Nicolas Algoedt
Mai 28, 2024
Nicolas Algoedt
Mai 28, 2024
Les approches marketing traditionnelles, avec leur portée large et sans distinction, peinent souvent à établir un lien significatif avec les clients. Le problème n’est pas qu’elles ne fonctionnent pas du tout – mais plutôt qu’elles ne parviennent pas à tisser un lien resserré et cohérent tout au long du parcours du client.
Par exemple, de nombreuses entreprises affichent des publicités pour des produits que les clients ont déjà achetés. En plus d’être ennuyeux, c’est une occasion manquée de soigner la relation en suggérant des produits qui s’accordent bien avec ceux que les clients ont déjà achetés.
Pléthore d’approches similaires de ciblage client ont pour conséquence la réduction des marges bénéficiaires de l’entreprise, le manque de revenus et la mise en place d’expériences client incohérentes.
En outre, nous constatons que de nombreuses marques sont également confrontées à des problèmes de churn :
C’est là que le marketing prédictif peut changer la donne : en exploitant la puissance de l’analyse des données, de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning, l’analyse prédictive offre une solution stratégique à bon nombre de ces problèmes.
De plus, le marketing prédictif permet de mettre en œuvre des stratégies proactives, plutôt que réactives, ce qui vous permet de garder une longueur d’avance. <Il permet également de mieux garantir que chaque dollar dépensé est un investissement pour atteindre le bon public, avec le bon message, sur le bon canal.
Dans ce guide, vous apprendrez ce qu’est exactement le marketing prédictif et comment l’utiliser, ainsi que ses avantages et ses utilisations potentielles. Nous utiliserons également Insider, notre plateforme de personnalisation cross-canal, pour montrer des exemples concrets de l’impact du marketing prédictif sur la segmentation des clients, la découverte de produits et l’orchestration des parcours.
Insider peut vous aider à mettre en œuvre diverses stratégies de marketing prédictif pour un meilleur engagement, davantage de conversions et une plus grande rentabilité. Pour en savoir plus, consultez notre site web ou programmez une démo avec notre équipe.
Les sept premières solutions possèdent une grande partie ou la totalité des capacités de Braze et des canaux pris en charge. Vous pouvez les utiliser comme des alternatives complètes à Braze, sans avoir besoin d’intégrations tierces pour la plupart des cas d’utilisation. Certains d’entre eux ont également des fonctions plus robustes de personnalisation de site web.
Les quatre dernières options sont principalement axées sur des devices spécifiques (par exemple, applications mobiles) ou des canaux (par exemple, email et SMS). Ils peuvent constituer de bonnes alternatives à Braze pour des cas d’usage plus spécifiques, bien que vous ayez besoin d’intégrations pour mener des campagnes de marketing sur plusieurs canaux.
Insider unifie vos données clients et vous aide à personnaliser chaque point de contact que les clients ont avec votre marque – depuis votre site Web et votre application mobile jusqu’à des canaux tels que SMS, email, WhatsApp et web push. Pour en savoir plus, visitez notre site web ou réservez une démo avec notre équipe.
Qu’est-ce que le marketing prédictif ?
6 Avantages du marketing prédictif
Comment fonctionne le marketing prédictif ?
Exemples de stratégies de marketing prédictif
Le marketing prédictif en action : 3 études de cas
Utiliser le moteur d’intention d’Insider, alimenté par l’IA, pour prédire avec précision le comportement des clients.
Le marketing prédictif est la pratique qui consiste à analyser les données clients pour prédire les comportements et les préférences futurs. Il s’appuie sur l’IA et le machine learning et permet aux entreprises de créer des stratégies marketing ciblées, pertinentes et personnalisées.
Vous pouvez considérer le marketing prédictif comme des informations exploitables dérivant de l’intelligence prédictive – une capacité technologique qui utilise des données historiques et divers algorithmes statistiques pour identifier la probabilité de résultats futurs.
