Et si vous pouviez prédire ce dont vos clients auront envie dans 6 mois, 1 an, 2 ans ? Cela vous permettrait de leur proposer des offres irrésistibles et des campagnes qui visent juste dans la majorité des cas…

Ce n’est pas une utopie : l’analyse prédictive permet d’exploiter intelligemment vos données pour anticiper le comportement futur de votre cible.

Découvrez ce qu’est le marketing prédictif, la manière dont vous pouvez le mettre en place, ses principaux avantages et des exemples issus d’industries variées.

Qu’est-ce que le marketing prédictif ?

Le marketing prédictif désigne l’ensemble des techniques qui permettent d’anticiper les futurs besoins, attentes et actions des clients sur la base de leur profil et de leur comportement passé.

 

Marketing prédictif

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Quora

Son objectif est simple : en analysant ce que l’on sait déjà sur les visiteurs et clients (grâce aux données extraites des statistiques de fréquentation et d’actions sur un site Web par exemple), que peut-on prédire de leur comportement à venir pour leur proposer des offres et une expérience de consommation à la hauteur de leurs attentes?

La récupération, le tri et l’analyse des données (data mining) sont fondamentaux pour y parvenir. C’est pourquoi le Big Data et le marketing prédictif sont étroitement associés.

Si, comme nous allons le voir, les bénéfices de l’analyse prédictive sont exceptionnels en webmarketing, sa mise en œuvre impacte de travailler sur plusieurs leviers :

  • Une récolte complète et organisée des données via une solution de web analytique, tel que Google Analytics;
  • Un filtrage précis des données et une évaluation de leur fiabilité et de leur pertinence au regard de critères précis. Pour dégager des données pertinentes, il faut en effet savoir distinguer les données inutiles de celles qui comptent pour votre entreprise ;
  • Une modélisation des comportements qui permet d’anticiper les actions futures et de cibler le plus précisément possible les différents groupes de clients ;
  • Une interprétation des prédictions qui facilite la prise de décisions informées et une stratégie marketing qui repose sur la « data intelligence ».

 

Au-delà de la technologie nécessaire, le marketing prédictif est la prolongation naturelle (et de plus en plus nécessaire) de votre pilotage par la donnée.

Big Data et marketing prédictif, l’alliance créatrice de valeur pour votre entreprise

Vous collectez déjà heure après heure des données pour votre entreprise. Il peut s’agir de données récupérées sur votre site Web (via Google Analytics par exemple), mais aussi issues de vos campagnes d’email marketing, de votre fichier clients « traditionnel », d’informations de géolocalisation…

Vous n’êtes pas seul(e) à le faire : la masse de données collectées ne cesse de grossir à travers le monde.

Le tri et l’analyse de ces données vous servaient jusque-là à poser des diagnostics a posteriori, visant notamment à analyser vos campagnes, efforts d’acquisition et de conversion et prises de position marketing.

Ce type de diagnostic reste aussi utile qu’indispensable : vous pouvez prendre de meilleures décisions, optimiser certains points de votre site Web et de votre stratégie, ou encore arrêter les frais lorsqu’une approche ne suscite aucun retour sur investissement (ROI).

Là où l’alliance entre Big Data et analyse prédictive devient vraiment intéressante dans cette perspective, c’est que vous pouvez désormais postuler des scénarios pour le futur.

Avec quels sites devriez-vous envisager des partenariats ? A quels arguments de vente ou tonalités marketing vos segments de clients seront-ils les plus sensibles dans X ou Y contexte ? Quel(s) type(s) de contenu(s) est le plus à même de soutenir la croissance de votre entreprise sur le Web ?

En ayant à disposition des tableaux de bord et rapports précis, une collecte de données bien organisée et de nouveaux algorithmes, vous pouvez établir à l’avance l’impact que vont avoir vos opérations, et les accompagner de projections de résultats.

 

Le marketing prédictif dans le cadre d’une entreprise B2B : les atouts pour l’Account-Based Marketing.

