Prédire les prochaines étapes de vos clients n’est plus une tactique nouvelle. En fait, le marketing prédictif est plus populaire et plus possible que jamais.
Dans le monde actuel axé sur les données, les données relatives aux clients sont devenues une mine d’or pour les entreprises qui cherchent à acquérir un avantage concurrentiel. En exploitant la puissance des outils et logiciels d’analyse prédictive, les marques peuvent dégager des insights clients précieux sur le comportement, les préférences et les habitudes d’achat de leurs clients. Cette mine d’informations constitue le fondement d’une stratégie de marketing prédictif efficace.
Au cœur du marketing prédictif se trouve la capacité à exploiter les données clients et à les transformer en insights clients exploitables. Avec l’aide d’outils et de logiciels d’analyse prédictive avancés, les entreprises peuvent exploiter de grandes quantités de données clients, notamment l’historique de navigation, le comportement d’achat, les données démographiques et les interactions avec la marque. En analysant ces données, il est possible d’identifier des modèles et des tendances, ce qui permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées concernant leurs stratégies de marketing.
Les outils d’analyse prédictive jouent un rôle crucial dans le marketing prédictif en utilisant des algorithmes et des modèles statistiques pour prédire le comportement futur des clients. Ces outils prennent en compte divers facteurs tels que l’historique des achats, l’engagement sur le site web et les interactions sur les réseaux sociaux pour générer des prévisions précises. Armées de ces prédictions, les entreprises peuvent adapter leurs messages marketing pour qu’ils trouvent un écho auprès de segments clients spécifiques, augmentant ainsi la probabilité de conversions et la satisfaction des clients.
Une stratégie de marketing prédictif bien exécutée peut transformer une campagne marketing en une expérience hautement personnalisée et ciblée. En exploitant un logiciel d’analyse prédictive, les entreprises peuvent segmenter leur public sur la base de critères spécifiques tels que les intérêts, les données démographiques et le comportement d’achat. Elles peuvent ainsi élaborer des messages personnalisés qui s’adressent directement aux besoins et aux préférences de chaque segment, favorisant ainsi l’engagement et la fidélisation.
Les avantages du marketing prédictif vont au-delà de la personnalisation des messages. En utilisant des outils d’analyse prédictive, les marchés peuvent également optimiser leurs budgets et ressources marketing. En identifiant les segments clients à forte valeur ajoutée et en prédisant leur réaction aux différentes tactiques marketing, les entreprises peuvent allouer leurs ressources plus efficacement, maximisant ainsi le retour sur investissement de chaque campagne.
Pour mettre en œuvre une stratégie de marketing prédictif réussie, il est crucial de choisir le bon logiciel de marketing prédictif. Ces solutions logicielles fournissent l’infrastructure et les outils nécessaires pour analyser et interpréter efficacement les données clients. Elles offrent des fonctionnalités telles que la visualisation des données, la modélisation prédictive et l’exécution automatisée des campagnes, permettant aux entreprises de rationaliser leurs efforts de marketing et d’obtenir de meilleurs résultats.
Nous avons dressé une liste de nos cas d’utilisation préférés basés sur l’analyse prédictive et nous les décrivons ci-dessous. Pourquoi ces cas sont-ils nos préférés ? Parce qu’ils fonctionnent de manière cohérente et que nombre d’entre eux peuvent être utilisés immédiatement, à condition que les données de l’entreprise soient prêtes à être mises en œuvre.
Découvrez les cas d’utilisation ci-dessous et ce dont vous aurez besoin pour les déployer, et préparez-vous à regarder vers l’avenir.
Qu’est-ce que le marketing prédictif ?
Apprentissage automatique, intelligence artificielle, science du big data – quel que soit le terme que vous souhaitez utiliser, le marketing prédictif est la nouvelle frontière pour les marketeurs de l’e-commerce, petits et grands.
Le marketing prédictif est défini comme une technique de marketing qui utilise l’analyse prédictive pour déterminer quelles stratégies et actions marketing ont la plus forte probabilité de réussir ou d’échouer.
Ainsi, au lieu de voler à l’aveuglette avec des campagnes marketing, les marketeurs peuvent exploiter leurs vastes quantités de données pour identifier des modèles et anticiper les comportements futurs des clients, les tendances des ventes et les résultats du marketing.
