L’élaboration de ce projet repose sur une observation centrale : les modèles traditionnels de marketing B2B montrent des signes d’essoufflement. Les campagnes généralistes perdent en efficacité, les taux d’ouverture stagnent, et les leads générés sont souvent peu qualifiés. Le contexte post-pandémique, couplé à une saturation des canaux digitaux, rend les approches « volume-centric » obsolètes.
Dans ce cadre, deux leviers apparaissent particulièrement pertinents : l’approche ABM (Account-Based Marketing), et l’intelligence artificielle comme amplificateur de précision et de personnalisation.
L’utilisation de ChatGPT a permis d’initier une phase d’idéation rapide et guidée. Grâce à des prompts comme :
Quelles sont les principales transformations du marketing B2B en lien avec l’IA ?
J’ai pu générer une cartographie initiale des tendances émergentes : ABM augmenté, scoring prédictif, génération automatisée de contenus, personnalisation conversationnelle. Cette première phase m’a permis de repositionner mon sujet autour d’un angle à la fois stratégique et opératoire : comment l’IA peut-elle redonner de la puissance à une approche ABM dans un environnement B2B complexe ?
En croisant les premières propositions de l’IA avec des rapports (Salesforce, Demandbase, Gartner), j’ai identifié des données solides :