Les dernières tendances en marketing et communication

Avec le contenu sans clic (en anglais: zero-click content), les utilisatrices et les utilisateurs obtiennent la réponse à leur requête directement dans les résultats de recherche, sans avoir à se rendre sur le site web concerné. Le contenu lui-même offre des informations claires. Parmi les formats utilisés, on trouve par exemple les featured snippets (courts passages de texte, listes ou tableaux, FAQ), les local packs avec des informations locales, p. ex. sur une boulangerie ou un restaurant, ou les sections PAA (People Also Ask). Selon HubSpot, environ 60% des recherches effectuées dans l’UE à l’heure actuelle (état: décembre 2025) se terminent déjà sans clic. Les exploitants de sites web réagissent à cette situation en faisant créer par l’IA du contenu dans les formats demandés et en l’intégrant dans leurs plateformes. Outre Google, YouTube et Instagram poursuivent également la stratégie de la réponse immédiate, mais ils préfèrent des formats tels que les résumés automatisés ou les carrousels dans le feed.

Le nouveau type de recherche en ligne

Les personnes ne veulent pas être confondues dans la masse, elles veulent être perçues et abordées comme des individus uniques. Grâce aux outils basés sur l’IA, à l’automatisation et aux données en temps réel, les entreprises ont la possibilité d’adapter leurs messages, leurs images et leurs offres de manière hautement personnalisée à une personne cible, ce que l’on appelle aussi l’hyperpersonnalisation. Sans cela, l’entreprise perd en pertinence et n’est plus considérée. Mais attention, un excès de personnalisation peut entraîner le rejet et éveiller des doutes sur l’utilisation des données personnelles. Il s’agit donc de doser correctement la personnalisation.

Le contenu snackable a longtemps été considéré comme la référence absolue, en particulier dans les médias sociaux où les contenus courts et faciles à consommer se sont imposés. Mais aujourd’hui, deux formats de contenu sont au cœur de la communication moderne: le format court et le format long. Le format court englobe les contenus compacts comme les posts ou les petites vidéos, facilement compréhensibles et idéaux pour une utilisation mobile. Le format long, en revanche, propose des formats détaillés tels que des articles de blog, des livres blancs ou des podcasts, qui permettent d’approfondir les connaissances et créent un climat de confiance. Tandis que le format court favorise la portée et l’engagement, le format long profite aux conversions, à l’image de marque et à la fidélisation. Malgré leur traduction en français, les termes anglais Short et Long Form sont très utilisés dans la branche.

Contenu à grignoter pour les petites faims d’information

Chaque jour comporte de brefs instants durant lesquels les personnes recherchent spontanément une solution, par exemple pour clarifier une question, effectuer un achat ou prendre une décision. Dans ces micro-moments, elles prennent leur smartphone et lancent une requête via un moteur de recherche ou sur un canal de médias sociaux. En étant présents en tant que marque dans ces secondes décisives, on peut attirer des clientes et clients potentiels et les inciter à effectuer un premier achat. Quelle est la meilleure manière de procéder? Optimisez vos contenus numériques pour qu’ils puissent être trouvés précisément dans ces micro-moments – et donc aussi votre entreprise en tant que prestataire. Cela signifie: créer du contenu utile, employer des mots clés pertinents et, en plus, faire des annonces ciblées, par exemple basées sur le lieu. Ceci est particulièrement efficace pour les entreprises ayant une activité locale ou régionale car les utilisatrices et utilisateurs recherchent souvent durant ces micro-moments un commerçant ou un prestataire situé à proximité.

La création dynamique de contenus (Dynamic Content Generation) génère des contenus en temps réel et s’adapte automatiquement aux intérêts, au comportement et au contexte des utilisatrices et des utilisateurs. L’intelligence artificielle analyse des données telles que le lieu, le comportement ou les préférences et crée sur cette base des images, des offres ou des textes personnalisés. Ainsi, chaque personne reçoit exactement les contenus qui sont les plus intéressants pour elle à l’instant T. Cela accroît la pertinence, améliore l’expérience utilisateur et augmente les taux de conversion.