Comment fonctionne le marketing prédictif ?
Le marketing prédictif utilise la science des données pour collecter de grandes quantités d’informations et d’analyses prédictives afin de guider scientifiquement les marketeurs vers la meilleure action marketing. Le principe analytique de base est qu’en analysant les données historiques passées, nous pouvons prédire l’activité future – ce qui est très similaire à la prévision de la température. Ainsi, au lieu de deviner quelle sera la température demain, la science utilise un mélange de données historiques et actuelles pour prédire avec précision.
Avantages du marketing prédictif
Si la collecte de données clients pour améliorer les futurs efforts de marketing n’est pas une pratique nouvelle, les stratégies modernes utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle pour traiter des volumes d’informations auparavant inimaginables.
Les marketeurs peuvent tirer parti de leurs profils clients pour développer des modèles prédictifs, identifier des prospects plus rentables et analyser la performance des programmes. En outre, les organisations qui utilisent des stratégies prédictives ont davantage de possibilités de s’adresser à leur public cible, en créant des réponses personnalisées et exploitables à toute situation prévue.
Plus important encore, cette technologie est désormais flexible pour être utilisée dans divers scénarios commerciaux, accessible aux marketeurs et facile à mettre en œuvre.
Intelligence artificielle et marketing prédictif
Associée à l’analyse prédictive, l’intelligence artificielle (IA) devient un outil puissant qui peut transformer la manière dont les entreprises comprennent leurs clients et s’engagent avec eux. L’IA dans le marketing prédictif est en train de remodeler le paysage des stratégies de marketing modernes.
Le marketing prédictif exploite les algorithmes d’IA et les techniques d’apprentissage automatique pour analyser de vastes quantités de données clients. En traitant les données historiques, les modèles d’IA apprennent des schémas et des tendances, ce qui permet aux entreprises de prédire le comportement et les préférences des clients à l’avenir. Cette analyse prédictive permet aux marketeurs d’adapter leurs stratégies et leurs messages aux besoins et intérêts spécifiques de chaque client ou segment client.
L’un des principaux avantages de l’IA dans le cadre du marketing prédictif est sa capacité à offrir des expériences hautement personnalisées. En comprenant le comportement et les préférences des clients, les systèmes alimentés par l’IA peuvent recommander des produits ou des services pertinents et créer des messages ciblés qui résonnent avec chaque client. Ce niveau de personnalisation e-commerce va au-delà de la simple segmentation et permet aux entreprises d’établir des relations plus solides avec leurs clients.
L’IA joue également un rôle crucial dans l’optimisation des campagnes marketing. L’analyse prédictive alimentée par l’IA peut identifier les canaux, le moment et le contenu les plus efficaces pour atteindre les publics cibles. En analysant les données provenant de diverses sources, notamment les réseaux sociaux, les interactions sur le site Web et l’historique des achats, les algorithmes d’IA peuvent déterminer les meilleures stratégies de marketing pour maximiser l’engagement et les conversions.
Le marketing prédictif piloté par l’IA permet aux entreprises d’anticiper les besoins des clients et d’y répondre de manière proactive. En analysant les comportements passés, les algorithmes d’IA peuvent identifier des signaux d’achat potentiels et déclencher des actions marketing personnalisées en temps réel. Cette approche proactive permet aux entreprises de garder une longueur d’avance sur leurs clients, en leur fournissant des informations et des offres pertinentes au moment où ils en ont le plus besoin.
Il est important de noter que si l’IA et l’analyse prédictive vont de pair, elles ne sont pas identiques. L’IA renvoie au concept plus large de machines dotées d’une intelligence semblable à celle de l’homme, tandis que l’analyse prédictive se concentre spécifiquement sur l’utilisation des données pour prévoir les résultats futurs. L’IA constitue la base de l’analyse prédictive, permettant aux marchés de tirer parti de ses capacités pour obtenir des informations précieuses et prendre des décisions marketing fondées sur des données.
Alors que la technologie continue d’évoluer, le marketing prédictif alimenté par l’IA est sur le point de révolutionner la façon dont les entreprises se connectent avec leurs clients et stimulent la croissance de l’entreprise.
