4 façons de mettre l'IA au service du Product Marketing | Kristina Rylova | Alan | Product Marketing Stories : Conseils | Carrière | Growth | Framework | Stratégie marketing | Tools | Tech

Description

Après + 20 interviews et plusieurs demandes faite par la communauté PMM, ça y est, je fais enfin un épisode sur l’intelligence artificielle !

Pour cette occasion, je suis très bien accompagnée, car je suis avec Kristina Rylova, PMM et référente IA chez Alan, l'une des licornes françaises qui révolutionne le secteur de la santé.

Qu’on se le dise, l’IA est en train de transformer les métiers de la Tech, et le PMM n’est pas épargné.

Alors plutôt que de se voiler la face, essayons de comprendre les différentes façons d’utiliser l’intelligence artificielle pour gagner du temps et être plus efficace.

Car comme le dit si bien Kristina : l’IA ne va pas remplacer les PMM, mais les PMM qui savent utiliser l’IA, remplaceront à terme ceux qui ne l’adoptent pas.

Dans cet épisode, Kristina nous explique :

👉 Le pari d’Alan pour développer une culture de l’IA forte et l’impact sur l’organisation en interne

👉 Les 4 cas d’utilisation de l’IA pour faire du Product Marketing avec les frameworks et bonnes pratiques associées

👉 Comment l’IA lui a permis créer des liens plus forts avec les équipes Produit et Sales

👉 Les outils utilisés chez Alan (Dust, Chat GPT…)

👉 Ses conseils pour construire une culture de l’IA avec ses équipes

👉 Sa vision sur les avantages et limites de l’IA dans son quotidien de PMM

Bonne écoute !

*******

TIMESTAMP 🕰️

00:00-Intro

01:41-Présentation Kristina et Alan

03:12-l'IA chez Alan

05:18-4 use-cases pour le PMM

07:26-L'IA pour analyser les données

10:54-Outputs business de l'IA

11:48-L'IA pour la feedback loop

13:32-Les limites

17:19-Créer une culture IA

19:09-Impact IA sur PMM

20:00-Questions de la fin

*******

Aidez-moi à construire le futur du Podcast en complétant ce questionnaire en 2min : quels prochains sujets aimeriez-vous entendre ? Comment améliorer le format ?

Reconnaissance éternelle à la clé ! 💜

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Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Transcription

