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Analyse prédictive : comment les données permettent de mieux vendre

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Il y a encore quelques années, les techniques de vente les plus populaires incluaient cold calling et bouche à oreille. En 2023, le paysage commercial a beaucoup évolué et il existe désormais des méthodes bien plus efficaces pour trouver des prospects, prédire leur comportement, pitcher et conclure une vente. Parmi ces solutions adossées aux nouvelles technologies, on retrouve l’analyse prédictive.  

Concrètement, il s’agit tout simplement d’utiliser les données recueillies par votre entreprise et analysées par des algorithmes avancés pour mieux comprendre votre marché, prédire ses fluctuations, et augmenter vos ventes.  

Dans cet article, on creuse le sujet pour mieux comprendre comment fonctionne l’analyse prédictive. On s’intéressera à ses avantages en termes de chiffre d’affaires et d’alignement de votre offre avec les besoins de votre marché. Nous vous proposons aussi quelques pistes pour mettre en place des outils d’analyse prédictive au sein de votre organisation.

analyse prédictive

Qu’est-ce que l’analyse prédictive ? 

L’analyse prédictive englobe la stratégie et les solutions technologiques permettant à une entreprise d’analyser les données relatives à son activité commerciale pour prédire et optimiser ses performances futures.  

Cette méthode utilise la modélisation statistique, les techniques d’exploration de données et l’apprentissage automatique pour identifier des modèles commerciaux pertinents. Ces derniers permettent de prévenir et limiter les risques liés à l’activité, mais aussi d’identifier et exploiter de nouvelles opportunités.  

Concrètement, votre entreprise peut donc s’appuyer sur l’analyse prédictive pour optimiser chaque étape de son tunnel de vente. Et notamment pour :  

  • Identifier des prospects qualifiées ; 
  • Fixer des objectifs commerciaux pertinents et réalistes ; 
  • Budgétiser les dépenses pour l’exercice à venir (force de vente, marketing, etc.) ; 
  • Améliorer son expérience client ; 
  • Optimiser sa gestion des ressources.  

Le métier de Business Analyst

Quels sont les avantages de l’analyse prédictive en vente ? 

Le principal avantage de l’analyse prédictive est évident : elle vous permet de booster vos ventes. Cette stratégie autant que les outils sur lesquels elle s’adosse supprime en grande partie les risques d’erreur ou les incertitudes humaines.  

Vos décisions commerciales sont plus éclairées (et donc plus efficaces) parce qu’elles s’appuient sur une collecte et une analyse méthodiques de données objectives.  Mais au-delà de cet apport considérable, l’analyse prédictive apporte également un certain nombre d’avantages spécifiques, tangibles et mesurables.  

1. Des prévisions de ventes précises

La prévision des ventes consiste à vous fixer des objectifs commerciaux sur la base de données objectives (vos performances passées, les caractéristiques de votre marché, les performances de vos concurrents et les tendances macro-économiques). D’après les experts, l’analyse prédictive permet d’affiner ses prédictions de 60 à 70 %,  selon votre secteur d’activité.  

En fonction de ces données précises, vous pourrez fixer des objectifs plus réalistes à vos équipes. C’est aussi une information très importante pour estimer votre budget et l’allouer aux canaux d’acquisition et de distribution les plus susceptibles de générer des ventes pour votre entreprise.  

2. Générer et évaluer des prospects qualifiés

La première étape de votre démarche de vente consiste à générer des prospects. Autrement dit, à identifier de potentiels clients intéressés par votre offre. Les outils d’analyse prédictive sont particulièrement utiles à ce stade. À partir des données disponibles, ils créent un profil de client idéal et des profils de buyer persona ultra ciblés.  

Cela représente non seulement un gain de temps considérable pour vos équipes commerciales, qui peuvent se concentrer sur les bons prospects et canaux d’acquisition. L’analyse prédictive permet également d’adresse vos prospects de façon plus efficace en prédisant leur comportement. Le lead scoring permet par exemple à vos commerciaux de hiérarchiser les prospects les plus susceptibles de conclure une vente.  

3. Personnaliser votre communication

L’analyse prédictive permet de segmenter vos prospects en fonction de la probabilité qu’ils achètent un produit. Ce scoring peut aussi vous aider, par la suite, à ajuster vos messages marketing en conséquence.  

Vous pourrez ainsi vous concentrer sur l’accompagnement des prospects ayant besoin de plus de temps ou d’informations pour se décider. Les logiciels d’analyse prédictive vous permettent par exemple d’identifier le contenu et les stratégies de vente les plus susceptibles de faire progresser chaque potentiel client dans votre tunnel de vente.  

4. Maximiser votre rétention

L’analyse prédictive ne permet pas uniquement d’acquérir de nouveaux clients. Elle a également un impact sur le taux de rétention et permet de démultiplier la valeur à vie de vos clients actuels en les fidélisant plus aisément.