Comme nous le verrons dans ce guide, les prédictions peuvent également se présenter sous différentes formes. Vous pouvez prédire quels clients sont susceptibles d’acheter, sur quel canal ils sont le plus susceptibles de s’engager, quels produits ils aimeraient voir ensuite, et bien plus encore.
Par exemple, des marques comme Amazon, Netflix et bien d’autres analysent d’énormes ensembles de données pour créer des prédictions très ciblées et déterminer les produits ou le contenu que vous aimeriez voir. C’est crucial pour eux, car ils ont des catalogues de produits gigantesques qui peuvent facilement submerger les utilisateurs.
En s’appuyant sur la données, le marketing prédictif présente un certain nombre d’avantages pour les ecommerçants qui cherchent à améliorer leur expérience client, leur chiffre d’affaires et leur rétention.
Comme nous l’avons dit, le marketing prédictif utilise les données passées pour comprendre ce que les clients existants aiment, veulent et ont besoin. En analysant les points de données tels que les achats passés, le comportement de navigation et les interactions spécifiques aux canaux, les technologies de marketing prédictif peuvent deviner avec précision ce qui pourrait les intéresser à l’avenir.
Pour les clients, c’est comme entrer dans un magasin où tout ce qu’ils voient correspond parfaitement à leurs goûts et à leurs désirs. Ce niveau de personnalisation vous donne l’impression d’être compris et apprécié, tout en renforçant votre lien avec la marque.
La satisfaction du client se traduit souvent par une fidélité à la marque et une plus grande probabilité de partager des expériences positives avec d’autres, ainsi que de s’engager à nouveau avec la marque à l’avenir.
De nombreuses entreprises ont une idée approximative de leur public cible, par exemple “les femmes âgées de 20 à 30 ans à New York”, mais cette approche est assez large et ne tient pas compte des différences uniques dans les préférences et les comportements de chaque client.
Le marketing prédictif vous aide à supprimer une grande partie des conjectures et à prendre de véritables décisions fondées sur des données.
En disséquant et en comprenant les données clients en profondeur, les algorithmes prédictifs permettent aux entreprises de cibler avec précision chaque client en fonction non seulement des caractéristiques classiques telles que l’historique des achats, les démographies et la localisation, mais aussi en fonction de la probabilité d’achat, des dépenses prévues, de l’affinité pour les remises, etc.
Grâce à une approche ciblée, les clients sont plus enclins à acheter parce qu’ils voient des messages et des recommandations de produits qui les intéressent vraiment.
Par exemple, si une personne consulte fréquemment votre site Web pour des équipements sportifs, le marketing prédictif lui poussera des publicités, du contenu web ou des emails sur vos derniers équipements sportifs.
Mais il ne s’agit pas seulement d’être pertinent. Le choix du moment est également essentiel. Le marketing prédictif permet de déterminer le meilleur moment pour atteindre les clients. Certains clients consultent peut-être leurs courriels dès le matin, tandis que d’autres sont plus enclins à faire des achats en ligne tard dans la nuit. En utilisant des données pour comprendre ces habitudes, le marketing prédictif garantit que vos messages arrivent devant les clients au bon moment.
Comme nous l’avons déjà mentionné, de nombreux magasins de eCommerce pratiquent constamment des remises pour inciter les clients à acheter. Cependant, cela peut réduire leurs marges bénéficiaires.
Le marketing prédictif vous permet de cibler les utilisateurs dont l’intention est la plus élevée (c’est-à-dire qui ont une forte probabilité d’acheter), de sorte que vous pouvez promouvoir les produits à leur prix normal auprès de ces clients, au lieu de gaspiller vos remises puisqu’ils achèteront probablement de toute façon. D’un autre côté, la segmentation prédictive vous permet également de cibler les clients ayant une forte affinité pour les remises.
Ces deux tactiques protègent vos marges bénéficiaires et vous aident à prendre des décisions marketing intelligentes concernant vos remises.
Le marketing prédictif vous permet d’entretenir des relations à long terme et de stimuler des métriques clés telles que le chiffre d’affaires, la valeur moyenne des commandes (AOV) et la valeur à vie (LTV) des clients.
