Ceci est un court extrait de données de L’État de Martech 2025 Rapport qui sera publié le 6 mai 2025. Vous pouvez obtenir le rapport complet de plus de 100 pages et l’accès à une présentation d’ouverture étendue de nos recherches par S’inscrire gratuitement pour #Martechday.
Il n’est pas surprenant que les assistants autonomes de l’IA, tels que Chatgpt, Claude et Gemini soient devenus omniprésents. Dans notre étude sur 96 leaders des opérations markech et marketing, 87,5% ont déclaré que ces outils sont désormais largement utilisés dans leur service marketing.
Mais qu’en est-il de l’intégration plus profonde de l’IA dans la pile Martech?
Dans l’ensemble, 42,7% de nos répondants ont déclaré que les outils d’IA s’intègrent désormais bien – ou avec seulement des défis mineurs – avec leur pile Martech existante. Bien que nous ayons vu une différence significative entre les sociétés B2B contre B2C, avec 54% de B2B rapportant une intégration facile contre seulement 15,4% dans B2C. (Nous notons qu’il s’agit d’une inversion d’un stéréotype antérieur de la fin des entreprises B2C à Martech que leurs pairs B2B.)
Alors, que font les spécialistes du marketing avec ces intégrations?
Nous avons commencé – comme toutes les bonnes discussions sur l’IA devraient – en posant des questions sur les données. En particulier, données non structuréescomme c’est là que les LLM AI génératrices ont débloqué une nouvelle valeur significative. Tant d’informations ont été enterrées dans les appels, les e-mails et autres interactions conversationnelles avec les clients. Mais jusqu’à récemment, exploiter ces idées de manière programmatique était difficile, lente et coûteuse.
Soudain, c’est maintenant assez facile.
65,6% de nos répondants ont déclaré qu’ils utilisaient actuellement l’IA pour capturer, analyser et utiliser des données clients non structurées. Les sources de données non structurées les plus courantes sont les enregistrements d’appels et les transcriptions (41,7%), les e-mails (26%) et les transcriptions de chatbot (26%).
Une source fascinante de données non structurées qui émergent, principalement dans B2B, sont les sites Web des clients. 15,6% de nos répondants ont déclaré qu’ils gratteraient les sites Web de prospects et de clients pour les apprendre et adapter la messagerie et l’engagement en conséquence. Au lieu de données tierces souvent obsolètes sur une entreprise, vous pouvez désormais l’obtenir directement à partir de la source. Cela changera la donne pour les tactiques de marketing basées sur des comptes.
L’intégration des LLM dans les flux de travail marketing et les automations permet un certain nombre de cas d’utilisation créatifs et productifs:
68,7% des entreprises de notre étude ont au moins un flux de travail LLM ou une automatisation déjà mise en œuvre. Les «workflows agentiques» sont ce qu’ils appellent populairement, même si leur agence – la quantité d’autonomie est réellement en jeu – est parfois discutable.
Le cas d’utilisation le plus populaire consiste à résumer les messages et le contenu (38,5%), suivis de la personnalisation des messages et du contenu (31,3%) – travaillant essentiellement avec un contenu non structuré qui coule dans et hors de l’organisation. 22,9% Utilisez-le pour traduire les messages et le contenu dans les deux sens.
25% l’utilisent pour rechercher des clients / prospects pour enrichir leurs profils – encore une fois, plus courant dans les environnements B2B.
Ce sont les 20,8% qui utilisent des LLM pour prendre ou recommander une décision basée sur des données structurées et / ou non structurées prévues qui peuvent prétendre être réellement implémentées agentique flux de travail. Une telle prise de décision intelligente avec au moins un certain degré d’autonomie a un énorme potentiel pour faire progresser la sophistication et l’efficacité des opérations marketing. Mais il n’est pas surprenant que les entreprises se produisent attentivement ici. C’est puissant, mais très nouveau, et nous devons sentir notre chemin autour de la frontière de déchaînement de ce qui est fiable.
Enfin, où ces automatisations et les workflows de l’IA sont-ils en cours de construction et d’exécution?
Plus tôt cette année, nous avons discuté L’orchestration des OPS numériques avec l’IA apparente. Les plateformes de marketing SaaS existantes et les produits populaires d’automatisation des IPAAS / Workflow sont tous en lice pour être les chefs d’autoroute de l’automatisation de l’IA – il suffit de développer leur rôle actuel et pré-AI. Mais ils ont la concurrence d’une vague de nouvelles plates-formes d’agent d’IA, ainsi que de plus en plus d’IA sur mesure.
Les résultats de notre étude montrent que, au moins pour l’instant, les plates-formes marketing SaaS en place – CRM, MAP, CEP, DXP, CDP, etc. – ont la tête, avec 44,8% de rapports, c’est là qu’ils mettent en œuvre des automatisations et des workflows AI. Les deux suivants, les outils d’automatisation des flux IPAAS / Workflow et l’IA développé sur mesure, ont moins de la moitié de cette adoption chacune, à 19,8% et 18,8% respectivement.
Les nouvelles plates-formes d’agent AI – comme Crewai, Lindy, Pertinence AI, Superagi, etc. – n’ont que 8,3% d’adoption.
Bien sûr, c’est toujours la première manche, sinon l’échauffement d’avant-match. Mais l’initiative est importante, et actuellement les plates-formes SaaS qui ont été l’épine dorsale de la pile Martech sont celles qui l’ont.
Ce post a à peine rayé la surface de toutes les données et analyses de recherche incluses dans l’ensemble État de Martech 2025 rapport. Ne manquez pas l’occasion d’obtenir le rapport complet – ainsi que le dernier paysage Martech, un jeu de piles illustrées Martech de sociétés telles que Itaú, Nationwide, Thomson Reuters et Verizon, et l’accès à une présentation approfondie de ce matériel en direct ou à la demande. Inscrivez-vous gratuitement pour #Martechday maintenant.
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