Comment utiliser l'analyse prédictive dans votre stratégie marketing

Selon Webopedia, "L'analyse prédictive est la pratique consistant à extraire des informations d'ensembles de données existants pour déterminer des modèles et prédire les résultats et les tendances." Cela semble compliqué - parce que ça l'est. Chaque fois que vous utilisez le passé pour discerner ce qui va se passer dans le futur ; vous prenez un risque.

Cependant, sans une certaine forme d'analyse prédictive, il est beaucoup plus difficile d'atteindre votre objectif, quel qu'il soit. Par exemple, au baseball, la méthode statistique connue sous le nom de Sabermetrics est souvent utilisée comme outil d'analyse prédictive.

En analysant des statistiques ou des mesures avancées et non traditionnelles, les managers de baseball prennent des décisions sur l'alignement (par exemple, quel lanceur de relève utiliser dans quelle situation) et le front office prend des décisions concernant le personnel (quels jeunes joueurs rédiger), le tout en fonction de leurs modèles d'analyse. prédire est le plus susceptible de se produire.

Dans un autre exemple, Netflix utilise l'analyse prédictive pour aider à déterminer les programmes proposés qu'ils produiront pour leur liste "Netflix Original Programming". La décision de produire la populaire série "House of Cards", par exemple, a été prise après une analyse de la star, du réalisateur et de la version britannique de l'émission.

Pourquoi l'analyse prédictive ?

Lorsque les services marketing utilisent l'analyse prédictive, ils identifient mieux les clients potentiels. Une fois que les clients sont identifiés et fermés avec succès, une multitude d'autres produits peuvent leur être commercialisés en fonction de leurs habitudes d'achat.

Encore une fois, de concert avec le Big Data, l'analyse prédictive peut indiquer quels produits vendre à quels consommateurs. Par exemple, si un homme achète un costume Armani pour 4 000 $, il serait une meilleure cible pour une BMW qu'une Honda Civic. Même les ventes croisées et les ventes incitatives intra-produit sont des retombées d'efforts d'analyse prédictive réussis. Le très réussi Dollar Shave Club combine un nom attrayant avec l'effort de vente incitative, en positionnant des produits haut de gamme à côté des produits « en dollars » sur son site Web.

Ce sont des exemples simples d'analyse prédictive, ou d'intelligence prédictive, qui entrent en jeu dans la vie de tous les jours. Avec l'avènement des mégadonnées, cependant, l'analyse prédictive a pris une tournure beaucoup plus sophistiquée. Des algorithmes informatiques avancés (un ensemble d'instructions informatiques pour accomplir une tâche donnée) ont rendu la science de la prédiction par le biais de données plus précise et plus étendue que jamais auparavant, et cette tendance ne montre aucun signe de ralentissement. Les spécialistes du marketing qui prennent du retard auront beaucoup de mal à rattraper leur retard.

L'analyse prédictive dans le domaine du marketing

Comment tout cela est-il lié au marketing et comment les spécialistes du marketing devraient-ils tirer parti de l'analyse prédictive ? Avant tout, tout processus ou outil qui aide les spécialistes du marketing à discerner les habitudes d'achat des consommateurs peut être une aubaine pour leur entreprise, car si vous pouvez "décoder" les habitudes d'achat passées, vous pouvez projeter les habitudes d'achat futures et prendre des décisions en fonction de celles-ci. projections. L'analyse prédictive permet de s'assurer que ces prédictions sont exactes.

Lorsqu'un spectateur achète un billet, par exemple, la transaction est saisie par le système informatique du vendeur de billets et entrée dans sa base de données. L'algorithme d'analyse prédictive peut alors demander à l'ordinateur d'envoyer un e-mail au client chaque fois qu'un nouveau jeu est sur le point d'ouvrir. En allant un peu plus loin, l'algorithme peut définir le genre particulier (musical, mystère, comédie par exemple) avec lequel cibler l'acheteur de billets.

Pour le service marketing, les informations d'achat peuvent être extraites et servir de base à des promotions de billets, des campagnes publicitaires, des cadeaux de jour de match, etc.

