Personnalisation marketing : REELEVANT s’attaque au coût de production des contenus
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Adapter les messages aux préférences de chaque client suppose de produire, de valider et de maintenir un nombre croissant de contenus. Reelevant veut réduire cette charge en automatisant leur composition à partir des données des entreprises. Dans un entretien accordé à FrenchWeb, son fondateur Vincent Martinet détaille cette approche, dans laquelle l’automatisation occupe encore une place distincte de l’intelligence artificielle.
Une campagne destinée aux amateurs de course à pied peut déjà appeler plusieurs versions : selon la pratique, les achats précédents, le statut de fidélité ou les produits disponibles. À mesure que le ciblage s’affine, le travail de production augmente. Il faut choisir les éléments, composer les messages, vérifier leur cohérence et préparer leur diffusion.
Cette charge finit par déterminer le niveau de personnalisation réellement accessible aux équipes. « Les équipes vont se limiter dans la segmentation puisque plus j’ai de segments, plus je vais devoir faire de campagne », explique Vincent Martinet, fondateur de Reelevant. La connaissance du client peut être fine, quand les ressources nécessaires pour l’exploiter restent comptées.
C’est sur cette contrainte que se positionne la société. Destinée notamment aux équipes CRM chargées de la fidélisation, sa plateforme automatise la composition des contenus à partir des informations disponibles dans l’entreprise. L’objectif est de permettre davantage de variations sans imposer un travail manuel équivalent pour chacune.
Faire porter la personnalisation par le contenu
Dans l’organisation décrite par Vincent Martinet, les équipes construisent un plan d’animation commerciale autour des lancements, des promotions et des temps forts de l’année. Elles définissent ensuite les populations auxquelles s’adresser et les contenus associés.
Reelevant propose de déplacer une partie de cette différenciation au moment de produire le contenu. Les équipes préparent des éléments réutilisables et les règles qui encadrent leur utilisation. La plateforme les assemble en fonction des données disponibles pour chaque destinataire.
« On va assembler des assets, comme des calques », décrit le dirigeant. Ces éléments peuvent être des produits, des bannières ou des contenus issus du site. Leur sélection peut tenir compte d’un statut de fidélité, d’achats en magasin ou d’un parcours de navigation.
Vincent Martinet prend l’exemple de Decathlon : un pratiquant de trail pourrait recevoir un contenu tenant compte de ses centres d’intérêt, de sa localisation et de la météo. La personnalisation porte alors sur la composition du message et sur son contexte d’utilisation.
Les critères de segmentation demeurent. Leur application se déplace dans le moteur de contenu, ce qui doit permettre aux équipes de réduire le nombre de versions à fabriquer séparément. La promesse économique repose sur cette capacité à faire progresser le volume de variantes plus rapidement que la charge de travail.
Une automatisation qui ne relève pas toujours de l’IA
Dans un secteur où l’intelligence artificielle occupe une place croissante dans les discours commerciaux, Vincent Martinet introduit une distinction utile : « La partie automatisation n’est pas forcément de l’IA. »
Appliquer une règle de fidélité, sélectionner un élément autorisé ou assembler plusieurs composants peut relever d’une logique définie à l’avance. La valeur de ces opérations tient à leur exécution systématique et à leur échelle.
Le dirigeant évoque également des usages de l’IA dans les calculs et dans les interactions avec le produit. Mais il situe une partie importante de la valeur actuelle dans la capacité à automatiser des processus qui seraient trop coûteux à exécuter manuellement.
Cette distinction permet de mieux apprécier le travail de l’éditeur. Pour une direction marketing, le bénéfice doit se traduire en temps de production, en fiabilité et en performance commerciale. Le recours à l’IA renseigne sur les moyens employés ; il ne suffit pas à mesurer le résultat.
Le travail se déplace vers les règles et le contrôle
L’automatisation exige néanmoins une préparation. Les éléments disponibles doivent être exploitables, les données suffisamment fiables et les règles cohérentes avec les objectifs de la campagne.
