1. Daily Shuffle : l’emploi du temps réinventé

Que diriez-vous d'une application qui regrouperait et analyserait vos tâches professionnelles et personnelles, en vous aidant à les hiérarchiser et à mieux vous organiser en cas d’imprévu ? Richard Whitehead, Principal Product Marketing Manager (Adobe), explique comment, grâce à l'intelligence artificielle (IA), l’assistant Daily Shuffle peut vous aider à réorganiser votre vie de manière proactive, et à prioriser vos tâches.

Richard Whitehead entreprend sa démonstration en prenant l’exemple d’un ami qui ne peut pas aller chercher son enfant à l’école et sollicite son aide pour y aller à sa place. L’agenda de notre expert est toutefois déjà bien rempli, et il ne prévoit habituellement aucun créneau pour “récupérer les enfants” à titre personnel : c’est ce qu’il appelle à mettre en place afin d’optimiser l’utilisation de Daily Shuffle. L’assistant intervient tout d’abord en identifiant les priorités de la journée, puis elle la réorganise en déléguant certaines réunions et en déterminant automatiquement les notifications à faire apparaître en priorité. En quelques clics, l’emploi du temps de Richard est redéfini, ce qui lui permet de se focaliser sur ses priorités, tout en anticipant les imprévus.

En amont, il est possible de préciser qui dans mes contacts peut me remplacer, et quels sont mes créneaux pour des activités personnelles (aller faire du sport, récupérer les enfants…), puis éventuellement désactiver les notifications pendant ces créneaux. Adobe Workfront, servant de socle à Daily Shuffle, suggère automatiquement des personnes pouvant vous remplacer lors des réunions auxquelles vous ne pouvez pas assister, sans avoir besoin d'échanges par SMS : une invitation est envoyée le cas échéant, et l’agenda est actualisé. Pour finir, un daily recap est disponible à la fin de la journée : pratique pour atteindre un meilleur équilibre vie privée/vie professionnelle et gagner du temps pour soi !

2. Savvy Search : l’optimisation marketing tout-en-un

Le but de l’application Savvy Search est de permettre aux responsables marketing d’avoir un accès à différentes sources d'informations sur une même interface, que ce soit par l’intermédiaire d’Adobe Analytics, Adobe Target ou tout autre application d’Adobe Experience Platform (AEP). Silky Kedawat, Principal Product Manager, Experience Cloud (Adobe), part du principe qu’un marketing manager a plusieurs interlocuteurs différents au quotidien, avec différentes problématiques et questions auxquelles il souhaite répondre rapidement. Plutôt que d’ouvrir des dizaines d’onglets correspondant à chaque tâche ou à chaque campagne, Savvy Search puiserait dans les données de toutes les applications pour répondre aux requêtes des utilisateurs, en langage naturel : le workflow d’actions des équipes est ainsi amélioré.

Par exemple, dans le cadre du lancement d’une campagne marketing pour vendre des lunettes de soleil à des clients VIP, la barre de recherche Savvy Search est le point de départ pour retrouver les données utiles. Après avoir trouvé et sélectionné la campagne, ou journey ("Sunglasses launch for VIP buyers", en l'occurrence), l’utilisateur peut accéder à un schéma regroupant les données clés : première campagne e-mailing, visites du site, paniers, paiements... En cliquant simplement sur une étape du projet, il est possible d’opérer des actions telles qu'envoyer une relance ou une invitation à un événement premium.

Il est ensuite possible de voir comment ce parcours a fonctionné, via un test A/B. Afin de le réaliser, il suffit d’écrire sa question dans la barre de recherche pour accéder à tous les documents pouvant nous guider dans la réalisation du test. Enfin, une autre utilisation de l’application concerne les réponses aux demandes en cours : cela se fait de la même façon que précédemment, en écrivant la requête dans la barre de recherche ("Quelles sont mes demandes en cours ?"). Plus besoin de sortir de l’application, car une liste s’affiche avec la possibilité rapidement de valider, décliner ou avoir plus de détails : une productivité accrue, en perspective.