Examinons certaines des choses qu'un spécialiste du marketing peut faire lorsque toutes les données disponibles sont extraites et que l'analyse prédictive est appliquée :

1. Analyser et prévoir le comportement saisonnier des clients . Cela est particulièrement vrai pour les ventes en ligne, car les sites de commerce électronique les plus performants sont ceux qui mettent en avant les produits que les consommateurs voudront à un moment donné.
2. Deuxièmement, ciblez les produits les plus rentables pour les clients les plus susceptibles de les acheter . Il ne sert à rien de générer un e-mail ou une publicité contextuelle pour une Mercedes-Benz à un enfant de 13 ans. À l'inverse, cibler la clientèle aisée pour les produits haut de gamme est au cœur d'un marketing efficace.
3. Ensuite, réalisez des scénarios "et si" pour les habitudes d'achat des clients (par exemple, si les stocks du produit A sont épuisés, qui est susceptible d'acheter le produit B ?). À première vue, cela peut sembler être un problème de chaîne d'approvisionnement, mais le fait est que davantage de ventes seront réalisées si le marketing peut déterminer une liste prioritaire d'articles à avoir en stock en fonction de ce qu'indiquent les algorithmes prédictifs.
4. Ensuite, développez des stratégies de marketing et de publicité plus efficaces . Pas seulement en ciblant le bon public, mais en le ciblant avec des messages, des images et des thèmes qui les attireront vers votre produit ou service.
5. Cinquièmement, apprenez et employez les meilleures stratégies pour gagner des clients réguliers . L'intelligence prédictive peut informer le marketing des consommateurs les plus susceptibles d'être des clients réguliers. Les budgets sont de plus en plus serrés. Le marketing doit allouer ses ressources pour se concentrer sur les cibles qui offrent le retour sur investissement le plus élevé, et rien ne fournit un retour sur investissement comme les clients réguliers. Selon les mots du gourou des affaires Edwards Deming « Le résultat de relations à long terme est une qualité de plus en plus grande et des coûts de plus en plus bas.
6. Enfin, priorisez les clients . En plus de ce qui précède, les spécialistes du marketing doivent hiérarchiser les clients en fonction d'un certain nombre de facteurs, dont le moindre n'est pas la probabilité qu'ils deviennent des clients réguliers. D'autres facteurs incluent, mais sans s'y limiter, quels clients achètent les produits à marge la plus élevée, quels clients coûtent le moins cher à attirer et quels clients sont les plus susceptibles d'initier des retours.

Outils pour activer l'analyse prédictive

Heureusement pour les entreprises, il n'est pas nécessaire d'employer un cadre de programmeurs informatiques pour concevoir des algorithmes d'analyse prédictive. Il existe de nombreux outils pour accomplir les tâches analytiques requises pour faire le travail.

Certains des principaux acteurs de l'analyse prédictive sont IBM, SAP et Oracle, mais pour les entreprises qui ne sont pas prêtes pour des solutions coûteuses et complexes de «classe entreprise», il existe des alternatives telles que Marketo, Tableau, GoodData et bien d'autres. La principale différence entre les outils de classe entreprise et les meilleurs petits fournisseurs ne réside pas dans la sophistication ou la fonctionnalité, mais que les entreprises centrées sur SAP et Oracle ont tendance à favoriser l'uniformité des fournisseurs, tandis que les utilisateurs de bases de données IBM estiment qu'il y a un avantage à utiliser les outils analytiques IBM. .

Optimisation des conversions – la landing page post-clic

Toute campagne de marketing en ligne ou toute présence de commerce électronique est principalement jugée sur un critère : le nombre de conversions. De grandes campagnes, de grandes promotions, même de grands produits ne sont bons que s'ils génèrent des ventes.

Dans le marketing numérique, la conversion est primordiale. Pour cette raison, chaque campagne publicitaire en ligne a besoin d'une page de destination post-clic, et la page de destination post-clic doit être conçue par des professionnels pour générer des prospects, attrayante et conviviale.

