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Le marketing ciblé permet aux entreprises d'atteindre des clients pour susciter, établir et faire évoluer une relation qui n'est pas seulement plus agréable pour les deux parties, mais aussi nettement plus rentable. Contact, Acquisition, Conversion, Accompagnement et Fidélisation : toutes ces étapes de la relation client doivent contenir des éléments de marketing ciblés pour parvenir à faire de votre site un aimant à prospects tout en assurant une expérience utilisateur optimale.
80% des clients sont plus enclins à acheter auprès d'une marque qui propose des expériences personnalisées. (Epsilon, janvier 2018).
Le meilleur moyen pour les entreprises de créer un premier lien avec des clients de manière agréable est de fournir du contenu de qualité qui répond au besoin du client. Créer du contenu est certainement essentiel pour le B2C, cependant ceci est encore plus important pour le B2B, où le prospect analyse et compare beaucoup de prestations différentes avant de prendre une décision d'achat finale. Tout contenu doit donc impérativement répondre au besoin spécifique du client et le contraire peut mettre fin à cette relation.
La question est donc de savoir quel contenu créer pour répondre à chaque typologie de client. De plus, comment trouver ces clients et rentrer en contact avec eux ?
Heureusement, il existe un moyen éprouvé et pratique pour les entreprises d'obtenir les réponses à ces questions : L'Analyse Prédictive.
Avant de se jeter dans le monde du data-marketing avec ses différentes formes d’analyses, on doit définir la technique principale qu’on utilisera pour ceci : le Machine Learning.
Le Machine Learning (ML) permet aux ordinateurs d’apprendre de la donnée. Plus formellement, le Machine Learning est une technique de traitement d’information qui permet aux ordinateurs d’apprendre sans être explicitement programmées.
On utilise le plus souvent 3 types d’algorithmes de Machine Learning différents :
Les tendances du marketing vont de plus en plus vers un marketing « data-driven » plus axé sur les données et les ventes par des canaux digitaux. Le Machine Learning nous permet d’optimiser le processus de marketing et de vente, plus précisément d’optimiser le ROI (retour sur investissement) en donnant plus de compétences d’analyse et de recommandation à l’ordinateur. Pour vous créer une image, vous pouvez comparer l’implémentation du ML avec une formation en marketing et ventes quand vous embauchez un nouveau vendeur dans votre magasin.
Il existe différentes façons d'appliquer la science des données et l'apprentissage automatique (ML) dans l'industrie du marketing et on différencie en général trois parties principales : l’analyse descriptive, l’analyse explicative et l’analyse prédictive.
L’analyse descriptive a pour but de mieux comprendre l’ensemble de données collectionné pour en tirer des premières conclusions quantitatives et statistiques. Si vous voulez par exemple mieux comprendre vos ventes, l’analyse descriptive peut vous aider à comprendre les questions suivantes :
Quel est l'article le plus vendu ? À quoi ressemblaient les ventes mensuelles au cours de la dernière année ? Quel est le prix moyen des articles vendus ?
Je vous renvoie vers l’article « Générez de l’activité commerciale sur votre site grâce au Data Marketing » pour plus de détails sur les KPIs, l’obtention et la visualisation de données.
L’analyse explicative essaye de répondre à la question « Pourquoi … ? ». Elle a pour but d’identifier les motivations qui se cachent derrière les premiers résultats obtenus avec l’analyse descriptive. On va pouvoir répondre à des questions comme :
Qu'est-ce qui pousse les utilisateurs à s'engager davantage dans nos campagnes marketing ? Qu'est-ce qui pousse les utilisateurs à acheter des articles dans notre magasin ?
Les réponses à ces questions peuvent être utilisées pour améliorer davantage le ROI (return on investment = retour sur investissement), parce qu’on identifie exactement les moteurs du comportement des clients. Cependant, ces questions sont déjà plus compliquées à répondre que celles de l’analyse descriptive, car il s’agit d’informations qu’on ne peut souvent pas directement tirer de nos données de départ. Comment pouvons-nous donc le faire ? C’est ici que le Machine Learning trouve son utilité.
