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Marketing Prédictif : 3 Cas Concrets d’Utilisation en e-Commerce !

Le marketing prédictif, ça vous parle ? Très utile pour améliorer l’expérience utilisateur des e-acheteurs et booster les conversions des e-commerçants, ce concept en plein boom séduit de plus en plus d’entreprises. Qu’est-ce que l’analyse prédictive ? Comment s’applique-t-elle au marketing ? Quels bénéfices en tirer ? Retour sur les atouts du marketing prédictif et sur quelques cas concrets d’utilisation dans l’e-commerce.

Marketing Prédictif
Qu’est-ce que le marketing prédictif ?

Définition : le marketing prédictif, qu’est-ce que c’est ?

Dans beaucoup d’entreprises, les données sont collectées puis analysées, a posteriori, pour planifier les actions marketing futures, selon celles qui ont fonctionné par le passé. Si un produit a eu du succès, une stratégie marketing traditionnelle aura tendance à mettre en avant ce même produit à la même période l’année suivante.

Le marketing prédictif est une approche différente qui, sur la base des données collectées dans le passé et le présent, après analyses, va tenter d’identifier et d’anticiper les actions futures des clients ou prospects d’un produit ou service.

Il s’agit de cibler la bonne personne, au bon moment, avec le bon produit ou service, en utilisant le message et le canal de communication les plus adaptés possible. L’objectif ? Booster le taux de conversion et ainsi le chiffre d’affaires de l’entreprise.

Utile dans le cadre d’une stratégie d’acquisition de clients online et offline, le marketing prédictif est aussi très utilisé pour la fidélisation en participant à l’amélioration de l’expérience utilisateur.

Le marketing prédictif étapes par étapes : comment ça marche ?

  • La collecte de données. Il ne peut y avoir de marketing prédictif sans datamining (collecte de données), la première étape consiste donc à récolter le maximum de données possible sur les internautes qui visitent un site internet. Cette collecte peut se faire via des cookies, des solutions dédiées au suivi des internautes, des comptes et des formulaires d’inscription notamment.
  • L’analyse des données et la prévision des comportements. Une fois le travail de collecte de données enclenché, la seconde phase consiste à prévoir les comportements attendus des utilisateurs en fonction de leurs actions précédentes afin d’optimiser ensuite leur expérience.
  • L’optimisation de l’expérience utilisateur en temps réel. Après avoir identifié les scenarii possibles d’achat des internautes, la dernière étape consiste à optimiser l’expérience utilisateur pour ces différents scénarios, en proposant les bons produits ou services à la bonne personne, au bon moment et de la meilleure façon possible. Cette étape est souvent effectuée grâce au machine learning et via des algorithmes de recommandation poussés intégrant de nombreuses données.

Dans quels secteurs le marketing prédictif est-il le plus utilisé ?

Le marketing prédictif peut être utilisé dans n’importe quel secteur d’activité, mais certains y ont déjà beaucoup recours à l’image de :

  • L’e-commerce
  • La distribution
  • L’industrie (surtout automobile et pharmaceutique)
  • L’énergie
  • Les télécoms
  • La finance
  • Les assurances
  • Le secteur public

3 cas concrets d’utilisation du marketing prédictif

1 – Le marketing prédictif pour optimiser les recommandations de produits faites sur un site e-commerce

De nombreux sites e-commerce ont déjà recours au marketing prédictif, qui permet d’anticiper les actions des clients.

En effet, si un internaute consulte un produit de type A et que ce produit est associé à une gamme de produits complémentaires de type B, le marketing prédictif pourra se traduire par l’affichage des produits complémentaires à ajouter au panier une fois que l’internaute aura prouvé son intérêt pour le produit A (ex : clic sur le CTA d’ajout au panier ou ajout à ma liste d’envies).

Toutefois, le marketing prédictif permettra d’aller encore plus loin dans ces recommandations en analysant beaucoup plus de données que les algorithmes classiques permettant de faire de la recommandation de produits.

