Le marketing d'analyse prédictive est-il fiable et comment en tirer profit

L'intelligence artificielle est devenue une partie indissociable du marketing numérique contemporain. Nous nous appuyons sur divers outils pour automatiser les tâches répétitives, suivre les KPI des campagnes, communiquer avec nos clients et attirer de nouveaux prospects. Ces solutions nous permettent d'adopter une approche axée sur les données pour prendre des décisions et d'améliorer notre façon de faire des affaires.

Cependant, si nous nous appuyons uniquement sur les données des périodes passées, nous serons toujours en retard. C'est là qu'intervient le marketing d'analyse prédictive. Il fournit des connaissances qui nous permettent d'empêcher les clients de partir, de réduire les coûts d'acquisition, d'améliorer la CLV et, en fin de compte, d'augmenter les revenus.

Dans cet article, nous nous concentrons sur les applications pratiques et la fiabilité de l'analyse prédictive dans le marketing numérique. Alors lisez la suite pour obtenir des conseils pratiques sur la façon d'adopter la technologie dans votre stratégie.

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive (AP) est une technologie qui utilise l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) et des techniques de modélisation statistique pour analyser les données passées et présentes et identifier les tendances potentielles.

La technologie nécessite un flux constant de quantités massives de données afin de fournir des prévisions précises. Cependant, comme les solutions logicielles modernes accumulent une quantité pratiquement infinie d'informations, l'analyse prédictive est en hausse et se développe rapidement. De plus, l'avancement du cloud computing a accéléré sa croissance car il réduit les coûts de maintenance, de matériel et de personnel informatique.

En fait, les recherches montrent que le marché mondial de l'analyse prédictive devrait atteindre 25,2 milliards USD d'ici 2026, avec un TCAC d'environ 20,8 % sur la période 2019 à 2026.

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La technologie est largement utilisée dans de nombreux secteurs, y compris, mais sans s'y limiter, les services bancaires et financiers, l'assurance, les télécommunications et l'informatique, la vente au détail, le commerce électronique, la santé, la fabrication, le gouvernement, la défense, l'énergie, le transport et la logistique, etc.

L'AP permet aux entreprises de capitaliser sur leurs actifs de données et, entre autres, de minimiser les risques d'investissement, d'accélérer l'innovation, d'améliorer la sécurité, de réduire les coûts et d'améliorer les bénéfices.

Qu'est-ce que le marketing prédictif ?

Comme dans d'autres secteurs, le marketing peut grandement bénéficier de l'analyse prédictive.

Les outils marketing modernes fournissent un flux constant d'informations, permettant de suivre et d'enregistrer facilement le parcours numérique du client.

Les algorithmes d'analyse prédictive observent le comportement du client en temps réel et le corrèlent avec les données existantes pour identifier des modèles et nous fournir une meilleure compréhension de nos clients. De plus, les résultats peuvent être croisés avec des données d'autres départements tels que les ventes et le service client, pour fournir des informations sur ce qui pousse le client à effectuer un achat.

En tirant parti de ces connaissances, les entreprises peuvent optimiser leurs budgets, améliorer leurs performances et augmenter le retour sur investissement des canaux de communication.

En tant que l'un des 15 meilleurs fournisseurs d'analyses prédictives au monde, Salesforce a estimé que, s'il est utilisé de manière cohérente dans votre stratégie marketing, il peut augmenter les conversions de 22,66 %, influencer 26,34 % de toutes les commandes totales et améliorer les revenus de 40,38 %.

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Cependant, bien que les résultats soient impressionnants, il faut tenir compte du fait que les algorithmes d'apprentissage automatique ont besoin de temps pour s'entraîner et apprendre. Cela signifie que la fiabilité de la technologie dépend en grande partie de la durée pendant laquelle vous l'avez utilisée. La précision des prédictions augmente considérablement après la première année d'adoption et continue de s'améliorer progressivement.

Applications de l'analyse prédictive en marketing

Comprendre le client et adopter une approche basée sur les données est une stratégie viable qui peut se traduire par une meilleure personnalisation, une optimisation des performances et un meilleur ciblage.

Certaines des applications les plus réussies de l'analyse prédictive dans le marketing contemporain sont :

Ciblage des médias sociaux

Facebook utilise l'analyse prédictive pour créer des audiences similaires. Les informations sur votre base de fans sont extraites de votre page, de votre application mobile et de votre pixel tag. Sur la base de vos meilleurs profils de clients, l'algorithme identifie les clients potentiels viables à qui montrer votre contenu.

Ciblage publicitaire

Google Ads utilise la technologie dans les recherches payantes pour afficher des publicités PPC aux personnes les plus susceptibles de cliquer dessus. La société de moteurs de recherche est l'un des leaders du développement de l'IA et du ML et ses algorithmes évoluent constamment, ce qui rend son ciblage toujours meilleur au fil du temps.

Publicité par e-mail

Les applications de l'AP dans l'email marketing sont nombreuses et peuvent drastiquement améliorer les performances des campagnes. L'automatisation intelligente profite de la récupération des paniers abandonnés, du marketing au goutte-à-goutte, de la personnalisation avancée, des e-mails post-achat, des notifications de nouveaux arrivages, des e-mails de retour en stock, etc.

Recommandations de produits

L'analyse du comportement des clients permet aux entreprises de faire des recommandations précises sur les produits et de réussir les ventes croisées et incitatives à leurs clients.

Les algorithmes avancés prennent en compte des facteurs tels que les achats répétitifs, les intervalles d'achat, les changements saisonniers, les tendances et fluctuations de comportement, etc. Cela leur permet de prédire avec précision quand un client peut acheter un certain produit et quoi d'autre pourrait l'intéresser.