3. Live Wired : le low-code comme moteur de productivité

L’idée du troisième sneak, Live Wired, est de simplifier le développement d’applications via l’outil Adobe XD. Ce dernier est un outil de design qui permet de prototyper des écrans au pixel près et d’anticiper le fonctionnement attendu d’une application. Ron Nagy, Senior Evangelist (Adobe) explique le concept de Live Wired, qui permet aux utilisateurs de produire un design, mais aussi un code en front-end que les développeurs peuvent intégrer directement au code de leurs applications pour leur faire prendre vie.

Les développeurs perdent beaucoup de temps à trouver la meilleure expérience utilisateur. Pour en simplifier le procédé, Ron Nagy prend l'exemple d'une application qu’il a développée, Content Velocity, hébergée par Adobe XD, qui associe les fonctionnalités de plusieurs logiciels pour créer le meilleur contenu : durée probable de réponse aux demandes d’utilisateurs en fonction des données collectées (âge, localisation, préférences, etc.), choix des illustrations préférées des utilisateurs… Tout est fait pour automatiser et simplifier les tâches du développeur, grâce à différents onglets permettant de passer d’une API à l’autre, piloter une galerie d’image et la relier à une page spécifique et les intégrer à leur code.

Enfin, en retournant sur Adobe XD par exemple, il est possible de suivre l'évolution du développement de l’application en temps réel.

4. Catchy Content : l’IA au service de la personnalisation

Pour proposer une expérience client de qualité, il est impératif de tenir compte des goûts et préférences de sa cible. Si la sécurité des données est clé, la connaissance pointue des centres d’intérêts est tout aussi indispensable à la personnalisation. Le projet Catchy Content, présenté par Hyman Chung, Senior Product Manager (Adobe), utilise l’intelligence artificielle pour mieux gérer chaque étape du processus de personnalisation, en 3 étapes.

Première étape : la collecte des données

Dans l’exemple d’un site Internet spécialisé dans le surf, on peut voir que le moteur d’intelligence articficielle Adobe Sensei génère automatiquement des métadonnées détailées, en analysant automatiquement les caractérisqtiques de chaque image (“femme”, “coucher de soleil”, “océan”…). Il est ainsi possible de voir comment l’utilisateur, en parcourant le site, s'intéresse à un type particulier de contenu, et ces informations sont ajoutées aux schémas d’interaction de l’application.

Deuxième étape : l’utilisation des données pour dégager des tendances et cerner les préférences des clients

Après analyse des données, Catchy Content injecte les informations dans Adobe Experience Platform – AEP, pour enrichir les segments d’audience, en l'occurrence les femmes passionnées par le surf. Grâce aux images les plus visionnées, l’utilisateur voit les éléments qui intéressent le plus cette clientèle, comme le type de couleurs, de photos ou de présentations qui ont attiré leur attention.

Troisième étape : la création d’expériences client personnalisées, grâce à cette data

Cette dernière étape consiste à créer des contenus personnalisés sur la base des éléments précédents. Grâce au score obtenu en fonction de l’engagement de l’audience, il est donc possible de retourner sur certaines images, et par exemple optimiser les couleurs utilisées, changer les mots ou le ton du texte associé, ou reformuler le titre.

5. Account Ace : le marketing B2B automatisé

Liana Vagharshakian, Principal Product Manager (Adobe), montre comment l'utilisation de l'IA pourrait permettre aux spécialistes du marketing B2B d'identifier plus facilement les probabilités d'achat de chaque produit, puis d'orienter la publicité dans le bon sens. Autrefois, l'obtention de ces informations nécessitait de rassembler manuellement plusieurs systèmes, de faire des suppositions et d'agir "sans intelligence". Le sneak Account Ace, piloté par Adobe Sensei, met l’IA au service de l'automatisation des stratégies B2B au travers de 2 fonctionnalités : Account AI et Buying Circles. En prenant le rôle d’une responsable marketing de l’entreprise fictive Bodea, Liana Vagharshakian nous montre comment des widgets présents sur AEP peuvent être utilisés en ce sens.