Dans la réalité mixte (Mixed Reality, MR), les utilisatrices et les utilisateurs interagissent en même temps avec des objets physiques et des éléments virtuels qui sont reliés entre eux sur le plan spatial et contextuel. Le monde réel et le monde numérique fusionnent en une expérience commune interactive. La MR combine des éléments de réalité augmentée (Augmented Reality, AR), dans laquelle la réalité est complétée par des contenus numériques, et de réalité virtuelle (Virtual Reality, VR), dans laquelle des environnements entièrement numériques sont créés. Exemple: les clientes et les clients peuvent projeter virtuellement des canapés, des tables ou des lampes dans leur propre salon et se faire une idée sur leur forme, leur couleur et leur taille. Avec la MR, les messages de la marque deviennent tangibles ou accessibles et revêtent une dimension émotionnelle.

Les expériences adaptatives sont des expériences utilisateur dynamiques qui s’adaptent automatiquement en temps réel au comportement, à la situation et aux besoins de chaque personne. Les adaptations se basent sur des données telles que le comportement d’utilisation (p. ex. clics, comportement d’achat), le contexte (p. ex. lieu, heure, terminal final), les préférences (p. ex. centres d’intérêt, interactions précédentes) ainsi que l’humeur ou l’intention (p. ex. identifiées via une analyse de texte, de son ou de visage). Le système apprend en continu quels contenus, designs, offres ou interactions sont les plus pertinents pour une personne à un moment donné et adapte automatiquement l’expérience en conséquence. Exemple: une boutique en ligne n’affiche pas la même page d’accueil pour tout le monde. Si vous avez souvent regardé des chaussures de course, vous recevrez des offres de running et des contenus d’entraînement; si vous recherchez des vêtements pour enfants, les dernières offres familiales vous seront proposées. L’intelligence artificielle est le moteur qui rend de telles expériences possibles.

L’IA conversationnelle (Conversational AI) désigne des systèmes capables de communiquer avec des personnes de manière naturelle par le biais d’un langage parlé ou écrit. Il s’agit notamment de chatbots et d’assistants vocaux comme Alexa, Siri ou Google Assistant et d’outils basés sur l’IA réservés au service à la clientèle. L’objectif de l’IA conversationnelle est de permettre une communication la plus humaine possible, rapide, adaptée au contexte et personnalisée. Exemple: une entreprise de mode utilise l’IA conversationnelle pour conseiller sa clientèle en temps réel. Le chatbot identifie les préférences en matière de style et de couleurs sur la base des achats antérieurs, recommande des tenues adaptées et répond aux questions sur la disponibilité ou les tailles. Il en résulte une expérience d’achat personnalisée et interactive, qui allie à merveille le conseil et la vente. Les marques ne parlent plus de leurs clientes et clients, mais parlent avec eux, ce en temps réel, d’égal à égal et avec leur propre personnalité.

L’IA émotionnelle (Emotional AI ou Affective Computing) permet aux machines d’identifier, d’interpréter et de réagir aux émotions humaines. L’objectif est de rendre la communication plus empathique, plus pertinente et plus humaine. À l’aide de capteurs, de données et d’algorithmes, les systèmes saisissent des émotions issues de la langue, du texte, des mimiques, de la gestuelle ou du comportement et utilisent ces informations pour générer des réactions ou des contenus émotionnellement appropriés. Exemple: l’IA d’une agence de voyage reconnaît dans la voix ou dans le chat qu’un client est frustré parce que son vol a été annulé. Elle adapte immédiatement le ton et le choix des mots, fait preuve de compréhension et propose des alternatives. Le client perçoit l’entretien comme empathique et personnel. Bien que l’échange soit automatisé, il semble humain.