Speaker #0
Hello, je suis Carlotta. Bienvenue dans Product Marketing Stories, le podcast qui décrypte les méthodologies, partage des conseils et apprentissages concrets pour rendre compréhensible et accessible le product marketing. Après plus de 20 interviews et plusieurs demandes faites par la communauté PMM, ça y est, je fais enfin un épisode sur l'intelligence artificielle. Pour cette occasion, je suis très bien accompagnée, car je suis avec Christina Rilova, PMM chez Alan et référente IA. Qu'on se le dise, l'IA est en train de transformer les métiers de la tech, et le PMM n'est pas épargné. Alors plutôt que de se voiler la face, essayons de comprendre les différentes façons d'utiliser l'intelligence artificielle pour gagner du temps et être plus efficace. Car comme le dit si bien Christina, l'IA ne va pas remplacer les PMM. Mais les PMM qui savent utiliser l'IA remplaceront à terme ceux qui ne l'adoptent pas. Alors dans cet épisode, Christina nous explique le pari d'Alan pour développer une culture de l'IA forte et l'impact sur l'organisation à long terme. Les 4 cas d'utilisation de l'intelligence artificielle pour faire du product marketing avec les frameworks et bonnes pratiques associées. Comment l'IA lui a permis de créer des liens plus forts avec les équipes produits et sales. Les outils qu'elle utilise au quotidien. Ses conseils pour construire une culture de l'IA avec ses équipes. Et enfin, sa vision sur les avantages et limites de l'IA dans son quotidien de PMM. Bonne écoute !
Speaker #1
Bonjour Christina, comment tu vas ?
Speaker #2
Bonjour Carlota, ça va toi ?
Speaker #1
Ça va très bien.
Speaker #2
Merci beaucoup pour l'invitation, je suis très heureuse de partager toutes les choses qu'on fait avec Léa chez Alan.
Speaker #1
Avec grand plaisir, je suis très très contente moi aussi de t'avoir aujourd'hui au micro du podcast. Est-ce que pour commencer, tu peux te présenter en quelques mots et nous dire ce que tu fais chez Alan ?
Speaker #2
Moi je m'appelle Christine, je suis d'origine russe, j'ai déménagé ici à Paris il y a un an, donc c'est la première fois que je fais le trajet comme ça en français. Allez, donc. J'espère que ça va marcher. Merci beaucoup pour ça. Cela fait bientôt deux ans que je fais partie de l'équipe Product Marketing chez Alan et c'est très intéressant parce qu'une fonction est plutôt mature. On a aujourd'hui une dizaine de PMM et moi, je gère le programme Transverse. Par exemple, le feedback loop entre les équipes Sales et Produits, l'analyse de la concurrence ou l'intelligence artificielle.
Speaker #1
Est-ce que tu veux nous en dire un peu plus justement sur ce que c'est Alan ? Je pense que ça va aider pour après quand on va parler du sujet de l'IA.
Speaker #2
Oui, exactement. On représente l'une des belles réussites de la French Tech. On a récemment célébré une étape très importante, notre huitième anniversaire. Et on travaille sur la nouvelle catégorie des partenaires santé pour les employeurs.
Speaker #1
Christina, je suis très, très contente de t'avoir au podcast aujourd'hui parce qu'on va parler d'un sujet qui est très tendance, sur lequel beaucoup de monde... partage ses connaissances et quand on en avait discuté, justement, tu m'avais dit, tu avais déjà fait une table ronde à Amsterdam, au Product Marketing Summit d'Amsterdam et je m'étais dit, il faut absolument que tu viennes au micro du podcast nous parler de comment on peut utiliser l'IA quand on est Product Marketing Manager. Ça amène ma première question, pourquoi est-ce que chez Alan, vous avez fait le pari de fortement vous intéresser à l'intelligence artificielle ?
Speaker #2
Oui, c'est vrai que chez Alain, on voit l'intelligence artificielle comme une vraie compétence qui nous permet d'augmenter notre productivité. Et c'est exactement pour cette raison qu'on a fait beaucoup d'investissements, du temps, des ressources, pour promouvoir l'adoption d'IA, mais aussi pour avoir des outils pour améliorer les processus.
Speaker #1
Et du coup, ça fait combien de temps environ que vous utilisez les outils ? D'ailleurs, si tu veux aussi nous dire quels outils spécifiquement vous utilisez ?
Speaker #2
Comme beaucoup d'autres, on a commencé à nous intéresser à l'IA grâce à ChatGPT, mais cependant, il y a six mois qu'on a fait le choix d'investir dans un outil particulier qui s'appelle DAST, qui nous permet d'utiliser l'algorithme GPT sur nos données interne, de façon sécurisée. Donc, qu'est-ce qu'on a fait ? On a donné à Dust l'accès à nos ressources internes, Google Drive, Slack, Notion, toutes les choses, d'exploiter l'intelligence interne et créer des applications personnalisées.
Speaker #1
Du coup, ça me fait poser la question, comment vous vous êtes onboardé ? Comment est-ce que les équipes ont été formées ? Ça a été top-down ou du coup vraiment une direction d'entreprise ou est-ce que c'est plutôt des équipes qui se sont intéressées au fur et à mesure et du coup après ça s'est disséminé sur l'ensemble des équipes ?
Speaker #2
Oui, c'est vraiment les deux, top-down bien sûr, parce que nous encourageons toutes les équipes à adopter une approche AI-first pour accroître la productivité interne. On a aussi amélioré la performance de nos produits et services. Par exemple, chaque équipe dispose de référents spécifiques IA pour identifier des applications intéressantes et promouvoir l'adoption. Et après, c'est vraiment un référent de construire la meilleure approche. Par exemple, un programme vraiment dédié avec un responsable de l'équipe ou seulement un atelier thématique pour diffuser les bonnes pratiques.
Speaker #1
Et toi, du coup, tu es la référente IA pour le PMM.
Speaker #2
Exactement, pour le marketing.
Speaker #1
Tu peux nous en dire plus sur les principaux cas d'utilisation pour le marketing et pour le PMM ?
Speaker #2
En vrai, on a développé un framework très utile. Moi, je crois qu'il y a quatre use cases principaux. La première est la recherche. Chaque fois que vous avez besoin de retrouver certaines infos, internes ou externes, tu utilises l'intelligence artificielle. Le deuxième est l'analyse, quand il est nécessaire d'analyser beaucoup de data sur tout le texte, articles, rapports, toutes les choses comme ça. Le troisième use case est la création, la réduction du texte ou la génération d'images, par exemple. Et le dernier est la review, lorsqu'on veut s'assurer de la qualité d'un livrable. Est-ce que mon texte est correct, dans mon anglais ou français ? Ça aide beaucoup d'utiliser l'IA aussi.
Speaker #1
Et est-ce que, du coup, t'as... Par rapport à ces quatre étapes-là, ces quatre use cases, tu as développé à chaque fois des frameworks ou des best practices pour la recherche. Il faut faire tel pont sur tel GPT, par exemple. C'est des choses comme ça qui sont après disponibles pour tout le monde, c'est ça ?
Speaker #2
Oui, exactement. On aide les gens à l'utiliser et aussi on montre vraiment les vrais exemples, comment tu peux utiliser ça dans le travail.
Speaker #1
Et toi, est-ce qu'il y a un sujet qui a été vraiment game changer ? dans ton quotidien de Product Marketing Manager ?
Speaker #2
Oui, je trouve que l'usage le plus fréquent et le plus important jusqu'à présent est celui de la recherche. Par exemple, quand je travaille sur les pitches pour le segment spécifique, je peux vraiment poser beaucoup de questions à l'IA. Je peux faire at dust et après demander quelque chose. Quel est le taux d'absentéisme dans le secteur de la restauration, par exemple ? Et après, il va chercher toutes les sources à l'intérieur pour les réponses. Si l'info n'est pas disponible, tu peux demander exactement la même question, mais at GPT et elle va chercher les sources externes. Donc oui, pour moi, c'est vraiment un véritable changement de paradigme et après, c'est aussi un gain de temps considérable.
Speaker #1
Tu parlais là de la recherche. Est-ce qu'il y a un autre exemple, un autre cas concret qu'aujourd'hui tu utilises au quotidien pour mieux performer et pour travailler plus rapidement, plus efficacement ?
Speaker #2
Oui, un autre exemple très intéressant que je veux bien partager est l'IA pour l'analyse des données. Donc, l'année dernière, on a mis en place un nouveau narratif et il était crucial de suivre comment il était perçu par nos prospects. Donc... Je me suis retrouvée avec des centaines de notes de rendez-vous clients analysées et le faire manuellement était impossible. Donc, c'est exactement pour ça qu'on a commencé avec l'IA pour l'analyse. Et moi, j'ai appris comment analyser les textes bruts de notes de réunion avec l'IA pour comprendre comment certains sujets étaient perçus par les prospects.
Speaker #1
Et par exemple, concrètement, comment ça s'est passé ? Tu as mis tous les témoignages dans le chat GPT, tu lui as demandé de catégoriser les insights, comment ça s'est fait ?
Speaker #2
Exactement, j'ai dû beaucoup itérer, tester différents prompts avant d'obtenir les résultats que je voulais. Parce que le but était aussi vraiment de comprendre comment certains sujets étaient perçus, par exemple, combien de fois ils étaient mentionnés, et extraire aussi des exemples, par exemple, citations. Et ce n'était pas facile du tout d'avoir les résultats.
Speaker #1
Ça t'a mis combien de temps, du coup, à réussir à avoir les bons prompts, les bons résultats, la bonne analyse ?
Speaker #2
Oui, je crois que c'est passé six mois et maintenant c'est beaucoup mieux, mais encore c'est vraiment un travail. Tu peux améliorer tes résultats chaque fois.
Speaker #1
Est-ce que tu as du coup perçu après une fois avoir travaillé et avoir fait l'analyse grâce à Tchad GPT, est-ce que tu as trouvé que les résultats étaient encore meilleurs que si toi tu l'avais fait sans rien ? C'était quoi finalement le vrai output, le résultat derrière ça ?
Speaker #2
Oui, bien sûr, le résultat était génial. On a observé une augmentation significative de la productivité. Par exemple, le temps nécessaire à analyser du son contre un dual réunion a été réduit de 10 heures à 15 minutes grâce à l'IA. Donc, c'est vraiment représentant une gagne de 26 jours par an. Donc, c'est énorme.
Speaker #1
Et du coup, qu'est-ce que tu fais pour que tu gagnes du temps ? Est-ce que ça veut dire que tu as d'autres sujets ? Tu peux travailler sur plus de sujets différents ? Comment ça se passe ?
Speaker #2
Exactement ça. En PMM, il y a beaucoup de choses qu'il y a d'offerts. Avec l'IA, on peut vraiment trouver du temps pour avoir plus d'impact.
Speaker #1
Et je me souviens aussi, je crois que tu avais fait un post LinkedIn où tu parlais de l'utilisation de l'IA pour la partie création d'images. Est-ce que tu peux nous en dire un peu plus sur ça ?
Speaker #2
Oui, c'est juste que ce n'est pas si avancé, mais c'est très intéressant aussi. Par exemple, chez Alain, on a fait beaucoup d'efforts pour utiliser l'intelligence artificielle pour notre image marmotte. Donc, on utilise ça vraiment beaucoup pour les présentations, pour les pitches. Ça aide à personnaliser les présentations et à avoir plus de visuals très spécifiques.
Speaker #1
Vous utilisez quoi comme outil pour faire ce travail ?
Speaker #2
C'est un outil interne, mais c'est basé sur le stable diffusion. Donc, on a développé un tool interne à la base de l'open source.
Speaker #1
En prenant un peu de recul, tu nous as donné deux ou trois exemples concrets de ton utilisation. Est-ce que... Aujourd'hui, l'utilisation de l'IA, vous l'intégrez dans typiquement les OKR, dans les résultats que vous voulez atteindre en tant que Product Marketing Manager, mais aussi en tant que résultat business pour l'entreprise ?
Speaker #2
Pas encore directement dans les OKR de PMM, mais oui, l'adoption de l'IA est objectif business pour le marketing, par exemple, parce qu'il y a vraiment les deux principaux impacts de l'IA, c'est l'efficacité et l'autonomie. Et donc, pour moi, la première est le gain du temps pour prioritiser les sujets plus importants. Et la deuxième est l'autonomie et la capacité à accomplir davantage par soi-même plutôt que dépendre des autres. Et c'est très important aussi parce que l'avantage est réciproque. Donc, non seulement vous gagnez en efficacité et en autonomie, mais vous permettez également à vos stakeholders de devenir plus efficaces et autonomes. Je trouve ça très intéressant parce qu'on utilise des assistants DI plus et plus souvent, par exemple pour guider l'équipe produite dans la réalisation de tâches spécifiques au PMM ou pour la distribution de contenus PMM aux sales. Tout ça, c'est vraiment un problème que tout le monde peut comprendre.
Speaker #1
Tu peux nous en dire un peu plus sur la distribution du travail avec les PM, de quoi il s'agit un peu plus en détail ?
Speaker #2
Par exemple, je travaille sur le sujet du feedback loop entre équipe de produits et sales. Chaque fois que je partage un report spécifique, je peux aussi partager accès à un report dans le format de chat GPT par l'équipe de produits. Donc, chaque personne peut poser des questions spécifiques et après avoir l'information et les réponses de son travail.
Speaker #1
Donc, en fait, ce que tu dis, c'est que... Ça permet aussi de donner plus d'informations à tout le monde, de donner accès à l'information en temps réel, on va dire, et à grande échelle, en fait.
Speaker #2
Pour moi, c'est un peu l'opportunité de customiser la distribution parce que tous les interlocuteurs veulent savoir les choses différentes. Et c'est vraiment, ça prend beaucoup de temps pour customiser les reports pour tout le monde. Mais si tout le monde, la source est utile. comme l'intelligence artificielle, il peut avoir le même niveau d'insights de manière autonome.
Speaker #1
Et tu l'as aussi utilisé, par exemple, pour les battle cards ou ce genre d'assets pour les sales, ou pas ?
Speaker #2
Oui, on utilise ça aussi pour les sales. Maintenant, ce n'est pas si avancé aussi, mais je travaille sur les battle cards maintenant. Donc, si on parle dans deux mois, je vais partager plus.
Speaker #1
Génial, on en reparlera.
Speaker #2
Exactement, oui.
Speaker #1
Et est-ce que tu vois des contraintes ou des limites Tout de même, à l'utilisation de l'IA, est-ce qu'il y a des choses sur lesquelles il faut faire attention ?
Speaker #2
Oui, il est certain qu'il existe de nombreuses limitations. Par exemple, la première, la capacité d'explorer le web en temps réel. À l'heure, ce n'est pas vraiment possible et c'est un problème pour les use cases comme Battlecars, par exemple. Oui, un autre important pour moi est la capacité à effectuer des analyses quantitatives. Par exemple, je ne sais pas si... Tout le monde connaît le win-loss analysis pour comprendre quel est le nombre de deals qui sont perdus. Ça ne marche pas si bien encore, ça reste très limité. Et le troisième aussi, trouver un équilibre entre quantité et qualité. Ce n'est encore pas facile. Et parfois, quand tu travailles avec beaucoup d'infos, par exemple les databases et tout comme ça, ça ne marche pas si bien. Cela étant dit, moi je crois que l'IA évalue à une vitesse impressionnante et je suis convaincue que dans six mois ces limitations ne représenteront plus d'obstacles.
Speaker #1
Tu parlais justement des win-loss où aujourd'hui ça reste limité. Tu peux nous en dire un peu plus sur c'est quoi en fait qui fait que c'est limité ?
Speaker #2
À mon avis, l'IA c'est vraiment… pratique pour analyser les textes. Par exemple, si tu as les commentaires Windows, pourquoi vous avez gagné ça, tu peux vraiment utiliser AI pour extraire l'info et analyser les sujets. Mais si tu veux avoir vraiment les analyses quantitatives, ça ne va pas marcher. Donc, AI ne peut pas compter, par exemple, le win rate, les choses comme ça.
Speaker #1
Toi, de ton côté ? Tu t'es formée toute seule à l'IA ou est-ce que tu as des conseils pour appréhender l'IA de la meilleure des manières quand on est PMM ?
Speaker #2
En vrai, pour moi, il y a beaucoup de ressources, mais ce n'est pas facile de trouver les ressources qui vont t'aider beaucoup parce que je suis convaincue que la meilleure façon d'apprendre est vraiment de commencer toi-même et d'utiliser ça. de manière régulière. Donc, il est important d'expérimenter après partager ses découvertes avec les équipes, par exemple, d'itérer, de tester à nouveau. Et aussi, il faut s'attendre que les choses ne fonctionnent pas dès le début, et cela ne doit pas décourager. Moi, j'aime bien suivre les ressources officielles d'OpenAI. C'est vraiment une bonne idée parce qu'il y a beaucoup de choses qui parlent de prompt. Et le prompt est une chose très importante quand on travaille avec l'IA.
Speaker #1
Aujourd'hui, chez Alan, vous avez la licence CHAP GPT-4 et tout le monde y a accès ou vous êtes quelques-uns, les référents, uniquement à y avoir accès. Comment ça fonctionne ?
Speaker #2
Chez Alan, on utilise DAST, comme je l'ai déjà dit, et DAST est basé sur le GPT-4. Donc, tout le monde a accès au GPT-4 et oui, le GPT-4 est plus fort parce que tu peux vraiment analyser plus d'informations et ça marche mieux, plus vite aussi, donc ça aide.
Speaker #1
Et vous faites des formations internes ? Typiquement, toi, j'imagine que tu as une meilleure connaissance de l'utilisation de ChatGPT que d'autres PMM dans l'équipe. Est-ce que tu fais des sessions de formation, d'enablement de l'IA aux équipes PMM ? Comment ça se passe ?
Speaker #2
On a l'équipe produit qui gère l'adoption AI pour tout le monde. Donc, c'est vraiment l'équipe produit, AI, enablement. Et après, il y a des référents, comme je l'ai déjà dit. Et moi, je suis référent pour l'équipe de marketing. Maintenant, j'ai organisé trois séminaires, workshops, pour vraiment partager les pratiques et éduquer les équipes, et aussi pour jouer tout ensemble, comme un petit hackathon. Je trouve que c'est vraiment hyper intéressant quand on discute les sujets comme ça et on teste ensemble.
Speaker #1
Et du coup, par quoi commencer ? Demain, je veux implémenter une culture de l'IA au sein de mon entreprise. C'est quoi, selon toi, les premières étapes ? Comment y arriver ?
Speaker #2
Pour moi, la première étape est vraiment d'identifier les use cases qui méritent un investissement en termes de faire. Moi, je parlais déjà de quatre use cases et tu peux vraiment analyser tes priorités, ton travail, trouver les use cases qui peuvent gagner du temps pour toi. Et après, ça aide à discuter avec les autres. Par exemple, comme je dis, organiser un hackathon avec votre équipe pour aborder ces défis ensemble. Et après, la phase plus complexe commence, vraiment la gestion du changement, itérer en fonction du feedback, éduquer toutes les équipes, booster l'adoption avec des ambassadeurs dédiés. Un problème comme PMM, tu connais très bien, je parle, c'est vraiment le truc le plus complexe.
Speaker #1
Aujourd'hui, tu arrives à bien le gérer. Est-ce qu'il y a des choses, par exemple, que tu ferais différemment par rapport à ce que tu as fait jusque maintenant ?
Speaker #2
Oui, avant on a fait l'éducation de manière plus étroite. Donc comme je dis, j'ai fait trois fois les séminaires. Mais maintenant je veux vraiment changer l'approche pour avoir plus de systématiques, de programmes pour avoir OKR avec les objectifs et vraiment pour mesurer l'impact de l'AI. Parce que sinon ça reste encore un peu difficile à comprendre les vraies valeurs.
Speaker #1
Et tu sais comment tu vas mesurer ? Tu as déjà des idées, des indicateurs clés de succès ou pas trop ?
Speaker #2
Pas encore, mais gagner du temps, c'est très important. Et aussi l'usage, la fréquence d'usage, c'est très important aussi.
Speaker #1
Il y a une petite question pour toi concernant la place de l'IA dans nos métiers. On se rend compte qu'on va de plus en plus utiliser ChatGPT et plein d'autres outils de l'IA. Est-ce que tu penses qu'il y a ce risque que l'IA va remplacer le métier du product marketing par exemple, ou que ça va être un asset indispensable en tant que PMM ? C'est quoi ta vision sur ça ?
Speaker #2
C'est une question très intéressante. Moi, je ne crois pas vraiment que PMM va être remplacé. Mais par contre, je suis fermement convaincue que les PMM utilisant l'IA remplaceront très bientôt ceux qui ne l'adoptent pas. donc on n'a pas vraiment le choix mais c'est d'oublier dans le sujet de l'AI
Speaker #1
Merci beaucoup Christina pour ces informations ce retour d'expérience, c'est super bien de voir un peu l'intérieur comment concrètement sur quels use cases on peut utiliser l'intelligence artificielle merci pour ce partage d'infos et en plus en français merci beaucoup merci toi si ça te va, on passe aux dernières questions de la fin au revoir Quelle est la prochaine personne ou le prochain sujet que tu aimerais écouter sur ce podcast et pourquoi ?
Speaker #2
J'aimerais vraiment écouter Anna Borbotko, donc c'est PMM chez TomTom, qu'on a rencontré ensemble dans le PME Alliance à Amsterdam. Elle est une experte en buyer engagement, c'est un sujet très intéressant. Elle conseille qu'on a fait beaucoup de choses pour aider notre sales, mais en vrai, on doit aider notre buyer, donc c'est très intéressant.
Speaker #1
Quelles ressources ou livres tu recommandes et pourquoi ?
Speaker #2
C'est le livre exactement sur le même sujet qui s'appelle Selling is hard, buying is harder Moi, j'ai bien aimé et je recommande tous les mots.
Speaker #1
Et la dernière question, où est-ce que les auditeurs peuvent te contacter ?
Speaker #2
LinkedIn, sûrement, parce que je partage beaucoup de choses, aussi beaucoup de posts sur le sujet de l'intelligence artificielle et le marketing. Donc, n'hésitez pas à me jeter, oui.
Speaker #1
Oui, je confirme. Tes posts et tes prises de parole sont super intéressants, donc j'invite tout le monde à suivre Christina.
Speaker #2
Ok, merci Carlotta.
Speaker #1
Merci encore à toi pour ton temps et pour ton retour d'expérience, c'était très très intéressant. Et je te dis à bientôt.
Speaker #2
Merci, à bientôt.
Speaker #0
Merci d'avoir écouté cet épisode jusqu'au bout. Si l'épisode t'a plu, n'hésite pas à le partager sur LinkedIn en me taguant. Tu peux aussi me soutenir en laissant un avis 5 étoiles sur Apple Podcasts et me laisser un commentaire. ton aide est précieuse pour m'aider à faire connaître Product Marketing Stories et aussi m'encourager à créer davantage de contenu. Alors merci !