Les utilisateurs en ligne ont tous connu la frustration des pages de destination post-clic qui ne fournissent pas les informations dont ils ont besoin, ne se concentrent pas sur une action, sont tout simplement peu attrayantes et ne sont tout simplement pas bien conçues. Pour le spécialiste du marketing en ligne, dont la bouée de sauvetage est la conversion, l'absence d'une page de destination post-clic ou une mauvaise page de destination post-clic est un poison.

Un exemple d'une bonne page de destination post-clic peut être trouvé ici. La page MarketingProfs est propre, attrayante, facile à lire et à naviguer avec un simple formulaire à un champ.

Heureusement, Instapage est la plate-forme de page de destination post-clic la plus conviviale pour les concepteurs qui permet aux spécialistes du marketing de créer rapidement de belles pages de destination post-clic à haute conversion à grande échelle. Avec des fonctionnalités avancées telles que la mesure des bords et le verrouillage des axes, un éditeur CSS, associé à plus de 200 modèles, vous ne trouverez nulle part une solution de page de destination post-clic plus flexible, conviviale et personnalisable.

Analyse prédictive : là pour rester et gagner en importance

L'analyse prédictive fait partie intégrante de la publicité en ligne d'aujourd'hui. De l'analyse simple, comme la vente croisée basée sur un achat en ligne, aux applications ultra-sophistiquées, comme essayer d'anticiper les habitudes d'achat de divers segments de consommateurs, l'analyse prédictive devient le socle sur lequel se construisent le marketing et la publicité en ligne. À mesure que la puissance de traitement informatique augmente et que le stockage des données devient de moins en moins cher, il n'y a pas de fin en vue pour ce que l'analyse prédictive pourra accomplir.

À l'époque de la brique et du mortier, le marketing consistait simplement à s'assurer que le grand magasin avait suffisamment d'articles de Noël pendant la période de Noël et que le journal local avait les bons coupons et la publicité promotionnelle. Aujourd'hui, le canal physique est concurrencé par les achats en ligne, et les achats en ligne via PC sont concurrencés par le smartphone.

Selon Statista, en 2021, les ventes au détail du commerce électronique se sont élevées à environ 5,2 billions de dollars américains dans le monde. Ce chiffre devrait augmenter de 56% au cours des prochaines années, pour atteindre environ 8,1 billions de dollars d'ici 2026. C'est pourquoi, le détaillant d'aujourd'hui doit consacrer des ressources adéquates à la publicité et aux ventes en ligne, et pour ce faire, le commerçant a besoin des éléments suivants :

1. Une équipe marketing avec une compréhension approfondie du processus d'achat en ligne. Pour les petites entreprises, cela peut nécessiter le recours à des consultants externes.
2. Concentrez-vous sur l'analyse prédictive qui peut conduire à une meilleure compréhension des habitudes des consommateurs et à une allocation efficace des ressources, ainsi qu'à un ciblage efficace de la publicité.
3. La créativité pour exploiter ces habitudes en agissant sur les conclusions fournies par les technologies prédictives.
4. Les outils logiciels pour extraire les données de toutes les sources disponibles et les analyser, et les ressources informatiques pour administrer ces outils et conseiller sur la sélection d'outils si nécessaire.
5. Une compréhension approfondie du rôle critique que jouent les pages de destination post-clic dans l'optimisation de la conversion et le savoir-faire pour choisir le meilleur fournisseur de page de destination post-clic.

L'avenir de l'analyse prédictive

Le marketing est devenu une entreprise numérique et l'analyse prédictive est l'un de ses principaux outils. L'analyse des habitudes de consommation nécessitait autrefois des semaines et des semaines d'analyse de feuilles de calcul, mais aujourd'hui, cela se fait en temps réel. L'implication est claire : où nous sommes allés et où nous allons sont liés comme jamais auparavant.

À mesure que la technologie progresse, la capacité de prédire les habitudes des consommateurs et, d'ailleurs, les habitudes de chacun, posera plusieurs défis éthiques et juridiques. Même maintenant, les spécialistes du marketing doivent être prudents pour s'assurer que leurs efforts de marketing ne franchissent pas la frontière entre le marketing et l'invasion de la vie privée. Une fois de plus, l'analyse prédictive entrera en jeu, mais plus probablement comme solution au problème que le problème lui-même.

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