Avec le marketing vocal (Voice Marketing), les entreprises communiquent avec leurs groupes cibles par la parole plutôt que par l’écrit. Elles utilisent des technologies linguistiques et des assistants vocaux comme Alexa d’Amazon ou Google Assistant pour commercialiser des produits, des prestations ou des marques. Avec l’intelligence artificielle, le marketing vocal s’envole: la reconnaissance vocale avancée permet des dialogues naturels, les assistants vocaux comprennent les émotions et les intentions, et réagissent ainsi de manière plus personnelle et humaine. Ainsi, le marketing vocal passe d’une simple fonction à commande vocale à un système de dialogue intelligent et émotionnel. Les marques deviennent perceptibles également par la voix.

Conseils et tendances: la communication avec la clientèle de nos jours

Feeds personnalisés sur Instagram ou TikTok, recommandations de produits sur Amazon ou actualités sur Google: voilà le résultat d’une curation par algorithme. Dans ce cadre, des données sur le comportement, les intérêts et les interactions des utilisatrices et des utilisateurs sont analysées. La curation par algorithme est essentielle pour personnaliser les contenus. Dans le même temps, elle modifie la communication de la marque: la visibilité ne dépend plus seulement du taux de pénétration, mais aussi de la pertinence algorithmique, c’est-à-dire de l’adéquation des contenus au comportement et aux préférences du public. Grâce à l’IA, la curation par algorithme devient plus intelligente, plus dynamique et plus émotionnelle.

Dans un monde de plus en plus polarisé, où les problèmes mondiaux semblent souvent impossibles à résoudre, les marques doivent servir d’exemples. Les personnes préfèrent acheter auprès d’entreprises qui partagent leurs valeurs et incarnent leurs idéaux. Dans le marketing de raison d’être, le but poursuivi par une marque, sa «raison d’être», est au centre de la communication. Au lieu de se contenter de vendre des produits ou des prestations, la marque associe «ce que nous faisons» à «pourquoi nous le faisons» et s’adresse ainsi aux clientes et aux clients qui recherchent non seulement un produit fonctionnel, mais aussi du sens et un sentiment d’identification. Le recours à l’IA modifie la manière dont le marketing de raison d’être est mis en œuvre, mesuré et optimisé. Les outils d’analyse basés sur l’IA évaluent les volumes de données et montrent dans quelle mesure la «raison d’être» est bien accueillie par le groupe cible. Les messages peuvent être personnalisés, les contenus créés automatiquement et diffusés plus rapidement. L’IA rend le marketing de contenu plus efficace et encore plus performant.

Guide sur la communication de la raison d’être

La RSE signifie qu’une entreprise agit durablement sur les plans écologique, social et éthique et assume ainsi sa responsabilité sociale. À l’aide de la communication sur la durabilité, une entreprise communique de manière transparente et crédible ses objectifs, ses mesures et ses progrès sur les thèmes de la durabilité. La RSE et la communication sur la durabilité sont aujourd’hui des facteurs de succès stratégiques pour les marques qui veulent créer de la confiance et de la pertinence. Mais si elles ne s’accompagnent ni d’un engagement réel ni de performances durables, on parle de «greenwashing», ce qui peut détruire durablement la confiance de la clientèle dans la marque. L’intelligence artificielle rend la durabilité plus mesurable, plus transparente et plus interactive. Les marques tournées vers l’avenir utilisent l’IA pour raconter des histoires de durabilité sincères et basées sur les données.

La publicité durable s’avère rentable

Dans le marketing, «speed to value» désigne la rapidité avec laquelle une campagne, un outil ou une stratégie montre un impact mesurable, p. ex. sous la forme d’un plus grand nombre de leads, d’un meilleur taux de conversion ou d’une plus grande notoriété de la marque. Exemple: le niveau de speed to value d’un nouveau système de marketing automatisé est élevé si ce dernier livre des campagnes automatisées en quelques jours seulement au lieu de ne montrer des résultats qu’après des mois de mise en œuvre. Ici aussi, il faut agir plutôt qu’attendre. La speed to value est aujourd’hui un facteur de succès décisif dans le marketing. L’intelligence artificielle accélère tout: les données sont analysées plus rapidement, les contenus et les campagnes sont produits de manière automatisée, l’optimisation s’effectue en temps réel et la personnalisation est possible en quelques secondes.