Par exemple, Smart Recommender d’Insider alimenté par l’IA peut montrer différents produits à chaque client, en fonction de leurs besoins et intérêts uniques. Cela signifie que vous pouvez exploiter les données comportementales passées des clients pour déterminer les produits qu’ils aimeraient voir à l’avenir.
Insider dispose également d’un algorithme de recommandation automatique (appelé Chief) qui peut détecter automatiquement les meilleures stratégies de recommandation en testant les articles les plus populaires, les meilleures ventes, les articles basés sur les utilisateurs, les remises les plus importantes, les nouveaux arrivages et les articles de tendance algorithmes pour de meilleurs taux de conversion.
Traditionnellement, le marketing consiste souvent à réagir, par exemple en envoyant un bon de réduction après avoir constaté une baisse des ventes ou en modifiant une campagne publicitaire après avoir réalisé qu’elle n’atteignait pas son but.
Mais le marketing prédictif inverse le scénario. Au lieu d’attendre des signaux et d’y répondre, l’intelligence prédictive utilise des données et des analyses pour prévoir ce que les clients voudront ou ce dont ils auront besoin à l’avenir. De cette manière, vous avez toujours une longueur d’avance.
Par exemple, si les analyses prédictives montrent qu’un certain type de produit est en train de devenir populaire, vous pouvez intensifier votre marketing avant que la tendance n’atteigne son apogée. De même, si les données suggèrent qu’un client pourrait se désintéresser de votre marque, vous pouvez le réengager avec une offre personnalisée avant qu’il ne commence à chercher ailleurs.
Des données précises sont au cœur du marketing prédictif. Plus elles sont nombreuses, mieux c’est. Les outils d’IA et de machine learning analysent ces données à l’aide de différents algorithmes et modèles prédictifs pour prévoir les futurs comportements et préférences des clients.
Ce processus associe la science des données et le savoir-faire marketing pour faire des hypothèse éclairées sur ce que les clients pourraient faire ensuite, qu’il s’agisse de ce qu’ils sont susceptibles d’acheter, du moment où ils pourraient effectuer un achat ou de la probabilité qu’ils s’engagent sur un canal spécifique.
Bien que de nombreuses marques disposent des données nécessaires à cette fin, elles sont souvent dispersées dans des systèmes déconnectés, comme les logiciels d’analyse, les plateformes de marketing par e-mail, les outils de fidélisation, les solutions de service client, les plateformes de commerce électronique, les outils de médias sociaux et bien d’autres encore. Cela crée des silos de données qui empêchent les spécialistes du marketing d’obtenir une compréhension claire de leurs clients et entravent la réalisation de prévisions précises.
C’est pourquoi une bonne plateforme de données clients (CDP) comme Insider est si cruciale pour faire des prédictions précises. Les CDP unifient les données clients provenant de différentes sources en une seule base de données pratique. Cela signifie qu’ils peuvent servir de plaque tournante centrale pour le stockage et l’analyse des données clients.
De plus, le moteur d’intention alimenté par l’IA de notre plateforme peut analyser ces données unifiées pour établir des prédictions précises sur la probabilité d’achat de chaque client, la probabilité d’engagement sur un canal spécifique, l’affinité avec les remises, et bien plus encore.
Vous disposez également d’un tableau de bord dédié à l’analyse du marketing prédictif avec toutes sortes de statistiques et de métriques utiles, comme indiqué ci-dessous.
Ci-dessous, nous allons explorer quelques exemples pratiques de la façon dont les capacités de marketing prédictif d’Insider peuvent avoir un impact sur les flux de travail et les métriques clés de l’entreprise.
Comme nous l’avons mentionné précédemment, les recommandations produits personnalisées sont des suggestions sur mesure pour les clients, basées sur leurs préférences uniques et leurs comportements antérieurs, tels que l’historique des achats et les habitudes de navigation en ligne.
