Si la digitalisation des entreprises s’accélère et laisse apparaître des situations disparates selon les secteurs d’activité, ces dernières sont néanmoins confrontées aux mêmes enjeux liés à leur développement commercial.
Comment gagner de nouveaux e-clients et fidéliser ceux qui le sont déjà ? Comment toucher ses cibles efficacement sur le web et à moindre coût ?
Aujourd’hui, nombre d’entreprises récoltent des données en masse, insuffisamment exploitées, et font face à des consommateurs toujours mieux informés sur les produits et services et en quête perpétuelle d’une expérience personnalisée.
C’est dans ce contexte que le marketing prédictif offre un nouveau champ d’investigations incroyables pour le marketing et constitue un facteur de croissance considérable pour les acteurs économiques.
Il peut se définir simplement comme « un ensemble de pratiques et de méthodes utilisant l’analyse avancée de données dans le domaine du marketing afin de prédire le comportement d’un consommateur ».
Netflix et Amazon ont recours au marketing prédictif afin d’améliorer sans cesse la recommandation produit, et ce, par l’analyse des données liées directement aux achats, mais également aux données comportementales émises par le consommateur lors de l’utilisation du site par ce dernier.
SFR a quant à elle utilisé le marketing prédictif pour identifier les clients sur le point de résilier leur abonnement en analysant notamment : le nombre de pages vues par les clients, les mots-clés recherchés dans les moteurs de recherche.
L’analyse prédictive connaît un fort développement dans les secteurs d’activité, tels que l’e-commerce, la distribution, l’industrie automobile et pharmaceutique, les télécoms et la finance.
Le marketing prédictif visant à analyser toutes nos données (messages, transactions, etc.) offre de nombreux avantages :
- Proposer des recommandations précises de produits ou services à une audience ultra-ciblée.
- Anticiper sans cesse les modifications des usages et apporter la bonne solution, au bon client, au bon moment.
- Toucher les internautes avant les concurrents.
- Renforcer la relation avec un client déjà existant en développant les échanges personnalisés
- Améliorer le parcours d’achat des consommateurs.
En somme, de bénéficier d’un retour sur investissement prometteur.
L’utilisation des audiences similaires ou l’exploitation des signaux faibles comptent parmi les approches en predictive targeting en opposition au retargeting qui consiste à cibler des personnes ayant déjà visité le site de la marque.
Ces analyses sont normalement effectuées en respectant le consentement de l’internaute, tant au niveau de la collecte, que du traitement de ses data comportementales.
Or, si la loi RGPD a soumis la récolte des données à une régulation très stricte, ne risquons-nous pas, à terme, de n’être réduit, qu’à une somme de données à la merci d’algorithmes toujours plus puissants…
Si le marketing prédictif n’en est qu’à ces balbutiements, il représente sans nul doute le futur, la ruée vers l’or numérique et la bataille du big data ont déjà commencé…
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