Exploitez les revenus cachés de votre base de données CRM

Le deep learning et l’IA peuvent vous aider à découvrir des sources de revenus cachées au sein de votre base de données clients. Voici comment.

Les stratégies d’acquisition pour identifier la demande coûtent cher

L’acquisition de nouveaux clients est essentielle à la croissance. Il existe sans doute de nombreux clients qui souhaitent acheter, et sont en mesure d’acheter vos produits.

Cependant, l’acquisition peut représenter un vrai défi pour les entreprises. Tout d’abord, il est difficile d’inciter un client potentiel à changer ses habitudes. S’il n’a jamais acheté chez vous ou s’il achète actuellement chez l’un de vos concurrents, vous lui demandez essentiellement de faire un saut dans l’inconnu. C’est exactement pour cette raison que les coûts d’acquisition marketing sont si élevés.

Vous devez donc identifier vos clients potentiels et utiliser les bonnes techniques marketing pour les amener à convertir. Sans compter sur l’augmentation du coût du traitement de vos données et les difficultés de ciblage dues au renforcement des réglementations sur la vie privée, qui impacteront forcément vos coûts d’acquisition.

Comment les marketeurs peuvent-ils donc identifier leurs revenus inexploités ?

La réponse se trouve dans vos données first-party. Votre CRM contient une quantité énorme de données que vous n’exploitez certainement pas. Et pour identifier toute cette demande et débloquer les revenus qu’elle pourrait générer, tout ce dont vous avez besoin, ce sont les données que contient déjà votre base de données CRM. Il peut s’agir de vos données clients, de l’historique de leurs transactions, de données d’achats retail, etc.

Il est faux de croire que vos données doivent être structurées de manière très organisée, soit dans vos systèmes internes, soit sur une CDP. Bien que la structuration des données les rende bien plus utilisables et exploitables, l’identification de vos revenus inexploités ne nécessite pas de structure de données particulière.

Du revenu est déjà disponible dans votre CRM

Les goûts et les couleurs, ça ne se maîtrise pas. Vos clients prendront leurs décisions d’achat en fonction de nombreux facteurs. Mais la réalité est que pour qu’une personne achète, elle doit 1. avoir un besoin ou un désir d’achat pour le produit, 2. qu’elle soit en capacité d’acheter. Trouver des clients qui répondent à ces deux critères n’est vraiment pas simple.

C’est un vrai défi car vous pouvez vous contenter de demander à chacun de vos clients ce qu’il souhaite acheter dans votre catalogue, mais cette approche n’est pas scalable. Surtout, certains acheteurs ne savent peut-être même pas qu’ils pourraient être intéressés par l’une de vos offres ! Votre objectif est de leur faire prendre conscience de ce besoin… alors qu’ils ne savent même pas encore ce qu’ils désirent !

L’identification de la demande est un défi, mais représente une énorme opportunité pour votre entreprise

Définissons votre demande inexploitée comme le revenu potentiel total que vous pourriez générer si vous étiez en mesure de proposer une offre pour chaque client de votre base potentiellement intéressé par ladite offre, moins la demande que vous captez actuellement grâce à vos efforts de marketing CRM.

Dans les faits, vous passez certainement à côté d’un volume important de revenus potentiels. Il y a certains produits qu’un grand nombre de vos clients seraient prêts à acheter mais dont ils n’ont tout simplement jamais entendu parler, ou peut-être que beaucoup de vos offres ont des acheteurs potentiels mais qu’elles sont insuffisamment mises en avant.

D’autre part, la demande évolue avec le temps. Les acheteurs potentiels d’une offre spécifique ne seront pas les mêmes aujourd’hui et demain. En d’autres termes, la demande n’est pas statique, elle est fluide. Heureusement, vous recueillez déjà une grande quantité de données qui vous permettront d’identifier la demande, même si celle-ci évolue dans le temps.

Vous pouvez tout apprendre de vos données, mais tous les signaux ne sont pas égaux

Il serait impossible de présenter chacune de vos offres à chacun de vos clients afin d’identifier qui aimerait acheter quoi. Cependant, vos clients vous envoient en continu des signaux qui peuvent vous dire exactement ce que vous devez savoir, sans même qu’ils le sachent !

De nombreux marketeurs CRM ont l’habitude de s’appuyer sur les signaux explicites de leurs clients pour identifier la demande. Il s’agit notamment de l’historique d’achat, des visites sur le site web, des habitudes de recherche ou des paniers abandonnés. Ces données sont bien sûr très importantes, mais elles ne vous mettent pas toujours sur la bonne voie.