Les entreprises utilisent le Social Selling, ou vente sociale, pour établir des relations ciblées avec des clientes et clients potentiels via des réseaux sociaux comme LinkedIn ou Instagram. L’objectif est de créer un climat de confiance et d’augmenter les opportunités de vente sans proposer directement quelque chose à l’achat. Le Social Selling combine une communication authentique, des contenus pertinents et un réseautage personnel pour influencer positivement le processus d’achat. L’utilisation de l’intelligence artificielle rend cette pratique encore plus efficace, car les contenus, les analyses de groupes cibles et les interactions peuvent être automatisés et personnalisés.

Social Selling – Acquisition de clientèle via les médias sociaux

Avec cette stratégie, les marques impliquent volontairement la clientèle et les followers dans leur marketing. Outre les retours, les idées créatives et les évaluations positives, les équipes de marketing encouragent par exemple la création de conseils et de solutions pour leurs produits. Ce contenu créé par les utilisatrices et les utilisateurs jouit d’une grande crédibilité et économise des ressources internes. Toutefois, une telle action participative signifie aussi que les followers influencent la communication d’une entreprise, voire ses produits. Avec l’IA, le marketing participatif passe à la vitesse supérieure: les systèmes intelligents aident à promouvoir la créativité, la diversité et la pertinence, permettant ainsi aux marques de créer des contenus, des idées et des expériences en collaboration avec leur clientèle.

Programme d’action «Marketing d’engagement»

Un bon contenu informe, touche, inspire et crée de la confiance. Ce sont les besoins de la clientèle, et non pas l’entreprise et ses prestations, qui sont au centre des préoccupations. Les articles de blog, les newsletters, les podcasts ou les webinaires sont des formes typiques du marketing de contenu. Ils sont détectés par les moteurs de recherche et diffusés grâce à leurs algorithmes précisément là où quelqu’un les recherche. Le contenu est roi. Encore et toujours. Ce constat demeure inchangé. Mais l’IA modifie les règles du jeu: à l’avenir, il s’agira moins de produire beaucoup de contenu que de créer du contenu intelligent, pertinent et personnalisé.

Marketing de contenu - plus que de bons contenus

Le storytelling reste une tendance. En effet, cette méthode permet de transmettre des informations, des valeurs ou des messages sous forme de récit. Au lieu d’énumérer de simples faits ou caractéristiques du produit, le storytelling utilise des récits émotionnels, compréhensibles et souvent personnalisés pour captiver le public. En général, une bonne histoire contient: des personnages (p. ex. une cliente ou une marque), un conflit ou un défi ainsi qu’une solution (souvent le produit ou la prestation). Le storytelling est une méthode cruciale dans le marketing moderne, car il crée un lien émotionnel, simplifie les contenus complexes et renforce l’identité de la marque. À l’aide d’outils d’IA, les entreprises peuvent aujourd’hui créer rapidement et automatiquement des contenus. Elles peuvent également concevoir des récits visuels et audiovisuels. En outre, de nouveaux formats de récit, tels que des chats interactifs ou des expériences virtuelles, qui impliquent activement le public, sont possibles.

Racontez de belles histoires sur votre entreprise

Au lieu d’utiliser des critères définis manuellement comme l’âge, le genre ou le lieu de domicile, des algorithmes de segmentation et des réseaux neuronaux analysent de grandes quantités de données et utilisent l’IA pour identifier des modèles subtils, p. ex. en matière de comportement de navigation et d’achat, d’interactions avec les médias sociaux, de données de localisation ou de caractéristiques psychographiques comme les centres d’intérêt et le style de vie. La segmentation basée sur l’IA permet une approche plus précise, des contenus personnalisés et des campagnes plus efficaces. Les entreprises peuvent ainsi utiliser leurs budgets marketing de manière plus ciblée tout en améliorant l’expérience client.

