et je dirais que c'est plutôt une forme d'art, dans laquelle vous pouvez vous améliorer avec la pratique.

Parfois, les réponses que vous obtenez de ChatGPT vous surprendront. Cela donnera des idées ou une perspective que vous n'aviez même pas envisagée. Cela vaut donc la peine de jouer avec.

Infographie des conseils marketing

Pour obtenir plus d'informations, téléchargez immédiatement votre copie gratuite de « Instructions d'experts indispensables pour les agences ».