Quels avantages tirer du marketing prédictif ?
Il est aujourd’hui possible de traiter des données et d’en déduire, en temps réel, de nouvelles informations, à une échelle et à une vitesse que l’humain ne saurait égaler. “Anticiper pour mieux produire”, c’est l’objectif que poursuit le marketing prédictif. À l’ère du Big Data, les marques disposent d’importants volumes de données leur permettant d’analyser et de prévoir les futurs besoins et demandes des clients.
Le marketing prédictif : définition
Développé principalement dans le secteur du retail et les sites e-commerce, le marketing prédictif cherche à anticiper et prévoir au mieux les comportements d’achat des consommateurs. Pour cela, il utilise un ensemble de techniques basées sur l’analyse des données relatives aux consommateurs (recherches internet, réseaux sociaux, sites e-commerce, etc.). Cette analyse permet aux entreprises de fixer des stratégies et des actions marketing adaptées et personnalisées. L’IA va ensuite se servir efficacement de ce volume de données pour identifier et cibler les prospects.
Les outils utilisés pour le marketing prédictif sont donc des logiciels et des plateformes capables de stocker un grand nombre de données et de les analyser. Ce sont principalement des Customer Data Platform (CDP). Ces plateformes permettent d’unifier toutes les données à caractère personnel (coordonnées, consentements, transactions, cookies, etc.) des clients et des prospects. Ainsi, elles optimisent les actions commerciales et marketing pour lancer des actions pertinentes et ciblées.
La collecte de données se doit d’être respectueuse de la vie privée des internautes. Il est donc nécessaire que les entreprises adoptent des solutions et logiciels de traitement adaptés avec une certification RGPD.
Le ciblage marketing : identifier une infinité de profils grâce à l’IA
La segmentation ou ciblage marketing est un point fort du marketing prédictif. Il s’agit de créer des personas dotées de caractéristiques sociales et psychologiques, représentant différents groupes cibles. L'IA peut collecter des données et décider du type de contenu le plus approprié en fonction de certains éléments tels que les données historiques, l'emplacement et le comportement antérieur. Mais les professionnels du marketing ne se contentent plus d’analyser l’historique des données d’achat pour regrouper et segmenter les clients. Ils ont la possibilité de prendre en compte bien plus de variables : taille moyenne des commandes, variété des besoins, sensibilité aux remises, saisonnalité, fréquence des retours… Celles-ci leur permettent d’identifier un plus grand nombre de profils, parfois inattendus et souvent négligés.
Par exemple, certaines startups proposent à leurs clients d'analyser les processus de décision d'achat des acheteurs professionnels. D’autres développent une plateforme IA qui permet aux équipes marketing de cibler et de personnaliser leur communication, aussi bien auprès de leurs clients que de leurs prospects. Ces solutions reposent sur des algorithmes de deep learning capables de détecter les futurs acheteurs de n’importe quel produit, même en l’absence d’intention d’achat explicite.
Personnaliser avec toujours plus de finesse
Enfin, certaines solutions aident à mieux cerner chaque client sur le plan individuel, à partir de la base des données qu'il a fournies sur ses intérêts et ses préférences. Cela permet une utilisation plus ciblée et plus diversifiée de la personnalisation. Le marketing prédictif vous donne également la possibilité d’automatiser certaines tâches par le biais du marketing automation (comme des rappels d’événements, d’anniversaires, etc.), pour favoriser davantage la personnalisation et le contact. Grâce à eux, vous pouvez segmenter vos audiences afin d’envoyer des messages adaptés en fonction des profils.
Comme nous l’avons vu, il est possible de fournir des recommandations en termes de contenus et de sélection de produits. De manière plus stratégique, des préconisations d’actions peuvent être engagées afin de s’aligner au mieux sur les préférences de chaque consommateur. Certaines plateformes proposent de personnaliser l'expérience des clients en temps réel, en étudiant le comportement des visiteurs sur l'ensemble des dispositifs digitaux : sites, réseaux sociaux, CRM… dans le but d’optimiser le parcours client pour recommander la bonne offre, au bon moment.
Le champ d’application de l’IA dans le marketing apparaît d’ores et déjà sans limites. Elle peut être utilisée pour attirer de nouveaux clients, fidéliser ceux qui sont acquis ou encore récupérer ceux qui s’éloignent. Pour exploiter la puissance de ce nouvel outil, les enseignes et les marques déploient des plateformes de données client dites Customer Data Platforms. Elles permettent d'agréger les données, de les compléter en continu afin de créer des profils clients toujours plus complets, précis et exploitables. Les CDP permettent notamment d’améliorer l’expérience du client à chaque étape de son parcours, dans le respect de la réglementation en matière de protection des données. Enfin, la performance des modèles de ML ne cesse de s’améliorer avec le temps. Plus les modèles de machine learning seront alimentés par les résultats des opérations de marketing, plus la technologie apprendra et gagnera en efficacité pour fournir aux clients des produits ou des informations toujours plus ciblées.
