Comment allouer des budgets limités sur plusieurs canaux tels que Google, Facebook et Instagram : un défi constant pour les spécialistes du marketing.
Les limites de l'intuition : répondre avec des données
Il existe une startup qui propose une réponse à ce vieux dilemme, qui s'appuie sur l'expérience et l'intuition, avec des données et des algorithmes.
Le plus grand défi d'un marketeur est la répartition du budget. Il n'existe pas de norme claire quant aux dépenses à investir sur Google et Facebook pour obtenir des résultats optimaux.
Il s'agit d'un problème chronique dans le secteur du marketing, comme l'a identifié le PDG Park Sung-hyuk (42). Depuis la création de Recobell, il a travaillé sur la vente d'une société cotée au KOSDAQ et a été analyste d'investissement chez Dunamu & Partners. Nommé professeur adjoint à l'École de gestion de KAIST en 2019, Park a relancé son entreprise, s'engageant à résoudre ce problème grâce à l'IA.
Le point essentiel est que les données industrielles réelles ont été obtenues grâce à la coopération entre l’industrie et le monde universitaire.
En fournissant des données d'apprentissage et des défis sectoriels spécifiques, nous avons pu simultanément faire progresser et valider notre technologie. En appliquant la technologie de notre laboratoire aux données industrielles, nous avons créé un modèle tenant compte d'exigences réalistes.
Cependant, des contraintes pratiques existaient. « L'exécution du budget marketing devait respecter les politiques de chaque plateforme, ce qui impliquait des contraintes telles que des budgets minimums pour chaque média. »
Le PDG Park Sung-hyuk a démontré le potentiel d'expansion de cette technologie dans le secteur financier. Il a expliqué : « La méthode d'optimisation budgétaire est similaire à la théorie de l'allocation de portefeuille et peut donc être appliquée de la même manière. »
Une solution d'allocation d'actifs basée sur l'IA, développée en collaboration avec une société de valeurs mobilières, a démontré l'importance de la méthodologie en obtenant le meilleur rendement parmi tous les produits au premier semestre 2025. Cependant, les tentatives d'implantation dans divers secteurs se résument souvent à une question de sélection et de ciblage. Il explique : « Nous avons mené des projets de validation de principe réussis dans l'industrie musicale. Cependant, nous avons décidé de nous concentrer sur le secteur de la publicité, où nous pouvons tirer parti des caractéristiques uniques et de l'expérience de notre équipe. Nous nous concentrons actuellement sur la définition des vidéos à privilégier pour la publicité sur YouTube. »
La réalité de l'entrée en Amérique du Nord et de la concurrence
Impact AI poursuit actuellement son expansion en Amérique du Nord en nouant des partenariats avec des entreprises comme UTA et Google. Son public cible comprend non seulement les grandes entreprises, mais aussi les PME dépourvues de spécialistes marketing en interne. « Nous avons collaboré avec UTA pour identifier des canaux marketing spécifiques, comme les influenceurs, et nous appliquons le modèle d'IA le plus avancé au monde à Google afin d'améliorer les performances de notre marketing numérique multimédia. »
La compétitivité des coûts est essentielle à notre stratégie d'entrée. « Notre solution est moins chère que les SaaS nord-américains et offre une interface utilisateur et une expérience utilisateur simples. Notre stratégie d'entrée initiale vise à obtenir un avantage comparatif en la rendant facile à utiliser et rentable. »
Cependant, le marché mondial des solutions marketing est dominé par des entreprises comme HubSpot, Salesforce et Adobe. De plus, à l'ère de l'IA générative, les grandes plateformes comme Google et Meta renforcent leurs propres outils d'optimisation.
Le PDG Park Sung-hyuk a souligné : « Les grandes entreprises de plateformes offrent une excellente technologie, mais une ergonomie complexe », et a ajouté : « Notre atout majeur réside dans notre interface utilisateur/expérience utilisateur, facile à utiliser même sans connaissances en programmation. » L'entreprise a cité comme facteur de différenciation la barrière initiale élevée à l'entrée, la plupart des entreprises fournissant leurs outils d'analyse sous forme de bibliothèques de programmation.
Concernant le manque d'explications, il a ajouté : « Notre objectif est de répondre précisément aux questions des utilisateurs grâce à la génération automatique de rapports basés sur l'IA et à des services de chatbot. Par exemple, nous sélectionnons directement les vidéos YouTube qui correspondent le mieux aux besoins des annonceurs et fournissons un résumé des raisons qui sous-tendent nos décisions. »
Le PDG Park Sung-hyuk imagine un avenir où le marketing numérique sera automatisé à tous les niveaux, de la planification média à la création créative et au reporting automatisé. Il prédit : « Alors que les machines pourront optimiser et ajuster les médias existants et ajouter des éléments créatifs, les humains seront responsables de l'exploration et de la création de valeur dans des domaines où les données sont rares, comme la découverte de nouveaux médias et produits publicitaires. »
Le PDG Park Sung-hyuk a présenté « le volume réel de gestion publicitaire lié aux solutions et le taux de rétention annuel des contrats » comme indicateurs de croissance future.
« Parce que cela prouvera que nous pouvons créer de la valeur en utilisant continuellement nos solutions. »
Ce qui le préoccupe, c’est « l’illusion de la croissance ».
Je souhaite éviter d'accroître le nombre de grandes marques qui ne proposent que des contrats à court terme. S'appuyer sur les grandes marques comme référence peut sembler porteur de croissance, mais cela n'a aucun sens si leur valeur technique n'est pas reconnue à long terme.
Il s'agit d'une approche réaliste et honnête. En réalité, de nombreuses startups de solutions B2B peinent à se concentrer sur l'obtention de références initiales, au détriment de la rentabilité.
L'aveu du PDG Park Sung-hyuk : « Je possède la technologie, mais ma principale préoccupation est de savoir sur quel secteur me concentrer », illustre un dilemme courant auquel sont confrontés de nombreux entrepreneurs technologiques. Ce n'est pas parce qu'une preuve de concept (PoC) réussit dans plusieurs secteurs que sa commercialisation est possible dans tous les domaines.
Impact AI, qui compte actuellement 13 employés en Corée et deux aux États-Unis, est un exemple de start-up dirigée par des professeurs du KAIST. Associer réussite académique et succès commercial constitue un véritable défi. Sur un marché mondial concurrentiel, la supériorité technologique ne suffit pas. Créer une valeur client durable et s'adapter au marché sont les véritables critères d'Impact AI.
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