Les CMO finissent par poser une question particulière à leur équipe : « Pourquoi nos chiffres ne correspondent-ils pas ? »
Quelqu'un extrait un rapport de pipeline de Salesforce. Une autre personne saisit les attributions de la campagne à partir de la plateforme d'automatisation du marketing. Une troisième personne exporte les données relatives aux coûts depuis le service financier. Et lorsque ces trois personnes se réunissent, elles se battent pour déterminer quelle feuille de calcul est correcte, au lieu de décider de ce qu'il conviendrait de faire ensuite. La réunion se termine par des points à examiner et non par des actions à entreprendre.
C'est l'un des problématiques les plus courantes et coûteuses en matière de marketing. Ce n'est pas un problème technologique. C'est un problème de données. Cette question devient de plus en plus urgente à mesure que les équipes cherchent à placer un modèle de langage avancé au-dessus de leurs données marketing pour espérer obtenir des réponses fiables à des questions complexes.
En réalité, un LLM est un moteur de raisonnement. Il est extraordinairement doué pour interpréter le contexte et synthétiser les informations, mais uniquement si les informations que vous lui transmettez sont propres, régies et fondées sur une logique sur laquelle votre entreprise est effectivement d'accord. Si vous lui fournissez des données ambiguës ou incohérentes, il produira en toute confiance une réponse erronée. Le modèle ne connaît pas la définition d'un lead qualifié pour votre entreprise. Il ne sait pas que votre calcul du coût par acquisition exclut les frais d'agence dans une région, mais pas dans une autre. Il raisonne en fonction de ce qu'il obtient.
C'est le problème que la plupart des organisations de marketing n'ont pas encore résolu.
La stack sur laquelle la plupart des équipes marketing s'appuient
Snowflake est devenu la plateforme de données de choix pour les entreprises qui souhaitent disposer d'un lieu unique et évolutif pour stocker et interroger les données. Pour les équipes marketing, cela signifie généralement que les données de campagne, les données clients, l'analytique web, les dépenses paid media, les outputs CRM et les modèles d'attribution se retrouvent en un seul endroit. Le problème du stockage et du calcul est largement résolu.
Snowflake Cortex AI permet aux équipes d'exécuter des LLM directement sur ces données. Pas de mouvement de données, pas de transfert d'API tierces. Un CMO peut demander qu'est-ce qui a entraîné la baisse de la couverture du pipeline au cours du dernier trimestre, et obtenir une réponse synthétisée en quelques secondes au lieu d'attendre trois jours qu'un analyste élabore une présentation.
Les capacités sont concrètes. Le problème, c'est ce sur quoi elles s'appuient.
La plupart des environnements Snowflake dans les organisations marketing contiennent des données légèrement transformées. Les noms des campagnes sont incohérents d'une plateforme à l'autre. La logique d'attribution varie selon les équipes et les trimestres. L'influence sur les recettes est calculée de quatre manières différentes en fonction de la personne qui a conçu le workflow. Les regroupements de canaux ne correspondent pas à la manière dont le CMO parle au conseil d'administration.
Lorsque Cortex AI analyse ces données, l'outil génère des réponses, mais des réponses auxquelles les entreprises ne peuvent pas entièrement faire confiance, car elles n'ont jamais convenu de la signification des données au départ.
La couche qui rend l'IA fiable
Alteryx intervient entre les données brutes et la problématique métier. C'est la couche de transformation gérée et la couche de logique d'entreprise qui prépare les données, applique des définitions cohérentes et encode les règles de fonctionnement de votre organisation. Le tout, avant que l'IA n'y touche.
En pratique, les workflows Alteryx extraient des données de vos plateformes marketing, de votre contenu paid media, de votre CRM, de votre analytique web, de vos outils d'attribution, puis les nettoie, les normalise et les enrichit avec une logique métier explicite. Les définitions des canaux sont verrouillées. Les modèles d'attribution deviennent des processus reproductibles et contrôlables. Les métriques comme le coût par opportunité, le pipeline influencé et le coût d'acquisition des clients sont calculés de la même manière, à chaque fois, par chaque équipe, dans chaque région.
Cette logique ne réside plus dans une feuille de calcul ou dans la tête d'un employé. Elle vit dans un workflow géré qui écrit des données propres, structurées et contextualisées dans Snowflake, la base dont Cortex AI a besoin pour raisonner de manière fiable.
BODi, la marque de fitness à l'origine de Beachbody On Demand, a construit exactement cette architecture. En utilisant conjointement Alteryx et Snowflake, l'équipe a construit des données prêtes pour l'IA à partir de 80 attributs clients distincts, puis a utilisé cette base pour modéliser la fidélité des clients, prédire la propension à l'achat et prévoir les activités futures. Leur vice-président de l'intelligence marketing l'explique en termes clairs : Alteryx et Snowflake ont apporté des variations de prévisions spécifiques à l'usage qu'aucune des deux plateformes ne pouvait fournir à elle seule.
Ce qui change lorsque la base est solide
Lorsque Cortex AI s'exécute sur des données préparées par Alteryx, la dynamique évolue. Le LLM ne raisonne plus à partir de données brutes et incohérentes. Il analyse un jeu de données bien structuré, où chaque métrique est définie, chaque transformation est traçable, et chaque calcul reflète le fonctionnement de l'entreprise.
C'est de cette manière que la question de savoir ce qui a entraîné la baisse de la couverture du pipeline au cours du dernier trimestre produit une réponse avec laquelle le CMO peut agir. Non pas parce que le modèle est devenu plus intelligent, mais parce que les données sont devenues plus fiables.
Cela dépasse le cadre de la précision. C'est essentiel pour établir la confiance au sein de l'organisation. Lorsqu'un dirigeant pose une question difficile et obtient une réponse crédible et cohérente, cela modifie la relation entre la direction et les données. Au lieu de passer les 20 premières minutes de chaque vérification marketing à rapprocher les chiffres, l'équipe peut consacrer ce temps à répondre à la question qui compte vraiment : que faire avec cette information ?
Alteryx veille également à ce que la logique soit auditable. N'importe quel analyste peut ouvrir le workflow, voir exactement comment une métrique a été calculée, remonter jusqu'aux données sources et l'expliquer à un directeur financier ou à un conseil d'administration. L'IA met en avant les résultats. Elle ne les crée pas.
L'architecture constitue la stratégie
La plupart des entreprises traitent l'adoption de l'IA comme un problème de sélection de modèles. Elles évaluent les modèles de langage, débattent des fournisseurs, réalisent des démonstrations de concept et se heurtent à un mur lorsque les résultats ne résistent pas à un examen approfondi. Le problème n'a jamais été le modèle.
Les organisations qui passent de l'expérimentation de l'IA à l'opérationnalisation de l'IA en marketing investissent d'abord dans les bases : normalisation de la taxonomie des données marketing, codification de la logique d'attribution, gouvernance des définitions des métriques et production de données prêtes pour l'IA à grande échelle. Ces données sont déposées dans Snowflake. Ensuite, Cortex AI fait ce qu'il fait de mieux : synthétiser, mettre en évidence des patterns et répondre aux questions en langage clair.