Chapters

Intro
0sec
Présentation Kristina et Alan
1min
l'IA chez Alan
3min
4 use-cases pour le PMM
5min
L'IA pour analyser les données
7min
Outputs business de l'IA
10min
L'IA pour la feedback loop
11min
Les limites
13min
Créer une culture IA
17min
Impact IA sur PMM
19min
Questions de la fin
20min

Le podcast de référence pour tous ceux qui veulent comprendre, maîtriser et faire évoluer la fonction de Product Marketing dans l’écosystème tech français.

Je suis Carlota, Product Marketing Lead depuis + 5 ans, et chaque semaine, je tends le micro à celles et ceux qui façonnent la discipline au quotidien : Product Marketing Managers (PMM), mais aussi les Product Managers (PM), CMO, CPO et CEO issus des tops entreprises Tech en France (Qonto, Alan, Decathlon, Malt, Pigment, Skaleway, Skello, Thiga…).

Ici, pas de blabla business. Ensemble, on explore sans filtre les coulisses du Product Marketing à travers :

👉 Des études de cas concrètes et applicables

👉 Des bonnes pratiques testées sur le terrain

👉 Des retours d’expérience honnêtes

📌 On parle positionnement, messaging, go-to-market, sales enablement, competitive intelligence, pricing, user research, leadership… Bref, tout ce qu’il faut pour monter en compétence et faire rayonner la fonction Product Marketing.

🎯 Pourquoi écouter ce podcast ?
Parce que le Product Marketing est encore souvent mal compris. Ici, on donne des clés concrètes pour structurer, professionnaliser et valoriser cette fonction essentielle dans les équipes produit, marketing et growth.

Tu trouveras les épisodes qui t'aideront à débloquer des problématiques que tu vis.

Que tu sois PMM, PM, marketer ou simplement curieux de comprendre comment construire des produits qui trouvent leur marché : ce podcast est fait pour toi.

À écouter pour progresser, s’inspirer, et faire évoluer la fonction Product Marketing en

