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


La prédiction a longtemps été une partie inhérente des nombreuses cultures peuplant notre planète. Elle est une méthode pour certains de se rassurer sur un avenir incertain, un moyen pour d'autres de déterminer le scénario le plus probable... C'est donc sans grande surprise que la prédiction est venu s'immiscer dans le monde du Marketing, au grand bonheur de tous !


Définition

"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.


Quelques chiffres

Les données sont considérées par certains comme l'or noir de ce début de millénaire, et pour cause : selon IBM, 90% des données qui existent ont été créées au cours des deux dernières années.

S'ajoute à ce chiffre l'analyse de McKinsey Global Institute pour qui le volume de données doublera tous les trois ans, créant ainsi une quantité exponentielle de données à utiliser dans le cadre du Marketing prédictif.


Les principaux acteurs à suivre

Deux exemples reviennent fréquemment en ce qui concerne les acteurs du Marketing prédictif. D'une part, nous avons Google. Le moteur de recherche a en effet mis en place des algorithmes extrêmement avancés pour prédire les actions de ses utilisateurs, et ainsi leur proposer des contenus plus adaptés selon les demandes effectuées.

D'autre part, nous avons le géant de l'e-commerce, Amazon. Si vous êtes sur Internet, vous avez certainement utilisé Amazon au moins une fois. En se faisant, vous avez peut-être remarqué lors d'une commande qu'une petite sélection de produits s'affiche en contre-bas, vous indiquant que d'autres clients ont également acheté un deuxième produit avec celui que vous souhaitez commander. Cet affichage de produits supplémentaires est basé sur de nombreuses données en arrière-plan qui prédisent que vous pourriez être susceptible d'acheter un tel produit en même temps.


Les livres blancs à consulter


Le guide du Marketing automatisé & prédictif

Livre blanc de Probance

Ce livre blanc vous explique l'importance de mettre en place une stratégie de marketing automatisée & prédictive.

Piloter par la donnée

Livre blanc de Alphalyr

Selon les dernières études cela se vérifie autant pour les très grandes entreprises que pour les moyennes et les plus petites (moins de 50 employés). Alphalyr vous fait découvrir au travers de 3 chapitres l’entreprise de demain, l’entreprise pilotée par la donnée.

Boostez vos performances commerciales avec le Smarketing

Livre blanc de Nile

5 étapes fondatrices pour l'alignement des équipes commerciales et marketing dans l'industrie.

L'intelligence prédictive : la nouvelle frontière du marketing B2B

Livre blanc de Sparklane

Ce document signé Sparklane vous explique en détail les avantages de l'intelligence prédictive pour votre stratégie marketing.

Le Marketing Prédictif : nouvelle force de frappe du commerce de détail

Livre blanc de Intema

Ce livre blanc aborde le sujet du Marketing Prédictif, et en quoi cette stratégie est une aubaine pour le commerce de détail.

Le Machine Learning: Envol vers le prédictif

Livre blanc de Helis & Myriad

L’expression de « Machine Learning », ou en français, apprentissage automatique, aussi appelée « analyse prédictive » ou parfois « intelligence artificielle » connaît aujourd’hui un développement très important, tant dans le monde des entreprises qu’auprès du grand public.

Ces 13 personnes si importantes qui vont vous remercier d’utiliser GetQuanty

Livre blanc de GetQuanty

GetQuanty a dénombré 13 personnes – des personnes importantes pour la bonne marche de l’entreprise, donc importantes pour vous également – qui vous remercieront de leur livrer des informations si cruciales grâce à votre utilisation de GetQuanty, une solution SaaS de scoring prédictif.

Comment la recommandation prédictive et personnalisée booste le business des sites marchands ?

Livre blanc de AntVoice

Ce livre blanc vous accompagne sur ce sujet stratégique afin de vous donner toute la mesure du potentiel de la recommandation personnalisée et les clés d’une mise en place réussie.

Attrition & Big Data

Livre blanc de Saagie

Ce livre blanc vous explique le fonctionnement de l'attrition et son association au Big Data.

Big Data, Smart Projects

Livre blanc de Forepaas

Ou comment piloter vos projets Big Data à l'heure de la data agilité.