L’IA permet même une segmentation prédictive (Predictive Segmentation), qui pronostique l’évolution des groupes cibles. Exemple: les clientes et les clients qui n’ont jusqu’à présent utilisé qu’une version test gratuite sont affectés, en fonction de leur comportement, à un segment avec une «probabilité élevée de mise à niveau». Ainsi, les professionnels du marketing peuvent prendre des mesures à un stade précoce et éviter notamment que la clientèle se tourne vers la concurrence ou encourager activement la conclusion d’achats.

Les données «zero-party» sont des informations que les clientes et les clients partagent sciemment avec une entreprise. Elles ne proviennent donc pas du tracking, de l’analyse ou de tiers, mais directement de l’interaction avec la clientèle, notamment via les sondages, les données de profil, les demandes de préférences ou les quiz. Exemple: un utilisateur choisit lui-même ses centres d’intérêt thématiques dans une newsletter. Les données «zero-party» sont particulièrement précieuses, car elles sont authentiques, transparentes et conformes à la protection des données. Les entreprises peuvent ainsi concevoir une communication hautement personnalisée sans dépendre de cookies ou de données de tiers.

Marketing sans cookies: les stratégies qui marchent

Avec la publicité programmatique, la publicité numérique est achetée et diffusée automatiquement à l’aide de logiciels, de données et d’algorithmes, au lieu d’être réservée manuellement. Le processus est basé sur des enchères en temps réel (Real Time Bidding): lorsqu’une utilisatrice ou un utilisateur ouvre un site web ou une application, le système repère en quelques millisecondes les espaces publicitaires disponibles, consulte les offres et décide si la personne correspond au groupe cible et quelle est la valeur de l’impression. L’enchère la plus élevée gagne et est immédiatement diffusée – l’ensemble du processus dure moins de 100 millisecondes.

La DCO est un instrument de premier plan dans la publicité programmatique: les annonces publicitaires sont adaptées automatiquement à la personne cible en temps réel, sur la base de données telles que le lieu, les intérêts ou le comportement. Des milliers de variantes d’annonces personnalisées sont ainsi créées de manière dynamique et optimisées en permanence à l’aide d’algorithmes, d’analyses de données et d’intelligence artificielle.

Publicité programmatique: faire de la publicité de manière plus efficace

Les données et l’intelligence artificielle changent la manière dont le marketing est géré: les groupes cibles statiques et les campagnes figées laissent place aux approches dynamiques, précises et individuelles. Grâce au marketing de performance et au ciblage basés sur les données, les entreprises peuvent concevoir leurs campagnes de manière plus efficace. Le marketing basé sur les données utilise des informations issues des données clients, du suivi en ligne, des systèmes CRM et des analyses afin de concevoir des mesures de marketing plus ciblées, plus pertinentes et mesurables. Exemple: au lieu de montrer la même annonce publicitaire à tout le monde, chaque personne reçoit un message personnalisé, basé sur ses intérêts, ses achats ou son comportement.

Comment la Data Tech favorise la publicité basée sur les données

Les modèles d’analyse prédictive prédisent quelle offre («Next Best Offer») ou quelle action («Next Best Action») promettent le plus grand succès pour un groupe cible déterminé. Des données historiques telles que les historiques d’achat, les clics, la localisation, les interactions sur les médias sociaux, etc. sont intégrées dans des modèles mathématiques ou des algorithmes d’apprentissage automatique. Ceux-ci identifient des modèles et calculent les probabilités d’événements futurs. Sur la base de ces prévisions, il est possible d’évaluer les points de contact et les canaux (p. ex. médias sociaux, e-mails ou écrans) et d’orienter les budgets marketing là où l’on peut s’attendre à obtenir le plus grand impact. De cette façon, la performance est pilotée en temps réel: les prévisions sont intégrées directement dans les systèmes de marketing automatisé et permettent d’élaborer des annonces dynamiques, des contenus de newsletter personnalisés ou des customer journeys optimisés de manière automatisée.

