Le Marketing Prédictif : le Machine Learning au service de la donnée

"Je vois... je vois... un mystérieux étranger venir sur votre site et acheter trois paires de chaussettes." Je suis désolé de vous en informer, mais non, le Marketing prédictif ne se résume pas à employer un clairvoyant au sein de l'entreprise pour qu'il vous prédise le futur comportement de vos clients.

Non, cet ensemble de techniques de Marketing est bien plus complexe qu'il n'y paraît au premier abord. Il se centre, bien entendu, autour de la prédiction, mais utilise une source d'information bien précise : les données. Des données qui, en les analysant correctement, peuvent être utilisées pour prédire et modéliser votre comportement d'achat, permettant ainsi à l'entreprise d'anticiper vos futures actions sur son site.

C'est avec l'essor du Big Data que le Marketing prédictif a réellement commencé à évoluer. Au fil des années, il a été optimisé grâce à l'utilisation de plus en plus intensive de l'intelligence artificielle, et plus particulièrement des algorithmes du Machine Learning, permettant d'anticiper avec une précision millimétrée les actions probables de l'utilisateur ou du prospect. 

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• QUELQUES TECHNIQUES ET APPLICATIONS DU MARKETING PRÉDICTIF
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• Il existe de nombreuses méthodes pour mener à bien une stratégie de Marketing prédictif. Voici une liste non exhaustive de quelques-unes de ces techniques, ainsi que des détails sur leur fonctionnement.

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• 1. Le scoring : Le scoring, autrement connu sous le nom de score d'appétence (l'attribution d'une note à un utilisateur ou service basé sur ses actions), est une technique marketing qui existe depuis longtemps. Toutefois, avec l'avènement du Marketing prédictif et du Smart Data,  le scoring devient plus précis et possède un bien meilleur taux de conversion à la clé.
• 2. La segmentation : Tout comme le scoring, la segmentation a été reprise par le Marketing prédictif afin d'assurer une personnalisation plus marquée qu'avant dans le cadre de recommandations de produits sur un site, comme par exemple l'amélioration du targeting dans les campagnes marketing.
• 3. La personnalisation : La segmentation permet de séparer en différents groupes selon un client type. La personnalisation, quant à elle, peut séparer chaque client et le traiter comme un individu, adaptant le produit ou service en fonction de ses besoins ; avec l'augmentation du nombre de données, cette personnalisation peut devenir de plus en plus pointu grâce au Marketing prédictif.
• 4.. Le Churn / Attrition : La prédiction d'attrition sert à déterminer en amont quand et comment les utilisateurs risquent d'abandonner un service / produit, et permet à l'équipe Marketing de les "rattrapper".
• 5. Les Datamarts : Comme vous l'aurez deviné, les données factuelles (données d'achats, etc.) et comportementales (réactions face à des campagnes, newsletters, etc.) sur votre site sont les clés pour réussir votre stratégie de Marketing prédictif. Pour les utiliser efficacement, la méthode la plus simple pour gérer ces données consistent à créer un Datamart (littéralement traduit "Magasin de données").
• 6. Valeur vie client (Customer Life Time Value, ou CLTV en anglais) : la valeur vie client représente le profit moyen attendu d'un client type au cours du cycle. Grâce aux données disponibles sur le client, cette valeur peut être assez précisément estimée.
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• QUELS AVANTAGES POUR LE MARKETING PRÉDICTIF ? 

Les avantages d'appliquer une stratégie de ce type sont nombreux ; l'avantage le plus évident reste l'amélioration de la connaissance client. En effet, en récupérant un maximum de données sur un prospect, vous pouvez être en mesure de prédire ses prochaines actions ; vous êtes en meilleure position pour répondre à ses attentes (qui, rappelons-le, deviennent de plus exigeantes avec le temps).

Un autre avantage conséquent est celui de la prédiction d'attrition, méthode définie ci-dessus. Quel que soit le secteur aujourd'hui, les marchés sont hyperconcurrentiels, et il est de plus en plus facile pour un prospect potentiel de se diriger vers un autre fournisseur si votre service ne lui convient plus. Par le biais de la prédiction d'attrition, l'équipe de marketing peut mettre en place des stratégies pour assurer la fidélité continue du client.

Un dernier avantage, et pas des moindres, est celui de l'amélioration de la productivité et de l'efficacité au sein même de l'entreprise. L'utilisation du Machine Learning permet d'analyser les données de façon purement mathématique, et ainsi fournir un résultat objectif des attentes et des désirs du consommateur.