Sur Account AI, le score de chaque compte est matérialisé par une note sur 100, à partir des données permettant de savoir quelles sont les activités qui ont le plus de valeur (mailing, visite d’une page ou participation à un événement). Il est aussi possible de déterminer quelles personnes ont le plus d’influence sur le consommateur (CEO, VP Marketing, CTO, etc.). En ajoutant des campagnes en fonction de la catégorie ciblée, on peut facilement changer, via Buying Circles, les éléments de la campagne marketing en intégrant les personas correspondant aux personnes les plus influentes pour améliorer la probabilité de générer des interactions. Un moyen pour les marketeurs d’orchestrer des campagnes adaptées afin de créer la bonne expérience, au bon moment.

6. Segment Tuner : le guide pour des campagnes marketing optimisées

Fan Du, Research Scientist (Adobe), détaille la manière dont l’application Segment Tuner peut identifier les audiences créées dans AEP, mais qui reposent sur des données inexactes (comme des e-mails non valides) ou qui pourraient être améliorées et étendues avec des attributs supplémentaires (comme une tranche d'âge plus large). Auparavant, les spécialistes du marketing devaient le faire manuellement, avec un public cible à la fois. Grâce à la technologie, cela peut désormais être fait automatiquement et à grande échelle : Segment Tuner est un outil de réparation des données, grâce auquel vous pouvez identifier de nouveaux publics et augmenter la portée d’un segment.

Dans AEP, il est possible de segmenter et gérer les campagnes e-mailing. Cependant, il peut aussi arriver de se retrouver avec une faible qualité d'audience. Quelle part de cette segmentation est vraiment exacte ? Segment Turner peut fournir des recommandations pour nous guider. Les profils contiennent des milliers d’informations, qu’il convient de trier (par code couleur, par exemple). Les recommandations d’Adobe Sensei permettent ensuite de réparer les éléments à faible qualité, grâce à la Data Quality Map de Segment Tuner.

Premièrement, il est ainsi possible de se faire proposer une segmentation différente (tranche d’âge élargie, par exemple), pour toucher une audience plus large et de meilleure qualité. La deuxième recommandation visible dans l’application concerne, dans le cas exposé, les différentes dénominations de l’Etat de Californie (Cali, CA..), avec la possibilité, en un clic, d’harmoniser le tout en choisissant le terme le plus utilisé. Troisièmement, concernant les e-mails, vu le nombre élevé d’adresses erronées constatées dans les campagnes d’e-mailing, l’application peut simplement “nettoyer” la base de données qui, même si elle est réduite, devient de meilleure qualité et dotée d’un meilleur taux de délivrabilité.

7. Dimension Builder : faire le ménage dans sa data

Résoudre les problèmes liés à l'inexactitude de certaines données en quelques clics via une application intégrée, et en utilisant des règles sémantiques simples, vous intéresse ? C’est la promesse du dernier sneak de cette édition 2021 d’Adobe Summit. Trevor Paulsen, Principal Product Manager (Adobe), présente Dimension Builder, un moyen d’automatiser le “nettoyage” des données, pour que même les erreurs qui ont échappé à votre attention soient automatiquement corrigées.

Comme rendu possible par Adobe Analytics, des rapports contenant des milliards de données et aidant à la prise de décision au sommet des entreprises peuvent contenir des erreurs dont le traitement est un vrai défi. Pour le relever, l’idée de Dimension Builder, qui serait intégrée à la toute nouvelle solution d’Adobe (Customer Journey Analytics), est d’intervenir à différents niveaux :

• Identifier les erreurs présentes : une virgule mal placée dans un titre, une campagne qui n’est pas référencée, etc. L’application permet de créer des “dimensions”, un outil pour corriger un grand nombre d’erreurs en une fois, en créant des scénarios pour remplacer automatiquement les “coquilles”. Cela corrigera automatiquement toutes les erreurs sur une base contenant des millions d’informations (par exemple, remplacer l'expression “venez manger les enfants” par “venez manger, les enfants” dans tous les contenus associés).
• Regrouper tous les doublons liés à des erreurs de définition d’une campagne ou retrouver des données manquantes en ajoutant de nouvelles conditions.
• Savoir si un utilisateur a suivi une campagne, même sans lien de tracking dans l’URL.

Pour aller plus loin : regardez le replay de la session Adobe Summit Sneaks.
Pour accéder au replay complet de l’événement, cliquez ici.