Le marketing prédictif, c’est le futur. Il permet de prédire les comportements et besoins des clients en temps réel ou par anticipation, avant même que le client n’entre en action. Pour définir ces besoins à venir, le marketing prédictif s’appuie sur des modèles statistiques utilisant toutes les données disponibles dans le champ du big data. Il permettra ainsi, en fonction de critères définis par l’entreprise de proposer le bon service au bon moment par le bon canal tout en intégrant l’évolution de plus en plus rapide des comportements des consommateurs. Résultat, « avec des prédictions il sera beaucoup plus facile de créer et d’appliquer des stratégies marketing totalement personnalisées aux consommateurs. Il faut pour cela collecter un maximum d’informations en amont afin d’être le plus précis possible et le mieux renseigné. Par la suite, tous les consommateurs recevront du contenu personnalisé en fonction de leurs actions ». Autrement dit, les analyses prédictives permettent d’exploiter « des quantités très importantes de données collectées par de nombreuses entreprises auprès de leurs clients, de leurs marchés, des réseaux sociaux, des applications en temps réel, ou encore du Cloud. En dégageant des informations tangibles, les analyses prédictives permettent de rester en tête de la compétition ».
Selon Matthieu Tran-Van L’intelligence prédictive, dans une application marketing, repose sur un processus qui est toujours le même : Poser une question business qui porte sur des performances futures Collecter des données de différentes sources Les croiser avec les données clients existantes Analyser selon un modèle statistique qui permet d’évaluer le comportement futur d’un client avec la plus grande probabilité. Industrialiser le modèle en le rendant « auto-apprenant » grâce au machine learning
Selon Sailendra, « Les promesses de l’approche prédictive permettent d’affiner la segmentation comportementale et la connaissance client. La segmentation comportementale est l’un des premiers concepts du marketing traditionnel. Cela consiste à découper le marché́ en segments et d’isoler des groupes de consommateurs ayant des comportements de consommation semblables. L’objectif est alors d’identifier les préférences du marché́ afin de mieux développer son offre en fonction du ou des segments cibles. Ce sont ces segments identifiés par l’intelligence artificielle (via l’analyse du comportement des internautes) qui serviront de base pour adopter une stratégie de personnalisation de l’offre sur votre site web. Grâce à une approche prédictive il devient alors possible de cerner les intentions de chaque utilisateur, à chaque instant, afin de lui présenter les produits qui lui correspondent réellement. L’utilisateur se sent mieux compris. Il est donc plus rapidement en mesure d’acheter sur la e-boutique et devient, par la même occasion, plus fidèle. Adaptez les contenus pour chaque visiteur : Mieux connaître ses cibles est essentiel.
Chaque visiteur est unique, c’est pourquoi il est nécessaire d’adopter une stratégie différente pour chacun d’entre eux pour permettre de personnaliser leur expérience. Les algorithmes d’I.A vont vous permettre de segmenter votre visitorat et de fournir des informations précieuses sur son comportement. Vous pourrez ainsi visualiser les communautés de clients vous rapportant le plus de revenus, les clients réguliers, les adeptes de vos nouvelles collections, mais aussi les segmenter sur des types de produits bien précis, comme par exemple sur le mot-clé « hightech » ou encore ‘’ jean brut’’. Ensuite, vous leur dédiez une stratégie d’approche webmarketing spécifique, et c’est gagné́ ! Réaliser la gestion des recommandations produits manuellement peut rapidement devenir chronophage et fastidieux. D’autant plus lorsque vous possédez un catalogue produit avec de nombreuses références. Aussi, il est difficile de s’adresser à chaque visiteur de manière personnalisée. Vous pouvez remercier l’intelligence artificielle qui va s’occuper de ces tâches, tout en étant pertinente et en vous faisant gagner un temps considérable.
