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De la réactivité à la proactivité : exploiter de nouvelles dimensions marketing

Pauline DELBOS
Pauline DELBOS , Marketing Manager , Emarsys

L’un des avantages les plus méconnus (même s’il commence à se révéler au public) du marketing basé sur l’IA est la capacité de passer d’un marketing réactif à un marketing proactif.

Qu’est-ce que le marketing proactif exactement ?

« Le marketing proactif […] permet aux marketeurs d’être plus agiles, en temps réel, de se baser sur des données précises et de s’adapter à des besoins clients […] qui changent constamment. Il englobe toutes les formes de marketing et il est axé sur la création de stratégies basées sur une compréhension approfondie de […] [votre] public […] avant l’exécution des campagnes en tant que telles. » – Skyword

Dans le cadre d’une approche proactive, vous :

  • Faites des projections multiples concernant la probabilité d’engagement, la propension d’achat et bien plus encore, pour des segments de clients spécifiques.
  • Automatisez l’exécution (produits, contenus et offres) en fonction des spécificités de chaque groupe et optimisez le choix des moments, lieux et canaux pour chaque communication.

Jusqu’à maintenant, la plupart des marketeurs se sont contentés de réagir après coup aux comportements clients (après achat). Il s’agit d’un problème majeur (même si peu visible et peu connu) car la plupart du temps, les communications interviennent trop tard ou manquent de pertinence.

« A proactive approach allows you to make projections about customers including likelihood to buy, » writes @mjbecker       CLICK TO TWEET

Plus qu’un monde en temps réel, notre monde devient de plus en plus celui de l’anticipation.

Les marques plébiscitées par les consommateurs, comme Amazon, Netflix et Apple, dictent la norme en effectuant des prédictions, recommandations et projections concernant ce que leurs consommateurs sont susceptibles de vouloir ensuite. Les acheteurs s’attendent donc naturellement à ce que votre marque fasse de même.

Comprendre la valeur du marketing basé sur l’IA

Transformer votre marketing réactif en marketing proactif, cependant, requiert de transformer votre compréhension de votre base de données clients. Mais cette transformation doit intervenir sans que vous n’ayez rien à faire ou à analyser. Je veux parler ici d’auto-apprentissage, d’automatisation et de personnalisation à grande échelle. Vous avez besoin d’une nouvelle approche pour permuter les axes d’analyse et agir efficacement en fonction des résultats, or l’IA excelle véritablement dans ces domaines.

« L’intelligence artificielle serait la version ultime de Google : le moteur de recherche idéal qui pourrait tout comprendre sur le Web. Il comprendrait exactement ce que vous souhaitez et vous offrirait exactement ce que vous attendez… » — Larry Page, informaticien, entrepreneur Internet, cofondateur de Google

Sans parler de la mécanique même de la machine, quelle valeur l’IA apporte-t-elle concrètement aux entreprises ? Il s’avère que les avantages concrets et applicables en entreprise sont nombreux, citons notamment :

  • La compréhension du coût d’acquisition probable et de la probabilité de conversion de chacun, ainsi que la capacité à anticiper, en sachant quel client est susceptible d’être en voie de défection, mais aussi sur quels segments il est mathématiquement intéressant d’investir et avec quels contenus/offres
  • La compréhension de la probabilité d’achat/propension et la prédiction de l’utilisation des incitations
  • La prédiction des recettes et de la valeur vie client (niveau segments ou clients)

Explorons le deuxième volet plus en profondeur car il offre le potentiel le plus puissant.

Prédire le futur : l’IA et la probabilité d’achat

Les utilisateurs d’IA sont armés pour gagner car capables d’une multitude de « coups » puissants et efficaces, optimisés par l’IA. Leur arme fatale ? Leur capacité à prédire le comportement d’achat.

La puissance de l’IA en matière de segmentation réside dans sa capacité à calculer la probabilité qu’une action se produise ou ne se produise pas. Mais cette information seule, en tant que donnée brute, ne sert à rien. Les services marketing n’auront d’ailleurs jamais affaire à ces complexes calculs. Ces données doivent suivre un processus de quantification et d’étiquetage. On pourra ainsi traduire la probabilité par des chiffres, de 0 à 1, et les nommer « scores de prédiction ».

Les étiquettes ou segments étroitement définis facilitent la compréhension. Les seuils exacts derrière « susceptible de rester inactif », « susceptible de se désengager » ou « susceptible de s’engager » sont déterminés de manière dynamique par les machines, client après client.

Tous ces groupes clairement décrits ont une signification concrète pour les marketeurs. Les algorithmes d’IA vérifient constamment les seuils et les mettent à jour si nécessaire.

Grâce à cette logique, la machine renforce toujours plus sa capacité à prédire les comportements clients et les équipes marketing jouissent de campagnes plus efficaces, tout en tirant de précieux enseignements.

En fonction des comportements passés de vos clients, une couche sous-jacente d’IA peut prédire leur comportement futur, avec une grande certitude.

