Le marketing prédictif est-il séduisant ?Ce concept en plein essor peut être très utile pour améliorer l’expérience utilisateur des e-acheteurs, augmenter les conversions des e-commerçants et attirer de plus en plus de business. Comment l’analyse prédictive affecte-t-elle le marketing ? Quels sont les avantages? Retour sur les bénéfices du marketing prédictif et quelques cas d’usage spécifiques en e-commerce.
Définition : Qu’est-ce que le marketing prédictif ?
De nombreuses entreprises collectent des données, les analysent rétrospectivement et planifient leurs futurs efforts de marketing en fonction de ce qui a fonctionné dans le passé. Si un produit est un succès, les stratégies de marketing traditionnelles ont tendance à mettre en avant le même produit au même moment l’année suivante. Le marketing prédictif est une autre approche qui cherche à identifier et à prédire le comportement futur des clients et les perspectives de produits ou de services sur la base de données historiques et actuelles collectées après analyse. Cibler le bon produit ou service aux bonnes personnes au bon moment en utilisant les messages et les canaux de communication les plus pertinents. le but? Augmentez les ventes de votre entreprise en augmentant votre taux de conversion. Le marketing prédictif est utile dans le cadre des stratégies d’acquisition de clients en ligne et hors ligne et est également largement utilisé pour la fidélisation en aidant à améliorer l’expérience utilisateur.
Marketing prédictif étape par étape : comment ça marche ?
Collecte de données: Sans data mining, pas de marketing prédictif.
La première étape consiste donc à collecter un maximum de données sur les internautes qui visitent votre site web. Cette collecte peut se faire par le biais de cookies, de solutions de suivi des internautes, de comptes et de formulaires d’inscription, entre autres.
Analyse de données et prédiction de comportement: Une fois la collecte de données commencée, la deuxième phase consiste à prédire le comportement attendu de l’utilisateur en fonction de ses actions précédentes afin d’optimiser l’expérience de l’utilisateur.
Optimisation de l’expérience utilisateur en temps réel: Après avoir identifié les scénarios d’achat possibles pour les internautes, la dernière étape consiste à optimiser l’expérience utilisateur pour ces différents scénarios en proposant le bon produit ou service à la bonne personne au bon moment de la meilleure façon possible. Cette étape se fait souvent grâce au machine learning et à des algorithmes de recommandation avancés qui intègrent de grandes quantités de données.
Dans quels secteurs le marketing prédictif est-il le plus couramment utilisé ? Le marketing prédictif peut être utilisé dans n’importe quel secteur, mais certains sont déjà largement utilisés, tels que :
- L’e-commerce
- La distribution
- L’industrie (surtout automobile et pharmaceutique)
- L’énergie
- Les télécoms
- La finance
- Les assurances
- Le secteur public
3 cas concrets d`application du mercatique prédictif
Le marketing prédictif parmi organiser les recommandations de produits faites sur un site e-commerce
De populeux sites e-trafic ont déjà bonification au mercatique prédictif, qui permet de prophétiser les opérations des clients.
En effet, si un internaute consulte un rapport de suprême A et que ce rapport est camarade à une éventail de produits complémentaires de suprême B, le marketing prédictif pourra pourra se traduire par l’affichage des produits complémentaires à ajouter au panier une fois que l’internaute aura prouvé son intérêt pour le produit A (ex : clic sur le CTA d’ajout au panier ou ajout à ma liste d’envies).
Toutefois, le marketing prédictif permettra d’aller encore plus loin dans ces recommandations en analysant beaucoup plus de données que les algorithmes classiques permettant de faire de la recommandation de produits.
Grâce au machine learning, le marketing prédictif pourra assimiler le déclenchement de recommandations de produits minutieusement encore fins et personnalisées en posant des critères liés à la conduite de l’internaute, son renommé de étude ou surtout son profil, s’il est connecté par réponse.
Le marketing prédictif pour démêler les clients prêts à abandonner une marque au profit d’une autre
Le marketing prédictif intéressera les sociétés qui souhaitent organiser la fidélisation de leur clients, en permettant de principalement démêler les clients prêts à partir à la concurrence
En analysant de populeux paramètres (ex : période de dernière attachement à la`multitude de client, période de dernière visite, période de dernière créneau des campagnes emailing, période de désinscription à la newsletter, …), la vision prédictive aidera les sociétés à science sans déployer des campagnes de régénération et de fidélisation, en offrant par réponse des avantages personnalisés ou des rôles généralement payants à ces clients.
SFR a par réponse adopté le mercatique prédictif parmi démêler les clients sur le balance de handicaper à elles forfait en analysant notamment :
Le liste de pages vues par les clients
La saison norme de leur visites sur le emplacement
Les mots-trousseaux recherchés parmi les moteurs de étude
SFR alliage conséquemment science aviser 81% des churners prêts à rouler à l`action. Après travailleur inséré ces clients sur le départ, l`cinéaste internet et téléphonique empressée une diplomatie de fidélisation dédiée qui participe au événement que 75% des clients restent parmi l`cinéaste.
Le marketing prédictif pour l’optimisation des stocks
Comme parmi le trafic traditionnel,tout e-commerce se doit de gérer au mieux ses stocks afin de maximiser son retour sur investissement et minimiser ses pertes.. Alors que 62% des internautes ont déjà été confrontés à une rupture de stock en ligne sur un produit (recherche YouGov / GT Nexus 2015), le mercatique prédictif peut seconder les e-commerçants à organiser à elles chaine d`approvisionnement.
comment ? En prévoyant de manière proactive la demande des clients en fonction des délais, nous limitons autant que possible les ruptures de stock lorsque les clients potentiels sont prêts à commander.