Les signaux explicites s’appuient généralement sur de petits points de données, pour formuler de grandes hypothèses. Identifier les clients qui ont déjà acheté des sacs à main et les cibler dans votre campagne de lancement de votre nouvelle ligne de sacs est une stratégie plutôt intuitive, mais vous ne serez pas en mesure d’identifier les clients qui n’auront plus besoin de sacs à main, ou ceux qui n’en ont pas encore acheté mais qui en ont aujourd’hui l’envie.

Les signaux implicites sont des indicateurs d’intention beaucoup plus forts et puissants pour identifier la demande dans votre base de données CRM. Mais difficile d’identifier tous les signaux qui peuvent indiquer une intention d’achat. C’est pourquoi les signaux implicites sont si importants.

Par exemple, un achat d’un produit ou d’une catégorie de produit peut être un bon indicateur pour l’achat futur d’un produit d’une toute autre catégorie ! C’est un signal implicite. Les adresses mail, les codes postaux ou les clics sur votre site web ou vos campagnes peuvent vous en dire plus long que vous ne le pensez sur les intentions de vos clients. Et certains de ces signaux seront bien plus pertinents que d’autres pour prédire l’intention d’achat d’un client pour une offre spécifique.

Avec les bons outils, capables d’identifier les signaux qui ont le plus fort impact sur les intentions d’achat, vous ne dépendrez plus des seuls signaux explicites pour générer vos audiences, et trouver les clients qui veulent et peuvent vraiment acheter les offres que vous souhaitez promouvoir. Et cela même si aucune intention d’achat n’a été clairement montrée auparavant.

Le deep learning est la seule manière de repérer les bons signaux et d’identifier la demande

Identifier la demande inexploitée est vraiment compliqué. Il faut considérer tous les attributs du client, multipliés par le nombre d’offres et par le comportement d’un client qui évolue dans le temps. La meilleure équipe de data science pourrait construire des modèles de prédiction pour identifier quelques offres plusieurs fois par semaine, mais pourrait-elle en faire de même pour toutes vos offres offres, mises à jour chaque jour ? Ce n’est malheureusement qu’avec ce type d’informations que les marketeurs peuvent prendre des décisions en temps réel sur les endroits où concentrer leur communication, et seule une IA alimentée par le deep earning peut faire cela.

Le deep learning est un apprentissage automatique qui fonctionne un peu de la manière dont apprend le cerveau humain. Il peut examiner toutes vos données first-party et identifier des modèles qui indiquent exactement à quoi ressemblent les acheteurs d’une certaine offre, puis trouver des acheteurs similaires dans votre base de données clients.

Vous pourrez ainsi identifier les intentions dormantes pour n’importe quelle offre, catégorie ou marque, afin de pouvoir mettre en avant les bonnes offres auprès des bonnes personnes. Et, dans de nombreux cas, vous pourrez générer des revenus qui n’avaient tout simplement jamais été identifiés auparavant.

Les applications marketing du deep learning sont sans limites

Grâce à ces informations, votre stratégie de ciblage pourra changer la donne pour votre entreprise. Vous pourrez cibler en fonction de la demande ou des intentions d’achat et proposer des offres pertinentes aux personnes qui veulent acheter et qui sont en mesure de le faire. Dans certains cas, ces clients peuvent même ne pas savoir qu’ils sont à la recherche d’une offre avant de la voir ! C’est dire à quel point le deep learning est précis lorsqu’il utilise les signaux implicites pour identifier une intention d’achat.

Les marketeurs peuvent utiliser le deep learning pour créer de nouvelles campagnes présentant des produits souvent peu ou pas du tout mis en avant. Ils peuvent également mieux comprendre le chevauchement des audiences d’achat entre les différentes offres de leurs campagnes, ou dans les campagnes à offres multiples, afin de les cibler sur les clients qui sont intéressés par l’ensemble des offres présentées.

Les métriques impactées sont le revenu par campagne et les ventes globales.

Vous pourrez aussi éviter d’envoyer des campagnes avec des offres que les gens ne veulent pas ou ne peuvent pas acheter. Les messages non pertinents entraînent généralement une lassitude des clients, ce qui peut conduire à des désabonnements et à une réduction de la valeur de la vie du client.

L’acquisition est sans aucun doute un élément essentiel dans une stratégie marketing pour réussir maintenir un bon ROI. Mais de nombreux marketeurs n’ont pas conscience de toute la demande qui dort dans leur base de données clients. Imaginez un peu dire à votre boss que vous avez fortement augmenté les revenus de l’entreprise sans avoir eu à dépenser un seul euro en publicité ?