Cette évolution méthodologique et technique dans le marketing permet aux spécialistes d’être beaucoup plus efficaces dans l’identification et l’engagement des clients tout au long de leur cycle de vie.

Spaag, le cabinet digital acteur du growth hacking livre son expertise sur cette technique de marketing digital.

Le marketing prédictif repose sur le processus suivant :

• Identifier le besoin

• Collecter les données 

• Segmenter les données

• Prédire les résultats

Identifier les besoins du client

Utiliser le marketing prédictif permet d’anticiper les besoins des internautes de les atteindre avant les concurrents et donc d’optimiser les dépenses. Pour Spaag, cela est la première étape cruciale.

Coralie Dussart, CEO du cabinet digital, explique : “ La mise en place de scénarios adaptés en fonction des comportements détectés ou supposés permet de proposer des produits ou services complémentaires additionnels plus pertinents. Ces techniques de cross-selling et up-selling ont des impacts très importants sur l’augmentation de revenus des marques ”.

Collecter les données

La collecte de données est un enjeu stratégique pour les entreprises et pour le marketing prédictif. Les données pertinentes que Spaag récolte chez ses clients sont l’historique de vente, les données démographiques, les données comportementales et les données de fidélisation qui représentent le “first party data” c’est-à-dire les données récupérées par l’entreprise elle-même. Ces données peuvent être complétées par le second party data qui sont partagées entre l’entreprise et ses partenaires et celles achetées auprès de fournisseurs spécialisés, les third party data.

Segmenter les données

La personnalisation est aujourd’hui attendue par la majorité des clients, donc les marques ne peuvent plus traiter tous leurs clients de la même manière. En effet, ces derniers s’attendent à ce que la marque leur offre une expérience client exceptionnelle et personnalisée.

En conséquence, la segmentation permet de développer des moyens optimisés pour atteindre la satisfaction de chaque catégorie de clients et augmenter leur fidélité. Il est donc important de faire appel au data mining pour les comprendre davantage.

Le data mining

L’approche du data mining exige une compréhension contextuelle et une vue d’ensemble sur les données afin de définir les groupes. La décomposition d’une large base de clients en éléments plus gérables facilite l’identification des cibles. Cela permet d’identifier les groupes qui nécessitent une attention particulière et ceux qui se désintéressent rapidement, ainsi que les clients ayant la valeur potentielle la plus élevée. L’entreprise peut alors concentrer ses efforts, et son budget, sur les bonnes actions.

La segmentation permet d’approfondir leur base de données clients et découvrir des informations sur leurs clients, les opportunités de vente croisée ou de vente incitative et les habitudes d’achat.

Amazon est l’exemple parfait qui utilise des techniques d’exploration de données pour attirer plus de clients dans ses boutiques en utilisant le flux des activités : clics, visites, inscriptions, achats et taux de conversion, l'inventaire des produits et les informations démographiques sur les clients : âge, géolocalisation et matériel. La marketplace envoie ensuite à ses utilisateurs des mails personnalisés avec des sélections de produits très ciblées.

Prédire les résultats

Le domaine du marketing a toujours besoin de nouvelles méthodes pour rendre les campagnes de communication plus ciblées et efficaces. Actuellement le marketing prédictif répond en tous points à ces besoins. Il améliore le retour sur investissement du marketing, l’optimisation des stocks, l’expérience client et la fidélisation de la clientèle. Via des agences de marketing dédiées comme Spaag, les entreprises peuvent aller plus loin dans leur analyse et mettre en place des process clairs pour augmenter le trafic sur leur site et donc potentiellement leur chiffre d’affaires.

Pour rester compétitifs, les spécialistes du marketing axés sur les données d'aujourd'hui tirent parti des innovations, notamment l'analyse prédictive grâce à des mesures marketing unifiées, l'IA et l'apprentissage automatique.