Les défis du marketing prédictif
Le marketing prédictif fonctionne comme une machine bien huilée. Des données cloisonnées, des informations variables et des rapports tardifs sont autant d’obstacles qui empêchent l’accès à des informations clés pour une utilisation plus efficace des ressources par les services de vente et de marketing.
L’objectif est de multiplier les occasions de présenter un message personnalisé à un public intéressé, et pour ce faire, vous aurez besoin des bons outils.
La combinaison gagnante
L’approche d’une stratégie de données plus compétitive est simple :
Les marketeurs font de leur mieux pour offrir une expérience client personnalisée, mais ils se perdent souvent parmi les différentes solutions technologiques disponibles et, pire encore, les données se retrouvent fragmentées dans leur pile marketing.
Grâce à la combinaison unique d’une plateforme de données clients (CDP) et de l’analyse prédictive en temps réel, nous sommes en mesure de décortiquer ce puissant duo pour libérer des techniques de marketing prédictif qui donnent des résultats.
La plateforme de données clients
Dans un monde rempli de technologies et de complexités croissantes, il est facile d’oublier les personnes qui prennent les décisions d’achat.
Les plateformes de données clients rassemblent et organisent les informations sur ces clients, donnant aux retailers la possibilité de transformer ces données en expériences d’achat idéales.
Le logiciel s’intègre aux données clients de votre entreprise pour les désiloter, les identifier, les fusionner et les réorganiser, en dirigeant tous les canaux de communication vers un centre de données central.
David Raab, fondateur et directeur de Raab & Associates, a établi une liste de contrôle en cinq points pour identifier une plateforme de données clients.
Analyse prédictive
L’utilisation d’algorithmes pour prédire la probabilité qu’un événement se produise à l’avenir (par exemple, la probabilité qu’un client effectue un deuxième achat).
Il s’agit d’un outil très puissant.
En examinant l’impact des prédictions sur les performances organisationnelles, Forbes a conclu que « les marketeurs prédictifs sont 1,8 fois plus susceptibles de dépasser régulièrement les objectifs organisationnels partagés, et 2,9 fois plus susceptibles de déclarer une croissance des revenus à des taux supérieurs à la moyenne de l’industrie. »
En résumé, l’analyse prédictive
- Favorise la rapidité d’exécution en prédisant la prochaine action de votre client.
- Permet de découvrir des connaissances en évaluant les clients en fonction des possibilités d’événements.
- Améliore la Marketing Automation en segmentant la communication à l’aide des scores des clients.
- Améliore l’avantage concurrentiel en devenant une machine bien huilée.
C’est la norme en matière d’analyse prédictive, et elle est très efficace. Mais vous devrez creuser davantage si vous souhaitez établir un profil client complet et proposer une expérience marketing plus pertinente : tout est dans la combinaison unique des deux.
La combinaison unique
Imaginez l’alternative, où une approche holistique des données clients est sous-utilisée ou indisponible. Les informations qui alimentent les modèles analytiques sont incomplètes et limitées aux données cloisonnées qui sont temporairement déverrouillées. Les prédictions qui en résultent ne seraient pas aussi précises, ce qui fait que les décisions fondamentales sont prises sur la base de fondements analytiques fragiles.
Pour certains, c’est une réalité, mais ce n’est pas une fatalité.
La combinaison d’un CDP et de l’analyse prédictive constitue un superpouvoir exceptionnel. Lorsque cela est bien fait, nous sommes en mesure de créer une expérience en ligne qui résonne vraiment avec votre client cible.
Plus important encore, une CDP alimentée par des prédictions peut débloquer les capacités de votre marketing qui sont actuellement en sommeil.
Consultez ces cas d’utilisation et commencez à créer des « points positifs » pour votre marque.
Cas d’utilisation du marketing prédictif
Toute personne essayant de vendre une solution de marketing prédictif à taille unique est un signe d’alerte pour un logiciel d’escroquerie. Le principe même de la modélisation prédictive est que le modèle est conçu sur mesure pour un ensemble de données et un objectif spécifiques.
Ces solutions sont donc extrêmement flexibles et peuvent être exploitées en fonction de la nature unique de votre client, de votre entreprise ou de votre secteur d’activité.
