L’analyse prédictive : dépassez les attentes de vos clients

29 septembre

Nathalie Remi-Beauce

Catégorie : Data

Du scoring à l’analyse prédictive, suivez la voie vers un marketing client performant: le marketing prédictif est aujourd’hui la clé d’une relation client individuée.  

Introduction: optimiser les résultats de vos opérations marketing grâce au marketing prédictif   

L’objectif du marketing prédictif n’est pas la certitude absolue dans la prévision mais de faire mieux qu’une démarche empirique. Le principe est simple : par exemple, choisir les clients avec une forte probabilité d’acheter un produit permet d’avoir un taux d’achat bien supérieur à celui obtenu si on l’avait proposé à une cible basée sur une segmentation définie par le marketeur. Cela permet aussi de baisser les coûts de sollicitation car seule une partie des clients sera exposée, mais également d’éviter l’agacement des clients sollicités pour des produits qui ne les intéressent pas. L’utilisation généralisée de ces informations permettra de travailler la proximité avec chaque client en lui proposant des produits et/ou des contenus qui lui correspondent.  

Pas de marketing prédictif sans scoring  

Le scoring est le fait d’attribuer une note (un  » score « ) à un client ou un prospect, en fonction de différents critères qu’ils soient quantitatifs ou qualitatifs. Cette note sera ensuite utilisée pour enrichir le profil de la personne et servira de filtre pour optimiser les ciblages des opérations marketing.  

Qu’est-ce qu’un scoreprédictif ?  

Un score est la probabilité qu’un phénomène se produise. Il sert à prédire le comportement futur.  

Par exemple:   

  • Quelle est la probabilité que ce client achète ce produit dans les 2 semaines à venir ?  
  • Quelle est la probabilité que ce client réagisse à cet email ?  

  Pour quels bénéfices ?  

  • Un meilleur ciblage: en obtenant des meilleurs taux de retour, vous augmentez votre ROI.  
  • Une optimisation de l’utilisation des promotions: en ne proposant des remises qu’aux clients promophiles, vous améliorez votre marge.  
  • La détection de nouvelles opportunités: l’analyse des données permet de construire et d’enrichir les profils et ainsi de détecter des appétences pour d’autres produits que ceux déjà achetés et in fine d’augmenter votre CA  
  • Une relation client plus durable: en attribuant des notes à chaque client en fonction de leurs appétences, les marques peuvent fixer un seuil de pertinence pour qu’une communication lui soit adressée ou pas. Les clients se sentent reconnus et sont plus fidèles à la marque. La «durée de vie» de vos clients s’allonge!   

Les limites du scoring  
L’erreur, trop souvent vue en travaillant avec des outils prédictifs, consiste à recomposer une notionde segment pour résumer une tendance dont la projection au niveau individuel est souvent fausse. Il faut aller plus loin et accepter que chaque client ait son histoire, ses désirs et ses futurs probables.  

la modélisation et l’industrialisation des scores grâce à des algorithmes auto-apprenants  

Le marketing prédictif repose sur une analyse précise à un moment donné en fonction de la data récoltée sur une durée déterminée. Un score sera donc pertinent à un instant T.  Plus on dispose de données, plus la qualité des prévisions sera bonne. Les marques ont donc tout intérêt à en collecter depuis différentes sources.  Mais avec le digital les données disponibles en temps réel sont de plus en plus nombreuses et un modèle établi sur un jeu de données un jour risque d’être obsolète le lendemain.  Un data scientist, quel que soit son talent, ne peut seulement s’occuper que de quelques modèles de prévision et surtout n’est pas en mesure de les mettre à jour quotidiennement.  Pourtant, les marques ont de plus en plus besoin de modèles qui vont leur permettre de répondre voire d’anticiper toutes les attentes de leurs clients. L’enjeu n’est donc plus de disposer que de quelques scores de prévisions mais bien de les démultiplier et d’automatiser leur mise à jour.  

Mais comment? Seule une plateforme offrant une approche auto-apprenante et industrielle peut répondre à ce challenge.   

Le marketing prédictif ouvre la voie vers l’individuation® et une relation client réellement 1:1   

Pour aller aussi loin dans l’enrichissement et l’exploitation de cette connaissance client et pouvoir tirer le meilleur parti de l’intégralité des informations collectées, l’utilisation de l’Intelligence artificielle s’impose comme LA solution.  

En effet, c’est grâce au Machine Learning et à la mise en place d’algorithmes auto-apprenants, que toutes les données et les milliers d’interactions générées par les clients, sont décortiquées et passées au crible, tous les jours pour connaître chacun d’eux avec une précision inégalée et anticiper leurs futurs besoins au plus juste.  

Jusqu’à aujourd’hui aucune plateforme ne permettait de créer et d’exploiter toute cette valeur à partir d’une base de données. En mettant sur le marché sa plateforme de Marketing d’Individuation®, Splio vous propose d’optimiser la valeur de chacun de vos contacts en base et d’adapter votre relation au cas par cas.  

L’Individuation® va se nourrir de toute cette connaissance pour améliorer la performance de vos ciblages et déclencher des communications efficaces car individuées.  

Parce que chaque client évolue à un rythme différent dans son cycle de vie, il est essentiel d’avoir des indicateurs pertinents afin de communiquer avec lui le bon contenu, au bon moment pour lui et sur le canal le plus approprié.  

Sans analyse prédictive, il serait presque impossible de formuler l’idée même de proximité relationnelle. La collaboration avecles algorithmesest une des clés du marketing client individué

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