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Cette semaine, la série “Le Saviez-Vous ?” se penchera sur l’analyse prédictive, sa définition et en quoi peut-elle être utile au sein de votre business. En quoi vous pouvez – et devez, tirer partie de vos données issues de votre plateforme Analytics, pour parvenir à intégrer un modèle d’analyse prédictive au cœur de votre stratégie d’acquisition payante ?

L’analyse prédictive est souvent appliquée pour gérer les chaînes d’approvisionnement et les opérations commerciales, ainsi que pour analyser le comportement des consommateurs. Selon Statista.com, l’analyse prédictive est là pour rester avec un marché d’une valeur de 5,29 milliards de dollars en 2020 et devrait atteindre 41,52 milliards de dollars d’ici 2028.

Mais qu’est-ce que l’analyse prédictive ? En quoi peut-elle avoir  un impact positif sur vos stratégies commerciales et marketing ? L’objet de cet article est de le découvrir ensemble.

Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive est une forme d’analyse commerciale qui utilise des statistiques ou l’apprentissage automatique – machine learning, pour prédire le résultat de quelque chose. Ce quelque chose peut être n’importe quoi, de l’intention du consommateur et de la valeur à vie du client aux tendances des ventes.

Par rapport à d’autres types d’analyses commerciales, alors que l’analyse prédictive se concentre sur ce qui est susceptible de se produire, l’analyse descriptive examine ce qui s’est passé. L’analyse prescriptive cherche des réponses basées sur les deux autres analyses pour déterminer ce qui devrait arriver – en fonction de ce qui s’est passé et de ce qui est susceptible de se produire.

Utilisations de l’analyse prédictive

L’analyse prédictive peut être utilisée pour :

• Prévoir les futurs taux de désabonnement des clients – à une newsletter, par exemple.
• Prévoir avec précision les projections de ventes futures.
• Permettre aux entreprises de commander la quantité optimale de stocks pour répondre à la demande des clients.
• Calculer la valeur de vie client –  customer lifetime value.
• Prévoir les produits qu’un client est susceptible d’acheter à l’avenir.
• Prévenir les dysfonctionnements de la logistique ou des équipements d’entrepôt.

Méthodes d’analyse prédictive

En exploitant les données actuelles et/ou historiques avec des techniques statistiques telles que la modélisation prédictive, les algorithmes d’apprentissage en profondeur, l’apprentissage automatique et l’exploration de données, l’analyse prédictive peut prévoir les événements futurs probables.

D’autres types de techniques d’analyse prédictive comprennent :

• L’entreposage de données (comme les briques de données d’analyse SQL) – ou  warehousing, constitue la base des projets d’exploration de données à grande échelle.
• Le clustering de données utilise l’apprentissage automatique pour regrouper des objets dans des catégories basées sur des similitudes, telles que la segmentation de l’audience en fonction de l’engagement passé.
• La classification est une technique de prédiction qui consiste à calculer la probabilité qu’un élément appartienne à une catégorie particulière.
• La régression logistique trouve des corrélations entre les entrées et les sorties.
• Les arbres de décision sont des algorithmes d’apprentissage supervisés utilisés pour déterminer les plans d’action et les probabilités associées à chacun, en fonction d’ensembles de variables.
• Les réseaux de traduction automatique neuronale sont généralement utilisés à des fins de classification des données via des nœuds d’entrée et de sortie.
• L’analyse de séries chronologiques est une technique utilisée pour analyser les données de séries chronologiques, telles que les changements sur des périodes.

Exemple d’analyse prédictive

Un bon cas d’utilisation pour l’analyse prédictive se trouve dans l’espace ecommerce où nous évoluons – en particulier les recommandations de produits. Des algorithmes intelligents créent des projections précises pour les consommateurs en fonction de ce qu’ils ont déjà acheté et d’autres raisons contextuelles.

Un exemple de ces algorithmes dans la pratique consiste à examiner l’achat et à examiner l’historique du consommateur et à recommander des produits sur des données utilisateur similaires. Tous les produits que l’utilisateur a déjà achetés seront ignorés.

Les marques qui cherchent à améliorer l’engagement des clients et les taux de conversion obtiennent souvent d’excellents résultats grâce aux moteurs de recommandation. Bien faite, cette stratégie marketing d’analyse prédictive encourage les ventes incitatives – upsell, et les ventes croisées – cross-sell, établit la fidélité à la marque et garantit le retour des clients.

Analyse prédictive : quel rôle marketing ?