Et pour illustrer l’essence même du marketing prédictif personnalisé, bon nombre de ces solutions analytiques prédictives individuelles peuvent également être reliées entre elles, agissant souvent comme une force combinée pour relever des défis difficiles.
Prenons l’exemple de la diffusion d’un message au bon client (prédiction de l’ouverture d’un e-mail), au bon endroit (prédiction du canal préféré) et au bon moment (prédiction de l’heure optimale d’envoi d’un e-mail).
Prédictions d’achat
Qu’est-ce qu’une prédiction d’achat ?
Nous utilisons l’analyse prédictive pour analyser les précurseurs afin de déterminer si un achat se produira avec un client donné. Ces informations sont fournies sous la forme d’un score, qui peut être utilisé pour segmenter la communication ; un facteur décisif lorsqu’il s’agit de déterminer quel client mérite un investissement marketing et commercial supplémentaire.
Vous n’enverriez pas une offre promotionnelle à un client qui effectuera de toute façon l’achat, alors que d’autres ont besoin d’un coup de pouce promotionnel de la part du marketing entrant pour se convertir.
La prédiction d’achat est l’un des cas d’utilisation les plus importants de l’analyse prédictive. Le modèle prend en considération plusieurs variables spécifiques au client (âge, temps écoulé entre le premier et le dernier achat, fréquence d’achat, etc.
Le strict minimum est de disposer d’un mois de données clients, mais plus il y a d’informations disponibles, plus la prédiction sera précise.
Dans l’exemple ci-dessous, l’agence de voyage en ligne Kiwi.com souhaitait commencer à segmenter sa communication à l’aide de l’analyse prédictive.
Lors de la communication avec les différents clients segmentés, chaque stratégie était différente :
- Avec une forte probabilité d’achat, les clients ont été reciblés pour les aider à finaliser leur achat.
- Les clients ayant une probabilité moyenne ont reçu des notifications push sur le web, offrant une réduction dans l’espoir d’aboutir à une vente.
- Quant à la probabilité faible, elle a fait l’objet d’une campagne à faible coût, dans le but de sauver ceux qui n’étaient pas intéressés par un achat.
Lors de la communication avec les différents segments clients, chaque stratégie était différente :
- Avec une forte probabilité d’achat, les clients ont été reciblés pour les aider à finaliser leur achat.
- Les clients ayant une probabilité moyenne ont reçu des notifications push sur le web, offrant une réduction dans l’espoir d’aboutir à une vente.
- Quant à la probabilité faible, elle a fait l’objet d’une campagne à faible coût, dans le but de sauver ceux qui n’étaient pas intéressés par un achat.
Pourquoi segmenter ?
Lorsque le taux de clics (CTR) d’une publicité reciblée est 10 fois plus élevé que le CTR d’une publicité classique, nous pouvons aller plus loin en utilisant l’analyse prédictive pour améliorer cette moyenne.
Si nous ne faisons du remarketing qu’auprès des clients dont nous avons prédit qu’ils reviendraient probablement sur le site web, achèteraient à nouveau ou soumettraient leurs coordonnées, nous pouvons économiser sur les coûts publicitaires tout en obtenant des conversions plus élevées.
Prédiction d’e-mails ouverts
Qu’est-ce que la prédiction d’e-mail ouvert ?
Pour certaines marques, l’e-mail est le canal le plus essentiel pour la communication avec les clients.
Lorsque la valeur moyenne d’une adresse e-mail dans votre base de données est de 84,50 euros, pourquoi ne pas prendre des mesures proactives pour garantir l’engagement des clients et l’intégrité de votre base de données d’e-mails ?
Les prédictions d’ouverture d’e-mail permettent de savoir si un client ouvrira ou non votre prochain e-mail.
Fortes de cette connaissance, les marques peuvent adapter la fréquence de leur communication par e-mail, réduisant ainsi la probabilité d’un désabonnement ou d’un e-mail finissant dans les spams – un résultat préjudiciable pour toute marque.
Lorsque l’on prédit la probabilité qu’un client ouvre une campagne d’e-mail, l’objectif est d’approcher d’abord les clients les plus engagés, en laissant de côté ceux qui ne sont pas intéressés.