Grâce au machine learning, le marketing prédictif pourra permettre le déclenchement de recommandations de produits beaucoup plus fines et personnalisées en fonction de critères liés à la navigation de l’internaute, son historique de recherche ou encore son profil, s’il est connecté par exemple.

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2 – Le marketing prédictif pour identifier les clients prêts à abandonner une marque au profit d’une autre

Le marketing prédictif intéressera également les entreprises qui souhaitent optimiser la fidélisation de leurs clients, en leur permettant de mieux identifier les clients prêts à partir à la concurrence (ceux en phase de « churn »).

En analysant de nombreux paramètres (ex : date de dernière connexion à l’espace client, date de dernière visite, date de dernière ouverture des campagnes emailing, date de désinscription à la newsletter, …), l’approche prédictive aidera les entreprises à savoir quand déployer des campagnes de réactivation et de fidélisation, en offrant par exemple des avantages personnalisés ou des services habituellement payants à ces clients.

SFR a par exemple adopté le marketing prédictif pour identifier les clients sur le point de résilier leur abonnement en analysant notamment :

  • Le nombre de pages vues par les clients
  • La durée moyenne de leurs visites sur le site
  • Les mots-clés recherchés dans les moteurs de recherche

SFR estime ainsi pouvoir repérer 81% des churners prêts à passer à l’action. Après avoir identifié ces clients sur le départ, l’opérateur internet et téléphonique active une stratégie de fidélisation dédiée qui participe au fait que 75% des clients restent chez l’opérateur.

3- Le marketing prédictif pour l’optimisation des stocks

Comme dans le commerce traditionnel, tout e-commerce se doit de gérer au mieux ses stocks afin de maximiser son retour sur investissement et minimiser ses pertes. Alors que 62% des internautes ont déjà été confrontés à une rupture de stock en ligne sur un produit (enquête YouGov / GT Nexus 2015), le marketing prédictif peut aider les e-commerçants à optimiser leur chaine d’approvisionnement.

Comment ? En anticipant la demande des clients en amont, en fonction des périodes, afin de limiter au maximum toute rupture de stock au moment où un prospect sera prêt à passer commande.

En analysant l’intégralité des données d’achat, des données de navigation et des autres données à disposition de l’e-commerçant (historique des commandes, habitudes d’achat, dates d’achat…), les e-commerces peuvent désormais prédire mathématiquement, de façon beaucoup plus fiable qu’auparavant, les volumes de produits qu’ils devraient avoir en stock à un instant T.

FAQ sur le marketing prédictif

Questions Fréquentes sur la Marque Blanche
Questions Fréquentes sur le marketing prédictif

Est-ce que le marketing prédictif peut être utilisé par tous les types d’entreprises ?

L’utilisation du marketing prédictif peut être adaptée aux besoins de différentes tailles d’entreprises.

Les petites entreprises peuvent utiliser des outils de marketing prédictif pour mieux comprendre leurs clients et améliorer leur stratégie marketing, mais peuvent avoir des ressources limitées pour investir dans des logiciels spécialisés ou des compétences techniques avancées.

Les entreprises de taille moyenne peuvent utiliser des modèles de machine learning pour prédire les comportements des clients, segmenter la clientèle et personnaliser l’expérience client.

Les grandes entreprises peuvent utiliser le marketing prédictif à grande échelle pour prédire les tendances du marché, optimiser les campagnes marketing, améliorer la segmentation de la clientèle et personnaliser l’expérience client.

Bon à savoir : dans certaines industries réglementées, comme la santé et la finance, l’utilisation du marketing prédictif peut être plus complexe en raison des réglementations strictes en matière de confidentialité des données et de protection des consommateurs.

Dans tous les cas, il est important pour les entreprises de déterminer leurs objectifs commerciaux et de choisir les outils de marketing prédictif les mieux adaptés à leurs besoins et à leur budget.

Quelles sont les limites ou les risques associés à l’utilisation du marketing prédictif ?

