Depuis déjà une vingtaine d’années, les équipes marketing et commerciales analysent leurs données. Elles sont même parmi les équipes métiers les plus matures sur le sujet data.
Aujourd’hui il n’est plus nécessaire de convaincre les métiers business de l’intérêt d’exploiter leurs données. Ils figurent même dans le Top 3 des directions métiers qui utilisent le plus l’analyse prédictive* basée sur de l’IA.
A votre tour, vous voulez comprendre l’enjeu du marketing prédictif ? Comment cela fonctionne ? Comment maximiser les performances vos campagnes de rétention et d’acquisition client ?
Obtenez toutes ces réponses dans cet article.
L’analyse prédictive, comment cela fonctionne ?
Pour bien comprendre la mécanique de l’analyse prédictive, il faut mettre le nez sous le capot de votre machine et passer au crible les algorithmes utilisés.
Voici ceux qui sont les plus fréquemment utilisés :
Les modèles de régression :
Ils détectent des tendances clés au sein d’importants volumes de données. L’analyse de régression évalue les relations entre des variables ou des facteurs spécifiques (le prix, le pays de livraison, l’âge du client…). On va pouvoir comprendre l’influence de certaines actions par rapport à d’autres et ainsi prédire les prochaines actions.
Un exemple : Dans le cadre d’une campagne marketing multicanale, vous pourrez vérifier l’efficacité des différents canaux. Le modèle de régression vous indiquera quels canaux possèdent le meilleur ROI pour ainsi mieux piloter vos campagnes…
Les arbres de décision :
Ils classent les données en sous-ensembles et permettent de comprendre le comportement des clients. Une personne se trouve face à plusieurs possibilités, laquelle va-t-elle choisir ? Ainsi, chaque branche constitue un choix.
Les arbres de décision sont utilisés dans la lutte contre le churn notamment. Ils permettent de comprendre les étapes amenant vers l’attrition.
Un exemple : Des clients qui effectuent certaines étapes seront susceptible de résilier un contrat. L’arbre de décision pourra identifier les clients qui contactent le Tchat sur les réseaux sociaux puis le SAV par téléphone, etc. Ces étapes identifiées comme amenant vers l’attrition, vous pourrez alors vous reconnecter avec ces clients en leur envoyant un message ciblé ou en leur téléphonant.
Les modèles RFM :
Et en bonus, le RFM. Ce n’est pas à proprement parler un algorithme de Machine Learning mais il est un chouchou des équipes marketing car il permet d’améliorer le ciblage et d’augmenter le revenu par client. Il s’agit d’une méthode de segmentation prenant en compte la Récence, la Fréquence et le Montant d’une commande. Ce modèle permet de segmenter les clients sur la base de leur valeur.
Un exemple : Grâce au scoring RFM, vous pourrez identifier des clients prometteurs, récents ou fidèles. Ainsi, vous pourrez adapter votre proposition à chacune de ces cibles pour les encourager à transformer.
Le Machine Learning, appelé également apprentissage automatique, est un champ d’investigation au sein de l’Intelligence Artificielle. Dans le Machine Learning, on utilise différents algorithmes notamment les arbres de décision et les algorithmes de régression présentés au-dessus.
Ce qui fait la force et la particularité du Machine Learning, c’est qu’il tend à s’améliorer continuellement. Plus un modèle de machine learning apprend continuellement sur des données historiques et récentes, meilleure est sa capacité de prédiction de résultats pertinents ou corrects. Ainsi, on obtient une connaissance fine des profils clients pour différents besoins (segmentation, prédiction de comportements, recommandation, …).
Pour les équipes marketing, c’est très pratique, cela veut dire que petit à petit les modèles s’affinent et deviennent de plus en plus précis. C’est donc un atout de taille dans la gestion de vos campagnes puisqu’avec le temps, les prédictions seront de plus en plus justes !
C’est pourquoi, il est crucial de perpétuellement tester et réajuster leurs ciblages afin d’affiner leurs algorithmes.
Aujourd’hui, l’IA est au cœur des enjeux stratégiques des entreprises : 80% d’entre elles pensent que la relance économique passera par une accélération de leur digitalisation et 91% considèrent les stratégies Data et IA comme essentielles à leur transformation numérique.
Une conséquence directe de la pandémie puisque plus d’un tiers des entreprises ont accéléré le déploiement de technologies d’IA*.
Équipes business : repensez vos stratégies digitales
Tout l’intérêt de l‘analyse prédictive est d’aller plus loin qu’une simple analyse de votre historique. On ne prend pas seulement une photo à un instant T. L’Intelligence artificielle va vous permettre de vous projeter vers une dynamique et d’anticiper vos prochaines actions pour ainsi les adapter à votre cible.
Pour vous c’est aussi une nouvelle manière d’exploiter la data et de mieux vous adapter aux parcours de vos clients.
Désormais, le cycle d’achat de vos clients est bien plus complexe. Les points de contacts se sont diversifiés et par conséquence les possibilités de parcours de vos clients. En effet, le nombre de touchpoints a été multiplié par 5 en 10 ans*, augmentant d’autant plus le volume de vos données collectées. Ainsi, vous pourrez tirer des enseignements tout aussi riches.
Vous pourrez, alors, affiner votre connaissance client et d’identifier une infinité de profils très précisément. Grâce au Machine Learning vous apprenez de vos actions et en déduisez des insights vous permettant de vous réadapter et d’améliorer vos actions.
Anticipez le comportement de vos clients
L’Intelligence Artificielle simplifie la mission des commerciaux et marketeurs. Ils sont désormais en mesure de construire des campagnes plus pertinentes, plus intelligentes et plus performantes.
Grâce au marketing prédictif vous allez pouvoir être plus créatif et surprendre vos clients : c’est l’occasion de communiquer là où ils ne vous attendent pas. Soyez proactifs en envoyant le bon message au bon moment.
Vous instaurerez ainsi une relation plus durable avec eux et améliorerez leur satisfaction. N’oubliez jamais qu’acquérir de nouveaux clients vous coûtera bien plus cher que de prendre soin de vos clients.
Il faut savoir qu’une relation client personnalisée augmente jusqu’à 20% les ventes.
C’est un bon début, n’est-ce pas ?
Et ensuite ?
A votre tour de tirer tous les bénéfices du marketing prédictif. Dépassez vos limites !
Mais pas en termes de budget.
Désormais, l’IA n’est plus réservée aux élites technologiques ou aux grandes entreprises. Les équipes d’Invenis mettent en place vos premiers cas d’usage en quelques jours et vous livrent des outils pour piloter vos campagnes marketing grâce à la data.
Le champ d’application du Machine Learning promet une transformation profonde des métiers business.
Pour réussir votre application du marketing prédictif, une collaboration rapprochée entre les équipes marketing et DSI sera nécessaire pour bien identifier les résultats attendus. Au cœur des prérequis, la gouvernance des données est primordiale.
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Désormais, il n’existe plus un marketing mais des marketings. En témoignent la créativité des équipes marketing avec la crise du Covid qui n’était pas prévisible.
Sources :