Nous pouvons facilement identifier les facteurs qui poussent les utilisateurs à interagir avec vos produits grâce à la régression logistique ou les arbres décisionnels. Ces outils apprennent à l’ordinateur à identifier les corrélations entre toutes vos données dans le but de modéliser différents clients, leurs comportements et leurs motivations.
La troisième partie est l’analyse prédictive. Spoiler Alert : C’est la partie la plus intéressante. Cette analyse a pour but d’utiliser des données historiques afin de prédire des événements futurs et leur probabilité (également appelée score prédictif). L’analyse prédictive analyse comment une certaine unité ou entité, telle qu'un segment de clientèle agit en tenant compte d'un ensemble de détails et de variables. Elle répond à des questions du type :
Quel utilisateur est le plus susceptible d'effectuer un achat dans les sept prochains jours ? Quel produit doit être recommandé à une certaine personne avec des caractéristiques spécifiques ?
Afin de faire des pronostics sérieux et probables, nous allons d’abord passer par les premières deux étapes, l’analyse descriptive et l’analyse explicative pour bien comprendre nos données, avant de combiner des modèles de régressions, des arbres décisionnels et des réseaux de neurones pour créer un modèle complet.
L’avantage de l'analyse prédictive, c'est qu’elle peut s'avérer extrêmement utile pour prévoir des événements après un nouveau changement. Nous pourrions par exemple utiliser la régression pour estimer les variations de vente d’une entreprise après une augmentation des frais d’expédition. Ainsi, nous pourrons conclure sur la rentabilité du changement.
Un désavantage est que l'analyse prédictive est moins exacte lorsqu’on a des changements abruptes dans les données historiques. Tous les événements rares comme les crises financières ou encore la crise du Covid sont des exemples où les modèles « simples » de ML performent moins bien.
Revenons un peu sur nos pas. Nous avions remarqué que la clé du marketing ciblé est la diffusion de contenu qui répond au besoin spécifique du client.
Vous vous en doutez sûrement, le Machine Learning est de grande utilité pour vous simplifier cette tâche et pour répondre à cette question :
Comment savoir quel contenu créer pour être spécifique et susciter l’intérêt des clients ?
Le Machine Learning peut stimuler l'engagement et l'expérience des prospects tout au long de ses interactions avec votre entreprise.
Les algorithmes de Machine Learning peuvent analyser le comportement de navigation des visiteurs d'un site Web (scrolling, clics, etc.) et les placer dans des segments pré-construits en fonction de certaines caractéristiques. De plus, ces algorithmes peuvent détecter le changement de comportement et détecter et passer les visiteurs d’un segment à un autre. Il peut aussi en créer de nouveaux si la navigation d’un visiteur ne correspond à aucun segment d'audience pré-construit.
Après la phase de segmentation, les algorithmes de Machine Learning peuvent diffuser du contenu spécifique aux clients en fonction des segments afin de pousser au mieux vers l’achat. On va par exemple pousser les nouveaux utilisateurs à découvrir nos produits et inciter à la navigation sur le site. En revanche, les prospects plus avancés dans leur parcours peuvent être invités à lire des documents plus complets et spécialisés sur leur besoin tel que des témoignages ou des études de cas. Le but étant de renforcer la confiance dans le produit désiré pour finaliser la vente. Il est aussi possible de faire des tests sur tous les paramètres du site web pour identifier les couleurs, photos, écritures qui poussent au mieux le visiteur à la conversion.
Il existe des infrastructures déjà conçues telles que les Customer Data Platform (CDP). Vous pouvez aussi coder les algorithmes de ML (réseau de neurones artificiels, régression logistique et arbres décisionnel) en Python, R ou autres langages pour créer une première image des possibilités du ML dans le marketing. Si vous voulez implémenter ces outils dans votre propre stratégie de marketing digital, mais que vous ne savez pas comment le faire, profitez des compétences en Data Science et Informatique de l’INSA Lyon et contacter ETIC INSA Technologies pour vous accompagner dans vos projets et votre stratégie data-marketing-IA.
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