👉 Start-up, Scale-up ou Corporate

👉 En retail, digital, SaaS

👉 B2B, B2C, B2B2C, B2E

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13:32-Les limites

17:19-Créer une culture IA

19:09-Impact IA sur PMM

20:00-Questions de la fin

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Transcription

Speaker #0
Hello, je suis Carlotta. Bienvenue dans Product Marketing Stories, le podcast qui décrypte les méthodologies, partage des conseils et apprentissages concrets pour rendre compréhensible et accessible le product marketing. Après plus de 20 interviews et plusieurs demandes faites par la communauté PMM, ça y est, je fais enfin un épisode sur l'intelligence artificielle. Pour cette occasion, je suis très bien accompagnée, car je suis avec Christina Rilova, PMM chez Alan et référente IA. Qu'on se le dise, l'IA est en train de transformer les métiers de la tech, et le PMM n'est pas épargné. Alors plutôt que de se voiler la face, essayons de comprendre les différentes façons d'utiliser l'intelligence artificielle pour gagner du temps et être plus efficace. Car comme le dit si bien Christina, l'IA ne va pas remplacer les PMM. Mais les PMM qui savent utiliser l'IA remplaceront à terme ceux qui ne l'adoptent pas. Alors dans cet épisode, Christina nous explique le pari d'Alan pour développer une culture de l'IA forte et l'impact sur l'organisation à long terme. Les 4 cas d'utilisation de l'intelligence artificielle pour faire du product marketing avec les frameworks et bonnes pratiques associées. Comment l'IA lui a permis de créer des liens plus forts avec les équipes produits et sales. Les outils qu'elle utilise au quotidien. Ses conseils pour construire une culture de l'IA avec ses équipes. Et enfin, sa vision sur les avantages et limites de l'IA dans son quotidien de PMM. Bonne écoute !
Speaker #1
Bonjour Christina, comment tu vas ?
Speaker #2
Bonjour Carlota, ça va toi ?
Speaker #1
Ça va très bien.
Speaker #2
Merci beaucoup pour l'invitation, je suis très heureuse de partager toutes les choses qu'on fait avec Léa chez Alan.
Speaker #1
Avec grand plaisir, je suis très très contente moi aussi de t'avoir aujourd'hui au micro du podcast. Est-ce que pour commencer, tu peux te présenter en quelques mots et nous dire ce que tu fais chez Alan ?
Speaker #2
Moi je m'appelle Christine, je suis d'origine russe, j'ai déménagé ici à Paris il y a un an, donc c'est la première fois que je fais le trajet comme ça en français. Allez, donc. J'espère que ça va marcher. Merci beaucoup pour ça. Cela fait bientôt deux ans que je fais partie de l'équipe Product Marketing chez Alan et c'est très intéressant parce qu'une fonction est plutôt mature. On a aujourd'hui une dizaine de PMM et moi, je gère le programme Transverse. Par exemple, le feedback loop entre les équipes Sales et Produits, l'analyse de la concurrence ou l'intelligence artificielle.
Speaker #1
Est-ce que tu veux nous en dire un peu plus justement sur ce que c'est Alan ? Je pense que ça va aider pour après quand on va parler du sujet de l'IA.
Speaker #2
Oui, exactement. On représente l'une des belles réussites de la French Tech. On a récemment célébré une étape très importante, notre huitième anniversaire. Et on travaille sur la nouvelle catégorie des partenaires santé pour les employeurs.
Speaker #1
Christina, je suis très, très contente de t'avoir au podcast aujourd'hui parce qu'on va parler d'un sujet qui est très tendance, sur lequel beaucoup de monde... partage ses connaissances et quand on en avait discuté, justement, tu m'avais dit, tu avais déjà fait une table ronde à Amsterdam, au Product Marketing Summit d'Amsterdam et je m'étais dit, il faut absolument que tu viennes au micro du podcast nous parler de comment on peut utiliser l'IA quand on est Product Marketing Manager. Ça amène ma première question, pourquoi est-ce que chez Alan, vous avez fait le pari de fortement vous intéresser à l'intelligence artificielle ?
Speaker #2
Oui, c'est vrai que chez Alain, on voit l'intelligence artificielle comme une vraie compétence qui nous permet d'augmenter notre productivité. Et c'est exactement pour cette raison qu'on a fait beaucoup d'investissements, du temps, des ressources, pour promouvoir l'adoption d'IA, mais aussi pour avoir des outils pour améliorer les processus.
Speaker #1
Et du coup, ça fait combien de temps environ que vous utilisez les outils ? D'ailleurs, si tu veux aussi nous dire quels outils spécifiquement vous utilisez ?
Speaker #2
Comme beaucoup d'autres, on a commencé à nous intéresser à l'IA grâce à ChatGPT, mais cependant, il y a six mois qu'on a fait le choix d'investir dans un outil particulier qui s'appelle DAST, qui nous permet d'utiliser l'algorithme GPT sur nos données interne, de façon sécurisée. Donc, qu'est-ce qu'on a fait ? On a donné à Dust l'accès à nos ressources internes, Google Drive, Slack, Notion, toutes les choses, d'exploiter l'intelligence interne et créer des applications personnalisées.
Speaker #1
Du coup, ça me fait poser la question, comment vous vous êtes onboardé ? Comment est-ce que les équipes ont été formées ? Ça a été top-down ou du coup vraiment une direction d'entreprise ou est-ce que c'est plutôt des équipes qui se sont intéressées au fur et à mesure et du coup après ça s'est disséminé sur l'ensemble des équipes ?
Speaker #2
Oui, c'est vraiment les deux, top-down bien sûr, parce que nous encourageons toutes les équipes à adopter une approche AI-first pour accroître la productivité interne. On a aussi amélioré la performance de nos produits et services. Par exemple, chaque équipe dispose de référents spécifiques IA pour identifier des applications intéressantes et promouvoir l'adoption. Et après, c'est vraiment un référent de construire la meilleure approche. Par exemple, un programme vraiment dédié avec un responsable de l'équipe ou seulement un atelier thématique pour diffuser les bonnes pratiques.
Speaker #1
Et toi, du coup, tu es la référente IA pour le PMM.
Speaker #2
Exactement, pour le marketing.
Speaker #1
Tu peux nous en dire plus sur les principaux cas d'utilisation pour le marketing et pour le PMM ?
Speaker #2
En vrai, on a développé un framework très utile. Moi, je crois qu'il y a quatre use cases principaux. La première est la recherche. Chaque fois que vous avez besoin de retrouver certaines infos, internes ou externes, tu utilises l'intelligence artificielle. Le deuxième est l'analyse, quand il est nécessaire d'analyser beaucoup de data sur tout le texte, articles, rapports, toutes les choses comme ça. Le troisième use case est la création, la réduction du texte ou la génération d'images, par exemple. Et le dernier est la review, lorsqu'on veut s'assurer de la qualité d'un livrable. Est-ce que mon texte est correct, dans mon anglais ou français ? Ça aide beaucoup d'utiliser l'IA aussi.
Speaker #1
Et est-ce que, du coup, t'as... Par rapport à ces quatre étapes-là, ces quatre use cases, tu as développé à chaque fois des frameworks ou des best practices pour la recherche. Il faut faire tel pont sur tel GPT, par exemple. C'est des choses comme ça qui sont après disponibles pour tout le monde, c'est ça ?
Speaker #2
Oui, exactement. On aide les gens à l'utiliser et aussi on montre vraiment les vrais exemples, comment tu peux utiliser ça dans le travail.
Speaker #1
Et toi, est-ce qu'il y a un sujet qui a été vraiment game changer ? dans ton quotidien de Product Marketing Manager ?
Speaker #2
Oui, je trouve que l'usage le plus fréquent et le plus important jusqu'à présent est celui de la recherche. Par exemple, quand je travaille sur les pitches pour le segment spécifique, je peux vraiment poser beaucoup de questions à l'IA. Je peux faire at dust et après demander quelque chose. Quel est le taux d'absentéisme dans le secteur de la restauration, par exemple ? Et après, il va chercher toutes les sources à l'intérieur pour les réponses. Si l'info n'est pas disponible, tu peux demander exactement la même question, mais at GPT et elle va chercher les sources externes. Donc oui, pour moi, c'est vraiment un véritable changement de paradigme et après, c'est aussi un gain de temps considérable.
Speaker #1
Tu parlais là de la recherche. Est-ce qu'il y a un autre exemple, un autre cas concret qu'aujourd'hui tu utilises au quotidien pour mieux performer et pour travailler plus rapidement, plus efficacement ?
Speaker #2
Oui, un autre exemple très intéressant que je veux bien partager est l'IA pour l'analyse des données. Donc, l'année dernière, on a mis en place un nouveau narratif et il était crucial de suivre comment il était perçu par nos prospects. Donc... Je me suis retrouvée avec des centaines de notes de rendez-vous clients analysées et le faire manuellement était impossible. Donc, c'est exactement pour ça qu'on a commencé avec l'IA pour l'analyse. Et moi, j'ai appris comment analyser les textes bruts de notes de réunion avec l'IA pour comprendre comment certains sujets étaient perçus par les prospects.
Speaker #1
Et par exemple, concrètement, comment ça s'est passé ? Tu as mis tous les témoignages dans le chat GPT, tu lui as demandé de catégoriser les insights, comment ça s'est fait ?
Speaker #2
Exactement, j'ai dû beaucoup itérer, tester différents prompts avant d'obtenir les résultats que je voulais. Parce que le but était aussi vraiment de comprendre comment certains sujets étaient perçus, par exemple, combien de fois ils étaient mentionnés, et extraire aussi des exemples, par exemple, citations. Et ce n'était pas facile du tout d'avoir les résultats.
Speaker #1
Ça t'a mis combien de temps, du coup, à réussir à avoir les bons prompts, les bons résultats, la bonne analyse ?
Speaker #2
Oui, je crois que c'est passé six mois et maintenant c'est beaucoup mieux, mais encore c'est vraiment un travail. Tu peux améliorer tes résultats chaque fois.
Speaker #1
Est-ce que tu as du coup perçu après une fois avoir travaillé et avoir fait l'analyse grâce à Tchad GPT, est-ce que tu as trouvé que les résultats étaient encore meilleurs que si toi tu l'avais fait sans rien ? C'était quoi finalement le vrai output, le résultat derrière ça ?
Speaker #2
Oui, bien sûr, le résultat était génial. On a observé une augmentation significative de la productivité. Par exemple, le temps nécessaire à analyser du son contre un dual réunion a été réduit de 10 heures à 15 minutes grâce à l'IA. Donc, c'est vraiment représentant une gagne de 26 jours par an. Donc, c'est énorme.
Speaker #1
Et du coup, qu'est-ce que tu fais pour que tu gagnes du temps ? Est-ce que ça veut dire que tu as d'autres sujets ? Tu peux travailler sur plus de sujets différents ? Comment ça se passe ?
Speaker #2
Exactement ça. En PMM, il y a beaucoup de choses qu'il y a d'offerts. Avec l'IA, on peut vraiment trouver du temps pour avoir plus d'impact.
Speaker #1
Et je me souviens aussi, je crois que tu avais fait un post LinkedIn où tu parlais de l'utilisation de l'IA pour la partie création d'images. Est-ce que tu peux nous en dire un peu plus sur ça ?
Speaker #2
Oui, c'est juste que ce n'est pas si avancé, mais c'est très intéressant aussi. Par exemple, chez Alain, on a fait beaucoup d'efforts pour utiliser l'intelligence artificielle pour notre image marmotte. Donc, on utilise ça vraiment beaucoup pour les présentations, pour les pitches. Ça aide à personnaliser les présentations et à avoir plus de visuals très spécifiques.
