Qu’est-ce que le marketing prédictif et comment l’utiliser pour anticiper les besoins du consommateur ?

À l’heure où la digitalisation et l’évolution technologique ont propulsé les entreprises dans un monde en constante mutation, prédire un acte d’achat est devenu un élément indispensable afin d’accélérer la conversion des consommateurs. Mais comment anticiper les besoins et les comportements des internautes devant une telle surcharge d’informations ?

C’est là que le marketing prédictif et la « data comportementale » interviennent. Ces techniques à la pointe de l’innovation permettent d’analyser toutes nos données personnelles (messages, transactions, signaux GPS, recherches internet…) et proposer des recommandations ultra-précises de produits ou de services.

Mais comment ces systèmes prédictifs fonctionnent-ils ? Quels outils permettent de déployer ce genre de dispositif marketing ? Comment fonctionne concrètement le marketing prédictif ? Quelle est sa relation avec le Big Data ? Réponses dans cet article.

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Qu’est-ce que le marketing prédictif ?

Définition

Le marketing prédictif est une méthode d’anticipation et de prédiction des comportements d’achat les plus probables des consommateurs. Il est composé d’un ensemble de techniques basées sur l’analyse de données qui permet aux entreprises de fixer des stratégies et actions marketing adaptées et personnalisées.

Le marketing prédictif a pour principaux objectifs :

• de collecter l’ensemble des données relatives aux consommateurs (recherches internet, réseaux sociaux, sites e-commerce, etc.),
• de prédire l’intention d’achat d’un consommateur et ses futurs besoins,
• de proposer par anticipation une offre personnalisée à chaque consommateur.

Fonctionnement

Le marketing prédictif fonctionne principalement par le biais du Big Data. Il est le carburant des systèmes prédictifs : sans lui, les analyses ne seraient pas concluantes ni pertinentes, voire impossibles.

👉 Le Big data, c’est toutes les données qui nous concernent comme nos messages, nos transactions, la météo, les signaux GPS, nos recherches sur le web, nos « like » sur les réseaux sociaux, etc.

Toutes ces informations sont ensuite analysées par des algorithmes afin de prévoir les différentes intentions d’achats des consommateurs. L’utilisation du marketing prédictif repose donc sur des outils de Machine learning ou encore des outils de scoring. Ces outils sont programmés pour envoyer des alertes automatiques quand ils observent une combinaison de critères définis dans votre base de données.

Les outils utilisés

Les outils utilisés pour le marketing prédictif sont des logiciels et plateformes capables de stocker un grand nombre de données et de les analyser. La solution peut faire partie intégrante de votre CRM ou être indépendante du reste de vos outils professionnels.

Les logiciels et solutions utilisés pour collecter et analyser les données consommateurs sont principalement des Customer Data Platform (CDP)

👉 Les CDP permettent d’unifier toutes les données à caractère personnel (coordonnées, consentements, transactions, cookies, etc.) des clients et des prospects et ainsi d’optimiser les actions commerciales et marketing. Ces outils d’analyse prédictive sont composés de plusieurs fonctionnalités dont :

• le Datasmart,
• le Machine learning,
• ou encore le Predictive Targeting.

⚠️ La collecte de données se doit d’être respectueuse de la vie privée des internautes. Il est nécessaire que les entreprises adoptent des solutions et logiciels de traitement adaptées avec une certification RGPD.

Quels sont les enjeux du marketing prédictif ?

La collecte et l’analyse de données sont devenues un véritable levier de performance pour les entreprises. 90 % des dirigeants mondiaux ont pris conscience de l’importance des données depuis le début de la pandémie (Kiss the Bride, 2020). Les enjeux et les intérêts du marketing prédictif n’ont donc jamais été aussi reconnus.

Les systèmes prédictifs présentent les avantages suivants :

Renforcer votre relation client

En développant votre connaissance du client, vous améliorez considérablement la pertinence et la réussite de vos stratégies marketing, et notamment de marketing relationnel. Vous pouvez lui proposer des offres et des réductions qui correspondent à ses attentes, vos échanges sont plus personnalisés et les recommandations parfaitement adaptées.

Améliorer le parcours d’achat des consommateurs

Vous pouvez améliorer le parcours d’achat et l’expérience consommateur de vos clients en leur proposant des offres sur-mesure qui ont les meilleures chances de les intéresser.

👉 Le marketing prédictif vous donne également la possibilité d’automatiser certaines tâches par le biais du marketing automation (comme des rappels d’événements, d’anniversaires, etc.), pour favoriser davantage la personnalisation et le contact.

