Le data marketing comme vu précédemment, permet suite à la collecte de donnés pendant plusieurs années de définir un diagnostic sur des performances ou une action marketing. Ce dernier permet alors pour l’entreprise d’en tirer des enseignements pour la suite.

Le marketing prédictif permet quant à lui d’anticiper des scénarios marketing après observation de ce qui a pu fonctionner dans le passé. Ce dernier est un mix entre le data marketing et l’intelligence artificielle.

Connaître les intérêts de ses clients

L’objectif du marketing prédictif est de proposer le produit ou service au bon moment. Son objectif est de prédire le comportement des clients afin de connaitre ses besoins en temps réel. Pour cela, le marketing prédictif s’appuie sur le big data, donc l’ensemble des données qui nous concernent comme nos messages, nos transactions, la météo, les signaux GPS…

Adapter son offre aux envies du consommateur en temps réel

Grâce au machine learning, il est possible d’affiner constamment la connaissance client. Plus on alimente de données les algorithmes en place plus on observe la capacité d’apprentissage de ces derniers accroître.

Cela permettra in fine de de définir des actions extrêmement fines et en recommandant des solutions ultra personnalisées et surtout en temps réel sur un site web ou application.

Anticiper les risques d’attrition

En effet, en considérant que le marché du digital continue son expansion, les choix pour les internautes se multiplient en conséquence. Pour lutter contre le phénomène d’attrition, les marques se doivent de détecter ses clients sur le point de se désabonner ou de se rendre chez un concurrent.

Afin de prédire cela, il faudra s’appuyer sur le comportement du client, par exemple son désintérêt sur les R&S ou des commentaires négatifs. Ainsi les équipes marketings opérationnels au fait de ces risques pour réagir en conséquence en proposant des campagnes spécifiques.

Anticiper et améliorer la gestion des stocks

Selon les dernières études dans le e-commerce le critère numéro un pour les sites e-commerce est le délai de livraison. Il est alors essentiel de prédire et antiper d’optimiser sa supply chain en anticipant les demandes. Il est dorénavant possible pour une marque d’affiner ses prévisions de commandes en se fiant à l’analyse des données d’achats et de navigation des internautes. Cela permettra donc d’ajuster les volumes en stock afin d’être au plus près de la demande mathématiquement prédite et ainsi de limiter la perte de vente tout en optimisant une rotation des stocks parfois onéreuse.

Le temps c’est de l’argent

Le fait de s’appuyer sur les algorithmes du marketing prédictif permet de s’appuyer sur des stratégies possédant un retour sur investissement garanti. Il semble évident que les professionnels ont parfois tendance à se fier à leur instinct naturel ce qui peut tronquer une réelle analyse.

Optimisation de ses ventes

L’objectif final est évidemment de cerner l’internaute dans son ensemble et ainsi d’utiliser à des techniques marketing efficaces comme le cross selling ou bien l’up selling.

Grâce à la collecte de l’ensemble des données la Data Management Platform permet de proposer différents scénarios correspondant au mieux à l’internaute Ainsi, les équipes marketing sauront à quel client il est intéressant de proposer un produit complémentaire en fonction de son comportement ou bien quel client est susceptible d’accepter d’investir plus pour un produit plus haut de gamme. L’ensemble de ces stratégies pourront in fine optimiser les ventes et donc à terme d’augmenter le CA.

Le marketing prédictif est un atout considérable pour une entreprise souhaitant économiser en ressources et de passer à un ciblage bien plus personnalisé et évolué de ses prospects ou clients. Les différents exemples étayés précédemment le démontre. Cependant, pour bénéficier de cela il est essentiel de maitriser sa Data et de disposer des bons algorithmes afin d’automatiser différents scénarios. Il est préférable d’être accompagné d’expert sur le sujet