Et si vous pouviez prédire les comportements de vos clients pour construire des actions marketing sur mesure ? C’est tout l’enjeu du marketing prédictif, un ensemble de techniques permettant d’anticiper l’avenir à partir des données actuelles et historiques de votre organisation.
Qu’est-ce que le marketing prédictif ?
Le marketing prédictif peut être défini comme une méthode de prédiction des comportements des consommateurs. Il s’appuie sur différentes techniques d’analyse de données et permet aux entreprises de déployer des stratégies et des campagnes marketing personnalisées.
Concrètement, le marketing prédictif consiste à récolter un maximum de données relatives aux comportements des clients, qu’il s’agisse de recherches sur le web, d’interactions sur un site internet ou sur les réseaux sociaux, par exemple. À partir de ces informations, il est possible d’anticiper les besoins et l’intention d’achat d’un consommateur, afin de lui proposer une offre sur mesure.
Quels sont les avantages du marketing prédictif ?
La mise en place d’une stratégie de marketing prédictif présente de nombreux atouts pour une organisation.
Accroître la connaissance client
Pour proposer des offres répondant parfaitement aux besoins de vos clients, il est essentiel de bien les connaître. Or, une approche basée sur le marketing prédictif permet de faire le tri dans les données collectées et de segmenter la clientèle avec précision.
Grâce à la data, vous avez donc une idée précise des besoins, des freins et des habitudes d’achat de chaque consommateur. Mais il ne s’agit pas seulement de proposer des offres avec un contenu sur mesure : encore faut-il lancer vos actions marketing sur les canaux les plus adaptées, avec le meilleur timing possible.
C’est justement ce que permet le marketing prédictif : mettre en avant un produit pertinent, au bon endroit et au bon moment, avec des promotions ou des remises répondant aux attentes de chacun. Il en résulte un renforcement de l’expérience client, car les interactions du consommateur avec votre entreprise sont totalement personnalisées.
S’adapter aux comportements des clients en temps réel
L’un des plus grands avantages du marketing prédictif est sa capacité à suivre précisément les comportements des consommateurs. Ainsi, vous pouvez agir en temps réel, au fil des interactions de vos clients avec votre entreprise, pour mettre en place des actions très efficaces.
Collectées en continu, les données client peuvent être exploitées instantanément grâce aux technologies basées sur l’intelligence artificielle, comme le machine learning. C’est un véritable cercle vertueux qui s’installe : les algorithmes d’apprentissage en place sont enrichis en permanence avec la data, et deviennent eux-mêmes plus performants.
Augmenter le chiffre d’affaires et la rentabilité de l’entreprise
Le marketing prédictif permet également d’accroître le chiffre d’affaires généré par votre entreprise. En effet, la conception de scénarios adaptés en fonction des comportements clients permet de tirer profit du cross-selling, qui vise à vendre des produits ou services additionnels, ou de l’up-selling (aussi appelé « montée en gamme »). Or, ces techniques ont un impact non négligeable sur les chiffres de vente.
Par ailleurs, le marketing prédictif favorise la fidélisation de la clientèle, ce qui se traduit à long terme par une hausse des revenus de l’organisation. En effet, il permet d’identifier les profils de consommateurs les moins fidèles et de mettre en œuvre des actions appropriées afin de les conserver.
Enfin, l’approche prédictive permet de focaliser les efforts et le budget de l’entreprise sur les cibles et les actions qui génèrent un retour sur investissement élevé. Il en résulte un accroissement du taux de conversion et de la rentabilité des campagnes marketing.
Gagner du temps
Le marketing prédictif représente un gain de temps précieux lors de l’élaboration des campagnes, puisqu’il permet de les ajuster en temps réel en fonction des comportements des clients.
En outre, il est souvent couplé avec des outils d’automatisation : logiciel d’emailing, chatbot, etc. Ainsi, les équipes sont déchargées de certaines tâches chronophages et peuvent se concentrer sur des missions plus stratégiques.
Comment fonctionne l’analyse prédictive ?
Le marketing prédictif est étroitement lié au concept d’analyse prédictive, qui consiste à exploiter la data pour anticiper des résultats. En s’appuyant sur le machine learning, l’IA et des modèles statistiques, il est en effet possible de détecter des tendances dans les données, et ainsi de prévoir des comportements futurs.
Plus précisément, il s’agit d’identifier des corrélations entre différents éléments au sein d’un ou plusieurs ensembles de données. On peut alors créer un modèle prédictif, qui sera entraîné et ajusté pour générer des prédictions fiables.