Reelevant dispose d’un outil de construction des contenus dans lequel les équipes définissent notamment les couleurs, les structures et les contraintes de marque. Vincent Martinet cite Decathlon, Sephora, Leroy Merlin et FDJ pour illustrer ces exigences : « Il y a quand même des règles métiers qui sont mises, qui vont contraindre la capacité de ce qu’on peut afficher ou pas dans un contexte donné et pour un client donné. »
La charge de travail se déplace ainsi vers la définition et la supervision du système. Une équipe qui produit moins de déclinaisons manuellement doit s’assurer que les combinaisons autorisées restent pertinentes. Une règle mal paramétrée ou une information devenue obsolète peut affecter de nombreuses variantes.
Une dépense supplémentaire à défendre
Reelevant s’intègre à l’équipement du client, la plateforme peut exploiter des données provenant de Snowflake, de BigQuery, de flux produits ou de fichiers internes. Les contenus sont ensuite utilisés par les solutions de diffusion déjà présentes.
« Nous, on n’envoie pas les messages marketing », précise Vincent Martinet. Le dirigeant cite notamment Salesforce et Adobe parmi les environnements dans lesquels les contenus peuvent être consommés.
Cette position permet de préserver les outils de campagne existants. Elle implique aussi de justifier une dépense supplémentaire. « On n’est pas sur un marché de remplacement, on est vraiment sur un marché d’équipement », estime le fondateur. Selon lui, le processus commercial suppose souvent de faire émerger un budget et de démontrer que les problèmes identifiés représentent un coût suffisant pour justifier l’investissement.
La rapidité d’intégration intervient dans cette équation. Vincent Martinet indique que l’implémentation chez Sephora a pris entre quatre et six semaines. Au raccordement technique s’ajoutent la préparation des contenus, les validations et l’organisation de leur exploitation. C’est l’ensemble de ces dépenses que le gain attendu doit couvrir.
Mesurer ce que rapporte chaque variation
Le modèle commercial décrit repose sur un abonnement annuel, dont le prix varie selon le nombre de personnes exposées à un contenu Reelevant au cours de l’année. La facturation est donc liée à l’audience couverte.
Vincent Martinet rattache pour sa part la valeur du produit aux « résultats de performance », au ROI et aux revenus générés. Ces deux dimensions doivent être distinguées : l’entretien ne décrit pas une rémunération contractuellement indexée sur les ventes supplémentaires.
Pour apprécier l’intérêt économique de la plateforme, plusieurs mesures sont nécessaires. Le temps consacré à la création et à la validation permet d’évaluer les économies de production. Les conversions et la marge éclairent le résultat commercial. Les désabonnements peuvent aussi signaler les limites de la pertinence perçue.
Une comparaison avec un groupe témoin permettrait de distinguer les achats supplémentaires de ceux qui auraient eu lieu sans personnalisation. Produire davantage de contenus, ou associer des ventes à leur diffusion, ne suffit pas à établir le gain incrémental.
Les agents pourraient réduire le temps de paramétrage
L’étape suivante évoquée par Vincent Martinet concerne la manière de commander le logiciel. Un utilisateur pourrait demander à un agent de créer une règle ou une bannière depuis son environnement de travail, par exemple Teams, puis obtenir une restitution des performances sans parcourir les tableaux de bord.
Après l’assemblage des contenus, une partie du paramétrage pourrait ainsi être automatisée. La transcription ne permet toutefois pas de distinguer précisément les capacités déjà déployées des usages envisagés.
Le dirigeant identifie surtout une contrainte d’adoption : « Je pense que le plus gros frein n’est pas la technologie, mais la capacité à l’adopter. » Dans les grands comptes, la disponibilité d’une fonction doit encore rencontrer des procédures, des autorisations et des équipes capables de l’intégrer à leur travail.
Pour les directions marketing, la question restera celle de l’usage de cette capacité supplémentaire. Si produire une nouvelle variante devient moins coûteux, il faudra toujours décider laquelle mérite d’être diffusée. La personnalisation trouve aussi sa limite dans l’utilité de chaque message pour celui qui le reçoit.
Reelevant a réalisé en avril 2025 une Série A de 6 millions d’euros menée par Seventure Partners, avec la participation de GO CAPITAL et de business angels, dont Nathalie Balla, ancienne dirigeante de La Redoute.
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