L’attribution marketing collecte des données relatives aux mesures de marketing à partir de différentes sources, p. ex. à partir d’analyses de sites web, de médias sociaux, d’e-mails ou de publicité, et analyse celles qui ont conduit à une action souhaitée, comme un achat, une inscription ou un téléchargement. Des modèles d’attribution (p. ex. First Click, Last Click, Linear, Data Driven) permettent de déterminer quelle part du succès revient à quel canal. Les procédures basées sur l’IA augmentent la précision en identifiant des modèles et en tenant compte des interactions entre les canaux.

La modélisation du mix marketing (MMM) est une méthode d’analyse statistique qui mesure l’influence des activités de marketing individuelles et combinées sur le succès commercial. Le modèle utilise pour cela des données historiques telles que les dépenses publicitaires, les chiffres de vente, les campagnes de prix, les promotions, les évolutions saisonnières ou des facteurs externes comme la météo ou la conjoncture. L’objectif est de comprendre quels canaux, campagnes et budgets contribuent le plus au chiffre d’affaires ou à la croissance. Traditionnellement, la MMM était effectuée une seule fois ou à de longs intervalles. Grâce à l’intelligence artificielle, le modèle actuel peut être actualisé en continu et complété par des données en temps réel. La MMM devient ainsi plus dynamique et plus précise, reliant entre elles les analyses médias classiques aux données numériques. Résultat: une vue d’ensemble complète sur le customer journey.

Modélisation du mix marketing: quels canaux sont vraiment efficaces?

La recherche visuelle utilise des images plutôt que des mots comme point de départ pour trouver des informations. Au lieu de saisir un terme de recherche comme «baskets rouges Nike», vous téléchargez une photo ou une capture d’écran sur Google Lens ou Pinterest. Le moteur de recherche reconnaît l’objet sur l’image et trouve immédiatement des modèles, des prix et des prestataires similaires. Cette technologie est basée sur l’IA, la reconnaissance d’images (vision par ordinateur) et l’apprentissage profond.

Le nouveau type de recherche en ligne

La recherche sociale désigne la recherche d’informations sur les réseaux sociaux. Contrairement à la recherche web classique, elle prend en compte non seulement les contenus, mais aussi les signaux sociaux tels que les likes, les commentaires et les publications partagées. Les résultats de la recherche s’orientent sur le comportement et les intérêts de son propre réseau. À l’aide de l’intelligence artificielle, les relations, les thèmes et les tendances sont analysés et des résultats pertinents et fiables sont ainsi fournis sur la base de recommandations réelles.

Le nouveau type de recherche en ligne

Les utilisatrices et les utilisateurs posent leurs questions par commande vocale (recherche vocale) à des appareils ou des assistants numériques comme Siri, Alexa, Google Assistant ou Cortana. La recherche vocale est basée sur les technologies de reconnaissance vocale. Le système convertit la langue parlée en texte, analyse la signification, le contexte et l’intention de la requête, puis fournit des résultats appropriés sous la forme d’une réponse orale. Le commerce conversationnel, qui consiste à rechercher, comparer, réserver, acheter et commander des produits à l’aide de la voix, repose sur la recherche vocale. La recherche devient conversation, laquelle débouche sur la conclusion de l’achat.

Le nouveau type de recherche en ligne

Pour leur communication privée et de groupe, de nombreuses personnes utilisent des services de messagerie tels que WhatsApp, Signal, Telegram et le prestataire suisse Threema, qui répondent à des normes très strictes en matière de protection des données. Dans le marketing, ces canaux sont utilisés aussi bien pour la communication directe avec la clientèle que pour le développement de communautés de marques. L’avantage de ce marketing par messagerie est l’accès direct et immédiat aux groupes cibles dans un cadre perçu comme privé.

