Comment utiliser le marketing prédictif au sein de votre entreprise ?

Le marketing assiste à une évolution méthodologique et technique. En effet, Les domaines d’applications numériques qui façonnent le paysage du marketing inventent le terme actuel «marketing prédictif».

Marketing prédictif

Sommaire

Qu’est-ce le Marketing Prédictif ?

Le marketing prédictif, définit la manière d’anticiper les comportements d’achat les plus probables. En effet, la bonne gestion des données permet d’obtenir de meilleurs résultats.
L’exploration de données combine des outils de statistiques et des algorithmes de Machine Learning pour analyser les ensembles de données. Ce processus est utilisé par les entreprises pour transformer des données brutes en informations utiles.

Le processus Data en Marketing

Le Marketing prédictif repose sur le processus suivant :

  • Identifier le besoin.
  • Collecter les données. 
  • Croiser avec d’autres données clients existantes.
  • Évaluer le comportement présent des clients.
  • Prédire le comportement futur des clients (Utiliser le machine learning). 
  • Ajuster les prédictions en fonction du temps. 
Customer Touchpoint Map
Etapes de réalisation d'un projet data

Quelles sont les données utilisées ?

L’historique de vente, les données démographiques, les données comportementales et les données de fidélisation représentent le First party Data (les données récupérées par l’entreprise elle-même). Ces derniers peuvent être complétés par le Second party Data (Données partagées entre l’entreprise et l’un des ses partenaires) et le Third party Data (Données achetées auprès des fournisseurs spécialisés).

Start _ Stop _ Continue Retrospective
Source des différents types de données

Pourquoi segmenter les clients ?

Comme le dit le proverbe «one shoe will not fit every foot», il en est de même pour les clients.
Les marques ne peuvent pas simplement traiter tous leurs clients de la même manière. Ces derniers s’attendent à ce que la marque leur offre une expérience client exceptionnelle et personnalisée. En conséquence, la segmentation permet de développer des moyens optimisés pour atteindre la satisfaction des clients. C’est là que le data mining peut aider.

Le Data Mining une étape primordiale

L’approche du data mining exige une compréhension contextuelle et une vue d’ensemble sur les données afin de définir des groupes. Les axes d’analyse diffèrent selon le besoin et la disponibilité des données. 

Le data mining vise à segmenter les clients. En effet, La décomposition d’une large base de clients en éléments plus gérables facilite l’identification des cibles et permet d’identifier les groupes qui nécessitent une attention particulière et ceux qui se désintéressent rapidement, ainsi que les clients ayant la valeur potentielle la plus élevée.

Grâce à la segmentation de la clientèle, les marques peuvent approfondir leur base de données clients et découvrir des informations qui ne peuvent pas être connues en observant leur base de données clients dans son intégralité. Ces informations peuvent inclure l’identification de leurs clients les plus et les moins fidèles, les opportunités de vente croisée ou de vente incitative et les habitudes d’achat. 

Les entreprises e-commerce utilisent le Data Mining pour proposer des ventes croisées et des ventes incitatives via leurs sites Web. 

L’un des exemples est Amazon, qui utilise des techniques d’exploration de données pour attirer plus de clients dans leurs boutiques en utilisant le flux des activités : clics, visites, inscriptions, achats et taux de conversion, l’inventaire des produits et les informations démographiques sur les clients : âge, géolocalisation et matériel.

Comment fonctionne le Marketing Prédictif ?

Selon une étude de McKinsey, «les entreprises qui utilisent les données comportementales des clients surpassent leurs concurrents en termes de ventes de 85 %». En effet, l’analyse des données accélère le rythme de la prise de décisions éclairées.

L’analyse prédictive est utilisée pour anticiper les besoins. L’apprentissage automatique est désormais omniprésent dans de nombreux outils marketing, y compris l’achat, la création et la diffusion d’annonces et le ciblage étant de plus en plus alimentés par des algorithmes.

La segmentation des clients permet d’identifier les différents groupes de consommateurs qui existent à présent.
Le marketing prédictif permet d’anticiper le comportement d’un consommateur.
Il permet de prévoir et de réduire le churn. Les modèles d’apprentissage automatique par exemple les arbres de décision renforcés permettent d’identifier les utilisateurs à risque en se basant sur la segmentation actuelle de l’activité des utilisateurs.

La prédiction permet aussi de connaître les utilisateurs susceptibles d’effectuer plus d’achats. En effet, c’est un élément crucial pour les entreprises en croissance.
Ces prédictions permettent d’ajuster les campagnes créer, les clients cibles pour les remises et des promotions.
Les modèles d’apprentissage automatique dans ce contexte offrent aux équipes marketing de comprendre facilement le comportement d’achat futur et de concentrer leurs ressources sur des campagnes maximisant les revenus.

Le data mining vise à segmenter les clients. En effet, La décomposition d’une large base de clients en éléments plus gérables facilite l’identification des cibles et permet d’identifier les groupes qui nécessitent une attention particulière et ceux qui se désintéressent rapidement, ainsi que les clients ayant la valeur potentielle la plus élevée.

Grâce à la segmentation de la clientèle, les marques peuvent approfondir leur base de données clients et découvrir des informations qui ne peuvent pas être connues en observant leur base de données clients dans son intégralité. Ces informations peuvent inclure l’identification de leurs clients les plus et les moins fidèles, les opportunités de vente croisée ou de vente incitative et les habitudes d’achat. 

Les entreprises e-commerce utilisent le Data Mining pour proposer des ventes croisées et des ventes incitatives via leurs sites Web. 

L’un des exemples est Amazon, qui utilise des techniques d’exploration de données pour attirer plus de clients dans leurs boutiques en utilisant le flux des activités : clics, visites, inscriptions, achats et taux de conversion, l’inventaire des produits et les informations démographiques sur les clients : âge, géolocalisation et matériel.

Comment avoir des prédictions réussies ?

Cependant, pour que la segmentation soit utilisée correctement, elle doit tenir compte du fait que les clients achètent pour des différentes raisons. Les algorithmes doivent être appliqués intelligemment. La segmentation ne doit pas être entièrement basée sur la démographie uniquement.

Le domaine du marketing a toujours besoin de nouvelles méthodes pour rendre les campagnes plus ciblées et efficaces. Actuellement, le marketing prédictif répond à ces besoins. Il améliore le retour sur investissement du marketing, l’expérience client et la fidélisation de la clientèle. Pour rester compétitifs, les spécialistes du marketing axés sur les données d’aujourd’hui, comme Spaag, tirent parti des innovations, notamment l’analyse prédictive grâce à des mesures marketing unifiées, l’IA et l’apprentissage automatique.

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