Elle aidera par exemple vos commerciaux à identifier les bonnes opportunités de ventes croisées ainsi que de ventes incitatives. C’est d’autant plus important que l’on sait que fidéliser vos clients existants coûte moins cher à votre entreprise que d’en convertir de nouveaux. Mais des clients fidèles sont aussi plus susceptibles de se transformer en ambassadeurs de marque. Et ce faisant, de développer la notoriété et l’attractivité de votre marque. 

5. Faciliter le lancement de nouveaux produits 

Il y a encore quelques années, les entreprises et leur équipe produit se contentaient d’une analyse de données limitées et de leur instinct pour créer et lancer de nouveaux biens ou services. L’analyse prédictive permet déliminer les risques et de développer un MVP (ou Minimum Viable Product) de manière beaucoup plus sereine.  

Cette approche fondée sur le Big Data aide en effet votre organisation à mieux comprendre les besoins de votre marché, sa profondeur et le comportement de vos futurs clients. Vous pourrez vous appuyer sur ces données pour concevoir un produit pour lequel il existe une réelle demande. Vos prévisions de vente seront également un puissant levier pour convaincre vos investisseurs, distributeurs et plus largement tous vos partenaires.  

Comment utiliser l’analyse prédictive pour booster vos ventes ? 

En pratique, la mise en place d’une stratégie commerciale adossée à l’analyse prédictive n’est pas aussi complexe qu’il y paraît. Voici les étapes à suivre pour en récolter les fruits.  

1. Choisir les bons outils

Selon le niveau de maîtrise de la data de vos équipes, vous ne choisirez pas automatiquement les mêmes outils d’analyse prédictive. Les entreprises les plus avancées dans la collecte et l’analyse de données pourront s’appuyer sur des solutions de business intelligence comme Tableau ou Microsoft BI 

Mais si vous débutez en la matière, vous aurez besoin d’un logiciel plus accessible, qui automatise au maximum le processus d’analyse prédictive de vos ventes.  Parmi les solutions sur étagère les plus efficaces, on retrouve par exemple BEYABLE (qui permet aux marques d’augmenter leur taux de conversion grâce à une personnalisation en temps réel). Vous pouvez aussi opter pour Dreamdata (qui fournit des analyses et des informations facilement exploitables).  

2. Collecter et organiser ses données pour faire de l’analyse prédictive

Pour orienter efficacement votre stratégie commerciale, vous avez besoin de collecter des données pertinentes. L’idée est d’évaluer la pertinence de vos sources de données et de vous concentrer sur un objectif de vente ou un produit avant d’élargir votre stratégie d’analyse prédictive.  

Par exemple, si vous avez du mal à convertir de nouveaux clients, concentrez-vous sur la collecte de données sur vos prospects et sur leur scoring. De cette manière, vous aurez une meilleure compréhension de leurs attentes et pourrez personnaliser votre stratégie d’acquisition pour les convaincre de sauter le pas.  

3. S’appuyer sur les données pour identifier des modèles et tendances commerciales 

Pour booster vos ventes, vous devez analyser les données collectées et identifier des tendances. L’idée est de prédire la manière dont va réagir votre marché et d’optimiser vos ressources pour les allouer aux bons leviers et canaux commerciaux.  

Vous pouvez par exemple identifier des modèles concernant la saisonnalité de votre produit. Selon votre secteur d’activité, vos ventes peuvent augmenter à certaines périodes. Si c’est le cas, il est essentiel de mettre en place les bons outils pour capitaliser sur cette tendance.  

Inspirez-vous par exemple d’Amazon. Le géant de l’e-commerce analyse les habitudes d’achat de ses utilisateurs pour stimuler ses ventes croisées, et faire croître au passage son chiffre d’affaires.  

4. Se fixer des objectifs réalistes 

Parmi l’attirail de l’analyse prédictive, on retrouve également les algorithmes d’apprentissage automatique. Ces derniers vous permettent d’évaluer les résultats les plus susceptibles de se produire et donc de permettre à votre entreprise de mieux se préparer pour répondre à la demande.  

La modélisation prédictive vous permettra notamment de mieux anticiper vos commandes auprès de vos fournisseurs et ainsi d’éviter les ruptures de stock. À l’inverse, c’est un bon moyen de ne pas trop surcharger vos entrepôts (et donc de limiter les frais engendrés).  

5. Adapter vos stratégies et techniques de vente grâce à l’analyse prédictive

L’analyse prédictive n’est pas qu’un outil pour convaincre de futurs investisseurs ou rassurer vos actionnaires. Vous pouvez utiliser ces prédictions pour mesurer les progrès de votre entreprise et améliorer ses techniques de vente. Cela vous permettra de mieux adresser votre marché, en vous concentrant sur les consommateurs qui portent un réel intérêt à vos produits. Vous pourrez également offrir une expérience client supérieure. Et ainsi créer de vraies barrières à l’entrée pour vos concurrents actuels et futurs !  

Dans cette optique stratégique, Showroomprive utilise ainsi l’analyse prédictive pour gérer l’attribution des clients et prédire leur comportement, avec un taux de précision de 77 %. Sur la base de ces prédictions, le site d’e-commerce peut prendre des mesures en amont et augmenter considérablement ses ventes.  

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