Qu’est-ce que le marketing prédictif ?

Le marketing prédictif utilise l’analyse prédictive pour effectuer la prédiction du comportement des clients. Il s’agit d’une méthode permettant d’accélérer la conversion des consommateurs. Dans un monde où la compétition entre les marques est particulièrement rude, anticiper les besoins des consommateurs est un facteur clé de réussite. La finalité est l’amélioration de l’expérience client.
Définition marketing prédictif

Une définition du marketing prédictif

Le marketing prédictif permet d’anticiper les besoins et les comportements des clients. Il  correspond à l’étude quantitative des marchés. Son équivalent anglais, “database marketing“, est plus clair et traduit bien la centralité des données dans ce type de marketing. Le marketing prédictif consiste en effet à prévoir le comportement futur des clients à partir de l’étude des marchés présents ou passés. Grâce à celui-ci, il est plus facile de proposer rapidement aux consommateurs les produits ou services susceptibles de les intéresser. L’objectif est de prédire une intention d’achat d’un consommateur et faire en sorte de lui présenter une offre personnalisée. Cette technique fondée sur l’analyse prédictive entre en jeu lorsque le consommateur est en pleine réflexion et ne s’est pas encore lancé dans un processus d’achat.

Pour une rapide entrée en matière, voir cette vidéo de nos confrères de Sailendra :

Pourquoi l’utiliser ?

Anticiper les besoins du client

Dans un projet d’acquisition publicitaire de nouveaux clients par exemple, ce type de marketing permet d’anticiper les besoins des internautes, et donc de les atteindre avant les concurrents, et d’optimiser les dépenses. La conséquence directe est l’amélioration de son retour sur investissement et l’augmentation de ses revenus.

Renforcer la relation avec le client

Le marketing prédictif se présente également comme une solution pour renforcer la relation avec un client qui existe déjà. Cela impose le développement d’échanges personnalisés et la connaissance des achats passés afin de recommander de nouveaux produits bien adaptés.

Proposer des offres personnalisées

En outre, c’est une bonne option pour une amélioration globale du parcours d’achat des consommateurs en leur proposant des offres personnalisées. Celles-ci devraient les intéresser durant le processus d’achat. Certaines tâches pourraient être automatisées afin d’offrir davantage de personnalisation par la récolte de nombreuses données.

Par ailleurs, cette méthode permet de créer des tunnels de vente plus ambitieux et complets, et de faire du cross-selling et de l’up-selling avec plus de certitudes.

L’analyse des data comportementales

Cette méthode marketing est principalement axée sur l’analyse d’importants volumes de data comportementales en vue d’anticiper et de prédire des besoins. Certaines grandes entreprises parviennent à mettre en place leur propre modèle prédictif en respectant les exigences du RGPD. En général, le recours à un tiers de confiance est nécessaire. On distingue de nombreuses approches dans le fonctionnement du marketing prédictif pour anticiper le comportement du client à plus ou moins long terme. Toutes exploitent différents algorithmes (Rééchantillonnage, Gradient Boosting, Optimisation bayésienne, Valeurs de Shapley etc.).

Collecte, analyse de données et amélioration de l’expérience client

Dans le cadre de la mise en place d’un bon plan de marketing prédictif, il est impératif de passer par plusieurs étapes :

  • La collecte des données : cela impose de faire du datamining. Aujourd’hui, il est plus facile de créer une base de données grâce à Internet et les éléments de collecte d’informations, comme les questionnaires, les formulaires et les cookies.
  • L’analyse des données : l’utilisation de certains outils s’impose pour le traitement des données obtenues. Il est question d’analyser les informations des clients afin d’évaluer et de prévoir leurs comportements futurs.
  • L’amélioration de l’expérience client : du machine learning est effectué pour améliorer le taux de conversion. Cela permet de recommander au client une offre adaptée au mieux à ses besoins en fonction de ses recherches et de son comportement. Quand on fait du marketing automation, il est important d’agir rapidement et au moment idéal afin que l’utilisateur soit réellement touché par l’offre proposée.

Identification d’audiences similaires 

En analysant les data comportementales, il est possible de mieux comprendre les différents comportements des clients. En fonction de ces comportements, on peut alors définir des segments classiques regroupant des clients qui ont des habitudes de consommation similaires. Prenons l’exemple d’un consommateur existant ayant acheté un produit X. Si une personne qui ressemble à ce consommateur en plusieurs points (même tranche d’âge, même zone géographique, mêmes centres d’intérêt…) n’a pas encore acheté ce produit, elle s’intéressera peut-être au produit en question. Pour déterminer ces groupes de consommateurs similaires, on emploie alors différents algorithmes tels que le Clustering ou le Gradient Boosting.

