{"id":22140,"date":"2024-05-29T15:34:36","date_gmt":"2024-05-29T13:34:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.digdash.com\/?post_type=glossaire&p=22140"},"modified":"2024-05-29T15:34:38","modified_gmt":"2024-05-29T13:34:38","slug":"marketing-predictif-tout-ce-quil-faut-savoir","status":"publish","type":"glossaire","link":"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/glossaire\/marketing-predictif-tout-ce-quil-faut-savoir\/","title":{"rendered":"Marketing pr\u00e9dictif\u00a0: d\u00e9finition, avantages et fonctionnement"},"content":{"rendered":"\n

Et si vous pouviez pr\u00e9dire les comportements de vos clients pour construire des actions marketing sur mesure\u2009? C\u2019est tout l\u2019enjeu du marketing pr\u00e9dictif, un ensemble de techniques permettant d\u2019anticiper l\u2019avenir \u00e0 partir des donn\u00e9es actuelles et historiques de votre organisation.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Qu’est-ce que le marketing pr\u00e9dictif\u2009?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Le marketing pr\u00e9dictif peut \u00eatre d\u00e9fini comme une m\u00e9thode de pr\u00e9diction des comportements des consommateurs. Il s’appuie sur diff\u00e9rentes techniques d’analyse de donn\u00e9es et permet aux entreprises de d\u00e9ployer des strat\u00e9gies et des campagnes marketing personnalis\u00e9es<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Concr\u00e8tement, le marketing pr\u00e9dictif consiste \u00e0 r\u00e9colter un maximum de donn\u00e9es relatives aux comportements des clients<\/strong>, qu’il s’agisse de recherches sur le web, d’interactions sur un site internet ou sur les r\u00e9seaux sociaux, par exemple. \u00c0 partir de ces informations, il est possible d’anticiper les besoins et l’intention d’achat d’un consommateur<\/strong>, afin de lui proposer une offre sur mesure.<\/p>\n\n\n\n

Quels sont les avantages du marketing pr\u00e9dictif\u2009?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La mise en place d’une strat\u00e9gie de marketing pr\u00e9dictif pr\u00e9sente de nombreux atouts pour une organisation.<\/p>\n\n\n\n

Accro\u00eetre la connaissance client<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Pour proposer des offres r\u00e9pondant parfaitement aux besoins de vos clients, il est essentiel de bien les conna\u00eetre. Or, une approche bas\u00e9e sur le marketing pr\u00e9dictif permet de faire le tri dans les donn\u00e9es collect\u00e9es<\/strong> et de segmenter la client\u00e8le<\/strong> avec pr\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n

Gr\u00e2ce \u00e0 la data, vous avez donc une id\u00e9e pr\u00e9cise des besoins, des freins et des habitudes d’achat de chaque consommateur. Mais il ne s’agit pas seulement de proposer des offres avec un contenu sur mesure : encore faut-il lancer vos actions marketing sur les canaux les plus adapt\u00e9es, avec le meilleur timing possible.<\/p>\n\n\n\n

C’est justement ce que permet le marketing pr\u00e9dictif : mettre en avant un produit pertinent, au bon endroit et au bon momen<\/strong>t, avec des promotions ou des remises r\u00e9pondant aux attentes de chacun. Il en r\u00e9sulte un renforcement de l\u2019exp\u00e9rience client, car les interactions du consommateur avec votre entreprise sont totalement personnalis\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

S\u2019adapter aux comportements des clients en temps r\u00e9el<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

L\u2019un des plus grands avantages du marketing pr\u00e9dictif est sa capacit\u00e9 \u00e0 suivre pr\u00e9cis\u00e9ment les comportements des consommateurs. Ainsi, vous pouvez agir en temps r\u00e9el, au fil des interactions de vos clients avec votre entreprise, pour mettre en place des actions tr\u00e8s efficaces.<\/p>\n\n\n\n

Collect\u00e9es en continu, les donn\u00e9es client peuvent \u00eatre exploit\u00e9es instantan\u00e9ment gr\u00e2ce aux technologies bas\u00e9es sur l’intelligence artificielle, comme le machine learning<\/strong>. C’est un v\u00e9ritable cercle vertueux qui s’installe : les algorithmes d’apprentissage en place sont enrichis en permanence avec la data, et deviennent eux-m\u00eames plus performants.<\/p>\n\n\n\n

Augmenter le chiffre d’affaires et la rentabilit\u00e9 de l’entreprise<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Le marketing pr\u00e9dictif permet \u00e9galement d\u2019accro\u00eetre le chiffre d’affaires g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par votre entreprise. En effet, la conception de sc\u00e9narios adapt\u00e9s en fonction des comportements clients permet de tirer profit du cross-selling<\/strong>, qui vise \u00e0 vendre des produits ou services additionnels, ou de l’up-selling<\/strong> (aussi appel\u00e9 \u00ab\u2009mont\u00e9e en gamme\u2009\u00bb). Or, ces techniques ont un impact non n\u00e9gligeable sur les chiffres de vente.<\/p>\n\n\n\n

