L'avenir est au marketing prédictif !

Voici maintenant 20 ans que le marketing s'est orienté vers le traitement des données, depuis que les canaux numériques ont acquis l'importance que l'on sait en matière de transactions. Le monde digital produit sans cesse de nouveaux outils qui révolutionnent notre façon de vivre et de consommer. Parmi eux le machine learning, une technologie capable de générer des prédictions très précises sur le comportement des clients et de mettre en place des stratégies marketing personnalisées.

C’est un fait acquis, il est aujourd’hui possible de traiter des données et d’en déduire, en temps réel, de nouvelles informations, à une échelle et à une vitesse qu’il est proprement impossible à l’humain d’égaler. Bienvenue dans l’ère du marketing prédictif.

Prévoir les comportements

Le machine learning peut désormais influencer et améliorer les performances du marketing de nombreuses manières. Reposant sur une catégorie de l’intelligence artificielle, cette technologie est capable de prévoir la façon dont les clients, acquis ou potentiels, vont réagir aux promotions et aux différentes tactiques marketing mises en œuvre. Non seulement, le machine learning peut prédire la probabilité qu’un client achète tel ou tel produit, mais il précise également quand cet achat se déclenchera. En conséquence, l'entreprise ou la marque peut ne plus avoir besoin d'accorder autant de rabais et, ce faisant, améliore ses marges.

Identifier une infinité de profils

La segmentation est un autre point fort du machine learning. Bien sûr, ce concept n’est pas nouveau : cela fait longtemps que les marketeurs ont appris à créer des personnes fictives, des personas comme on a coutume de les appeler dans le jargon, dotées de caractéristiques sociales et psychologiques représentant différents groupes cible. Ce qui change aujourd’hui avec le machine learning, c’est que les professionnels du marketing ne se contentent plus d’analyser l’historique des données d’achat pour regrouper et segmenter les clients. Ils ont en plus la possibilité de prendre en compte, dans l’instant, un éventail infini de variables : taille moyenne des commandes, variété des besoins, sensibilité aux remises, saisonnalité, fréquence des retours… Celles-ci leur permettent d’identifier un plus grand nombre de profils, parfois inattendus et souvent négligés.

Personnaliser avec toujours plus de finesse

Enfin, le machine learning aide à mieux cerner chaque client sur le plan individuel, sur la base des données qu'il a fournies sur ses intérêts et ses préférences, ce qui permet une utilisation plus ciblée et plus diversifiée de la personnalisation. Grâce au machine learning, il est possible de fournir des recommandations en termes de contenus et de sélection de produits. De manière plus tactique, des préconisations d’actions peuvent être engagées, afin, chaque fois, de s’aligner au mieux sur les préférences de chaque consommateur. Mieux encore, que le machine learning soit utilisé pour la prédiction ou la personnalisation, la performance des modèles ne cesse de s’améliorer avec le temps. Plus les modèles de machine learning sont alimentés par les résultats des opérations de marketing, plus la technologie apprend et gagne en efficacité pour fournir aux clients des produits ou des informations ciblées : un véritable cercle vertueux.

Une transformation profonde de l’approche marketing

Le champ d’application du machine learning dans le marketing apparaît d’ores et déjà sans limite. Il peut ici être utilisée pour attirer de nouveaux clients, fidéliser ceux qui sont acquis ou encore récupérer ceux qui s’éloignent. Elle permet surtout d’améliorer l’expérience du client à chaque étape de son parcours, dans le total respect de la règlementation en matière de protection des données. Le machine learning, qui seul diversifie réellement les tactiques sur la base de groupes de clients et de comportements identifiés, marque donc bel et bien un coup d’arrêt au bon vieux marketing à « taille unique ». Pour exploiter la puissance de ce nouvel outil, les enseignes et les marques déploient des plateformes de données client d’Expérience Digitale Multicanal ou CDP (Customer Data Platforms), afind’agréger les données, de les compléter en continu pour créer des profils clients toujours plus complets, précis et exploitables. Les acteurs du e-commerce traitent ainsi des quantités d’informations sans cesse croissantes, tout en s’adaptant aux imprévus et aux nouveaux standards du marché. Autant de prérequis indispensables pour prédire l’avenir en temps réel.