En analysant toutes les données d’achat, les données de navigation, et les autres données dont disposent les e-commerçants (historique des commandes, habitudes d’achat, dates d’achat, etc.), le e-commerce est capable de prédire mathématiquement la quantité de produits à expédier. avant doit toujours être disponible.
FAQ sur le marketing prédictif
Le marketing prédictif peut-il être utilisé par tous les types d’entreprises ?
L’utilisation du marketing prédictif peut être adaptée aux besoins des différentes tailles d’entreprise. Les petites entreprises peuvent utiliser des outils de marketing prédictif pour mieux comprendre leurs clients et améliorer leurs stratégies de marketing, mais elles peuvent disposer de ressources limitées pour investir dans des logiciels spécialisés et des compétences techniques avancées.
Les entreprises de taille moyenne peuvent utiliser des modèles d’apprentissage automatique pour prédire le comportement des clients, segmenter les clients et personnaliser l’expérience client.
Les grandes entreprises peuvent utiliser le marketing prédictif à grande échelle pour prévoir les tendances du marché, optimiser les campagnes marketing, améliorer la segmentation des clients et personnaliser les expériences client.
Bon à savoir : dans les secteurs réglementés tels que la santé et la finance, l’utilisation du marketing prédictif peut être plus compliquée en raison des réglementations strictes en matière de confidentialité et de protection des consommateurs.
Dans tous les cas, il est important que les entreprises se fixent des objectifs commerciaux et choisissent l’outil de marketing prédictif qui correspond le mieux à leurs besoins et à leur budget.
Limites et risques associés à l’utilisation du marketing prédictif
Bien que le marketing prédictif puisse être très utile pour les entreprises en fournissant des informations précieuses sur le comportement des clients, il existe également des limites et des risques associés à son utilisation. Voici quelques exemples:
Biais : les modèles d’apprentissage automatique utilisés dans le marketing prédictif peuvent être sujets à des biais dans leurs données d’entrée, ce qui peut conduire à des prédictions inexactes ou injustes.
Confidentialité : le marketing prédictif implique souvent la collecte et l’utilisation des informations personnelles des clients, ce qui soulève des problèmes de confidentialité et de sécurité des données.
Erreurs prédictives : les modèles d’apprentissage automatique sont conçus pour prédire le comportement des clients, mais ils peuvent être erronés, ce qui peut entraîner des décisions commerciales inexactes ou inappropriées.
Coût : le marketing prédictif peut être coûteux à utiliser car il nécessite souvent des logiciels spécialisés et des compétences techniques avancées pour configurer et maintenir des modèles d’apprentissage automatique.
Complexité : les modèles d’apprentissage automatique utilisés dans le marketing prédictif peuvent être très complexes et difficiles à comprendre, ce qui rend difficile l’interprétation des résultats et la prise de décisions commerciales.
Résilience des clients : certains clients peuvent être réticents à partager leurs informations personnelles ou à être profilés, ce qui peut limiter l’efficacité du marketing prédictif. Il est important que les entreprises examinent attentivement les avantages et les risques associés à l’utilisation du marketing prédictif et prennent des mesures pour atténuer les risques et protéger la confidentialité des clients.
Quels sont les outils logiciels de marketing prédictif les plus couramment utilisés ?
Il existe de nombreux outils logiciels de marketing prédictif, mais voici quelques exemples des outils les plus couramment utilisés :
IBM SPSS Modeler : il s’agit d’un logiciel de modélisation prédictive que vous pouvez utiliser pour créer et déployer rapidement des modèles d’apprentissage automatique.
RapidMiner : une plate-forme d’analyse de données open source qui vous permet de créer des modèles d’apprentissage automatique pour la prédiction, la classification et la segmentation. SAS Predictive Analytics : il s’agit d’un outil de modélisation prédictive et d’analyse avancée qui vous aide à créer des modèles prédictifs pour la segmentation des clients, la détection des fraudes, l’optimisation des campagnes marketing, etc.
Microsoft Azure Machine Learning : une plateforme cloud pour créer des modèles d’apprentissage automatique et analyser de grandes quantités de données.
Google Cloud AI Platform : il s’agit d’une plate-forme de développement et de déploiement de modèles d’apprentissage automatique qui prend en charge de nombreux types de modèles, notamment les réseaux de neurones profonds, la régression, la classification et le clustering. H2O.ai : une plate-forme open source pour la création de modèles d’apprentissage automatique à l’aide d’algorithmes avancés tels que les réseaux de neurones profonds, les arbres de décision et les forêts aléatoires.
Alteryx : il s’agit d’une plate-forme d’analyse de données qui vous aide à préparer, nettoyer et enrichir vos données avant de créer des modèles d’apprentissage automatique.
Quels sont les défis éthiques liés à l’utilisation du marketing prédictif?
L’utilisation du marketing prédictif soulève plusieurs défis éthiques. Voici quelques exemples:
Discrimination : le marketing prédictif peut être utilisé pour cibler des groupes de clients spécifiques, mais il peut entraîner une discrimination si les critères de ciblage sont basés sur la race, le sexe, l’âge ou d’autres caractéristiques.
Interaction : les entreprises peuvent utiliser le marketing prédictif pour influencer le comportement des clients grâce à des techniques de persuasion basées sur les données. Cela peut être considéré comme une manipulation. Surtout lorsque les clients ne savent pas comment leurs données sont utilisées et impactées.
Transparence : les entreprises doivent être transparentes sur la manière dont elles utilisent les données clients et sur la manière dont elles créent des modèles d’apprentissage automatique pour le marketing prédictif.Les clients doivent être informés de l’utilisation de leurs données et avoir la possibilité de contrôler cette utilisation.