Marketing par messagerie: la force est dans le dialogue

Les algorithmes des réseaux sociaux réduisent tellement la visibilité des publications non rémunérées qu’il n’est quasiment plus possible d’atteindre une portée organique. Pour se faire remarquer, il faut payer ou fournir des contenus particulièrement pertinents. C’est pourquoi les marques misent sur les micro-influenceurs en tant que créateurs de contenu. Ceux-ci sont souvent spécialisés dans un thème, p. ex. la durabilité, la mode, le fitness ou les jeux vidéo. Avec leurs quelque 5000 followers, ils entretiennent des relations personnelles fortes. L’engouement autour des personnalités aux millions de followers s’est quelque peu essoufflé. De nombreuses marques misent délibérément sur des voix plus petites et plus crédibles.

Marketing d’influence: de l’effet de mode au passage obligé

L’intelligence artificielle modifie considérablement la production et la distribution de podcasts: les outils d’IA coupent et nettoient les pistes audio, créent des transcriptions et des traductions et peuvent reproduire des voix de manière synthétique. De nouveaux formats, comme les hôtes virtuels ou les podcasts multilingues, apparaissent ainsi rapidement. Des algorithmes analysent les habitudes d’écoute et recommandent des contenus adaptés. Les teasers et les clips pour les médias sociaux sont générés automatiquement. Grâce aux formats interactifs, les auditrices et les auditeurs peuvent interagir directement avec le contenu du podcast via des assistants vocaux ou des chatbots.

Le métavers est la prochaine étape du développement d’Internet: un espace virtuel en trois dimensions, dans lequel les personnes interagissent, travaillent, font leurs achats ou passent leur temps libre en tant qu’avatars. Au lieu de visiter des sites web, elles évoluent dans des univers numériques immersifs. Les technologies typiques qui rendent possible le métavers sont la réalité virtuelle (immersion complète dans des environnements numériques), la réalité augmentée (superposition de contenus numériques avec le monde réel) et la blockchain (pour les droits de propriété numériques, p. ex. NFT ou biens virtuels). Le métavers offre aux entreprises de toutes nouvelles possibilités d’interagir avec leur clientèle. Tout est encore plus réaliste et individuel avec l’intelligence artificielle: les avatars et chatbots intelligents conseillent, vendent et créent de véritables expériences de marque tangibles.

Le concept de Corporate Newsroom provient à l’origine de groupes de médias et de rédactions classiques. Aujourd’hui, il est également utilisé dans les entreprises. Il permet une présence coordonnée sur le marché et dans la communication, où les responsables thématiques assument des rôles de pilotage centraux. Les données, les analyses et les outils numériques gagnent en importance dans la Newsroom. Les entreprises peuvent ainsi réagir plus rapidement aux événements actuels et utiliser leurs canaux de manière encore plus efficace et ciblée. Les processus routiniers et d’analyse sont davantage automatisés grâce à l’IA: les systèmes basés sur l’IA reprennent par exemple le listening des médias et des réseaux sociaux, reconnaissent les images thématiques et les images d’ambiance en temps réel, créent automatiquement des textes ou des traductions et fournissent des modèles rédactionnels.

Aujourd’hui, les clientes et les clients exigent des modèles de prix clairs et planifiables, directement liés au résultat commercial. Dans ce contexte, les prix fixes sont à nouveau demandés et complétés par ce que l’on appelle le pricing basé sur la valeur, qui repose sur la valeur démontrable d’un produit ou d’une prestation (impact commercial). Les modèles de facturation qui rendent les résultats mesurables et fonctionnent avec des processus basés sur l’IA sont très demandés. La pratique actuelle consistant à facturer les prestations en fonction du temps passé ou sur la base de taux journaliers est bientôt révolue.