Avec la montée du Big Data et de l’intelligence artificielle, les spécialistes du marketing disposent d’outils d’analyse plus puissants que jamais. Les informations clients basés sur les données peuvent être utilisées pour améliorer les efforts marketing à chaque étape de l’entonnoir. L’une des tactiques les plus efficaces consiste à utiliser l’analyse prédictive.
Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?
L’analyse prédictive est une branche d’analyse avancée qui exploite toutes ces données volumineuses pour prédire des événements ou des résultats futurs. Il intègre diverses techniques, telles que l’exploration de données, la statistique, la modélisation, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle, afin de traiter et d’analyser divers ensembles de données pour développer des prévisions.
En d’autres termes, l’analyse prédictive analyse des modèles fondés sur des données historiques et transactionnelles qui peuvent être traitées davantage pour identifier les risques et les opportunités futures.
Les étapes du processus d’analyse prédictive sont les suivantes :
- Définition des résultats : déterminez les questions commerciales auxquelles vous souhaitez que les données répondent, telles que « Combien de mes produits, un client fidèle est-il susceptible d’acheter dans les 12 prochains mois ? »
- Collecte de données : créez un plan pour déterminer les données dont vous avez besoin, la manière dont vous prévoyez de les collecter et les meilleures méthodes pour les organiser.
- Analyse des données : recherchez des informations utiles dans les données et tirez des conclusions sur vos clients.
- Statistiques : Testez les conclusions.
- Modélisation : créez des prédictions sur le comportement futur de votre client.
- Déploiement : utilisez les données pour informer les stratégies de marketing et mettre en œuvre des tactiques.
- Suivi de modèle : suivre et rendre compte de l’efficacité des campagnes prédictives basées sur des données
Mise en œuvre de l’analyse marketing prédictif pour des décisions commerciales optimisées
L’utilisation de métriques basées sur des objectifs marketing vous permet de les traduire en un modèle marketing qui fonctionne réellement dans la phase d’implémentation. Avant d’exécuter une campagne, assurez-vous d’identifier les analyses marketing existants et leurs chiffres. Ces résultats passés serviraient d’image « avant », que vous pouvez comparer à l’image « après » en utilisant les performances de l’analyse prédictive.
Le cycle d’analyse prédictive commence par l’accès aux données, leur exploration, la modélisation et la mise en œuvre d’une campagne marketing. La phase de modélisation est la prochaine étape du processus, après avoir compris les métriques et les données disponibles. Les mesures et les données n’auraient pas beaucoup d’importance s’il n’y avait pas de modèle utilisable.
Par exemple, il existe trois classes principales de modèles prédictifs :
- La modélisation de regroupage est un moyen de segmenter les clients en groupes basés sur plusieurs variables à la fois. Vous pouvez ainsi cibler les données démographiques et les personnalités à l’aide de la mise en groupe comportementale, de produit et par marque.
- La modélisation de la propension est utilisée pour prédire les comportements des clients en fonction de la durée de vie prédictive, de la probabilité d’engagement, de la propension à se désabonner, convertir, et d’acheter.
- Le filtrage collaboratif est principalement utilisé pour recommander des produits, des services et des publicités en fonction de variables antérieures, notamment les comportements d’achat. Ce filtrage est courant pour la vente croissante, la vente croisée et la vente suivante.
En analyse prédictive, l’analyse de régression joue également un rôle majeur. Un analyste commercial peut reconnaître les corrélations entre le client et ses achats en utilisant des « coefficients de régression ». Il peut ainsi créer un score pouvant être utilisé pour prédire la possibilité d’achats futurs.
Les spécialistes du marketing utilisent trois catégories de score de base :
- Scoring prédictif – dans lequel les prospects, les leads et les comptes sont hiérarchisés en fonction de leur probabilité d’achat.
- Modèles d’identification – dans lesquels les prospects sont identifiés et acquis sur la base de similitudes avec les variables des clients existants.
- Segmentation automatisée – dans laquelle les leads sont segmentés pour des contenus personnalisés.
Conclusion :
L’analyse prédictive est la clé du succès des campagnes marketing. Il intègre la corrélation entre les métriques et de meilleurs résultats commerciaux avec des stratégies avancées pour avoir plus d’impact sur le cycle de vie du client. Globalement, l’analyse prédictive vous permet de prendre une campagne marketing et d’autres décisions de manière plus éclairée. Mais comme dans d’autres domaines de la vie, l’analyse prédictive ne garantit pas le succès. Cela augmente simplement les chances de succès.