Contrairement à ce que l’on pourrait croire, le Big Data et l’analyse prédictive ne concernent pas seulement les multinationales ou les entreprises très innovantes où l’intégration technologique est forte dès le départ.

Prenons le cas d’une PME orientée B2B, qui n’a pas forcément accès à des volumes de data, contrairement à de grosses entreprises B2C.

Le marketing prédictif peut permettre d’obtenir des résultats supérieurs à la moyenne, en particulier dans le cadre de stratégies d‘Account-Based Marketing (ABM) où les 20% de comptes importants seront mieux ciblés (voir cet article sur la loi de Pareto), augmentant ainsi les opportunités de revenus :

  • Meilleur ciblage des comptes pertinents sur la base de données comportementales et d’intention (permettant d’anticiper des «comptes champions » sur lesquels se concentrer)
  • Meilleure collaboration des équipes Marketing et Ventes
  • Ciblage du contenu et personnalisation avancée des messages
  • Impact décuplé des campagnes sur le cycle de vie client…

 

Challenges et état des lieux sur l’utilisation de l’analyse prédictive par les marketeurs

 

Les marketeurs (B2B ou B2C, d’ailleurs) doivent aujourd’hui relever des challenges difficiles :

  • Assurer la qualité des données
  • Manager des données issues de différentes sources
  • Pouvoir prendre des décisions concrètes à partir de ces dernières
  • Gérer un parcours utilisateur non linéaire et de plus en plus complexe.

C’est dans ce cadre que s’inscrit l’analyse prédictive. Mais est-elle déjà très ancrée dans le secteur du marketing ?

En tout cas, une étude menée par Forrester révèle que 89% des marketeurs B2B ont déjà prévu de l’intégrer à leur stratégie.

Marketing predictif

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

© Forrester Consulting pour EverString, depuis Forbes

L’engouement n’a rien d’un effet de mode. Les résultats sont déjà là :

  • Les marketeurs prédictifs ont tendance à dépasser de 1,8x les objectifs de leur entreprise.
  • La croissance des revenus générés par le biais prédictif dépasse la moyenne de leur industrie (2,9x).
  • 86% de ceux qui ont implémenté le marketing prédictif depuis au moins 2 ans ont vu leur ROI augmenter.

Exemples d’applications et valeur ajoutée dans différents secteurs

 

Industrie pharmaceutique, luxe, divertissement… voici quelques exemples de la manière dont le marketing prédictif révolutionne tous les secteurs.

·      L’analyse prédictive renforce la force de frappe de Netflix

Si vous utilisez déjà Netflix, la plateforme d’abonnement vidéo disponible en France depuis 2014, vous avez déjà expérimenté le marketing prédictif en tant que consommateur.

Au-delà de la taille de son catalogue de films et de séries, Netflix a développé un puissant moteur de recommandation prédictive.

Au fur et à mesure que vous regardez et notez les titres visionnés, des suggestions personnalisées s’invitent sur votre interface utilisateur. Mais Netflix va encore plus loin : son moteur analyse les moments où vous mettez un programme en pause, où vous changez d’appareil de visionnage (PC, smartphone, TV, tablette…) ou encore les retours effectués au sein des épisodes ou des films.

La recommandation est donc l’un des piliers du marketing prédictif sur le Web. A ce titre, ce n’est pas sans rappeler le travail d’Amazon, qui travaille déjà sur… la livraison prédictive ! Le géant du Web a d’ailleurs déjà déposé un brevet de prédiction des achats.

Son objectif ? Déclencher l’acheminement d’un colis avant même que vous n’ayez cliqué sur « passer la commande »…

Vous l’aurez compris : la recommandation et l’analyse prédictive sont loin d’être des gadgets. Elles permettent d’enrichir l’expérience des utilisateurs, de multiplier les ventes ciblées et de mieux cerner le comportement actuel et passé des clients pour décupler les efforts marketing à venir… et les fidéliser.