Notation des leads

La notation des prospects est l'une des principales applications de l'AP dans le marketing numérique. Il existe une variété d'outils sur le marché qui permettent aux entreprises de suivre et d'analyser les actions des utilisateurs et d'identifier quand un prospect est prêt à être converti. Cela permet aux spécialistes du marketing d'approcher le client au bon moment avec la bonne offre et de conclure l'affaire.

Segmentation de la clientèle

L'analyse prédictive vous permet de segmenter votre audience en fonction de divers traits. L'algorithme traite vos données client et identifie des modèles que vous n'auriez peut-être jamais remarqués autrement. Croisées avec les comportements sur les canaux de communication, ces informations peuvent vous aider à flairer vos meilleurs clients, à améliorer vos buyer personas, à mieux les cibler et, in fine, à réaliser plus de ventes.

Modélisation de l'attribution des conversions

En tirant parti de l'AP moderne, les spécialistes du marketing peuvent utiliser les données de leur stratégie omnicanal pour créer des modèles d'attribution précis. Cela leur permet de répartir le crédit des conversions entre leurs canaux et de surveiller les performances. Grâce à ces informations, ils peuvent améliorer l'efficacité et optimiser le retour sur investissement des campagnes marketing.

Prévention de l'attrition des clients

L'attrition, ou taux de désabonnement des clients, est une mesure importante pour les entreprises par abonnement car, si elle n'est pas surveillée, elle peut empêcher la croissance. L'analyse du comportement des clients vous permet d'identifier et de surveiller les signes indiquant qu'un client est sur le point de partir. En tirant parti de ces informations, vous pouvez mieux répondre aux besoins de vos clients et prendre des mesures pour les garder.

Solutions abordables

L'avancement de l'apprentissage automatique et de l'IA démocratise le marketing prédictif et le rend accessible aux petites et moyennes entreprises, et pas seulement aux grandes entreprises.

Les applications que nous avons répertoriées épuisent à peine les avantages de l'analyse prédictive en marketing, mais elles mettent en évidence certains des types d'outils les plus couramment utilisés de nos jours.

Les solutions de sonorisation offrent commodité et fiabilité et, à mesure que la technologie se développe, elles peuvent ouvrir des portes à encore plus d'opportunités.

Conseils marketing pour l'analyse prédictive

Pour ceux d'entre vous qui débutent dans le marketing d'analyse prédictive, nous avons répertorié quelques conseils pratiques qui peuvent vous aider à accélérer vos progrès avec la technologie.

• Ayez de la patience avec les résultats . Comme mentionné, l'analyse prédictive nécessite d'énormes quantités de données pour fournir des résultats précis. Plus ils traitent d'informations, mieux les algorithmes d'apprentissage automatique apprennent et plus leurs prédictions deviennent intuitives et précises. Cela signifie que cela peut prendre plus de temps que vous ne le souhaiteriez pour obtenir des résultats totalement fiables. Cependant, l'attente devrait en valoir la peine.
• Embauchez des experts en données formés . La gestion des données ne s'apprend pas du jour au lendemain, et si vous souhaitez tirer pleinement parti de vos outils, vous devez travailler avec des experts qualifiés. Ils sauront nettoyer les données, les traiter et les analyser.

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• Investissez dans une solution flexible . Bien que des solutions prêtes à l'emploi puissent sembler tentantes, elles peuvent ne pas être en mesure de fournir les résultats escomptés. L'investissement étant conséquent dans un cas comme dans l'autre, pensez à opter pour une solution flexible et adaptable à vos besoins.
• Envisagez l'intégration omnicanal . Lors de la création de modèles prédictifs, assurez-vous d'intégrer les données de différents canaux. De plus, comme mentionné, vous devriez également envisager d'ajouter des données d'autres départements, tels que le service client, les ventes, les finances, etc. Cela rendra les résultats plus pertinents et peut présenter des informations précieuses inattendues.
• Mettez régulièrement à jour vos modèles . Le plus grand avantage de l'AP est probablement qu'elle vous permet de surveiller le marché et les changements de comportement en temps réel. Cela signifie que si vous mettez régulièrement à jour vos modèles, vous pouvez tester des stratégies et réagir rapidement aux changements de la meilleure façon possible.

De plus, cela vous donnera un avantage sur les concurrents qui construisent leurs stratégies uniquement sur des données historiques des périodes passées.

• Équilibrez personnalisation et confidentialité . PA s'appuie uniquement sur les données des clients, et pour les recueillir, vous devez demander un consentement éclairé. Bien que les gens puissent profiter des avantages de la personnalisation autant que les entreprises, ils apprécient leur espace personnel et souhaitent que vous le respectiez également.

Cependant, ce que l'on appelle le paradoxe de la personnalisation et de la confidentialité n'est pas une impasse sans solution. Si vous adoptez une approche transparente, rassemblez uniquement les informations dont vous avez besoin et concentrez-vous sur la cybersécurité, vous et votre client serez satisfaits.

Conclusion

Avec le développement de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et du cloud computing, l'analyse prédictive a connu une croissance phénoménale et devrait encore progresser au cours des prochaines années. La technologie a grandement profité au marketing en nous permettant de nous appuyer sur des données plutôt que sur des hypothèses et de renforcer la résilience dans un marché concurrentiel.

Les spécialistes du marketing férus de technologie, qui tirent parti des solutions intelligentes et recherchent les dernières innovations, ont de meilleures chances de surpasser la concurrence et d'améliorer leurs revenus. De plus, dans la bataille pour le cœur du client, les entreprises qui connaissent bien leur public, comprennent leurs besoins et répondent à leur comportement ont forcément une longueur d'avance.