Bien que le marketing prédictif puisse être très utile pour les entreprises en leur fournissant des informations précieuses sur les comportements des clients, il y a également des limites et des risques associés à son utilisation. Voici quelques exemples :

  1. Biais : les modèles de machine learning utilisés dans le marketing prédictif peuvent être influencés par des biais dans les données d’entrée, ce qui peut conduire à des prédictions inexactes ou injustes.
  2. Protection de la vie privée : le marketing prédictif implique souvent la collecte et l’utilisation de données personnelles des clients, ce qui soulève des préoccupations en matière de protection de la vie privée et de sécurité des données.
  3. Erreurs de prédiction : bien que les modèles de machine learning soient conçus pour prédire le comportement des clients, ils peuvent parfois se tromper, ce qui peut entraîner des décisions commerciales inexactes ou inappropriées.
  4. Coût : l’utilisation du marketing prédictif peut être coûteuse, car elle nécessite souvent des logiciels spécialisés et des compétences techniques avancées pour mettre en place et gérer les modèles de machine learning.
  5. Complexité : les modèles de machine learning utilisés dans le marketing prédictif peuvent être très complexes et difficiles à comprendre, ce qui peut rendre difficile l’interprétation des résultats et la prise de décisions commerciales.
  6. Résistance des clients : certains clients peuvent être réticents à partager leurs données personnelles ou à être profilés, ce qui peut limiter l’efficacité du marketing prédictif.

Il est important pour les entreprises d’évaluer soigneusement les avantages et les risques associés à l’utilisation du marketing prédictif et de prendre des mesures pour minimiser les risques et protéger la vie privée des clients.

Quels sont les outils logiciels les plus utilisés pour le marketing prédictif ?

Il existe de nombreux outils logiciels pour le marketing prédictif, voici quelques exemples des plus utilisés :

  1. IBM SPSS Modeler : Il s’agit d’un logiciel de modélisation prédictive qui permet de construire des modèles de machine learning et de les déployer rapidement.
  2. RapidMiner : C’est une plateforme d’analyse de données open-source qui permet de créer des modèles de machine learning pour la prévision, la classification et la segmentation.
  3. SAS Predictive Analytics : Il s’agit d’un outil de modélisation prédictive et d’analyse avancée qui permet de créer des modèles prédictifs pour la segmentation de la clientèle, la détection de fraudes, l’optimisation des campagnes marketing, etc.
  4. Microsoft Azure Machine Learning : C’est une plateforme cloud pour la création de modèles de machine learning et l’analyse de données à grande échelle.
  5. Google Cloud AI Platform : Il s’agit d’une plateforme de développement et de déploiement de modèles de machine learning qui prend en charge de nombreux types de modèles, notamment les réseaux de neurones profonds, la régression, la classification et le clustering.
  6. H2O.ai : C’est une plateforme open-source pour la création de modèles de machine learning en utilisant des algorithmes avancés tels que les réseaux de neurones profonds, les arbres de décision et les forêts aléatoires.
  7. Alteryx : Il s’agit d’une plateforme d’analyse de données qui permet de préparer, de nettoyer et d’enrichir les données avant de créer des modèles de machine learning.

Quels sont les défis éthiques liés à l’utilisation du marketing prédictif ?

L’utilisation du marketing prédictif soulève plusieurs défis éthiques, voici quelques exemples :

  1. Discrimination : Le marketing prédictif peut être utilisé pour cibler des groupes spécifiques de clients, mais cela peut conduire à la discrimination si les critères de ciblage sont basés sur la race, le sexe, l’âge ou d’autres caractéristiques.
  2. Manipulation : Les entreprises peuvent utiliser le marketing prédictif pour influencer le comportement des clients en utilisant des techniques de persuasion basées sur les données. Cela peut être considéré comme de la manipulation, surtout si les clients ne sont pas conscients de la façon dont leurs données sont utilisées pour les influencer.
  3. Transparence : Les entreprises doivent être transparentes sur la façon dont elles utilisent les données des clients et comment elles créent des modèles de machine learning pour le marketing prédictif. Les clients doivent être informés de la façon dont leurs données sont utilisées et avoir la possibilité de contrôler leur utilisation.

Avant de se quitter…

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