Boule de cristal du futur : prédire le comportement des acheteurs comme jamais auparavant

Comprendre le comportement des acheteurs des consommateurs est essentiel pour améliorer l'expérience d'achat. Nous parlons à la fois d'achats en ligne et de ventes au détail régulières. Quoi de mieux ? Le prévoir.

Vous savez comment vous obtenez des publicités et des recommandations de produits si pertinentes que vous n'en croyez pas vos propres yeux ? Semblable aux assistants d'achat personnels dans les magasins de détail, la technologie avancée alimentée par l'IA peut surprendre et ravir vos clients. C'est presque comme avoir votre propre petite boule de cristal du futur et savoir exactement ce que vos clients désirent aujourd'hui, demain et au-delà.

Alors, comment est-ce possible ? Et qu'est-ce qui est possible exactement ? Continuez à lire pour le découvrir.

• Comprendre les acheteurs
• Prédire les besoins des consommateurs
• Choisir les bonnes données
  • Données sur le comportement d'achat
  • Données produit recyclées
  • Données d'utilisation du produit
• Prédire le comportement d'achat

Comprendre les acheteurs

Avant de pouvoir comprendre le comportement des acheteurs, nous devons avoir une compréhension de base de qui ils sont. Bien qu'il soit évident qui achète les choses, il peut parfois être déroutant d'identifier exactement à quels types de consommateurs vous avez affaire. Il existe plusieurs types d'acheteurs, chacun ayant ses propres besoins spécifiques. C'est là que connaître vos acheteurs est si important. L'intelligence artificielle (IA) permet de créer des algorithmes capables d'apprendre et de prendre des décisions en fonction de ce qu'ils apprennent. Un certain groupe de personnes devient un groupe de référence et ces décisions deviennent une rétroaction pour l'apprenant. Le cycle se répète ensuite.

Sans cette analyse approfondie, vous n'avez recours qu'à une capacité de prise de décision limitée.

Alors que des marques comme Amazon et Apple sont célèbres pour leur IA, il existe des centaines d'entreprises qui expérimentent et investissent dans l'intelligence artificielle. Des entreprises de soins de santé aux géants de la vente au détail, tout le monde essaie de comprendre ce qui pousse les clients à acheter ce qu'ils achètent et comment mieux les servir.

Prédire les besoins des consommateurs

La sécurité, la personnalisation et la prédiction sont les trois principaux besoins du marché de l'IA, et elles représentent plus de la moitié des dépenses américaines en IA. Cela oblige les marques à considérer des modèles commerciaux vieux de plusieurs décennies comme les produits emballés, les offres quotidiennes et les coupons, ainsi que de nouveaux comme les journées de démonstration gratuites et les options de paiement à l'utilisation.

Pour répondre à ces besoins, les vendeurs proposent toutes sortes de services gratuits et payants pour essayer de devancer le comportement des acheteurs. L'objectif est d'aider les clients à prendre la meilleure décision d'achat.

Choisir les bonnes données

Une énorme quantité de données circule chaque jour entre les marques et les consommateurs. Une partie est revendue, une partie est partagée à des fins de marketing et une partie est simplement collectée pour une utilisation future. Il est assez facile pour une marque de collecter elle-même ces données, mais par où commencer ? Quel type de données devez-vous collecter ?

Le type de données dont vous avez besoin pour rester au top de votre jeu varie d'une entreprise à l'autre, mais voici quelques éléments clés que chaque marque devrait envisager de collecter :

1. Données sur le comportement d'achat

Premièrement, les données sur le comportement d'achat indiquent si les consommateurs sont susceptibles ou non d'acheter votre produit. Ces données doivent être collectées lors du processus de retour d'expérience client. Envisagez des questions telles que "Si ce produit est disponible au prix indiqué, l'achèteriez-vous ?" » et « Sur une échelle de 1 à 10, à quel point la qualité des produits vous importe-t-elle ? Vous pouvez leur demander même sur les réseaux sociaux - créez un sondage sur LinkedIn et recueillez des commentaires immédiats sur le comportement d'achat habituel ! Cela vous aidera à améliorer votre mix marketing et à mieux cibler votre message. Après tout, toutes les prises de décision traitées sont différentes.

2. Données produit recyclées

Les consommateurs sont susceptibles d'acheter plus de produits ou de services lorsqu'ils sont en solde. D'autres achats impulsifs se produisent également en ce moment. Les facteurs sociaux influencent également le comportement d'achat - pensez aux vacances et aux diverses étapes personnelles.

Pour saisir cette opportunité, envisagez des promotions temporaires (achetez maintenant, payez plus tard) et/ou des ventes incitatives (promotion sur certains articles, livraison gratuite sur les commandes supérieures à X $).

3. Données d'utilisation du produit

Pensez à la façon dont vos clients pourraient utiliser votre produit. Vous pouvez même proposer une utilisation alternative pour vos produits. Il est temps de faire preuve de créativité ! Rappelez-vous comment le bicarbonate de soude est devenu le désodorisant de base pour chaque réfrigérateur ? Ou comment le dentifrice est devenu une solution nettoyante ? Il existe de nombreux exemples de ce type, alors essayez également de proposer des utilisations alternatives pour votre produit.

Prédire le comportement d'achat

En termes de prévisions agrégées (non personnalisées) de haut niveau, nous constatons de bonnes prévisions. En utilisant les données de Prosper Insights, NRF publie fréquemment ses perspectives sur les dépenses totales (par exemple, les dépenses pour la fête des mères devraient augmenter de x % cette année) ainsi que sur les dépenses par catégorie (par exemple, les fleurs devraient augmenter de y % et les bonbons de z %). . De nombreux détaillants sont en mesure de prédire avec précision les ventes par catégorie/rayon, et parfois au niveau du choix dans leur chaîne. Mais bien que ceux-ci soient utiles dans l'ensemble, cela n'aide pas les détaillants à progresser vers ce Saint Graal - prédire les dépenses prévues d'un client spécifique par catégorie, et finalement par attribut/choix.

Les prédictions de haut niveau et non personnalisées montrent des résultats prometteurs. NRF publie fréquemment ses prévisions de dépenses totales (par exemple, les dépenses pour la fête des pères devraient augmenter de x % cette année) ainsi que les dépenses par catégorie (par exemple, les montres devraient augmenter de Y % et les kits de rasage de Z %). Les détaillants prédisent souvent avec précision les ventes par catégorie/rayon, et parfois au niveau du choix dans leur chaîne.

Pourtant, le faire manuellement, essayer de calculer des probabilités ou de construire des arbres de décision élagués est un grand défi avec tant d'inconnues. Au final, la plupart des bases de données clients n'affichent que le sexe et le code postal. Mais nous savons tous qu'un bon ciblage nécessite bien plus que cela. Attirer un certain marché cible ne peut pas reposer uniquement sur ces deux facteurs.

C'est pourquoi l'analyse prédictive avancée est l'avenir. Et nous sommes heureux de travailler sur ces fonctionnalités pendant que vous lisez cet article ! Très bientôt, vous pourrez prédire le comportement des acheteurs comme jamais auparavant. Et vous n'aurez même pas à faire de calculs manuels. De plus, les résultats seront plus précis et fiables. Alors restez à l'affût de nos nouvelles fonctionnalités d'analyse avancées dans Maropost Marketing Cloud !