Ce processus d’analyse prédictive peut être décomposé en quatre grandes étapes.
- La collecte et l’organisation les données
Entre les données accumulées au fil des années et les informations obtenues en continu via les interactions avec les clients, une entreprise peut être confrontée à un volume de data considérable.
Pour pouvoir mettre en place une stratégie de marketing prédictif, il est donc indispensable d’identifier les différents flux et d’organiser les ensembles de données, par exemple dans un entrepôt de données (ou data warehouse).
2) Le prétraitement des données
Les données brutes n’ont qu’une utilité limitée, car elles peuvent difficilement être exploitées en tant que telles. D’où l’intérêt de bien préparer la data qui sera utilisée dans vos modèles d’analyse prédictive.
Pour ce faire, il faut préalablement nettoyer les données afin de supprimer les anomalies, les valeurs aberrantes et autres doublons, qui peuvent être issus d’erreurs de saisie ou de mesure. Les informations manquantes doivent aussi être détectées en amont.
3) Le développement de modèles prédictifs
Il existe une grande diversité d’outils et de techniques permettant de développer des modèles prédictifs. Le choix d’un type de modèle dépend donc du problème à résoudre et de la nature de l’ensemble de données à traiter. Voici quelques-uns des modèles prédictifs les plus courants.
Les modèles de régression
La régression linéaire, qui est un des outils de base de la modélisation, cherche à établir une relation linéaire entre la mesure à prédire et l’axe temps. Ce modèle est intéressant pour sa simplicité en termes de data visualisation, puisqu’il s’agit d’une simple droite : de quoi rendre l’information compréhensible auprès d’un large public.
Bien qu’elle possède des propriétés similaires, la régression logarithmique se distingue de la régression linéaire, car elle permet de déceler une relation logarithmique entre la mesure à prédire et l’axe temps.
Enfin, la régression polynomiale est une forme plus complexe de la régression linéaire, qui permet d’approcher une mesure par un polynôme plutôt que par une droite.
Les modèles de lissage
Les techniques de lissage tiennent compte de la spécificité de la variable temporelle, contrairement aux régressions.
Autrement dit, les lissages prennent en considération la dépréciation d’une information au fil du temps. Par exemple, si l’on cherche à prédire les ventes d’un produit pour l’année en cours (N), les chiffres de vente de l’année N-1 peuvent être considérés comme plus importants et plus pertinents que ceux de l’année N-5.
Le lissage exponentiel simple s’applique uniquement à des données qui ne présentent aucune tendance ni saisonnalité. Il permet de lisser des données, mais aussi de prédire la prochaine valeur avec précision.
Le lissage exponentiel double est une version améliorée du précédent, car il est capable de tenir compte de la présence d’une tendance dans la data. Toutefois, il ne permet pas non plus de prédire des données présentant une saisonnalité.
Le lissage de Holt est une version plus poussée du lissage exponentiel double. Tandis que ce dernier utilise un seul paramètre pour estimer la valeur de la mesure, le lissage de Holt en utilise deux, ce qui le rend plus précis. En contrepartie, son temps de calcul est plus long.
Enfin, les lissages de Holt-Winters sont capables de prendre en compte des données présentant à la fois une tendance et une saisonnalité.
La transformation de Fourier
Il existe aussi des algorithmes de prédiction basés sur la transformation de Fourier, qui visent à décomposer la mesure à prédire en une somme de fonctions sinus et cosinus de périodes distinctes. Comparé aux modèles de lissage, ce type d’algorithme est capable de prendre en compte des cycles et des saisonnalités assez complexes.
4) La validation et le déploiement des résultats
Une fois le modèle prédictif établi, il convient de vérifier sa justesse et de l’ajuster en conséquence. Une fois que des résultats acceptables ont été obtenus, il ne reste plus qu’à les mettre à la disposition des personnes concernées grâce à un outil de tableaux de bord et de data visualisation.
Le marketing prédictif, qui permet de proposer une offre personnalisée à la bonne personne et au bon moment, est une méthode très efficace pour améliorer la connaissance client de votre entreprise, mais aussi pour augmenter votre taux de conversion et fidéliser votre clientèle. L’utilisation d’une solution de Business Intelligence intégrant des fonctionnalités d’analyse prédictive, à l’instar de DigDash Enterprise, est donc incontournable pour anticiper les besoins de vos clients et optimiser vos campagnes en temps réel.