L’homme ne peut pas traiter de si gros volumes de données, aussi rapidement. Faciliter le parcours d’achat de votre clientèle, de manière automatique : parfait non ? Les méthodes de filtrage et d’affichage des produits ont peu évolué depuis la naissance du e-commerce. Elles fonctionnent sur des critères simples et basiques : le type de produit, le prix, la couleur, la taille, etc. Or, lorsque nous nous apprêtons à faire un choix, que ce soit pour une paire de chaussures, un casque audio ou un canapé par exemple, les critères les plus déterminants sont bien souvent subjectifs et relèvent d’un coup de cœur. Ainsi, en analysant l’intégralité des données clients à votre disposition (données de navigation, produits consultés, historique d’achats, etc.) : cela vous permettra d’en savoir plus sur le comportement de vos utilisateurs et de prédire leurs envies. Par conséquent, votre rêve d’e-marchands devient réalité : savoir en amont ce que les clients vont commander avant qu’euxmêmes ne le sachent. En mettant en place une approche prédictive sur votre e-commerce, il vous sera aussi possible d’anticiper le churn (aussi appelé l’attrition), de connaître quand et comment un utilisateur ou un client risque d’abandonner son panier ou se désabonner d’un service. L’intérêt est de pouvoir prévoir ces intentions afin d’agir en menant des actions de fidélisation, de prévention ou de rétention ».
Selon Xerfi Precepta, « L’intelligence artificielle transforme en profondeur les fonctions marketing et bouleverse les équilibres concurrentiels au sein de la filière. Les acteurs historiques, comme les agences de marketing (Publicis, WPP), sont bousculés par des profils techniques, à l’instar des ESN (Accenture, Cap Gemini) ou des fournisseurs de technologies (Adobe, IBM). En promettant une meilleure connaissance client et l’hyper personnalisation de la publicité, le marketing prédictif est aujourd’hui plébiscité par les entreprises. Mais attention à la sur-promesse. Car, pour l’heure, la valeur ajoutée des solutions prédictives semble plutôt résider dans la réduction des coûts grâce à l’automatisation des activités chronophages. Au-delà, de lourdes menaces planent sur les spécialistes du marketing prédictif comme Criteo, ContentSquare, AB Tasty ou iAdvize. L’encadrement plus strict de l’exploitation des données personnelles et le développement en interne des algorithmes ou des chatbots par les entreprises pourraient bien limiter leur potentiel de croissance ».
Leader en bases de données mutualisées, Conexance permet aux enseignes du commerce connecté de mieux connaître leurs propres clients et de cibler leurs meilleurs prospects à partir de leurs actes d’achats avérés. Grâce à l’utilisation de modèles prédictifs et de machine learning, en mode service ou en mode plateforme avec My Model, Conexance retrouve les jumeaux statistiques de vos clients et vous permet de les contacter par tous les canaux. La meilleure approche pour cibler vos futurs clients. Conexance agit dans le respect de la réglementation RGPD conformément aux engagements de ses partenaires envers leurs propres clients. Conexance a également reçu le label PPP Privacy Protection-Pact du SNCD en 2019. Nous faisons partie de Wunderman Thompson Data. Groupe WPP depuis 2016. Nous avons des bureaux à Lille, Paris, Londres et à travers le groupe aux US et au Canada.
Un mot d’ordre : La Connaissance Client est au coeur de toutes les stratégies.
Une conviction : « Transactions Beat words » Plus fort que Les mots, ce sont les tickets de caisse qui sont les plus prédictifs.
Un engagement : « Data is the fuel for growth » Aider les marques à se transformer en mettant la data au coeur de leurs organisations, les aider à gérer et optimiser la valeur de leurs clients et leur permettre de rendre leurs stratégies d’acquisition plus efficaces.
Le marketing prédictif c’est accéder à la puissance du Machine Learning et booster ses prévisions grâce à des données CRM 1st party mises à jour. Voici les principales problématiques auxquelles conexance répond grâce à l’utilisation de ses modèles associés aux données 1st Party :
Lancement de marque – Acquisition clients.