Speaker #1
Vous utilisez quoi comme outil pour faire ce travail ?
Speaker #2
C'est un outil interne, mais c'est basé sur le stable diffusion. Donc, on a développé un tool interne à la base de l'open source.
Speaker #1
En prenant un peu de recul, tu nous as donné deux ou trois exemples concrets de ton utilisation. Est-ce que... Aujourd'hui, l'utilisation de l'IA, vous l'intégrez dans typiquement les OKR, dans les résultats que vous voulez atteindre en tant que Product Marketing Manager, mais aussi en tant que résultat business pour l'entreprise ?
Speaker #2
Pas encore directement dans les OKR de PMM, mais oui, l'adoption de l'IA est objectif business pour le marketing, par exemple, parce qu'il y a vraiment les deux principaux impacts de l'IA, c'est l'efficacité et l'autonomie. Et donc, pour moi, la première est le gain du temps pour prioritiser les sujets plus importants. Et la deuxième est l'autonomie et la capacité à accomplir davantage par soi-même plutôt que dépendre des autres. Et c'est très important aussi parce que l'avantage est réciproque. Donc, non seulement vous gagnez en efficacité et en autonomie, mais vous permettez également à vos stakeholders de devenir plus efficaces et autonomes. Je trouve ça très intéressant parce qu'on utilise des assistants DI plus et plus souvent, par exemple pour guider l'équipe produite dans la réalisation de tâches spécifiques au PMM ou pour la distribution de contenus PMM aux sales. Tout ça, c'est vraiment un problème que tout le monde peut comprendre.
Speaker #1
Tu peux nous en dire un peu plus sur la distribution du travail avec les PM, de quoi il s'agit un peu plus en détail ?
Speaker #2
Par exemple, je travaille sur le sujet du feedback loop entre équipe de produits et sales. Chaque fois que je partage un report spécifique, je peux aussi partager accès à un report dans le format de chat GPT par l'équipe de produits. Donc, chaque personne peut poser des questions spécifiques et après avoir l'information et les réponses de son travail.
Speaker #1
Donc, en fait, ce que tu dis, c'est que... Ça permet aussi de donner plus d'informations à tout le monde, de donner accès à l'information en temps réel, on va dire, et à grande échelle, en fait.
Speaker #2
Pour moi, c'est un peu l'opportunité de customiser la distribution parce que tous les interlocuteurs veulent savoir les choses différentes. Et c'est vraiment, ça prend beaucoup de temps pour customiser les reports pour tout le monde. Mais si tout le monde, la source est utile. comme l'intelligence artificielle, il peut avoir le même niveau d'insights de manière autonome.
Speaker #1
Et tu l'as aussi utilisé, par exemple, pour les battle cards ou ce genre d'assets pour les sales, ou pas ?
Speaker #2
Oui, on utilise ça aussi pour les sales. Maintenant, ce n'est pas si avancé aussi, mais je travaille sur les battle cards maintenant. Donc, si on parle dans deux mois, je vais partager plus.
Speaker #1
Génial, on en reparlera.
Speaker #2
Exactement, oui.
Speaker #1
Et est-ce que tu vois des contraintes ou des limites Tout de même, à l'utilisation de l'IA, est-ce qu'il y a des choses sur lesquelles il faut faire attention ?
Speaker #2
Oui, il est certain qu'il existe de nombreuses limitations. Par exemple, la première, la capacité d'explorer le web en temps réel. À l'heure, ce n'est pas vraiment possible et c'est un problème pour les use cases comme Battlecars, par exemple. Oui, un autre important pour moi est la capacité à effectuer des analyses quantitatives. Par exemple, je ne sais pas si... Tout le monde connaît le win-loss analysis pour comprendre quel est le nombre de deals qui sont perdus. Ça ne marche pas si bien encore, ça reste très limité. Et le troisième aussi, trouver un équilibre entre quantité et qualité. Ce n'est encore pas facile. Et parfois, quand tu travailles avec beaucoup d'infos, par exemple les databases et tout comme ça, ça ne marche pas si bien. Cela étant dit, moi je crois que l'IA évalue à une vitesse impressionnante et je suis convaincue que dans six mois ces limitations ne représenteront plus d'obstacles.
Speaker #1
Tu parlais justement des win-loss où aujourd'hui ça reste limité. Tu peux nous en dire un peu plus sur c'est quoi en fait qui fait que c'est limité ?
Speaker #2
À mon avis, l'IA c'est vraiment… pratique pour analyser les textes. Par exemple, si tu as les commentaires Windows, pourquoi vous avez gagné ça, tu peux vraiment utiliser AI pour extraire l'info et analyser les sujets. Mais si tu veux avoir vraiment les analyses quantitatives, ça ne va pas marcher. Donc, AI ne peut pas compter, par exemple, le win rate, les choses comme ça.
Speaker #1
Toi, de ton côté ? Tu t'es formée toute seule à l'IA ou est-ce que tu as des conseils pour appréhender l'IA de la meilleure des manières quand on est PMM ?
Speaker #2
En vrai, pour moi, il y a beaucoup de ressources, mais ce n'est pas facile de trouver les ressources qui vont t'aider beaucoup parce que je suis convaincue que la meilleure façon d'apprendre est vraiment de commencer toi-même et d'utiliser ça. de manière régulière. Donc, il est important d'expérimenter après partager ses découvertes avec les équipes, par exemple, d'itérer, de tester à nouveau. Et aussi, il faut s'attendre que les choses ne fonctionnent pas dès le début, et cela ne doit pas décourager. Moi, j'aime bien suivre les ressources officielles d'OpenAI. C'est vraiment une bonne idée parce qu'il y a beaucoup de choses qui parlent de prompt. Et le prompt est une chose très importante quand on travaille avec l'IA.
Speaker #1
Aujourd'hui, chez Alan, vous avez la licence CHAP GPT-4 et tout le monde y a accès ou vous êtes quelques-uns, les référents, uniquement à y avoir accès. Comment ça fonctionne ?
Speaker #2
Chez Alan, on utilise DAST, comme je l'ai déjà dit, et DAST est basé sur le GPT-4. Donc, tout le monde a accès au GPT-4 et oui, le GPT-4 est plus fort parce que tu peux vraiment analyser plus d'informations et ça marche mieux, plus vite aussi, donc ça aide.
Speaker #1
Et vous faites des formations internes ? Typiquement, toi, j'imagine que tu as une meilleure connaissance de l'utilisation de ChatGPT que d'autres PMM dans l'équipe. Est-ce que tu fais des sessions de formation, d'enablement de l'IA aux équipes PMM ? Comment ça se passe ?
Speaker #2
On a l'équipe produit qui gère l'adoption AI pour tout le monde. Donc, c'est vraiment l'équipe produit, AI, enablement. Et après, il y a des référents, comme je l'ai déjà dit. Et moi, je suis référent pour l'équipe de marketing. Maintenant, j'ai organisé trois séminaires, workshops, pour vraiment partager les pratiques et éduquer les équipes, et aussi pour jouer tout ensemble, comme un petit hackathon. Je trouve que c'est vraiment hyper intéressant quand on discute les sujets comme ça et on teste ensemble.
Speaker #1
Et du coup, par quoi commencer ? Demain, je veux implémenter une culture de l'IA au sein de mon entreprise. C'est quoi, selon toi, les premières étapes ? Comment y arriver ?
Speaker #2
Pour moi, la première étape est vraiment d'identifier les use cases qui méritent un investissement en termes de faire. Moi, je parlais déjà de quatre use cases et tu peux vraiment analyser tes priorités, ton travail, trouver les use cases qui peuvent gagner du temps pour toi. Et après, ça aide à discuter avec les autres. Par exemple, comme je dis, organiser un hackathon avec votre équipe pour aborder ces défis ensemble. Et après, la phase plus complexe commence, vraiment la gestion du changement, itérer en fonction du feedback, éduquer toutes les équipes, booster l'adoption avec des ambassadeurs dédiés. Un problème comme PMM, tu connais très bien, je parle, c'est vraiment le truc le plus complexe.
Speaker #1
Aujourd'hui, tu arrives à bien le gérer. Est-ce qu'il y a des choses, par exemple, que tu ferais différemment par rapport à ce que tu as fait jusque maintenant ?
Speaker #2
Oui, avant on a fait l'éducation de manière plus étroite. Donc comme je dis, j'ai fait trois fois les séminaires. Mais maintenant je veux vraiment changer l'approche pour avoir plus de systématiques, de programmes pour avoir OKR avec les objectifs et vraiment pour mesurer l'impact de l'AI. Parce que sinon ça reste encore un peu difficile à comprendre les vraies valeurs.
Speaker #1
Et tu sais comment tu vas mesurer ? Tu as déjà des idées, des indicateurs clés de succès ou pas trop ?
Speaker #2
Pas encore, mais gagner du temps, c'est très important. Et aussi l'usage, la fréquence d'usage, c'est très important aussi.
Speaker #1
Il y a une petite question pour toi concernant la place de l'IA dans nos métiers. On se rend compte qu'on va de plus en plus utiliser ChatGPT et plein d'autres outils de l'IA. Est-ce que tu penses qu'il y a ce risque que l'IA va remplacer le métier du product marketing par exemple, ou que ça va être un asset indispensable en tant que PMM ? C'est quoi ta vision sur ça ?
Speaker #2
C'est une question très intéressante. Moi, je ne crois pas vraiment que PMM va être remplacé. Mais par contre, je suis fermement convaincue que les PMM utilisant l'IA remplaceront très bientôt ceux qui ne l'adoptent pas. donc on n'a pas vraiment le choix mais c'est d'oublier dans le sujet de l'AI
Speaker #1
Merci beaucoup Christina pour ces informations ce retour d'expérience, c'est super bien de voir un peu l'intérieur comment concrètement sur quels use cases on peut utiliser l'intelligence artificielle merci pour ce partage d'infos et en plus en français merci beaucoup merci toi si ça te va, on passe aux dernières questions de la fin au revoir Quelle est la prochaine personne ou le prochain sujet que tu aimerais écouter sur ce podcast et pourquoi ?
Speaker #2
J'aimerais vraiment écouter Anna Borbotko, donc c'est PMM chez TomTom, qu'on a rencontré ensemble dans le PME Alliance à Amsterdam. Elle est une experte en buyer engagement, c'est un sujet très intéressant. Elle conseille qu'on a fait beaucoup de choses pour aider notre sales, mais en vrai, on doit aider notre buyer, donc c'est très intéressant.
Speaker #1
Quelles ressources ou livres tu recommandes et pourquoi ?
Speaker #2
C'est le livre exactement sur le même sujet qui s'appelle Selling is hard, buying is harder Moi, j'ai bien aimé et je recommande tous les mots.
Speaker #1
Et la dernière question, où est-ce que les auditeurs peuvent te contacter ?
Speaker #2
LinkedIn, sûrement, parce que je partage beaucoup de choses, aussi beaucoup de posts sur le sujet de l'intelligence artificielle et le marketing. Donc, n'hésitez pas à me jeter, oui.
Speaker #1
Oui, je confirme. Tes posts et tes prises de parole sont super intéressants, donc j'invite tout le monde à suivre Christina.
Speaker #2
Ok, merci Carlotta.
Speaker #1
Merci encore à toi pour ton temps et pour ton retour d'expérience, c'était très très intéressant. Et je te dis à bientôt.
Speaker #2
Merci, à bientôt.
Speaker #0
Merci d'avoir écouté cet épisode jusqu'au bout. Si l'épisode t'a plu, n'hésite pas à le partager sur LinkedIn en me taguant. Tu peux aussi me soutenir en laissant un avis 5 étoiles sur Apple Podcasts et me laisser un commentaire. ton aide est précieuse pour m'aider à faire connaître Product Marketing Stories et aussi m'encourager à créer davantage de contenu. Alors merci !

