Marketing prédictif : comment anticiper les besoins de vos clients ?

Ce n’est plus un secret : les attentes des consommateurs ne cessent de changer en permanence. Ces changements seraient en partie dûs à l’émergence des nouvelles technologies qui accélèrent la notion du temps, et donc des évolutions. Dans ce contexte, comment anticiper les modifications des usages et apporter la bonne solution, au bon client, au bon moment ?

Si les technologies offrent des bénéfices aux consommateurs, elles sont aussi profitables pour les entreprises. C’est ce que nous allons découvrir dans cet article à travers la notion de marketing prédictif.

Les bases du marketing prédictif

Entre Big Data et nouvelles technologies

Si vous avez peu entendu parler de la notion de marketing prédictif, c’est normal. C’est un concept plutôt récent, apparu suite à l’émergence des nouvelles technologies comme le Big Data. À cette période, deux facteurs vont déclencher la naissance du marketing prédictif :

  1. les entreprises se rendent compte qu’elles récoltent des données en masse mais que celles-ci ne sont pas exploitées de manière optimale,
  2. la montée en puissance des outils digitaux offre de nouvelles opportunités, en termes d’analyse et d’exploitation des données, notamment.

À partir de cet instant, les entités perçoivent la nécessité d’aller plus loin dans l’analyse et l’exploitation des données clients, car celles-ci pourraient être un avantage concurrentiel.

Imaginez que vous puissiez anticiper les besoins de vos clients et savoir exactement ce qu’ils souhaiteront demain, avant même qu’ils en aient exprimé le besoin. C’est exactement le but du marketing prédictif.

Selon l’encyclopédie du marketing, la notion de marketing prédictif regroupe les techniques d’analyse des comportements clients et prospects afin d’anticiper leurs futurs besoins, à partir de leurs comportements passé et présent.

Concrètement, l’utilisation du marketing prédictif repose sur des algorithmes, des outils de Machine Learning ou encore des outils de scoring. Ces outils sont programmés pour envoyer des alertes automatiques quand ils observent une combinaison de critères définis dans votre base de données.

Exemple : vous décidez de recevoir une alerte automatique dans votre CRM lorsqu’un de vos prospects consulte votre site internet à 3 reprises (facteur 1) et est localisé en France (facteur 2), car vous avez défini que dans ce cas, il devait être contacté par un commercial. Lorsque le système détectera la combinaison de ces facteurs, alors une alerte automatique sera envoyée.

Dans cet exemple, nous avons seulement deux facteurs, mais en réalité il n’y a pas de limites, les possibilités sont infinies. Vous comprenez donc que les opportunités offertes par le marketing prédictif sont considérables.

Selon un rapport publié par Forrester, 57% des entreprises ayant investi dans le marketing prédictif indiquent générer des taux de conversion plus élevés et donc un meilleur ROI.

L’analytique au service du marketing prédictif

Le marketing prédictif est donc une méthode liée à l’analyse prédictive et au Data Mining. Pour mettre en place une telle stratégie, il est indispensable de disposer d’outils de collecte, de segmentation et d’analyse des données de vos clients.

Si vous disposez des bons outils, les bénéfices générés peuvent être considérables. Pour maximiser vos gains, il est conseillé de modéliser les alertes automatiques que vous souhaitez voir remonter dans vos outils commerciaux en fonction de vos objectifs financiers. Nous vous conseillons donc de modéliser les facteurs qui déclenchent les alertes par rapport à vos parcours clients et votre funnel de transformation. Lors de cette étape, essayez de répondre à ce type de question « Quelles sont les caractéristiques d’un client/prospect qui….(votre objectif commercial) ». Vous pourrez ainsi lister l’ensemble des facteurs, des comportements à inclure dans votre stratégie de marketing prédictif et donc cibler les événements qui doivent faire l’objet d’une alerte automatique.

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Évitez de vous laisser dépasser par une quantité de données impertinente et concentrez-vous sur votre funnel pour commencer. L’objectif est de déterminer les combinaisons de facteurs à inclure dans le cadre de vos alertes automatiques pour pouvoir ensuite les programmer dans vos outils.

Quelques exemples concrets

Concrètement, comment les entreprises utilisent le marketing prédictif ? Nous vous présentons deux exemples.

Netflix

Le modèle de Netflix est résolument basé sur une stratégie de marketing prédictif. Si vous avez déjà utilisé la plateforme, vous vous êtes certainement rendu compte que celle-ci vous propose des films et séries à regarder. Ces suggestions se font en fonction de ce que vous avez regardé précédemment et donc de vos préférences, grâce à un algorithme. Le but est ici de fidéliser les clients en recommandant des produits adaptés à leurs préférences.

Selon un rapport publié par la marque, cette pratique aurait permis de réduire considérablement le taux de résiliation des utilisateurs et donc d’augmenter la durée moyenne de leur abonnement.

L’entreprise déclare aussi que le marketing prédictif, grâce à la personnalisation et aux recommandations, permet de faire des économies à hauteur de plus de 1 billion de dollars par an. En parallèle, la marque améliore continuellement son algorithme.

Amazon

Le géant du web Amazon utilise aussi le marketing prédictif pour soutenir ses objectifs commerciaux. Lorsque vous consultez des produits sur leur site internet ou leur application mobile, la marque vous propose des produits en fonction de plusieurs facteurs, dont notamment : les pages que vous avez vues, le temps passé par pages vues, vos achats réalisés dans le passé, les articles que vous avez mis dans votre panier d’achat mais abandonnés, etc. L’algorithme d’Amazon est particulièrement poussé et prend en compte un nombre considérable de facteurs. Il a aussi la particularité de comparer les comportements d’achat d’un utilisateur à un autre afin de trouver des préférences qui seraient potentiellement communes et de faire des recommandations telles que « vous pourriez aussi aimer tel produit ». Selon une étude réalisée par McKinsey & Company, 35 % des achats réalisés par les clients d’Amazon se font suite à une recommandation poussée par l’algorithme.

Finalement, ces grandes entreprises ont des technologies surpuissantes qui leur permettent d’améliorer considérablement la performance de leur stratégie de marketing prédictif. Peu d’entreprises ont les moyens de disposer d’outils aussi puissants mais il est largement possible de s’inspirer de ces exemples pour déployer dans votre entreprise, à plus petite échelle avec des technologies plus accessibles comme le scoring automatique, des actions de marketing prédictif.

Vous l’aurez compris, le facteur clé de succès d’une bonne stratégie de marketing prédictif réside dans votre stratégie data. Assurez-vous de disposer des outils pour collecter, segmenter et analyser vos données en amont.

 

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