Dans le cas d’utilisation ci-dessous, nous avons posé une hypothèse simple à ZlavaDna, une plateforme de coupons basée en Europe centrale et orientale : Avons-nous vraiment besoin d’envoyer une newsletter à tout le monde ? Et si nous n’approchions que les clients les plus engagés ?
Grâce à l’analyse prédictive, les clients ont été notés sur la base des données trouvées dans leur profil, assemblé par le CDP, y compris les taux d’ouverture précédents, l’activité web récente et la comparaison avec d’autres clients partageant les mêmes idées.
Le score est ensuite utilisé pour produire une segmentation, où le plafonnement de la fréquence est introduit, limitant la quantité de communication autorisée pour chaque segment.
ZlavaDna a ciblé les 20 % de clients les plus susceptibles d’ouvrir leurs e-mails afin de minimiser le nombre de clients ciblés, tout en maximisant l’impact de chaque e-mail envoyé.
Jetez un coup d’œil aux résultats :
En résumé, ZlavaDna a pu envoyer 1 million d’e-mails avec un taux d’ouverture presque 4 fois plus élevé et un taux de clics 3 fois plus élevé, ce qui lui a permis de générer le même chiffre d’affaires qu’en envoyant 4,5 millions d’e-mails.
L’entreprise a trouvé son succès en s’adressant aux clients en tant qu’individus et en tenant compte de leurs préférences lors de l’ajustement de la fréquence des e-mails.
En prime, le client a pu réaliser des économies en envoyant moins d’e-mails redondants.
Prévision de la durée optimale d’envoi des e-mails
Qu’est-ce que la prédiction de l’heure optimale d’envoi des e-mails ?
Alors que les prédictions d’e-mails ouverts améliorent la fréquence, la prédiction de l’heure optimale des e-mails vise à identifier le moment exact où un e-mail doit arriver dans la boîte de réception.
C’est un point crucial, car les préférences des clients varient considérablement. Certains sont plus enclins à ouvrir et à lire une newsletter le matin, ou juste en dehors des heures de travail, et d’autres filtrent les e-mails des détaillants pendant le déjeuner.
En connaissant le moment précis où un e-mail doit être déployé, les marketeurs peuvent espérer :
- Exploiter des données importantes (big data) autrement inexploitées.
- Automatiser l’envoi des e-mails sans intervention de l’utilisateur.
- Augmenter les taux d’ouverture et de clics.
Il suffit d’un premier événement client, appelé début de session, ou d’un e-mail ouvert pour commencer à comprendre le moment préféré de communication. Nous sommes tous des créatures d’habitudes, donc toutes les sessions supplémentaires ou les e-mails ouverts réduiront cette plage horaire jusqu’à la parfaite.
Pour Missguided, l’hypothèse était très simple : Quand devons-nous envoyer nos newsletters pour nous assurer qu’elles seront lues ?
Cette fois, au lieu d’un score, chaque client se voit attribuer une heure d’envoi d’e-mail optimale et est segmenté afin d’automatiser la communication. Voici comment les choses se sont déroulées :
Avec un échantillon d’environ 100 000 clients, les résultats n’ont réservé aucune surprise. Prédire une heure d’envoi d’e-mail optimale a au final amélioré les taux de clics de +12 %, ce qui pourrait même être considéré comme une hausse de +13 % du chiffre d’affaires.
Ainsi, au lieu de chercher sans fin sur le web une véritable réponse à la question « Quel est le meilleur moment pour envoyer un e-mail ? » Missguided est allé plus loin avec le marketing prédictif pour personnaliser l’envoi de l’e-mail individuellement avec chaque client.
Pour aller plus loin : Nous avons élaboré un guide complet sur la délivrabilité des e-mails pour vous aider à faire parvenir vos e-mails en boîte de réception.
Lutter contre le désabonnement des clients
Qu’est-ce que la prévision du désabonnement ?
L’objectif de la prédiction du taux de désabonnement est de repérer les clients égarés le plus tôt possible, en les incitant à se réengager avant qu’il ne soit trop tard.
Étant donné que seul un client mécontent sur 26 se plaint, les 96 % restants se désintéressent silencieusement de l’entreprise.