Chapters

Intro
0sec
Présentation Kristina et Alan
1min
l'IA chez Alan
3min
4 use-cases pour le PMM
5min
L'IA pour analyser les données
7min
Outputs business de l'IA
10min
L'IA pour la feedback loop
11min
Les limites
13min
Créer une culture IA
17min
Impact IA sur PMM
19min
Questions de la fin
20min

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Ici, pas de blabla business. Ensemble, on explore sans filtre les coulisses du Product Marketing à travers :

👉 Des études de cas concrètes et applicables

👉 Des bonnes pratiques testées sur le terrain

👉 Des retours d’expérience honnêtes

Tu trouveras les épisodes qui t'aideront à débloquer des problématiques que tu vis.

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À écouter pour progresser, s’inspirer, et faire évoluer la fonction Product Marketing en

👉 Start-up, Scale-up ou Corporate

👉 En retail, digital, SaaS

👉 B2B, B2C, B2B2C, B2E

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L'IA pour analyser les données
7min
Outputs business de l'IA
10min
L'IA pour la feedback loop
11min
Les limites
13min
Créer une culture IA
17min
Impact IA sur PMM
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👉 Comment l’IA lui a permis créer des liens plus forts avec les équipes Produit et Sales

👉 Les outils utilisés chez Alan (Dust, Chat GPT…)

👉 Ses conseils pour construire une culture de l’IA avec ses équipes

👉 Sa vision sur les avantages et limites de l’IA dans son quotidien de PMM

Bonne écoute !