Par ailleurs, le marketing pr\u00e9dictif favorise la fid\u00e9lisation de la client\u00e8le<\/strong>, ce qui se traduit \u00e0 long terme par une hausse des revenus de l’organisation. En effet, il permet d’identifier les profils de consommateurs les moins fid\u00e8les et de mettre en \u0153uvre des actions appropri\u00e9es afin de les conserver.<\/p>\n\n\n\n

Enfin, l’approche pr\u00e9dictive permet de focaliser les efforts et le budget de l’entreprise sur les cibles et les actions qui g\u00e9n\u00e8rent un retour sur investissement \u00e9lev\u00e9. Il en r\u00e9sulte un accroissement du taux de conversion et de la rentabilit\u00e9 des campagnes marketing<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Gagner du temps<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Le marketing pr\u00e9dictif repr\u00e9sente un gain de temps pr\u00e9cieux lors de l\u2019\u00e9laboration des campagnes<\/strong>, puisqu\u2019il permet de les ajuster en temps r\u00e9el en fonction des comportements des clients. <\/p>\n\n\n\n

En outre, il est souvent coupl\u00e9 avec des outils d\u2019automatisation : logiciel d\u2019emailing, chatbot, etc. Ainsi, les \u00e9quipes sont d\u00e9charg\u00e9es de certaines t\u00e2ches chronophages et peuvent se concentrer sur des missions plus strat\u00e9giques.<\/p>\n\n\n\n

Comment fonctionne l’analyse pr\u00e9dictive\u2009?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Le marketing pr\u00e9dictif est \u00e9troitement li\u00e9 au concept d\u2019analyse pr\u00e9dictive<\/a>, qui consiste \u00e0 exploiter la data pour anticiper des r\u00e9sultats. En s\u2019appuyant sur le machine learning, l\u2019IA et des mod\u00e8les statistiques, il est en effet possible de d\u00e9tecter des tendances dans les donn\u00e9es, et ainsi de pr\u00e9voir des comportements futurs<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, il s\u2019agit d\u2019identifier des corr\u00e9lations entre diff\u00e9rents \u00e9l\u00e9ments au sein d\u2019un ou plusieurs ensembles de donn\u00e9es. On peut alors cr\u00e9er un mod\u00e8le pr\u00e9dictif, qui sera entra\u00een\u00e9 et ajust\u00e9 pour g\u00e9n\u00e9rer des pr\u00e9dictions fiables.<\/p>\n\n\n\n

Ce processus d’analyse pr\u00e9dictive peut \u00eatre d\u00e9compos\u00e9 en quatre grandes \u00e9tapes.<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. La collecte et l\u2019organisation les donn\u00e9es <\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Entre les donn\u00e9es accumul\u00e9es au fil des ann\u00e9es et les informations obtenues en continu via les interactions avec les clients, une entreprise peut \u00eatre confront\u00e9e \u00e0 un volume de data consid\u00e9rable.<\/p>\n\n\n\n

    Pour pouvoir mettre en place une strat\u00e9gie de marketing pr\u00e9dictif, il est donc indispensable d\u2019identifier les diff\u00e9rents flux et d\u2019organiser les ensembles de donn\u00e9es, par exemple dans un entrep\u00f4t de donn\u00e9es<\/a> (ou data warehouse).<\/p>\n\n\n\n

    2) Le pr\u00e9traitement des donn\u00e9es<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    Les donn\u00e9es brutes n’ont qu’une utilit\u00e9 limit\u00e9e, car elles peuvent difficilement \u00eatre exploit\u00e9es en tant que telles. D\u2019o\u00f9 l’int\u00e9r\u00eat de bien pr\u00e9parer la data<\/a> qui sera utilis\u00e9e dans vos mod\u00e8les d\u2019analyse pr\u00e9dictive.<\/p>\n\n\n\n

    Pour ce faire, il faut pr\u00e9alablement nettoyer les donn\u00e9es afin de supprimer les anomalies, les valeurs aberrantes et autres doublons<\/strong>, qui peuvent \u00eatre issus d’erreurs de saisie ou de mesure. Les informations manquantes doivent aussi \u00eatre d\u00e9tect\u00e9es en amont.<\/p>\n\n\n\n

    3) Le d\u00e9veloppement de mod\u00e8les pr\u00e9dictifs<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    Il existe une grande diversit\u00e9 d\u2019outils et de techniques permettant de d\u00e9velopper des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs. Le choix d\u2019un type de mod\u00e8le d\u00e9pend donc du probl\u00e8me \u00e0 r\u00e9soudre et de la nature de l’ensemble de donn\u00e9es \u00e0 traiter. Voici quelques-uns des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs les plus courants.<\/p>\n\n\n\n

    Les mod\u00e8les de r\u00e9gression<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