Pour cela, il faut bien sûr des données, du testing… et une approche qualitative pour en tirer des conclusions stratégiques.

Si l’approche de Netflix vous intéresse, allez plus loin avec l’excellent article « Le fascinant cas du Dr. Netflix et Mr. Data ».

·      Les apports du Big Data dans l’industrie pharmaceutique

L’industrie du divertissement est loin d’être la seule à pouvoir tirer parti du Big Data et de l’analyse prédictive.

Le secteur pharmaceutique l’a bien compris et utilise déjà cette approche pour décupler ses résultats.

Le volume de données disponibles y est très important : données personnelles, constantes biologiques, suivi d’activité, ordonnances, comptes-rendus médicaux, diagnostics…

L’analyse de ces données dans une perspective de projection permet notamment à l’industrie pharmaceutique de :

  • Prouver plus facilement l’efficacité des produits en dépassant le seul cadre des études cliniques (via la data « en vie réelle »)
  • Fournir des données épidémiologiques plus fiables
  • Améliorer la connaissance du patient/du client
  • Envisager de nouvelles pistes de diversification
  • Réduire et mieux encadrer les dépenses de santé
  • A terme, déterminer les candidats les plus adaptés aux essais cliniques, mieux identifier les cibles biologiques des molécules…

A titre d’exemple, Sanofi s’est associé en 2015 à la division Sciences de la vie de Google pour travailler sur l’amélioration de « la prise en charge et [d]es résultats cliniques des personnes atteintes de diabète ». Biogen avait entrepris une démarche similaire en vue de mieux comprendre les déterminants environnementaux et biologiques de la sclérose en plaques.

·      Le marketing prédictif dans le secteur du luxe

Le luxe n’est pas en reste, qu’il s’agisse de produits haut de gamme ou d’expériences premium.

La révolution digitale et l’exploitation du Big Data permettent aux entreprises du luxe de personnaliser la relation individuelle et la reconnaissance de chaque client.

Mais à quoi servent les données pour ces marques ? Parmi les avantages, on peut citer l’enrichissement de l’expérience client, le renforcement du caractère émotionnel et une communication ciblée qui respecte les standards du luxe.

Dans le cas de l’hôtellerie haut de gamme, cela peut même aller plus loin. Ainsi, certaines chaînes testent déjà l’exploitation des données du parcours de leurs clients sur le Web pour anticiper leurs désirs. Une chambre avec vue n’est plus disponible ? La consultation de leurs recherches permettra peut-être de les surclasser dans la catégorie qu’ils visaient initialement, si la chambre se libère…

Les étapes et prérequis pour arriver au marketing prédictif

 

Pour mieux comprendre comment mettre en place une méthodologie pour le marketing prédictif, voici 2 schémas illustrés :

Marketing predictif

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

© Forrester Research

marketing predictif

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

source 

Dans les deux cas, vous pouvez voir à quel point le travail sur la qualité des données est fondamental, tout comme le sont par la suite la segmentation des profils, la création de customer data models ,les phases de tests et de validations, ainsi que le suivi attentif de l’efficacité du modèle

Google Analytics et analyse prédictive : quel rôle pour votre société ?

Concrètement, comment mettre en place cette approche pour votre entreprise ?

Si les logiciels et solutions spécialisés sont indispensables (IBM, SAP et SAS en proposent par exemple), vous devez bien paramétrer votre outil de webanalyse, tel que Google Analytics.

 Cela vous permettra de capturer les données, de les trier intelligemment, et d’extraire les plus pertinentes pour prendre des décisions qui servent votre croissance et alimentent votre réflexion sur les futures attentes de vos clients.

Pour en savoir plus, consultez notre article à ce sujet.

En conclusion

Le marketing prédictif présente des avantages considérables pour votre entreprise. Il est donc important de réfléchir dès aujourd’hui à la manière dont vous pouvez le mettre en place et en retirer tous les bénéfices.

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