Trois façons d'utiliser l'analyse prédictive pour développer votre entreprise

La boule de cristal – dont on parle souvent en termes folkloriques, mais jamais disponible quand vous en avez besoin – est entrée dans le domaine du possible. Dans notre monde activé, où l'interaction numérique est présente pratiquement à chaque instant de la vie d'un individu, nous, les spécialistes du marketing, avons désormais les outils pour regarder vers l'avenir en utilisant des données - non cristallines - pour voir où va notre entreprise.

L'analyse prédictive - le processus d'utilisation de données nouvelles et historiques pour prévoir le résultat, l'activité, le comportement et les tendances de notre base de consommateurs - est la clé du succès des entreprises.

Les entreprises prêtes à croître sur le marché hyper-concurrentiel d'aujourd'hui utilisent l'analyse prédictive pour acquérir une compréhension approfondie de la clientèle afin de maximiser les revenus, l'efficacité des budgets marketing et, bien sûr, les bénéfices.

Alors, comment pouvez-vous profiter des avantages de l'analyse prédictive pour votre entreprise ? Examinons quelques-uns des outils prédictifs clés et comment ils peuvent être déployés pour aider votre entreprise :

1) Modélisation prédictive du comportement client

En utilisant les points de données glanés lors des campagnes précédentes (en particulier, les données qui nous aident à comprendre ce qui a fonctionné et ce qui n'a pas fonctionné), ainsi que toutes les informations démographiques connues sur votre clientèle, vous pouvez créer des modèles prédictifs pour établir des corrélations afin de lier le comportement passé et les données démographiques.

Ce modèle s'efforce de noter chaque client en fonction de sa probabilité d'acheter certains produits, et projette quand et comment aborder au mieux cet individu.

Dans la nature, vous avez peut-être vu des tactiques telles que des suggestions de produits vous être proposées lors de votre achat en ligne. Ceci est un exemple de la façon dont ce modèle fonctionne en exécution.

2) Qualification et priorisation des leads

Chasser un lead qui n'est pas susceptible de se convertir peut coûter cher. L'application de l'analyse prédictive à la modélisation des prospects peut vous permettre d'obtenir plus pour votre investissement principal. Il utilise un algorithme pour évaluer les prospects en fonction de l'intérêt connu, de l'autorisation d'acheter, des besoins, de l'urgence et des fonds disponibles.

L'algorithme - utilisant des informations publiques et exclusives - analyse, compare et met en contraste les clients qui se sont convertis avec ceux qui ne l'ont pas fait, puis trouve des « similaires » parmi les prospects entrants.

Plus le score est élevé, plus l'avance est qualifiée. Les prospects les plus performants doivent être orientés vers les ventes ou se voir offrir des incitations immédiates à se convertir ; les scores moyens méritent une campagne de goutte à goutte ; des scores bas… oubliez ça.

3) Ciblage et segmentation client

Parmi les utilisations les plus courantes de l'analyse prédictive, le ciblage et la segmentation des clients prennent trois formes de base :

• L'analyse d'affinité fait référence au processus de regroupement/segmentation de la base de clients en fonction d'attributs qu'ils ont en commun, facilitant un ciblage « affiné » ;
• La modélisation de la réponse examine les stimuli passés présentés aux clients, ainsi que la réponse générée (convertie ou non) pour prédire la probabilité qu'une certaine approche obtienne une réponse positive ;
• Le taux d'attrition (ou analyse de désabonnement) donne un aperçu du pourcentage de clients perdus pendant une certaine période de temps, ainsi que du coût d'opportunité/des revenus potentiels perdus avec leur départ.

Grâce à l'utilisation délibérée de ces outils d'analyse prédictive (et d'autres), une entreprise peut alors prédire la valeur à vie du client (CLV). Cette mesure examine plusieurs aspects du comportement historique pour identifier :

• les clients les plus rentables dans le temps,
• les tendances des dépenses d'acquisition autour desquelles les activités génèrent le meilleur retour sur investissement, et
• types de clients fidèles (caractéristiques de rétention).

Ce modèle ajoute ensuite une estimation de la rétention attendue à l'équation comme moyen d'estimer la valeur future. Une fois que vous avez compris le CLV, vous pouvez dimensionner correctement le coût d'acquisition et votre budget marketing pour atteindre le ROI souhaité.

Une dernière remarque

Lors de l'application de l'analyse prédictive, il est absolument essentiel de tester A/B vos approches pour informer vos résultats. Connu sous le nom d'inférence occasionnelle, les tests A/B du même public cible nous permettent de déduire le POURQUOI derrière CE QUE font les clients.

Avec ces étapes et ces mesures en place, vous avez mérité votre rôle de diseuse de bonne aventure - supervisant une véritable organisation d'analyse prédictive. Il s'agit d'un navire serré, où le marketing, les ventes, les opérations et les finances travaillent main dans la main, fournissant constamment des commentaires dans la boucle « données-résultats-analyse ».

Enfin, l'avenir de l'analyse prédictive repose sur l'éthique. Oui éthique. Au lieu de « se faufiler dans » la technologie des gens pour suivre leurs comportements et perturber leurs habitudes d'achat pour augmenter leur part de marché, l'avenir de l'analyse prédictive consiste à impliquer les consommateurs afin qu'ils PARTAGENT leurs préférences.

C'est ce qui a permis à Nike d'acquérir la société AI Platform, basée à Boston, Celect. En intégrant des algorithmes prédictifs dans son propre site Web et ses propres applications, Nike sera en mesure de mieux prédire quels modèles sont en vogue, où les consommateurs veulent les acheter et quand ils sont susceptibles d'acheter.

N'oubliez pas que tout commence par l'articulation claire de la stratégie commerciale. Avec toutes les parties alignées, les puces devraient tomber en place :

• la modélisation prédictive du comportement des clients aide à éduquer les campagnes pour fidéliser ou générer des prospects ;
• la modélisation de la qualification des leads aide l'équipe commerciale à se concentrer sur les clients les plus susceptibles d'acheter/de conclure les transactions ;
• Ensemble, ces deux éléments aident les finances à comprendre le CLV et à éduquer l'ensemble de l'organisation sur le coût d'acquisition client acceptable pour générer le retour sur investissement ciblé.

Si vous ne prévoyez pas, vous perdez du terrain.

Adriana Lynch est CMO chez Chief Outsiders , une société leader de CMO fractionnée axée sur la croissance des entreprises de taille moyenne. Elle travaille avec les entreprises pour se différencier, fidéliser la clientèle et générer une croissance rentable.