    La r\u00e9gression lin\u00e9aire<\/strong>, qui est un des outils de base de la mod\u00e9lisation, cherche \u00e0 \u00e9tablir une relation lin\u00e9aire entre la mesure \u00e0 pr\u00e9dire et l\u2019axe temps. Ce mod\u00e8le est int\u00e9ressant pour sa simplicit\u00e9 en termes de data visualisation, puisqu\u2019il s\u2019agit d\u2019une simple droite : de quoi rendre l\u2019information compr\u00e9hensible aupr\u00e8s d\u2019un large public.<\/p>\n\n\n\n

    Bien qu\u2019elle poss\u00e8de des propri\u00e9t\u00e9s similaires, la r\u00e9gression logarithmique<\/strong> se distingue de la r\u00e9gression lin\u00e9aire, car elle permet de d\u00e9celer une relation logarithmique entre la mesure \u00e0 pr\u00e9dire et l\u2019axe temps.<\/p>\n\n\n\n

    Enfin, la r\u00e9gression polynomiale<\/strong> est une forme plus complexe de la r\u00e9gression lin\u00e9aire, qui permet d’approcher une mesure par un polyn\u00f4me plut\u00f4t que par une droite.<\/p>\n\n\n\n

    Les mod\u00e8les de lissage<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

    Les techniques de lissage tiennent compte de la sp\u00e9cificit\u00e9 de la variable temporelle, contrairement aux r\u00e9gressions. <\/p>\n\n\n\n

    Autrement dit, les lissages prennent en consid\u00e9ration la d\u00e9pr\u00e9ciation d\u2019une information au fil du temps<\/strong>. Par exemple, si l\u2019on cherche \u00e0 pr\u00e9dire les ventes d\u2019un produit pour l\u2019ann\u00e9e en cours (N), les chiffres de vente de l\u2019ann\u00e9e N-1 peuvent \u00eatre consid\u00e9r\u00e9s comme plus importants et plus pertinents que ceux de l\u2019ann\u00e9e N-5.<\/p>\n\n\n\n

    Le lissage exponentiel simple<\/strong> s\u2019applique uniquement \u00e0 des donn\u00e9es qui ne pr\u00e9sentent aucune tendance ni saisonnalit\u00e9. Il permet de lisser des donn\u00e9es, mais aussi de pr\u00e9dire la prochaine valeur avec pr\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n

    Le lissage exponentiel double<\/strong> est une version am\u00e9lior\u00e9e du pr\u00e9c\u00e9dent, car il est capable de tenir compte de la pr\u00e9sence d\u2019une tendance dans la data. Toutefois, il ne permet pas non plus de pr\u00e9dire des donn\u00e9es pr\u00e9sentant une saisonnalit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

    Le lissage de Holt<\/strong> est une version plus pouss\u00e9e du lissage exponentiel double. Tandis que ce dernier utilise un seul param\u00e8tre pour estimer la valeur de la mesure, le lissage de Holt en utilise deux, ce qui le rend plus pr\u00e9cis. En contrepartie, son temps de calcul est plus long.<\/p>\n\n\n\n

    Enfin, les lissages de Holt-Winters<\/strong> sont capables de prendre en compte des donn\u00e9es pr\u00e9sentant \u00e0 la fois une tendance et une saisonnalit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

    La transformation de Fourier<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

    Il existe aussi des algorithmes de pr\u00e9diction bas\u00e9s sur la transformation de Fourier<\/strong>, qui visent \u00e0 d\u00e9composer la mesure \u00e0 pr\u00e9dire en une somme de fonctions sinus et cosinus de p\u00e9riodes distinctes. Compar\u00e9 aux mod\u00e8les de lissage, ce type d\u2019algorithme est capable de prendre en compte des cycles et des saisonnalit\u00e9s assez complexes.<\/p>\n\n\n\n

    4) La validation et le d\u00e9ploiement des r\u00e9sultats<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    Une fois le mod\u00e8le pr\u00e9dictif \u00e9tabli, il convient de v\u00e9rifier sa justesse et de l\u2019ajuster en cons\u00e9quence. Une fois que des r\u00e9sultats acceptables ont \u00e9t\u00e9 obtenus, il ne reste plus qu’\u00e0 les mettre \u00e0 la disposition des personnes concern\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 un outil de tableaux de bord et de data visualisation.<\/p>\n\n\n\n

    Le marketing pr\u00e9dictif, qui permet de proposer une offre personnalis\u00e9e \u00e0 la bonne personne et au bon moment, est une m\u00e9thode tr\u00e8s efficace pour <\/em><\/strong>am\u00e9liorer la connaissance client<\/em><\/strong><\/a> de votre entreprise, mais aussi pour augmenter votre taux de conversion et fid\u00e9liser votre client\u00e8le. L\u2019utilisation d\u2019une solution de Business Intelligence int\u00e9grant des fonctionnalit\u00e9s d\u2019analyse pr\u00e9dictive, \u00e0 l\u2019instar de DigDash Enterprise, est donc incontournable pour anticiper les besoins de vos clients et optimiser vos campagnes en temps r\u00e9el.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n

    \n
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