Elles peuvent avoir un impact considérable sur les conversions et le chiffre d’affaires. Par exemple, Philips a utilisé les recommandations produits alimentées par l’IA d’Insider pour améliorer ses taux de conversion mobiles de 40,1 % et générer plus de 20 000 € de chiffre d’affaires supplémentaire.
De plus, avec Insider, ces recommandations ne se limitent pas à votre site web. Vous pouvez les étendre aux canaux de messagerie tels que l’email, le SMS et WhatsApp pour garantir une expérience cohérente à tous les niveaux.
Si vous êtes intéressé, nous explorons ce sujet plus en détail dans notre guide des moteurs de recommandation de produits.
La plateforme Insider offre de solides capacités de segmentation, permettant aux équipes marketing de créer des segments de clientèle très ciblés basés sur plus de 120 attributs, y compris des traits, des comportements, des préférences, des démographies, et bien plus encore.
En outre, le moteur prédictif d’Insider, alimenté par l’IA, vous permet de segmenter et de cibler les clients sur la base de comportements prédictifs futurs, tels que :
Ces audiences prédictives ouvrent de nombreuses possibilités pour un ciblage plus précis des clients. Par exemple, vous pouvez segmenter les utilisateurs qui :
Outre la découverte et la segmentation des produits, le marketing prédictif est également parfait pour élaborer des parcours clients pertinents et cohérents.
Plus précisément, deux fonctions prédictives peuvent vous aider à délivrer chaque message avec une précision extrême : les prédictions du canal le plus proche et l’optimisation du temps d’envoi (STO).
Les prédictions Next-best channels consistent à déterminer le meilleur point de contact pour contacter chaque client. Cette fonction analyse le comportement passé et utilise automatiquement le canal sur lequel chaque client est le plus susceptible de s’engager, qu’il s’agisse d’un email, d’une notification push, d’un SMS, de WhatsApp, etc.
Send-Time Optimization (STO) analyse le moment où vos clients sont les plus actifs et réactifs sur les différents canaux et planifie vos messages en conséquence. Par exemple, si les données montrent qu’un client consulte souvent ses emails le soir, STO veillera à ce que votre e-mail arrive dans sa boîte de réception à ce moment-là. Vous augmentez ainsi les chances que votre message soit non seulement vu, mais aussi pris en compte.
Ces deux fonctionnalités garantissent que chaque étape du parcours est adaptée non seulement en termes de contenu, mais aussi par le biais du bon canal et au bon moment. Elles vous permettent également d’économiser beaucoup de temps et d’efforts, puisque vous n’avez pas à effectuer manuellement d’A/B tests sur différents canaux et heures d’envoi pour déterminer le meilleur.
Maintenant que vous savez comment fonctionne le marketing prédictif et où il peut être appliqué, examinons quelques exemples concrets de sa puissance. Les trois entreprises ci-dessous ont utilisé différents types de stratégies que nous venons d’explorer – recommandations produits, construction de parcours client et segmentation.
Confrontée à une augmentation du trafic en ligne pendant les confinements du COVID-19, Adidas a cherché à engager et à retenir les visiteurs de manière plus efficace. Plus précisément, elle souhaitait mieux prévoir les produits que les visiteurs du site Web aimeraient voir afin d’améliorer les taux de conversion.
C’est pourquoi ils se sont tournés vers le Smart Recommender et le Category Optimizer d’Insider, alimentés par l’IA. En l’espace d’un mois d’utilisation de ces outils, adidas a constaté une augmentation stupéfiante de 259 % de la valeur moyenne des commandes (AOV) et une hausse de 13 % des taux de conversion.
Une autre clé du succès d’Adidas réside dans ses campagnes marketing ciblées et l’utilisation stratégique de codes de réduction personnalisés, qui ont amélioré l’expérience d’achat en ligne pour les nouveaux clients et ceux qui reviennent.
Par exemple, l’utilisation de la suite Web d’Insider a permis de créer des variantes de coupons distinctes pour différents segments de clientèle, ce qui a entraîné une augmentation significative de l’AOV des nouveaux utilisateurs et une hausse notable des taux de conversion pour les utilisateurs qui reviennent.