Exploitation des signaux faibles

Les signaux faibles correspondent à des informations que l’on connaît partiellement et dont la fréquence d’observation est faible. Un signal faible en marketing est par exemple une nouvelle tendance à son apparition. En effet, lorsqu’une future tendance apparaît, elle est mal connue et s’observe peu : ces comportements d’achats sont encore rares. D’un point de vue marketing ces signaux peuvent apporter beaucoup de valeur : identifier quelles seront les prochaines tendances permet d’anticiper les demandes futures des clients et de prendre un avantage concurrentiel.

Récente, cette démarche peut aller jusqu’à analyser des milliers de signaux faibles par consommateur pour déterminer des traits de comportements pouvant permettre de donner un score d’appétence pour une offre.

Domaines d’application et cas d’usage

Il est possible de faire de l’analyse prédictive appliquée au marketing dans différents domaines. De nombreux marchés sont même en avance dans l’exploitation de cette technique, notamment les assurances, la banque, l’industrie automobile, l’énergie, les télécoms et la distribution. Certaines entreprises dans les secteurs de l’assurance, de l’énergie et des télécoms, ont une bonne maturité dans l’utilisation du marketing prédictif, même si cela peut nécessiter des moyens importants.

Dans tous les cas, quel que soit le domaine, cette méthode aide à prendre de bonnes décisions. Elle génère plusieurs autres avantages dont les plus courants sont les suivants :

Bonne connaissance de ses clients  

Vous ne pouvez pas proposer les offres attendues par vos clients si vous ne les connaissez pas bien. Vous devez donc chercher à être clairement informé de leurs besoins avant même de développer vos stratégies. D’autre part, il faut faire en sorte de proposer vos offres au bon moment, en exploitant le bon canal et en élaborant un contenu personnalisé. Le marketing prédictif permet d’y arriver en tenant compte des traces numériques laissées par les internautes tous les jours sur les navigateurs et les réseaux sociaux.

Fidélisation de ses clients  

Connaissant mieux vos clients, vous êtes à même de leur proposer les offres que ces derniers recherchent. Vous avez toutes les clés en main pour créer les campagnes qui conviennent, ce qui vous permet de garder vos clients. L’augmentation de la fidélité des consommateurs se traduit généralement par l’accroissement des revenus, la fidélisation provoquant la croissance des achats.

Gain de temps et adaptation aux clients en “temps réel”

Le marketing prédictif vous permet d’être plus réactif sur vos campagnes en analysant leur performance rapidement. Il n’est plus nécessaire d’attendre plusieurs semaines la remontée des informations, qui peut se faire toutes les semaines ou toutes les heures, voire en quasi temps réel (quelques secondes après chaque interaction avec un client).

Plus utile encore, les résultats de la campagne peuvent être intégrés immédiatement au modèle d’intelligence artificielle pour améliorer sa performance et faire du fine-tuning. Si par exemple les premiers résultats indiquent que votre campagne a moins de succès auprès des 40-45 ans, le modèle favorise d’autres tranches d’âge. Au fur et à mesure des interactions réalisées, vous pouvez ainsi vous adapter rapidement à vos clients et réagir et d’interagir avec eux en fonction de leurs comportements. Cela pourrait vous permettre par la suite de lancer des campagnes personnalisées.

Exemples de marketing prédictif

L’amélioration des recommandations produits

Il faut rappeler que le fait de proposer le bon produit au bon moment fait partie du marketing prédictif. Les recommandations sont plus précises et personnalisées avec les technologies et algorithmes de Data Intelligence. Celles-ci prennent en compte plusieurs données, notamment l’historique de recherche, les comportements de navigation et le profil de l’utilisateur.

L’optimisation des stocks

La gestion des stocks fait partie des enjeux les plus importants pour les entreprises afin d’optimiser la chaîne d’approvisionnement, de garantir un stock suffisant et d’éviter les pertes. Le marketing prédictif favorise l’amélioration de cette gestion en anticipant en amont les besoins à partir de différents facteurs, comme les données de navigation, les périodes de l’année, les dates d’achat et les habitudes.

Les campagnes d’emailing

Il s’agit d’envoyer des recommandations ciblées par email en s’appuyant sur les campagnes emails que le consommateur a déjà reçues et qu’il a bel et bien ouvertes.

En outre, des recommandations ciblées sont réalisables pour les mobiles. C’est une option intéressante, car aujourd’hui un grand nombre d’achats est fait à partir des smartphones.

Conclusion

En conclusion, le marketing prédictif permet de prédire les actes d’achat des consommateurs, d’anticiper leurs besoins et de mieux les satisfaire. Pour mettre en place le marketing prédictif, l’utilisation des données se décompose en plusieurs étapes avec la collecte, l’analyse et la prédiction à partir de celles-ci pour finalement produire de la valeur en améliorant l’expérience client.

Crédit image : Justin Middendorp – Dribble

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