Pourquoi parler à de vrais clients, même à l’ère de l’IA

• Pourquoi la provenance d’un insight marketing importe-t-elle ? Parce que l’IA, les données clients et l’opinion interne se mélangent si bien qu’au moment où une recommandation arrive au décideur, plus personne ne peut dire si un client l’a réellement dite.
• Faut-il un projet de recherche formel pour valider une idée ? Non : une poignée de conversations franches avec cinq à dix clients cibles suffit souvent à tester une hypothèse avant de la déployer.
• Pourquoi vos clients actuels ne peuvent-ils pas valider un message destiné à de nouveaux prospects ? Leur familiarité avec l’entreprise leur fait comprendre des raccourcis et un contexte qu’un prospect qui vous découvre n’aura pas.

Quand nous préparions un nouveau support de présentation, je l’ai montré à quelques clients, je leur ai fait la présentation et j’ai demandé leur retour.

Ce n’était pas un gros projet de recherche. Nous travaillions sur un support destiné à appuyer la prospection, et je voulais entendre comment l’histoire résonnait auprès de personnes extérieures à l’entreprise avant de la mettre sur le marché.

J’aurais aimé entendre plus de monde. Mais quelques vraies conversations valaient mieux que construire toute l’histoire en interne en supposant que nous savions ce qui fonctionnerait.

Cela compte d’autant plus que l’IA s’installe dans le travail des équipes marketing. Aujourd’hui, n’importe qui peut demander ce qu’une génération pense d’une catégorie, ce qui importe à un type d’acheteur ou comment positionner un produit, et obtenir une réponse presque immédiatement. L’IA aide à planifier un projet, résumer de l’information ou générer des pistes. Elle rend aussi légitime de demander ce qui se cache derrière le travail qu’on utilise pour décider.

Est-ce un client qui a dit ça, ou l’IA ?

Les dirigeants marketing travaillent déjà avec de l’information venant de partout : données clients, résultats de campagnes, rapports de marché, veille concurrentielle et retours du terrain commercial. Désormais, l’IA s’y ajoute.

On peut partir d’une idée développée avec un outil d’IA, y intégrer des éléments d’un rapport, ajouter ce que l’équipe sait déjà, et tout transformer en présentation léchée. Au moment où elle atteint le décideur, il est difficile de dire quelles idées viennent des clients, lesquelles viennent de l’expérience interne et lesquelles viennent de l’IA.

Si une recommandation repose sur ce que les clients sont censés vouloir, je veux savoir si quelqu’un leur a réellement demandé.

J’ai déjà vu le cas avec des rapports dont je possédais les données. J’ai donné l’information à un outil d’IA et il m’a renvoyé des chiffres erronés. Quand j’ai demandé d’où venaient ces chiffres, l’outil a reconnu l’erreur.

L’IA est utile pour résumer de l’information et aider à la réflexion initiale. Je ne lui accorderais pas le même poids qu’à ce que nous avons entendu directement des personnes que nous cherchons à atteindre.

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L’essentiel : pourquoi l’attribution se perd-elle dès que l’IA entre dans le processus ?

Dès que l’IA aide à rédiger une idée et la mélange avec l’expérience interne et des rapports externes, il devient difficile de savoir si une affirmation sur les clients vient d’un vrai client ou de l’IA.

Combien de conversations clients faut-il pour tester une idée ?

Les équipes marketing n’ont pas toujours le temps ni le budget d’une recherche formelle avant de décider. Les structures plus petites n’ont parfois aucune équipe dédiée à la recherche, mais le besoin de comprendre les clients reste. Il suffit parfois de parler à cinq ou dix personnes pour y voir plus clair.

Si vous travaillez sur un message de site, un support de présentation ou tout autre contenu qui façonne la façon dont on comprend votre entreprise, mettez-le devant des personnes que vous cherchez à atteindre. Demandez ce qui est clair pour elles et ce qui ne l’est pas. Voyez si elles décrivent le problème comme votre équipe le décrit.

Je le fais de façon informelle en salon. Je demande aux clients ce qu’ils pensent de notre stand ou si le message résonne. Ils sont là, et j’entends leur réaction directement.

Certaines décisions exigent évidemment une recherche plus large et plus structurée. Une poignée de conversations ne répondra pas à toutes les questions. Mais dans beaucoup de situations, un marketeur peut vérifier ses hypothèses sans transformer l’exercice en grand projet.

L’essentiel : combien de conversations suffisent pour tester une hypothèse ?

Cinq à dix conversations informelles, même tenues sur un stand de salon, peuvent suffire à vérifier qu’un message résonne avant de lancer un projet de recherche complet.

Où les affirmations marketing assistées par IA ont besoin d’un contrôle

Le tableau ci-dessous résume les principaux enseignements et actions issus de la confrontation des hypothèses clients générées par IA à de vrais retours.

Pourquoi vos clients actuels ne peuvent pas valider un message destiné à de nouveaux prospects

Vos clients actuels connaissent déjà votre entreprise. Ils peuvent donner un retour détaillé parce qu’ils comprennent ce que vous faites, mais cette familiarité peut aussi signifier qu’ils saisissent un vocabulaire ou des idées qui ne seront pas évidents pour quelqu’un qui vous découvre.

J’y ai pensé pour notre support de présentation, justement destiné à gagner de nouveaux clients. Je voulais entendre des personnes qui ne nous connaissaient pas encore autant que des personnes qui nous connaissaient. Cela vaut aussi pour un changement de positionnement, une réécriture de site ou un message destiné à une nouvelle audience. À qui vous posez la question compte, surtout quand les personnes que vous visez n’arriveront pas sur le message avec le même contexte que vos clients actuels.

L’essentiel : pourquoi les clients existants ne peuvent-ils pas valider un message destiné à de nouveaux prospects ?

Les clients existants comprennent déjà le langage et le contexte de l’entreprise : leur retour peut donc manquer le fait qu’un prospect qui vous découvre ne trouvera pas le même message aussi clair.

Qu’est-ce qui doit étayer une affirmation sur ce que veulent les clients ?

L’IA aide à la réflexion initiale, résume ce que vous savez déjà et aide à formuler des questions. Mais quand une présentation affirme que les clients se soucient de quelque chose, je veux savoir ce qui soutient cette conclusion. Si le positionnement est construit autour d’un problème client, je veux savoir si les clients décrivent bien ce problème de cette façon.

La façon de vérifier dépend de la décision. Il y a des cas où il faut une recherche formelle, et d’autres où parler à quelques personnes suffit avant d’avancer.