La « magie » réside dans l’algorithme basé sur l’auto-apprentissage, qui se forme lui-même avec vos données client, détectant des modèles comportementaux et vous permettant de voir dans un futur proche, pour encourager ou prévenir certains comportements clients.

Découvrez comment les directeurs marketing parviennent à exploiter de nouvelles dimensions marketing grâce à l’IA

Modélisation RFM et probabilité d’achat

Le modèle basique utilisé en production pour estimer la probabilité d’achat repose sur une modélisation RFM classique, une méthode basée sur l’IA pour estimer la propension d’achat. Elle prend en compte la récence, la fréquence et la valeur monétaire associées à chaque individu. Cette analyse permet d’identifier, à grande échelle, les clients de valeur supérieure.

Par ailleurs, imaginons un marketeur souhaitant inclure uniquement les clients qui ont acheté au cours du dernier trimestre, tout en prenant en compte le nombre de clics effectués dans un e-mail qui leur a été envoyé. Avec une approche RFM, les régressions logistiques fourniront des estimations, basées sur les données concernant les contacts qui ont cliqué au moins une fois ou qui ont acheté au cours de la période précédente.

Ensuite, une mise en correspondance numérique complète pourra être effectuée, pour illustrer des dimensions plus étroitement définies de votre base de données. Dans cet exemple, les 5-5-5 sont plus susceptibles d’acheter et d’acheter beaucoup, alors que les 1-1-1 sont des clients perdus et vous devez faire de votre mieux pour les reconquérir.

Dans les faits, les équipes marketing lanceront des campagnes par phases et testeront différentes méthodes. Au bout du compte, l’objectif sera de faire évoluer les segments inférieurs vers les segments supérieurs. Idéalement, les 1-1-1 continueront d’acheter et passeront en catégorie 2-1-3, puis 3-4-5 et enfin 5-5-5.

L’objectif du calcul de probabilité d’achat pour chaque contact est d’estimer le degré de probabilité de leur intention d’achat futur. Une fois que la machine dispose d’une projection/probabilité, celle-ci peut être utilisée pour différents objectifs marketing (par exemple pour prévoir une valeur vie client ou envoyer des incitations d’une façon intelligente pour que les contacts aux probabilités d’achat les plus élevées reçoivent les incitations les plus faibles et vice versa).

Exploiter de nouvelles dimensions de votre base de données

L’IA permet d’accéder à des dimensions jusque-là invisibles de votre base de données. Elle aide à dévoiler de tout nouveaux aspects concernant vos clients, des aspects qui vous étaient totalement inconnus jusque-là.

Par exemple, en utilisant des scores d’engagement, un historique d’achat et d’autres modèles comportementaux, vous pouvez prédire la valeur vie client potentielle d’un contact pour faire des projections concernant sa rentabilité sur le long terme pour l’entreprise.

Vous pouvez prédire sa probabilité d’achat pour anticiper son impact sur les recettes.

Vous pouvez obtenir, pour chaque client, la probabilité qu’il visite votre site Web ou bien encore la probabilité de sa défection et même savoir à quel moment cela pourrait intervenir.

Et vous pouvez ensuite décider d’agir en conséquence. Personnalisez les produits, contenus et incitations automatiquement en fonction de chaque individu, chaque cas d’utilisation et chaque canal, tout en prenant en compte la probabilité d’engagement, la probabilité d’achat et la valeur du prochain panier de chacun.

Ainsi vous identifierez les clients pour qui il est intéressant de dépenser plus, tout en sachant quels contenus et offres leur proposer précisément.

Conclusion

L’IA change la donne pour les équipes d’e-commerce à travers le monde.

Les recherches de probabilité d’achat, qui constituent le principal cas d’utilisation émergent de l’IA, permettent d’estimer l’intention d’achat futur d’un client. Une fois l’estimation de probabilité obtenue, celle-ci peut être utilisée pour différents objectifs marketing (comme pour envoyer des incitations de façon intelligente pour que les contacts aux probabilités/propensions d’achat les plus élevées reçoivent les incitations les plus faibles et vice versa).

La technologie optimisée par l’IA permet aussi aux marketeurs de prévoir la valeur vie client, le coût d’acquisition et l’attrition, pour identifier les clients pour qui il est intéressant de dépenser plus d’argent.

Les marques qui auront le courage d’investir dans l’IA disposeront de connaissances d’une puissance incomparable, révélant des opportunités multiples et remarquables, jusque-là insoupçonnées.

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A propos de l'auteur


Michael est Digital Content Manager chez Emarsys. Avec son équipe, il gère la plateforme de contenus et les podcasts Marketer + Machine, créant les meilleurs documents de formation pour marketeurs spécialisés dans l’e-commerce et le numérique. Michael est un passionné des domaines du marketing de contenu, du développement de publics et de l’expérience client. Ses travaux font régulièrement l’objet de publications sectorielles via Content Marketing Institute, JeffBullas.com, Business2Community ou autre. Michael réside dans l’hypercentre d’Indianapolis.

Contactez Michael : LinkedIn@mjbecker_

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