Quel marketeur n’aimerait pas avoir une boule de cristal qui lui permettrait de prédire l’avenir ? Et en particulier le comportement de ses clients et la probabilité qu’ils achètent et apprécient son produit…
Avec l’explosion de la data et le perfectionnement de nouvelles technologies comme l’intelligence artificielle, il semblerait que cela soit de plus en plus possible. Le marketing prédictif se rapproche en effet de ce que l’on pourrait attendre d’un outil capable d’analyser des données pour développer des modèles capables de prédire les performances futures d’une entreprise.
Reste à savoir comment utiliser ces prédictions à bon escient…
Qu’est-ce que le marketing prédictif ?
Le marketing prédictif, comme son nom l’indique, est une technique qui détermine la probabilité de succès de différentes stratégies de marketing. Au-delà du buzzword, cette approche, guidée par la data, est de plus en plus employée dans le marketing digital.
Contrairement à l’analyse prédictive, qui utilise des modèles de prédiction pour évaluer les possibles résultats d’une entreprise, le marketing prédictif va tester ces stratégies. Il pousse donc l’analyse plus loin et offre des cas d’usage plus larges. En pratique, il sera utilisé pour guider la prise de décision de l’organisation, dans un processus d’itération continue.
Dans un scénario typique, l’expert en marketing prédictif (généralement un data scientist ou analyst) rassemble les données de son entreprise à partir de plusieurs sources. Armé de ces informations, il applique alors un modèle prédictif adapté. Il peut alors prédire avec plus ou moins de précision le succès de ses efforts marketing.
Un cas classique de marketing prédictif est la recommandation de produits sur un site d’e-commerce. En analysant des éléments de sa base de données (comme par exemple les articles que le client a dans son panier, ou même l’heure à laquelle il s’est connecté), le commerçant peut prédire l’impact de ses recommandations sur l’acheteur. Et ainsi booster ses ventes !
Les avantages du marketing prédictif
La pertinence du marketing prédictif est très similaire à celle de la science des données dans le marketing numérique. Elle permet notamment de mieux comprendre le comportement de ses clients, d’évaluer les stratégies qui auront le plus d’impact sur ces derniers. Et donc d’allouer ses ressources en conséquence.
A terme, le marketing prédictif peut aussi permettre à l’entreprise de les optimiser, en automatisant certaines tâches.
Élaborer de meilleurs personas
Dans un contexte où les consommateurs sont de plus en plus attirés par les offres personnalisées, les entreprises ont toutes à gagner à mieux les connaître.
Le marketing prédictif fait passer la création de personas client au niveau supérieur. La richesse des données qu’il peut générer aidera les spécialistes du marketing à comprendre toutes les différentes facettes des comportements de leurs prospects. La segmentation sera demain plus sophistiquée, et les messages marketing ciblés au laser. Résultat : des campagnes plus efficaces et une réelle appropriation des résultats.
Dans un article de l’IBM Big Data and Analytics Hub, l’accent est surtout mis sur la possibilité de mieux comprendre le contexte unique dans lequel les clients prennent leurs décisions d’achat. Le défi pour les entreprises sera donc de mettre à profit les quantités considérables de données individuelles collectées pour élaborer des expériences personnalisées. Mais aussi, d’intégrer chaque point de data dans la création de personas évolutifs.
Atteindre le bon acheteur (au bon moment)
En offrant plus de détails, le marketing prédictif permet logiquement de créer des offres et des messages bien plus adaptés. Et ainsi, d’atteindre la bonne cible, au bon moment. La « probabilité d’achat » est en effet l’indicateur en or que tous les spécialistes du marketing veulent faire croître !
Prenons l’exemple d’Airbnb, et de sa croissance de 43,000 % en cinq ans. Riley Newman, membre de l’équipe de data science de l’entreprise en a partagé le secret. Il a en effet déclaré que sa stratégie avait reposé, en partie, sur le fait d’humaniser ses données. Une approche destinée à recréer la séquence d’événements menant à la décision de réservation.
Concrètement, Airbnb a utilisé un processus en quatre étapes pour créer un système d’analyse prédictive conduisant à une croissance rapide et cohérente :
- Utiliser des données historiques et en temps réel pour créer des modèles théoriques sur ce qui fonctionnera à l’avenir ;
- Créer un plan pour utiliser ces données de la manière la plus percutante possible ;
- Réaliser des tests fractionnés A/B et des expériences pour confirmer si les résultats sont corrects et comment ils peuvent être maximisés ;
- Mesurer les résultats des données et répéter le processus.
La notation prédictive des leads et l’automatisation des incitations à l’achat
La notation des prospects devient particulièrement importante pour les grandes organisations, et celles dont les listes de prospects s’allongent rapidement. Il arrive à un point où il n’est tout simplement pas possible de les contacter tous.
Les entreprises doivent donc hiérarchiser leurs efforts en contactant les prospects les plus susceptibles d’être convertis. C’est là que le marketing prédictif prend le relais des méthodes traditionnelles de notation. Il utilise en effet un algorithme pour déterminer les facteurs qui doivent être inclus et la pondération à attribuer à chacun. Grâce à l’intelligence artificielle (et des outils comme Infer, spécialisé dans le fit scoring et intégré à Hubspot) votre logiciel peut apprendre automatiquement et faire les ajustements qui s’imposent.
Le machine learning permettra également aux entreprises d’affiner et automatiser leurs incitations à l’achat. C’est ce que montre notamment le nouveau brevet de commande prédictive d’Amazon. Cette technologie reposant sur l’IA pourra bientôt commander des produits pertinents avant même que les clients ne les achètent eux-mêmes.
Entrer dans le futur du marketing
Dans un contexte où les opportunités de marketing surpassent (et de loin) les moyens des entreprises, l’heure n’est plus au gaspillage. Justifier ses dépenses et étayer la pertinence des stratégies mises en place grâce aux datas est en passe de devenir le new normal. La bonne nouvelle est que les outils de collecte de datas et les logiciels de SaaS spécialisés dans le marketing prédictif se multiplient (Everstring, 6sense ou encore Leadspace) et deviennent de plus en plus accessibles. À cela s’ajoutent les formations en marketing en ligne, qui permettent aux professionnels de rester à la pointe des innovations.
Raison de plus pour entrer résolument dans le futur !