Personnalisation de l’expérience utilisateur

L’analyse prédictive constitue l’épine dorsale des stratégies marketing gagnantes. En effet, l’utilisation des données de la bonne manière permet des expériences client personnalisées et stimule les ventes. En marketing, la prévision des besoins est un outil d’analyse prédictive largement utilisé, où les entreprises anticipent les besoins des clients en fonction de leurs habitudes de navigation sur le Web.

Par exemple, les détaillants en ligne de rénovation de domicile peuvent prédire quand un client est sur le marché des produits de décoration en raison de l’augmentation des recherches d’améliorations domiciliaires – de plus en plus de plateformes publicitaires proposent d’ailleurs un ciblage basé sur ces clients en phase de recherche.

Résolution des problèmes

L’analyse prédictive résout les problèmes des clients avant qu’ils ne se rendent compte qu’ils ont des problèmes. En utilisant les données sur l’intention et le comportement des clients, les entreprises peuvent voir quels clients sont les plus susceptibles d’aller voir la concurrence et agir en conséquence. La résolution proactive des problèmes potentiels est une bonne position commerciale et minimise l’impact sur l’expérience client globale.

Acquisition de nouveaux clients

Utilisez la segmentation des données comme analyse prédictive pour définir des modèles d’identification des clients. Cette pratique fonctionne en identifiant les clients potentiels en fonction des besoins, des désirs, du comportement d’achat et des préférences de vos clients existants – de plus en plus de plateformes publicitaires proposent d’ailleurs un ciblage basé sur ces clients potentiels, partageant de nombreuses similarités avec vos clients existants.

Optimisation du budget marketing

L’analyse prédictive permet aux spécialistes du marketing de dépenser les budgets plus efficacement, que l’objectif soit de convertir des clients potentiels, d’attirer un nouveau segment d’audience ou de fidéliser les clients existants. Étant donné que l’analyse prédictive peut vous aider à comprendre les actions des utilisateurs qui indiquent leurs intentions de conversion, vous pouvez créer des pages de destination, des entonnoirs de vente et des campagnes marketing pertinentes qui auront un impact positif sur votre résultat net. Après avoir défini le bon modèle d’attribution et identifier le canal le plus performant, l’analyse prédictive vous permettra de distribuer plus efficacement votre budget publicitaire et d’acquisition.

Analyse prédictive : la mise en place

À quoi pourrait ressembler l’analyse prédictive dans votre entreprise ?

La mise en place d’une analyse prédictive doit se faire en diverses étapes successives :

1. Définissez la question à laquelle vous voulez répondre – par exemple, combien decprospects sont susceptibles de s’inscrire à mon service dans les 30 prochains jours ?
2. Rassemblez les données – notre exemple nécessite des données historiques sur les prospects (en particulier le temps qu’il a fallu aux anciens prospects pour se convertir), des données démographiques et de canal, ainsi qu’une liste actuelle des prospects.
3. Effectuez une analyse descriptive pour déterminer des faits, par exemple si le temps de conversion moyen varie entre les canaux et si les données démographiques sont en corrélation avec ces délais.
4. Utilisez des techniques statistiques pour tester vos théories.
5. Créez un modèle prédictif après vos découvertes de test pour prédire les résultats.
6. Déployez le modèle prédictif pour glaner des informations exploitables, par exemple, les prospects qui s’inscriront probablement dans les 30 prochains jours.
7. Créez des stratégies de marketing ciblées avec ces prospects à l’esprit dans l’espoir d’un maximum de conversions.
8. Mettez régulièrement à jour le modèle prédictif pour répondre aux nouvelles exigences.

N’oubliez pas que les influences externes peuvent fausser vos données – pensez aux changements saisonniers, aux événements d’actualité, aux crises mondiales, etc.

Analyse prédictive : maximiser le succès marketing  

Voici quelques conseils essentiels pour utiliser au mieux l’analyse prédictive :

• Rassemblez autant de données pertinentes que possible.
• Décidez des techniques de modélisation et des algorithmes les plus pertinents pour un objectif défini.
• Mettez en place des processus pour réduire les biais potentiels.

Avec le machine learning et le développement continu de l’intelligence artificielle, l’analyse prédictive fait partie de l’avenir du marketing et permettra de départager les entreprises pérennes des autres, éphémères. 

L’analyse prédictive devient rapidement un outil d’aide à la décision vital pour les entreprises tournées vers l’avenir. Quel que soit le secteur, l’analyse prédictive peut vous donner les informations dont vous avez besoin pour piloter votre marketing. En activant la collecte de données intelligentes pour la collecte scientifique et en les exploitant pour prédire avec précision les résultats futurs, les organisations utilisent l’analyse prédictive pour prendre des décisions extrêmement rentables.

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