Il est temps de vous poser la question suivante : « Sommes-nous en train de perdre des clients ? Si oui, comment ? »
Comme le rappelle Simon Taranto, responsable du développement marketing d’AMEX pour les paiements globaux aux entreprises, « l’équipe marketing ne savait pas pourquoi ces personnes se désabonnaient – nous n’avions pas d’insights, seulement des intuitions sur les raisons pour lesquelles ces clients ne fonctionnaient pas. »
Des milliers d’entreprises se trouvent dans une situation similaire. Comme les clients ont tendance à rompre la relation tôt ou tard, il est préférable de se tenir informé afin d’éviter que la situation ne se reproduise. Ceux qui se désabonnent, se refroidissent ou se tournent vers un concurrent sont autant d’occasions perdues.
Mais il y a de l’espoir pour un meilleur résultat.
L’analyse prédictive peut mettre en évidence les clients les plus susceptibles de quitter l’entreprise, ce qui permet d’agir rapidement. En minimisant l’attrition, nous trouvons l’importance d’une fidélisation maximale des clients et nous augmentons la valeur vie client (CLV).
L’objectif est simple: identifier les clients susceptibles de quitter l’entreprise dans le but de les fidéliser et d’augmenter ainsi les conversions globales et les revenus au fil du temps.
Il suffit de disposer d’au moins 180 jours de données sur les clients, y compris les sessions ou les événements de connexion, pour comprendre pleinement la situation. Armés de suffisamment d’informations, les clients sont évalués et segmentés en fonction de leur probabilité de désabonnement.
Des actions peuvent alors être mises en place pour colmater la fuite dans le réservoir de clients, notamment des messages adaptés, des remises sélectives ou l’amélioration des étapes du parcours de l’acheteur.
Voici à quoi ressemble la prédiction proactive du désabonnement :
En identifiant les actions clés les plus probables, les marketeurs ont non seulement la possibilité de connaître la probabilité de désabonnement, mais aussi d’influencer le résultat. Ainsi, en ciblant les segments à forte ou faible propension avec des messages personnalisés, les marques peuvent éliminer les campagnes éclair et obtenir des résultats similaires, voire meilleurs, tout en économisant du temps et de l’argent.
Prédiction en cours de session
Qu’est-ce qu’une prédiction en cours de séance ?
Les clients enthousiastes qui sont sur le point de se convertir ont tendance à suivre des schémas comportementaux similaires. En identifiant ceux qui sont prêts, les marketeurs peuvent les aider à terminer leur session avec une incitation à l’achat.
Les incitations peuvent prendre toutes sortes de formes et de tailles, mais certaines des plus efficaces se présentent aujourd’hui sous la forme d’une couche web, annonçant une offre promotionnelle unique qui n’exaspère pas le client, mais qui communique efficacement la valeur de la promotion.
Exemple concret :
Avec un peu plus de 1 000 clients par mois, les marques peuvent débloquer des insights clients qui peuvent booster les résultats en cours de session et promouvoir la personnalisation des pages web.
Comment choisir la meilleure bannière à afficher ?
Les données historiques sont exploitées pour évaluer et segmenter les clients. Cette segmentation peut ensuite être utilisée pour automatiser des incitations sur mesure qui poussent chaque client à l’achat.
Avec une forte propension à l’achat, les remises ne sont pas nécessaires puisqu’un achat se profile à l’horizon. Cependant, les livraisons gratuites ainsi que les opportunités de ventes incitatives et croisées peuvent être présentées avec un sentiment d’urgence supplémentaire grâce à la mise en place d’un simple compte à rebours.
Voyons comment cela fonctionne :
Utilisez Bloomreach pour piloter votre stratégie de marketing prédictif
Sur la base de ces avantages, il n’y a vraiment aucun doute : l’emploi de techniques de marketing prédictif vous aidera à maximiser vos objectifs marketing, et à augmenter votre potentiel de vente.
Si vous cherchez à améliorer votre marketing prédictif, votre analyse de données, ou à commencer à exploiter de nouveaux canaux de marketing pour mieux vous connecter avec vos clients, Bloomreach Engagement est la solution tout-en-un dont vous avez besoin pour y parvenir. Si votre entreprise d’e-commerce a du mal à transformer des points de données en campagnes marketing personnalisées, explorez notre bibliothèque de cas d’utilisation pour trouver l’inspiration.
Vous pouvez également explorer notre page sur le marketing prédictif et l’analytique pour en savoir plus.