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00:00-Intro

01:41-Présentation Kristina et Alan

03:12-l'IA chez Alan

05:18-4 use-cases pour le PMM

07:26-L'IA pour analyser les données

10:54-Outputs business de l'IA

11:48-L'IA pour la feedback loop

13:32-Les limites

17:19-Créer une culture IA

19:09-Impact IA sur PMM

20:00-Questions de la fin

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Speaker #0
Hello, je suis Carlotta. Bienvenue dans Product Marketing Stories, le podcast qui décrypte les méthodologies, partage des conseils et apprentissages concrets pour rendre compréhensible et accessible le product marketing. Après plus de 20 interviews et plusieurs demandes faites par la communauté PMM, ça y est, je fais enfin un épisode sur l'intelligence artificielle. Pour cette occasion, je suis très bien accompagnée, car je suis avec Christina Rilova, PMM chez Alan et référente IA. Qu'on se le dise, l'IA est en train de transformer les métiers de la tech, et le PMM n'est pas épargné. Alors plutôt que de se voiler la face, essayons de comprendre les différentes façons d'utiliser l'intelligence artificielle pour gagner du temps et être plus efficace. Car comme le dit si bien Christina, l'IA ne va pas remplacer les PMM. Mais les PMM qui savent utiliser l'IA remplaceront à terme ceux qui ne l'adoptent pas. Alors dans cet épisode, Christina nous explique le pari d'Alan pour développer une culture de l'IA forte et l'impact sur l'organisation à long terme. Les 4 cas d'utilisation de l'intelligence artificielle pour faire du product marketing avec les frameworks et bonnes pratiques associées. Comment l'IA lui a permis de créer des liens plus forts avec les équipes produits et sales. Les outils qu'elle utilise au quotidien. Ses conseils pour construire une culture de l'IA avec ses équipes. Et enfin, sa vision sur les avantages et limites de l'IA dans son quotidien de PMM. Bonne écoute !
Speaker #1
Bonjour Christina, comment tu vas ?
Speaker #2
Bonjour Carlota, ça va toi ?
Speaker #1
Ça va très bien.
Speaker #2
Merci beaucoup pour l'invitation, je suis très heureuse de partager toutes les choses qu'on fait avec Léa chez Alan.
Speaker #1
Avec grand plaisir, je suis très très contente moi aussi de t'avoir aujourd'hui au micro du podcast. Est-ce que pour commencer, tu peux te présenter en quelques mots et nous dire ce que tu fais chez Alan ?
Speaker #2
Moi je m'appelle Christine, je suis d'origine russe, j'ai déménagé ici à Paris il y a un an, donc c'est la première fois que je fais le trajet comme ça en français. Allez, donc. J'espère que ça va marcher. Merci beaucoup pour ça. Cela fait bientôt deux ans que je fais partie de l'équipe Product Marketing chez Alan et c'est très intéressant parce qu'une fonction est plutôt mature. On a aujourd'hui une dizaine de PMM et moi, je gère le programme Transverse. Par exemple, le feedback loop entre les équipes Sales et Produits, l'analyse de la concurrence ou l'intelligence artificielle.
Speaker #1
Est-ce que tu veux nous en dire un peu plus justement sur ce que c'est Alan ? Je pense que ça va aider pour après quand on va parler du sujet de l'IA.
Speaker #2
Oui, exactement. On représente l'une des belles réussites de la French Tech. On a récemment célébré une étape très importante, notre huitième anniversaire. Et on travaille sur la nouvelle catégorie des partenaires santé pour les employeurs.
Speaker #1
Christina, je suis très, très contente de t'avoir au podcast aujourd'hui parce qu'on va parler d'un sujet qui est très tendance, sur lequel beaucoup de monde... partage ses connaissances et quand on en avait discuté, justement, tu m'avais dit, tu avais déjà fait une table ronde à Amsterdam, au Product Marketing Summit d'Amsterdam et je m'étais dit, il faut absolument que tu viennes au micro du podcast nous parler de comment on peut utiliser l'IA quand on est Product Marketing Manager. Ça amène ma première question, pourquoi est-ce que chez Alan, vous avez fait le pari de fortement vous intéresser à l'intelligence artificielle ?
Speaker #2
Oui, c'est vrai que chez Alain, on voit l'intelligence artificielle comme une vraie compétence qui nous permet d'augmenter notre productivité. Et c'est exactement pour cette raison qu'on a fait beaucoup d'investissements, du temps, des ressources, pour promouvoir l'adoption d'IA, mais aussi pour avoir des outils pour améliorer les processus.
Speaker #1
Et du coup, ça fait combien de temps environ que vous utilisez les outils ? D'ailleurs, si tu veux aussi nous dire quels outils spécifiquement vous utilisez ?
Speaker #2
Comme beaucoup d'autres, on a commencé à nous intéresser à l'IA grâce à ChatGPT, mais cependant, il y a six mois qu'on a fait le choix d'investir dans un outil particulier qui s'appelle DAST, qui nous permet d'utiliser l'algorithme GPT sur nos données interne, de façon sécurisée. Donc, qu'est-ce qu'on a fait ? On a donné à Dust l'accès à nos ressources internes, Google Drive, Slack, Notion, toutes les choses, d'exploiter l'intelligence interne et créer des applications personnalisées.
Speaker #1
Du coup, ça me fait poser la question, comment vous vous êtes onboardé ? Comment est-ce que les équipes ont été formées ? Ça a été top-down ou du coup vraiment une direction d'entreprise ou est-ce que c'est plutôt des équipes qui se sont intéressées au fur et à mesure et du coup après ça s'est disséminé sur l'ensemble des équipes ?
Speaker #2
Oui, c'est vraiment les deux, top-down bien sûr, parce que nous encourageons toutes les équipes à adopter une approche AI-first pour accroître la productivité interne. On a aussi amélioré la performance de nos produits et services. Par exemple, chaque équipe dispose de référents spécifiques IA pour identifier des applications intéressantes et promouvoir l'adoption. Et après, c'est vraiment un référent de construire la meilleure approche. Par exemple, un programme vraiment dédié avec un responsable de l'équipe ou seulement un atelier thématique pour diffuser les bonnes pratiques.
Speaker #1
Et toi, du coup, tu es la référente IA pour le PMM.
Speaker #2
Exactement, pour le marketing.
Speaker #1
Tu peux nous en dire plus sur les principaux cas d'utilisation pour le marketing et pour le PMM ?
Speaker #2
En vrai, on a développé un framework très utile. Moi, je crois qu'il y a quatre use cases principaux. La première est la recherche. Chaque fois que vous avez besoin de retrouver certaines infos, internes ou externes, tu utilises l'intelligence artificielle. Le deuxième est l'analyse, quand il est nécessaire d'analyser beaucoup de data sur tout le texte, articles, rapports, toutes les choses comme ça. Le troisième use case est la création, la réduction du texte ou la génération d'images, par exemple. Et le dernier est la review, lorsqu'on veut s'assurer de la qualité d'un livrable. Est-ce que mon texte est correct, dans mon anglais ou français ? Ça aide beaucoup d'utiliser l'IA aussi.
Speaker #1
Et est-ce que, du coup, t'as... Par rapport à ces quatre étapes-là, ces quatre use cases, tu as développé à chaque fois des frameworks ou des best practices pour la recherche. Il faut faire tel pont sur tel GPT, par exemple. C'est des choses comme ça qui sont après disponibles pour tout le monde, c'est ça ?
Speaker #2
Oui, exactement. On aide les gens à l'utiliser et aussi on montre vraiment les vrais exemples, comment tu peux utiliser ça dans le travail.
Speaker #1
Et toi, est-ce qu'il y a un sujet qui a été vraiment game changer ? dans ton quotidien de Product Marketing Manager ?
Speaker #2
Oui, je trouve que l'usage le plus fréquent et le plus important jusqu'à présent est celui de la recherche. Par exemple, quand je travaille sur les pitches pour le segment spécifique, je peux vraiment poser beaucoup de questions à l'IA. Je peux faire at dust et après demander quelque chose. Quel est le taux d'absentéisme dans le secteur de la restauration, par exemple ? Et après, il va chercher toutes les sources à l'intérieur pour les réponses. Si l'info n'est pas disponible, tu peux demander exactement la même question, mais at GPT et elle va chercher les sources externes. Donc oui, pour moi, c'est vraiment un véritable changement de paradigme et après, c'est aussi un gain de temps considérable.
Speaker #1
Tu parlais là de la recherche. Est-ce qu'il y a un autre exemple, un autre cas concret qu'aujourd'hui tu utilises au quotidien pour mieux performer et pour travailler plus rapidement, plus efficacement ?
Speaker #2
Oui, un autre exemple très intéressant que je veux bien partager est l'IA pour l'analyse des données. Donc, l'année dernière, on a mis en place un nouveau narratif et il était crucial de suivre comment il était perçu par nos prospects. Donc... Je me suis retrouvée avec des centaines de notes de rendez-vous clients analysées et le faire manuellement était impossible. Donc, c'est exactement pour ça qu'on a commencé avec l'IA pour l'analyse. Et moi, j'ai appris comment analyser les textes bruts de notes de réunion avec l'IA pour comprendre comment certains sujets étaient perçus par les prospects.
Speaker #1
Et par exemple, concrètement, comment ça s'est passé ? Tu as mis tous les témoignages dans le chat GPT, tu lui as demandé de catégoriser les insights, comment ça s'est fait ?
Speaker #2
Exactement, j'ai dû beaucoup itérer, tester différents prompts avant d'obtenir les résultats que je voulais. Parce que le but était aussi vraiment de comprendre comment certains sujets étaient perçus, par exemple, combien de fois ils étaient mentionnés, et extraire aussi des exemples, par exemple, citations. Et ce n'était pas facile du tout d'avoir les résultats.
Speaker #1
Ça t'a mis combien de temps, du coup, à réussir à avoir les bons prompts, les bons résultats, la bonne analyse ?
Speaker #2
Oui, je crois que c'est passé six mois et maintenant c'est beaucoup mieux, mais encore c'est vraiment un travail. Tu peux améliorer tes résultats chaque fois.
Speaker #1
Est-ce que tu as du coup perçu après une fois avoir travaillé et avoir fait l'analyse grâce à Tchad GPT, est-ce que tu as trouvé que les résultats étaient encore meilleurs que si toi tu l'avais fait sans rien ? C'était quoi finalement le vrai output, le résultat derrière ça ?
Speaker #2
Oui, bien sûr, le résultat était génial. On a observé une augmentation significative de la productivité. Par exemple, le temps nécessaire à analyser du son contre un dual réunion a été réduit de 10 heures à 15 minutes grâce à l'IA. Donc, c'est vraiment représentant une gagne de 26 jours par an. Donc, c'est énorme.
Speaker #1
Et du coup, qu'est-ce que tu fais pour que tu gagnes du temps ? Est-ce que ça veut dire que tu as d'autres sujets ? Tu peux travailler sur plus de sujets différents ? Comment ça se passe ?
Speaker #2
Exactement ça. En PMM, il y a beaucoup de choses qu'il y a d'offerts. Avec l'IA, on peut vraiment trouver du temps pour avoir plus d'impact.
Speaker #1
Et je me souviens aussi, je crois que tu avais fait un post LinkedIn où tu parlais de l'utilisation de l'IA pour la partie création d'images. Est-ce que tu peux nous en dire un peu plus sur ça ?
Speaker #2
Oui, c'est juste que ce n'est pas si avancé, mais c'est très intéressant aussi. Par exemple, chez Alain, on a fait beaucoup d'efforts pour utiliser l'intelligence artificielle pour notre image marmotte. Donc, on utilise ça vraiment beaucoup pour les présentations, pour les pitches. Ça aide à personnaliser les présentations et à avoir plus de visuals très spécifiques.
Speaker #1
Vous utilisez quoi comme outil pour faire ce travail ?
Speaker #2
C'est un outil interne, mais c'est basé sur le stable diffusion. Donc, on a développé un tool interne à la base de l'open source.
Speaker #1
En prenant un peu de recul, tu nous as donné deux ou trois exemples concrets de ton utilisation. Est-ce que... Aujourd'hui, l'utilisation de l'IA, vous l'intégrez dans typiquement les OKR, dans les résultats que vous voulez atteindre en tant que Product Marketing Manager, mais aussi en tant que résultat business pour l'entreprise ?