Créer des tunnels de vente plus complets et plus ambitieux

Vos tunnels et processus de vente seront plus complets, notamment par le biais du cross-selling et de l'up-selling. Ces deux techniques sont reconnues dans le monde du marketing pour être très personnalisées et pertinentes.

👉 Elles permettent de faire des propositions concrètes et adaptées aux besoins du consommateur, en lui proposant des produits ou des services en totale adéquation avec ses achats précédents.

D’acquérir un avantage concurrentiel

Le marketing prédictif vous permet d’anticiper les besoins de vos utilisateurs et de les toucher avant les concurrents. Grâce à la prévision de l’offre qui sera adaptée à vos clients et à vos prospects, vous êtes en mesure d’optimiser vos dépenses, ce qui améliorera votre retour sur investissement, et donc vos revenus.

3 exemples emblématiques du marketing prédictif

Netflix

Netflix a toujours utilisé les systèmes prédictifs pour proposer à ses utilisateurs une expérience client unique. En effet, les recommandations sont entièrement conçues à partir des vidéos que vous avez regardées précédemment.

👉 Parce que vous avez regardé X, vous aimerez regarder Y.

Grâce à un algorithme, la plateforme vous propose des suggestions en fonction des types de contenus que vous regardez et de vos préférences.

💡 Selon un rapport publié par la marque, le marketing prédictif lui aurait permis de réduire son taux de résiliation et d’augmenter la durée moyenne de son abonnement. Elle déclare aussi que cette méthode lui a permis de faire des économies de plus d’un milliard de dollars par an.

Amazon

Le leader du marché e-commerce utilise également le marketing prédictif pour fidéliser sa clientèle. Tout comme Netflix et d’autres, la plateforme vous propose des produits en fonction de plusieurs critères :

• les pages que vous avez vues,
• le temps réel passé par pages vues,
• vos achats précédents,
• les articles que vous avez mis dans votre panier, mais sans les avoir achetés…

Tout comme Netflix, Amazon use d’un algorithme très poussé qui a la particularité de comparer les comportements d’achat d’un utilisateur à un autre, dans le but de trouver des préférences qui seraient potentiellement communes.

SFR

Grâce au marketing prédictif, SFR arrive à repérer ce qu’elle appelle les « churners » ; ce sont les clients qui envisagent de résilier leur abonnement. Ses outils prédictifs analysent sur le web :

• le nombre de pages consultées par leurs clients,
• la durée de chacune de leur visite,
• les mots clés utilisés dans les moteurs de recherche.

Cette analyse leur permet de repérer la grande majorité des clients qui souhaitent résilier leurs contrats. De ce fait, l’enseigne peut établir une stratégie de fidélisation et de récupération de ses clients avant qu’ils ne se désabonnent.

Les 3 étapes indispensables pour un marketing prédictif optimal

Grâce au Big Data et à l’intelligence artificielle, les entreprises mettent en place des nouvelles stratégies en transformant les masses de données en outils efficaces pour orienter leurs campagnes marketing. Afin d’arriver à leurs fins, elles utilisent un processus bien défini :

1 - Collecte de données

Le marketing prédictif repose sur le datamining. C’est une technique de collecte de données qui est aujourd’hui plus facile d’accès grâce à l’évolution et la démocratisation d’Internet. Les espaces de collecte d’information sont nombreux :

• cookies,
• formulaires,
• questionnaires, etc.

2 - Analyse des données

Une fois ces données collectées, un algorithme est mis en place par l’entreprise ou par un logiciel spécialisé (Customer Data Platform), qui va les analyser et les traiter en fonction de plusieurs critères, propres à chaque entreprise. Ces données comportementales peuvent concerner : le temps passé sur chaque produit, le nombre de paniers abandonnés…

3 - Amélioration de l’expérience client

C’est là que le Machine learning va jouer un rôle important. Par le biais d’analyses prédictives, il va permettre de recommander une offre personnalisée et adaptée aux besoins du client en fonction de ses recherches et du comportement qui a été décelé lors de la collecte et de l’analyse des données.

👉 Cette anticipation va permettre à l’entreprise de mettre en place des actions marketing optimales pour améliorer l’expérience client et, sur le long terme, booster son taux de conversion et de rétention.

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Que faut-il retenir du marketing prédictif ?

Vous l’avez donc bien compris, le marketing prédictif est une méthode efficace pour favoriser la connaissance client des entreprises et ainsi développer ses taux de conversion et taux de rétention. Les entreprises ont donc un objectif bien précis : proposer le bon produit au bon moment.

Les systèmes prédictifs, par le biais de l’intelligence artificielle, machine learning et datamining, sont un véritable levier de performance et représentent incontestablement le futur du marketing et de l’acquisition client.