Enfin, Adidas a utilisé l’outil Category Optimizer pour optimiser l’expérience de ses utilisateurs mobiles, ce qui a entraîné une augmentation de 50,3 % des taux de conversion mobiles.
Pour en savoir plus sur l’approche d’Adidas, consultez le cas client complet.
Confrontée à des défis tels que l’abandon de panier et la nécessité d’augmenter le nombre d’inscriptions, United Colors of Benetton s’est tournée vers le l’orchestrateur de parcours d’Insider, alimentée par l’IA, Architect.
Cet outil leur a permis de créer des parcours clients personnalisés pour différents cas d’usage.
Par exemple, pour réduire les abandons de panier, Benetton a mis en œuvre une stratégie de notification push sur le web en trois étapes. Cette approche consistait à cibler les clients ayant laissé des articles dans leur panier en leur envoyant des notifications opportunes sur les nouveaux arrivages, suivies de messages personnalisés et, si nécessaire, d’un code de réduction. Cette méthode a permis d’obtenir un taux de conversion de 4,8 %, soit 7 fois plus que la moyenne du secteur.
En ce qui concerne l’augmentation du nombre d’inscriptions de nouveaux utilisateurs, Benetton a conçu un parcours de poussée sur le web qui a permis d’obtenir un taux d’inscription de 5,7 % – un chiffre 10 fois supérieur à la norme du secteur. Ces stratégies, facilitées par le marketing prédictif, ont non seulement permis de relever les défis initiaux de Benetton, mais ont également conduit à une augmentation substantielle de son chiffre d’affaires et de sa base d’utilisateurs.
Dans l’ensemble, Architect a permis à la marque de créer des parcours clients personnalisés, ce qui a entraîné une multiplication par 7 des conversions et par 10 de l’acquisition de nouveaux clients. Vous pouvez consulter le cas client complet sur notre site.
Lorsque Pierre Cardin a été confronté à la hausse des coûts d’acquisition clients, il s’est tourné vers les Predictive Ad Audiences (PAA) d’Insider. Grâce à la technologie d’Insider basée sur l’IA, Pierre Cardin a pu segmenter ses audiences de manière plus efficace, en se concentrant sur les comportements des utilisateurs et les données prédictives. Cette approche leur a permis de cibler les clients qui montraient une réelle intention d’achat, ce qui a conduit à une optimisation significative de leurs dépenses publicitaires.
Les résultats ont été remarquables. Pierre Cardin a enregistré une a 445% d’augmentation des taux de conversion et une augmentation de 164,83% du retour sur investissement publicitaire (ROAS).
La réduction du coût par acquisition (CPA), qui a chuté de 67,95 %, a eu un impact encore plus important. En tirant parti de l’expertise d’Insider et de la technologie prédictive, Pierre Cardin a non seulement atteint son objectif d’augmentation du ROAS, mais a également considérablement réduit ses coûts publicitaires, un résultat à la fois surprenant et très bénéfique pour la marque.
Pour en savoir plus sur l’utilisation de la segmentation prédictive d’Insider, consultez le cas client complet.
Le moteur d’intention alimenté par l’IA d’Insider, les recommandations produits et les capacités d’orchestration des parcours vous aident à prédire avec précision les comportements des clients et à adapter vos stratégies marketing en conséquence.
Vous pouvez utiliser notre plateforme marketing Enterprise pour :
Notre vaste bibliothèque de modèles vous permet de tirer rapidement parti de tactiques éprouvées, tandis que notre équipe d’assistance expérimentée peut vous aider à configurer notre plateforme, à comprendre son fonctionnement et à mettre en œuvre les stratégies de marketing adaptées à vos besoins.
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Written by
Nicolas Algoedt
Passionate about new technologies and e-commerce, Nicolas has held various position at leading e-commerce and tech companies including Groupon, Microsoft and Bwin.
