Comment utiliser l'analyse prédictive dans votre stratégie marketing

Selon Webopedia, « l'analyse prédictive consiste à extraire des informations à partir d'ensembles de données existants pour déterminer des modèles et prévoir les résultats et les tendances ». Cela semble compliqué - parce que c'est le cas. Chaque fois que vous utilisez le passé pour discerner ce qui va se passer dans le futur ; tu prends un risque.

Cependant, sans une 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 des analyses prédictives pour aider à déterminer les programmes proposés qu'ils produiront pour leur liste de "Programmation originale Netflix". 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 sont mieux à même d'identifier les clients potentiels. Une fois les clients 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 les mégadonnées, l'analyse prédictive peut indiquer quels produits effectuer des ventes croisées 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-produits sont des ramifications d'efforts d'analyse prédictive réussis. Le très réussi Dollar Shave Club combine un nom attrayant avec l'effort de vente incitative, positionnant des produits haut de gamme à côté des produits « dollars » sur son site Web.

Ce sont des exemples simples d'analyse prédictive, ou 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 grâce aux données plus précise et plus étendue que jamais, 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 marketeurs devraient-ils tirer parti de l'analyse prédictive ? Tout d'abord, 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 futures habitudes d'achat et prendre des décisions en fonction de celles-ci. projections. L'analyse prédictive permet de s'assurer que ces prédictions sont exactes.

Lorsqu'un cinéphile achète un billet, par exemple, la transaction est capturée par le système informatique du vendeur de billets et entrée dans sa base de données. L'algorithme d'analyse prédictive peut ensuite demander à l'ordinateur d'envoyer un e-mail au client chaque fois qu'une nouvelle pièce est sur le point d'ouvrir. Pour aller plus loin, l'algorithme peut définir le genre particulier (musique, 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 pour les jours de match, etc.

Examinons certaines des choses qu'un responsable 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 sur les clients les plus susceptibles de les acheter . Il ne sert à rien de générer un e-mail ou une annonce contextuelle pour une Mercedes-Benz à l'intention d'un enfant de 13 ans. À l'inverse, cibler le client aisé pour des produits haut de gamme est essentiel pour un marketing efficace.
3. Ensuite, réalisez des scénarios « et si » pour les habitudes d'achat des clients (par exemple, si les stocks de produit A sont épuisés, qui est susceptible d'acheter le produit B ?). En apparence, 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 que les algorithmes prédictifs indiquent.
4. Ensuite, développez des stratégies de marketing et de publicité plus efficaces . Non 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 utilisez les meilleures stratégies pour gagner des clients fidèles . L'intelligence prédictive peut informer le marketing sur les 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 fidèles. Selon les mots du gourou des affaires Edwards Deming, « le résultat de relations à long terme est de meilleure qualité et de meilleure qualité et des coûts de plus en plus bas. »
6. Enfin, priorisez les clients . En complément 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, sans s'y limiter, quels clients achètent les produits à la marge la plus élevée, quels clients coûtent le moins cher à attirer et quels clients sont les plus susceptibles d'initier des retours.

Des outils pour permettre l'analyse prédictive

Heureusement pour les entreprises, il n'est pas nécessaire d'employer un groupe 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 fournisseurs plus petits 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 page de destination post-clic

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

Dans le marketing numérique, la conversion est primordiale. Pour cette raison, chaque campagne de publicité 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, attrayants pour les yeux et conviviaux.

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 seule action, sont tout simplement peu attrayantes et ne sont tout simplement pas bien conçues. Pour le spécialiste du marketing en ligne, dont les conversions sont vitales, l'absence d'une page de destination post-clic ou d'une mauvaise page de destination post-clic est un poison.

Un exemple de 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 pages 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 : ici pour rester et devenir de plus en plus important

L'analyse prédictive fait partie intégrante de la publicité en ligne d'aujourd'hui. De la simple analyse, 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 le marketing et la publicité en ligne sont construits. 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 sera capable d'accomplir.

Auparavant, le marketing consistait simplement à s'assurer que le grand magasin avait suffisamment d'articles de Noël pendant la saison de Noël et que le journal local avait les bons coupons et la bonne publicité promotionnelle. Aujourd'hui, le canal physique est mis à l'épreuve par les achats en ligne, et les achats en ligne via PC sont concurrencés par le smartphone.

Les achats en ligne devraient dépasser les 2 000 milliards de dollars en 2017, et les commerçants qui n'exploitent pas ce canal sont voués à disparaître. 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 publicitaire percutant.
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 le choix des outils si nécessaire.
5. Une compréhension approfondie du rôle essentiel que jouent les pages de destination post-clic dans l'optimisation de la conversion et le bon sens 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 prenait autrefois des semaines et des semaines d'analyse de feuilles de calcul, mais aujourd'hui, elle se fait en temps réel. L'implication est claire : où nous avons été et où nous allons sont étroitement liés comme jamais auparavant.

À mesure que la technologie progresse, la capacité de prédire les habitudes de consommation 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'atteinte à la vie privée. Une fois de plus, l'analyse prédictive entrera en jeu, mais plus probablement comme une solution au problème que le problème lui-même.

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