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Le marketing de prédiction, ou comment prédire les comportements des acheteurs

Le marketing de prédiction, ou comment prédire les comportements des acheteurs

Le marketing de prédiction est une démarche innovante autorisant le ciblage du bon contact au bon moment avec le produit/service ad hoc par l’utilisation du message et du vecteur de communication les plus appropriés.

L’objectif est donc l’anticipation des comportements d’achat dont la probabilité est la plus grande. La bonne exploitation des données est essentielle car elle permet l’obtention de meilleurs résultats. Cette nouvelle méthode marketing permet aux marketeurs d’être beaucoup plus performants pour identifier et favoriser l’engagement des clients tout au long de leur cycle de vie.

Le marketing de prédiction est fondé sur l’identification des attentes, la collecte des datas, la segmentation des bases de données et la prédiction des performances.

Identifier les besoins du prospect/client

L’adoption du marketing de prédiction permet l’anticipation des besoins des visiteurs d’un site internet, de rentrer en contact avec eux avant les concurrents et donc d’optimiser les dépenses.La création de scénarii ad hoc tenant compte des comportements identifiés ou supposés permet la proposition de produits/services complémentaires additionnels plus pertinents.

Personnaliser sa communication est aujourd’hui attendu par la majorité des prospects/clients,

Collecter les données

Collecter des données est fondamental pour les organisations et pour le marketing de prédiction. Les données stratégiques sont l’historique de vente, les données de géolocalisation, les données de comportement et les données de fidélisation, soit l’ensemble des données propriétaires de l’organisation. À ces données peuvent s’en ajouter d’autres partagées entre l’organisation et ses partenaires et fournisseurs spécialisés.

Segmenter sa base de données marketing permet le développement d’actions finement ciblées pour in fine répondre aux attentes de chaque segment de clients

Segmenter les données

Personnaliser sa communication est aujourd’hui attendu par la majorité des prospects/clients, ainsi les marques ne peuvent plus s’adresser à eux de la même façon. Par conséquent, segmenter sa base de données marketing permet le développement d’actions finement ciblées pour in fine répondre aux attentes de chaque segment de clients et accroitre leur fidélité.

Le data mining

Une démarche de data mining suppose de comprendre les contextes et d’avoir une vision d’ensemble des données afin de pouvoir procéder à une juste définition des groupes. Décomposer une grande base de données prospects/clients en éléments plus gérables rend plus facile l’identification des cibles.

Segmenter sa base de données clients permet son approfondissement et la découverte d’informations sur ses prospects/clients, d’opportunités de ventes croisées ou de vente incitative.

Parmi les techniques d’étude de données pour attirer plus de prospects/clients vers son site d’e-commerce : l’analyse des clics, visites, inscriptions, achats et taux de conversion, date de naissance et géolocalisation.

Prédire les résultats

Le domaine du marketing en général fait toujours appel à de nouvelles techniques pour optimiser les performances et l’efficacité du ciblage des campagnes de communication. Aujourd’hui le marketing de prédiction représente la parfaite réponse à ces besoins. Il fait sensiblement progresser le retour sur investissement du marketing, optimise la gestion des stocks, l’expérience client et permet une meilleure fidélisation de la clientèle. Grâce à l’intervention de partenaires spécialisés, les organisations peuvent aller plus profondément dans leurs analyses et mettre en place des dispositifs pertinents pour générer une augmentation du trafic sur leur site et ainsi potentiellement leur chiffre d’affaires.

Pour préserver la compétivité de leurs entreprises, les professionnels du marketing et de l’exploitation des données d’aujourd’hui profitent des innovations, notamment de l’analyse prédictive, de l’Intelligence Artificielle et du machine learning.