Speaker #2
Pas encore directement dans les OKR de PMM, mais oui, l'adoption de l'IA est objectif business pour le marketing, par exemple, parce qu'il y a vraiment les deux principaux impacts de l'IA, c'est l'efficacité et l'autonomie. Et donc, pour moi, la première est le gain du temps pour prioritiser les sujets plus importants. Et la deuxième est l'autonomie et la capacité à accomplir davantage par soi-même plutôt que dépendre des autres. Et c'est très important aussi parce que l'avantage est réciproque. Donc, non seulement vous gagnez en efficacité et en autonomie, mais vous permettez également à vos stakeholders de devenir plus efficaces et autonomes. Je trouve ça très intéressant parce qu'on utilise des assistants DI plus et plus souvent, par exemple pour guider l'équipe produite dans la réalisation de tâches spécifiques au PMM ou pour la distribution de contenus PMM aux sales. Tout ça, c'est vraiment un problème que tout le monde peut comprendre.
Speaker #1
Tu peux nous en dire un peu plus sur la distribution du travail avec les PM, de quoi il s'agit un peu plus en détail ?
Speaker #2
Par exemple, je travaille sur le sujet du feedback loop entre équipe de produits et sales. Chaque fois que je partage un report spécifique, je peux aussi partager accès à un report dans le format de chat GPT par l'équipe de produits. Donc, chaque personne peut poser des questions spécifiques et après avoir l'information et les réponses de son travail.
Speaker #1
Donc, en fait, ce que tu dis, c'est que... Ça permet aussi de donner plus d'informations à tout le monde, de donner accès à l'information en temps réel, on va dire, et à grande échelle, en fait.
Speaker #2
Pour moi, c'est un peu l'opportunité de customiser la distribution parce que tous les interlocuteurs veulent savoir les choses différentes. Et c'est vraiment, ça prend beaucoup de temps pour customiser les reports pour tout le monde. Mais si tout le monde, la source est utile. comme l'intelligence artificielle, il peut avoir le même niveau d'insights de manière autonome.
Speaker #1
Et tu l'as aussi utilisé, par exemple, pour les battle cards ou ce genre d'assets pour les sales, ou pas ?
Speaker #2
Oui, on utilise ça aussi pour les sales. Maintenant, ce n'est pas si avancé aussi, mais je travaille sur les battle cards maintenant. Donc, si on parle dans deux mois, je vais partager plus.
Speaker #1
Génial, on en reparlera.
Speaker #2
Exactement, oui.
Speaker #1
Et est-ce que tu vois des contraintes ou des limites Tout de même, à l'utilisation de l'IA, est-ce qu'il y a des choses sur lesquelles il faut faire attention ?
Speaker #2
Oui, il est certain qu'il existe de nombreuses limitations. Par exemple, la première, la capacité d'explorer le web en temps réel. À l'heure, ce n'est pas vraiment possible et c'est un problème pour les use cases comme Battlecars, par exemple. Oui, un autre important pour moi est la capacité à effectuer des analyses quantitatives. Par exemple, je ne sais pas si... Tout le monde connaît le win-loss analysis pour comprendre quel est le nombre de deals qui sont perdus. Ça ne marche pas si bien encore, ça reste très limité. Et le troisième aussi, trouver un équilibre entre quantité et qualité. Ce n'est encore pas facile. Et parfois, quand tu travailles avec beaucoup d'infos, par exemple les databases et tout comme ça, ça ne marche pas si bien. Cela étant dit, moi je crois que l'IA évalue à une vitesse impressionnante et je suis convaincue que dans six mois ces limitations ne représenteront plus d'obstacles.
Speaker #1
Tu parlais justement des win-loss où aujourd'hui ça reste limité. Tu peux nous en dire un peu plus sur c'est quoi en fait qui fait que c'est limité ?
Speaker #2
À mon avis, l'IA c'est vraiment… pratique pour analyser les textes. Par exemple, si tu as les commentaires Windows, pourquoi vous avez gagné ça, tu peux vraiment utiliser AI pour extraire l'info et analyser les sujets. Mais si tu veux avoir vraiment les analyses quantitatives, ça ne va pas marcher. Donc, AI ne peut pas compter, par exemple, le win rate, les choses comme ça.
Speaker #1
Toi, de ton côté ? Tu t'es formée toute seule à l'IA ou est-ce que tu as des conseils pour appréhender l'IA de la meilleure des manières quand on est PMM ?
Speaker #2
En vrai, pour moi, il y a beaucoup de ressources, mais ce n'est pas facile de trouver les ressources qui vont t'aider beaucoup parce que je suis convaincue que la meilleure façon d'apprendre est vraiment de commencer toi-même et d'utiliser ça. de manière régulière. Donc, il est important d'expérimenter après partager ses découvertes avec les équipes, par exemple, d'itérer, de tester à nouveau. Et aussi, il faut s'attendre que les choses ne fonctionnent pas dès le début, et cela ne doit pas décourager. Moi, j'aime bien suivre les ressources officielles d'OpenAI. C'est vraiment une bonne idée parce qu'il y a beaucoup de choses qui parlent de prompt. Et le prompt est une chose très importante quand on travaille avec l'IA.
Speaker #1
Aujourd'hui, chez Alan, vous avez la licence CHAP GPT-4 et tout le monde y a accès ou vous êtes quelques-uns, les référents, uniquement à y avoir accès. Comment ça fonctionne ?
Speaker #2
Chez Alan, on utilise DAST, comme je l'ai déjà dit, et DAST est basé sur le GPT-4. Donc, tout le monde a accès au GPT-4 et oui, le GPT-4 est plus fort parce que tu peux vraiment analyser plus d'informations et ça marche mieux, plus vite aussi, donc ça aide.
Speaker #1
Et vous faites des formations internes ? Typiquement, toi, j'imagine que tu as une meilleure connaissance de l'utilisation de ChatGPT que d'autres PMM dans l'équipe. Est-ce que tu fais des sessions de formation, d'enablement de l'IA aux équipes PMM ? Comment ça se passe ?
Speaker #2
On a l'équipe produit qui gère l'adoption AI pour tout le monde. Donc, c'est vraiment l'équipe produit, AI, enablement. Et après, il y a des référents, comme je l'ai déjà dit. Et moi, je suis référent pour l'équipe de marketing. Maintenant, j'ai organisé trois séminaires, workshops, pour vraiment partager les pratiques et éduquer les équipes, et aussi pour jouer tout ensemble, comme un petit hackathon. Je trouve que c'est vraiment hyper intéressant quand on discute les sujets comme ça et on teste ensemble.
Speaker #1
Et du coup, par quoi commencer ? Demain, je veux implémenter une culture de l'IA au sein de mon entreprise. C'est quoi, selon toi, les premières étapes ? Comment y arriver ?
Speaker #2
Pour moi, la première étape est vraiment d'identifier les use cases qui méritent un investissement en termes de faire. Moi, je parlais déjà de quatre use cases et tu peux vraiment analyser tes priorités, ton travail, trouver les use cases qui peuvent gagner du temps pour toi. Et après, ça aide à discuter avec les autres. Par exemple, comme je dis, organiser un hackathon avec votre équipe pour aborder ces défis ensemble. Et après, la phase plus complexe commence, vraiment la gestion du changement, itérer en fonction du feedback, éduquer toutes les équipes, booster l'adoption avec des ambassadeurs dédiés. Un problème comme PMM, tu connais très bien, je parle, c'est vraiment le truc le plus complexe.
Speaker #1
Aujourd'hui, tu arrives à bien le gérer. Est-ce qu'il y a des choses, par exemple, que tu ferais différemment par rapport à ce que tu as fait jusque maintenant ?
Speaker #2
Oui, avant on a fait l'éducation de manière plus étroite. Donc comme je dis, j'ai fait trois fois les séminaires. Mais maintenant je veux vraiment changer l'approche pour avoir plus de systématiques, de programmes pour avoir OKR avec les objectifs et vraiment pour mesurer l'impact de l'AI. Parce que sinon ça reste encore un peu difficile à comprendre les vraies valeurs.
Speaker #1
Et tu sais comment tu vas mesurer ? Tu as déjà des idées, des indicateurs clés de succès ou pas trop ?
Speaker #2
Pas encore, mais gagner du temps, c'est très important. Et aussi l'usage, la fréquence d'usage, c'est très important aussi.
Speaker #1
Il y a une petite question pour toi concernant la place de l'IA dans nos métiers. On se rend compte qu'on va de plus en plus utiliser ChatGPT et plein d'autres outils de l'IA. Est-ce que tu penses qu'il y a ce risque que l'IA va remplacer le métier du product marketing par exemple, ou que ça va être un asset indispensable en tant que PMM ? C'est quoi ta vision sur ça ?
Speaker #2
C'est une question très intéressante. Moi, je ne crois pas vraiment que PMM va être remplacé. Mais par contre, je suis fermement convaincue que les PMM utilisant l'IA remplaceront très bientôt ceux qui ne l'adoptent pas. donc on n'a pas vraiment le choix mais c'est d'oublier dans le sujet de l'AI
Speaker #1
Merci beaucoup Christina pour ces informations ce retour d'expérience, c'est super bien de voir un peu l'intérieur comment concrètement sur quels use cases on peut utiliser l'intelligence artificielle merci pour ce partage d'infos et en plus en français merci beaucoup merci toi si ça te va, on passe aux dernières questions de la fin au revoir Quelle est la prochaine personne ou le prochain sujet que tu aimerais écouter sur ce podcast et pourquoi ?
Speaker #2
J'aimerais vraiment écouter Anna Borbotko, donc c'est PMM chez TomTom, qu'on a rencontré ensemble dans le PME Alliance à Amsterdam. Elle est une experte en buyer engagement, c'est un sujet très intéressant. Elle conseille qu'on a fait beaucoup de choses pour aider notre sales, mais en vrai, on doit aider notre buyer, donc c'est très intéressant.
Speaker #1
Quelles ressources ou livres tu recommandes et pourquoi ?
Speaker #2
C'est le livre exactement sur le même sujet qui s'appelle Selling is hard, buying is harder Moi, j'ai bien aimé et je recommande tous les mots.
Speaker #1
Et la dernière question, où est-ce que les auditeurs peuvent te contacter ?
Speaker #2
LinkedIn, sûrement, parce que je partage beaucoup de choses, aussi beaucoup de posts sur le sujet de l'intelligence artificielle et le marketing. Donc, n'hésitez pas à me jeter, oui.
Speaker #1
Oui, je confirme. Tes posts et tes prises de parole sont super intéressants, donc j'invite tout le monde à suivre Christina.
Speaker #2
Ok, merci Carlotta.
Speaker #1
Merci encore à toi pour ton temps et pour ton retour d'expérience, c'était très très intéressant. Et je te dis à bientôt.
Speaker #2
Merci, à bientôt.
Speaker #0
Merci d'avoir écouté cet épisode jusqu'au bout. Si l'épisode t'a plu, n'hésite pas à le partager sur LinkedIn en me taguant. Tu peux aussi me soutenir en laissant un avis 5 étoiles sur Apple Podcasts et me laisser un commentaire. ton aide est précieuse pour m'aider à faire connaître Product Marketing Stories et aussi m'encourager à créer davantage de contenu. Alors merci !

Chapters

Intro
0sec
Présentation Kristina et Alan
1min
l'IA chez Alan
3min
4 use-cases pour le PMM
5min
L'IA pour analyser les données
7min
Outputs business de l'IA
10min
L'IA pour la feedback loop
11min
Les limites
13min
Créer une culture IA
17min
Impact IA sur PMM
19min
Questions de la fin
20min

Le podcast de référence pour tous ceux qui veulent comprendre, maîtriser et faire évoluer la fonction de Product Marketing dans l’écosystème tech français.

Ici, pas de blabla business. Ensemble, on explore sans filtre les coulisses du Product Marketing à travers :

👉 Des études de cas concrètes et applicables

👉 Des bonnes pratiques testées sur le terrain

👉 Des retours d’expérience honnêtes

Tu trouveras les épisodes qui t'aideront à débloquer des problématiques que tu vis.

Que tu sois PMM, PM, marketer ou simplement curieux de comprendre comment construire des produits qui trouvent leur marché : ce podcast est fait pour toi.

À écouter pour progresser, s’inspirer, et faire évoluer la fonction Product Marketing en

👉 Start-up, Scale-up ou Corporate

👉 En retail, digital, SaaS

👉 B2B, B2C, B2B2C, B2E

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