L’Analyse Prédictive Appliquée au Marketing : Fonctionnement et Utilisations

L’analyse prédictive est liée à la collecte de données ou le big data. Plus précisément, elle consiste à tirer profit de ces données mais également à l’utilisation des algorithmes et des techniques d’apprentissage automatique. L’objectif ? Comprendre les tendances actuelles ainsi que les préférences des consommateurs. Cela pour, au final, offrir à ces derniers la meilleure expérience possible.

On peut alors supposer que l’analyse prédictive a sa place dans le domaine du marketing. Si c’est vraiment le cas, pourquoi n’y a-t-elle pas été introduite bien avant ? Concrètement, si elle n’a pas été associée plutôt à l’étude de marché, c’est que les moyens techniques ne s’y prêtaient pas encore. En effet, 30 ans auparavant, les informations ne s’obtenaient pas aussi facilement, les logiciels étaient plus complexes et la puissance de calcul n’était pas aussi répandue. Ce guide a pour but de vous aider à comprendre rapidement comment l’analyse prédictive peut être utile à votre entreprise.

La modélisation prédictive pour mieux cerner les préférences des consommateurs

Pour les sites de e-commerce, il est important de connaître les habitudes des consommateurs, mais surtout de prédire leur comportement d’achat. Heureusement, la technologie nécessaire à cela est enfin accessible à tous, même aux petites entreprises. Il existe effectivement un certain nombre de modèles prédictifs adaptés au marketing. Selon l’entreprise AgilOne située dans la Silicon Valley, il y a trois catégories de modèles prédictifs. Il y a les modèles de regroupement, ceux de propension et les modèles de filtrage collaboratif.

Les modèles de regroupement

Aussi appelés modèles de grappe, ils segmentent les clients cibles par groupe en prenant en compte de nombreuses variables. Les modèles de regroupement les plus courants incluent le regroupement comportemental, le regroupement basé sur les produits ou les catégories de produits et le regroupement basé sur la marque.

Les modèles de propension

Les modèles de propension servent à prédire avec une précision certaine les comportements des clients. Ils incluent notamment les probabilités d’engagement, la propension à se désabonner (du site, de la newsletter, etc.), la tendance à acheter…

Le filtrage collaboratif

C’est ce modèle qui présente aux consommateurs les services, produits et annonces qui pourraient les intéresser. Le filtrage collaboratif se base sur plusieurs variables, dont les habitudes d’achat. Ceux qui sont utilisés par Netflix et Amazon comprennent des ventes croisées, des ventes incitatives et des ventes subséquentes.

L’analyse de régression

Il faut également parler de l’analyse de régression. Les analystes l’emploient pour détecter les points forts des corrélations entre les variables spécifiques des clients ainsi que l’achat d’un produit donné. À partir des données concernant le comportement d’achat (coefficient de régression), ils peuvent obtenir un visuel sur les probabilités d’achat futur.

Les données sont donc d’une importance capitale dans l’analyse prédictive. Il existe par ailleurs plusieurs manières de les transformer en bénéfices. Pour parler d’un cas concret où les informations se sont révélées utiles, nous allons citer Arby’s. Cette chaîne de restauration rapide a constaté une augmentation de ses ventes au niveau de ses locaux réaménagés. Il n’est donc pas surprenant qu’elle ait décidé de rénover plusieurs autres de ses points de vente.

L’analyse prédictive pour une offre adaptée

Cibler les clients au moment idéal avec une offre adaptée est la base de l’analyse prédictive appliquée au marketing. C’est en effet, l’une des applications les plus simples et les plus directes pour voir rapidement un retour sur investissement. Une étude conduite par le groupe Aberdeen affirme que les entreprises qui emploient l’analyse prédictive ont deux fois plus de chance d’identifier les clients à haute valeur ajoutée. Ainsi que de leur proposer une offre susceptible de les intéresser.

Plusieurs modèles d’analyse prédictive peuvent être utilisés dans cette application. On peut citer l’analyse des affinités, la modélisation des réponses et des analyses de rétention. Avec ces modèles, il vous sera possible de déterminer s’il est préférable de combiner les abonnements imprimés et digitaux ou de favoriser une forme en particulier.

Le ciblage d’audience renvoie aussi à la segmentation clientèle. Salesforce pour suivre efficacement leurs clients utilisent une plateforme marketing cloud. Les équipes marketing en tirent profit en construisant des profils d’audience. Cela se fait notamment en combinant des données venant de sources multiples. En guise d’exemple, on peut citer le CRM et les données hors ligne. Avec des données et des informations précises sur le comportement d’achat, les équipes marketing obtiennent un modèle de comportement. Avec ce dernier, les équipes peuvent prendre des décisions en accord avec les données en temps réel et sur le long terme.

Les stratégies applicables

Il va sans dire que suivre l’évolution du comportement des consommateurs sur le plan des achats est une tâche complexe et de longue haleine. Du moins, si l’on s’y risque sans utiliser l’analyse prédictive ! Par ailleurs, elle offre plusieurs applications dont :

• l’application du scoring comportemental aux données clients
• l’accès aux données structurées internes
• l’accès aux données des médias sociaux.

Chacune de ces applications peut être utilisée afin de déterminer l’impact qu’aura une campagne marketing sur les réseaux sociaux, voire dans le cas où le public cible est plus réceptif à une campagne faite par mobile.

La visualisation des données est un autre moyen efficace pour obtenir des informations ainsi que pour engager des actions effectives basées sur le comportement consommateur. En effet, une équipe marketing peut profiter des informations disponibles pour déterminer quels services et produits sont les plus susceptibles d’intéresser.

En outre, analyser les divers contenus sur les réseaux sociaux est une autre technique pour conduire une campagne marketing et créer de nouveaux produits.

L’apprentissage automatique pour le marketing prédictif

L’apprentissage automatique ou le ‘machine learning’ a fait ses premières armes dans les années 90. À l’heure actuelle, la plupart des entreprises exploitent le numérique. Les données sont donc plus accessibles qu’auparavant. Si bien qu’il est facile de se retrouver avec une véritable pléthore de données marketing à exploiter. En guise d’exemples de données, on peut citer le temps passé sur le site, les avis sur un produit, le trafic organique, etc.

La manipulation de ces données se fait à l’aide du machine learning. Ce dernier les croise les une aux autres et donne des résultats qui auraient échappé à un esprit humain. Avec l’apprentissage automatique, il est par exemple possible de découvrir le moment opportun du parcours client pour corréler l’intention d’achat à une action. Dit ainsi, le machine learning semble être quelque chose de difficile à maîtriser. Mais grâce à un écosystème de vendeurs qui s’emploie à rendre le marketing prédictif plus accessible, sa compréhension et son application ne requièrent nullement un diplôme en informatique.

Conclusion

L’analyse prédictive est la solution qui permet de faire face aux principales difficultés auxquelles sont confrontés les marketeurs. Notamment, la personnalisation de messages et la création d’une campagne marketing engageante.

Article Proposé Par: Nicolas Finet

Nicolas Finet est un entrepreneur et blogueur spécialisé dans le marketing digital, le growth hacking et les agences de communication. Il est le co-fondateur de la plateforme Sortlist qui permet aux entreprises de trouver facilement les agences digitales les plus appropriées pour leurs projets.