L'IA dans le CRM Média : Au-delà du buzz, les vrais cas d'usage pour vos revenus
"IA Générative", "Machine Learning", "Algorithmes prédictifs"... En 2025, il est impossible de lire une fiche produit de CRM ou de CDP sans tomber sur ces termes. Pour un éditeur de presse ou un média, la promesse est belle : automatiser l'engagement pour se concentrer sur le journalisme.
Mais concrètement, une fois la plaquette commerciale rangée, que reste-t-il ? Comment l'IA aide-t-elle vraiment à vendre des abonnements ou à réduire le churn ?
Chez Readr, nous avons analysé en profondeur les solutions du marché (Salesforce, Braze, Insider, Zeta, etc.). Voici les trois véritables leviers de valeur que l'IA apporte aujourd'hui aux équipes marketing des médias.
1. L'IA Prédictive
C'est le nerf de la guerre pour tout modèle d'abonnement. L'IA prédictive ne sert pas à générer du texte, mais à analyser des signaux faibles dans la donnée comportementale pour anticiper une action future.
Le Churn (Désabonnement) : C'est le cas d'usage roi. Des solutions comme Braze (avec Sage AI) ou Salesforce (Einstein) intègrent des modèles capables de scorer la probabilité qu'un abonné vous quitte le mois prochain.
L'impact média : Plutôt que d'attendre la fin de l'abonnement, vous déclenchez une boucle de réengagement spécifique (offre spéciale, push éditorial sur ses thématiques favorites) avant que la décision de résiliation ne soit prise.
Le "Next Best Action" : Des acteurs comme DinMo ou Imagino proposent des calculs de scores pour déterminer quelle est la prochaine meilleure action : faut-il pousser la newsletter sport ? Une offre d'upgrade ? Ou laisser le lecteur tranquille ?
L'optimisation de l'envoi (STO) : L'IA analyse les heures d'ouverture historiques de chaque lecteur pour envoyer votre newsletter au moment précis où il est disponible. C'est une fonctionnalité native puissante chez Braze ou Adobe.
2. L'IA Générative : Produire plus, tester plus vite
Les équipes marketing des médias sont souvent sous l'eau. L'IA Générative (GenAI) arrive ici comme un assistant de production pour "scaler" la personnalisation.
L'aide à la rédaction (Copywriting) : Fini le syndrome de la page blanche pour l'objet de l'email. Adobe et Imagino intègrent des assistants qui suggèrent des objets d'email, ajustent le ton d'un message ou génèrent des variations pour vos A/B tests.
La création de contenu visuel et textuel : Des plateformes comme Insider ou Zeta vont plus loin en permettant de générer des images ou des corps de texte entiers, localisés si besoin.
L'impact média : Vous pouvez tester 10 variantes d'une landing page d'abonnement ou d'un push notification en quelques minutes, augmentant mécaniquement vos taux de conversion.
3. L'IA opérationnelle : Le "No-Code" ultime
C'est peut-être l'avancée la plus sous-estimée mais la plus utile pour l'autonomie des équipes marketing vis-à-vis de la Data/IT.
Le ciblage en langage naturel : Plus besoin de connaître le SQL ou de comprendre des modèles de données complexes. Zeotap avec son assistant Ada ou Brevo permettent de taper : "Crée-moi un segment des lecteurs de la rubrique Sport qui n'ont pas ouvert d'email depuis 30 jours" et l'outil construit la requête tout seul.
Braze permet même de générer des rapports SQL complexes via des requêtes en langage naturel, libérant les équipes data pour des tâches plus structurantes.Avoir une Ferrari dans le garage ne sert à rien si on ne sait pas la piloter. Ces outils (Braze, Salesforce, Zeta, Insider...) sont surpuissants, mais ils nécessitent une architecture de données propre et une stratégie d'activation claire.
L'IA ne remplacera pas votre connaissance de votre audience, mais elle peut décupler l'efficacité de vos campagnes d'acquisition et de fidélisation.
Vous vous demandez quel outil est dimensionné pour votre média ? Chez Readr, nous connaissons les forces et les limites de chaque solution pour les avoir pratiquées sur le terrain.
