Modélisation prédictive par l’IA
La modélisation prédictive par l’IA vous permet d’anticiper des outcomes précis, tels que les clients qui effectueront un achat, le désabonnement probable ou les canaux d’engagement préférés, en analysant les schémas dans les données historiques et en temps réel. Par exemple, si votre équipe marketing suit les utilisateurs qui consultent des produits spécifiques, les modèles prédictifs peuvent prévoir qui est le plus susceptible d’acheter la semaine prochaine.
Pourquoi utiliser la modélisation prédictive par l’IA ?
- Augmenter votre chiffre d’affaires de manière mesurable : En évaluant les segments d’utilisateurs en fonction de la probabilité d’achat et des recommandations personnalisées, vous pouvez cibler les campagnes sur les personnes les plus susceptibles de convertir, ce qui stimule le ROI et la valeur moyenne des commandes.
- Réduire les coûts d’attrition et de fidélisation : Les modèles prédictifs signalent les utilisateurs qui risquent de quitter la marque, ce qui permet de mener des campagnes de reconquête ou de fidélisation au moment opportun, afin de réduire l’attrition et d’augmenter la valeur de l’ensemble de l’entreprise.
- Optimisez la délivrabilité des canaux et des contenus : Grâce aux prédictions alimentées par l’IA, vous pouvez envoyer des messages aux heures idéales et via les canaux préférés, ce qui permet d’augmenter les taux d’engagement et de réduire les dépenses marketing inutiles.
Modélisation prédictive par l’IA vs. Chatbot ou assistant IA
| Capacité | Modélisation prédictive par l’IA | Chatbot | Assistant IA |
| Autonomie | Moyenne-élevée | Faible-Moyen | Moyen |
| Contextualisation | Haut | Faible | Moyen |
| Intégration | Intégration avec les données, les flux de travail, le CRM, le CDP | Script de base/API | App/API/plateforme |
| Apprentissage | En continu (formation renouvelée, adaptation aux données) | Minime | Limitée |
| Exemple | Evaluation du risque de désabonnement, prédictions d’affinités | FAQ routage, demandes de base | Planification, rappels, recherches |
FAQ
La précision dépend de la qualité et du volume des données. Les modèles s’améliorent grâce à une formation continue et à des ensembles de données plus vastes et plus propres, et les modèles transparents et explicables vous aident à comprendre ce qui motive les prédictions. Pour en savoir plus, consultez Comment utiliser l’IA dans le marketing : Meilleures pratiques et exemples [2025].
Oui, mais l’impact est proportionnel au volume de données. Même les PME peuvent tirer profit de la segmentation des audiences, de la prévision des tendances et du ciblage des prospects à fort potentiel à l’aide de modèles simples : Tout ce que vous devez savoir.
L’IA prédictive prévoit des actions futures basées sur des modèles appris, tandis que l’IA générative crée du contenu (comme des emails, des images ou des textes publicitaires). Vous pouvez combiner les deux pour des campagnes de bout en bout, par exemple, prédire le désabonnement, puis générer un email de fidélisation personnalisé.
Commencez par consolider les données historiques des clients dans une CDP, définissez des objectifs de campagne clairs et utilisez les fonctions de modélisation intégrées pour l’augmentation de l’audience et la personnalisation. Pour en savoir plus, demandez une démo ou faites une visite guidée de la plateforme sur « Predict customer behavior ».