Profiling client, identification look alike et activation multicanale grâce au référentiel Conexance.
Réactivation et Prospection interne.
Utilisation des data Conexance et notre plateforme de Machine Learning (+50% de performance par rapport au score traditionnel).
Optimisation de ciblage.
Optimisation de cibles sur campagnes SMS et description de profils grâce aux outils de Dataviz MyModel (+30% de performance).
Génération de création de trafic ou drive test.
Il n’y a pas de recette miracle, je dirais qu’il faut 3 conditions nécessaires pour garantir l’efficacité d’un modèle prédictif :
En amont, il faut savoir précisément ce que l’on souhaite prédire (Par exemple, je souhaite recruter les meilleurs acheteurs de ma catégorie). Il ne faut pas être trop fermé dans son modèle de recherche.
Utiliser les données appropriées : nous recommandons d’utiliser des données 1st party avec la mise à jour la plus récente. La récence étant en matière de prédiction un des variables les plus importantes.
Laisser parler les modèles : en cela, le Machine learning apparaît comme l’approche la plus complète puisqu’elle va combiner le meilleur des modèles. L’approche look alike modeling permettant de rechercher les jumeaux statistiques est celle qui a donné les résultats les plus performants.
Enfin, tester toujours un échantillon n’ayant pas reçu d’approche prédictive pour mesurer l’efficacité.
Il existe aujourd’hui des plateformes qui permettent d’utiliser le prédictif en mode SAAS (Software As a Service), il s’agit ainsi d’automatiser une partie du process, mais il reste néanmoins important que le marketeur soit le pilote ! Par exemple : il est possible de faire du Maas (Modelling As A Service) et d’utiliser le Machine Learning de Microsoft en mode service avec la plateforme My Model. En ajoutant la Data first party en mode service (DAAS data as a service) on obtient une combinaison gagnante DaaS et MaaS.
Le Precise Marketing permet, en effet, d’avoir une approche qui anticipe les attitudes des consommateurs vis à vis de leurs produits et de leur adresser des propositions quasiment en one to one. Le marketing de précision est évidemment devenu courant dans le cadre du marketing digital car il propose des capacités de ciblage très poussées, la possibilité d’identifier des cibles à partir de personae et de les rendre activables en média.
L’intégration des modèles de ML dans une approche véritablement IA appliquée à tous les secteurs. Il sera possible grâce à l’intégration des données dans les environnements logués (applications, réseaux sociaux, recherche mais également dans les objets connectés TV, domicile et surtout voiture) d’anticiper vos besoins et attentes et de différentier fortement les propositions commerciales et les services. L’apparition des référentiels uniques et des véritables DCP (data customer platform) permettra également d’avoir une approche unifiée et omnicanale pour les marques. Nous allons enfin entrer dans le monde du one to one multicanal.
« MyModel by Conexance » dont nous avons parlé est une nouvelle plateforme de ciblage, qui vous permet de modéliser en quelques clics vos meilleurs profils clients. Simple, rapide, économique, cette innovation utilisant le meilleur de l’IA et du Machine Learning bouleverse les pratiques et améliore les performances de vos actions marketing par un enrichissement continu et intelligent de vos données, en utilisant vos propres données enrichies des données du référentiel Conexance nourrit de plus de 600 enseignes renouvelées.
« My Model » vous permet de générer de la croissance additionnelle en travaillant rapidement et en autonomie complète. Adoptée par de nombreux retailers et partenaires de Conexance cette solution unique sur le marché peut être utilisée très rapidement et sans coût. Le Datastore de Conexance est également une innovation 2019. Disponible sur étagère un grand nombre d’audiences sont mises à disposition des marketeurs qui peuvent les activer en multicanal et en digital. L’offre est disponible en direct ou avec les partenaires de Conexance. Constituées par de la donnée CRM first party mise à jour en permanence, ces cibles ou audiences permettent d’obtenir des retours performants.
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