Comprendre l'analyse marketing prédictive et comment l'implémenter dans votre entreprise

Il n'y a pas de mauvaise idée. Mais en affaires, certaines idées sont clairement meilleures que d'autres. Lorsque vos idées sont basées sur des données et des recherches solides, qui permettent d'anticiper les besoins de vos clients, elles valent leur pesant d'or. L'analyse marketing prédictive permet aux propriétaires d'entreprise et aux spécialistes du marketing de se concentrer sur leurs meilleures idées et de se concentrer sur la croissance.

Qu'est-ce que l'analyse marketing prédictive ?

L'analyse marketing prédictive est une branche de l'analyse marketing qui implique l'utilisation de données, d'algorithmes statistiques et de techniques d'apprentissage automatique pour prédire les résultats et les tendances futurs des campagnes marketing et du comportement des clients. L'objectif est de tirer parti des informations basées sur les données pour prendre des décisions plus éclairées et optimiser les stratégies marketing pour améliorer les performances et le retour sur investissement (ROI).

Si l'analyse marketing prédictive semble compliquée, ne vous inquiétez pas. Vous le faites probablement déjà depuis un certain temps.

Si vous avez déjà examiné les données saisonnières (par exemple, relatives aux vacances ) pour planifier la stratégie de campagne de votre prochaine saison, vous vous êtes déjà engagé dans l'analyse de marketing prédictif. Cependant, comme pour toutes les autres stratégies marketing, plus votre approche de l'analyse marketing prédictive est sophistiquée, plus vous avez de chances d'optimiser son impact.

Les 4 étapes de l'analyse marketing prédictive

L'analyse marketing prédictive cherche à répondre aux questions suivantes :

1. Ce qui s'est passé (analyse descriptive) : l'analyse descriptive fait référence à l'analyse des données historiques pour comprendre et résumer les événements, les tendances et les modèles passés. Il s'agit de l'étape fondamentale du processus d'analyse et fournit des informations précieuses sur ce qui s'est passé dans le passé.

2. Pourquoi "X" s'est-il produit (analyse diagnostique) : l'analyse diagnostique est l'étape de l'analyse des données qui se concentre sur la compréhension des raisons des événements et des résultats passés. Diagnostic Analytics aide les spécialistes du marketing et les analystes à découvrir les corrélations et les relations causales entre différentes variables pour obtenir des informations plus approfondies sur les performances marketing et le comportement des clients.

3. Lorsque « X » se produira (analyse prédictive) : l'analyse prédictive est une branche de l'analyse avancée utilisée pour prévoir les résultats ou les tendances futurs sur la base de données historiques et d'algorithmes statistiques. Cela implique l'utilisation de diverses techniques statistiques et d'apprentissage automatique pour identifier des modèles, des relations et des corrélations dans les données qui peuvent être utilisées pour faire des prédictions sur des événements ou des comportements futurs.

4. Comment « X » peut-il se produire (analyse prescriptive) : l'analyse prescriptive est l'étape la plus avancée de l'analyse des données. Il va au-delà de l'analyse descriptive et de l'analyse prédictive pour fournir des recommandations exploitables et des stratégies de prise de décision optimisées basées sur les résultats prévus.

Types de données interrogées dans l'analyse marketing prédictive

Il y a une bonne raison pour laquelle les données marketing sont souvent appelées "big data". La disponibilité des informations pour prendre des décisions marketing est énorme. Il serait impossible de répertorier toutes les sources de données et leur utilisation dans ce court article de blog. Cependant, ce qui suit vous donnera un aperçu général :

• Données de première partie : il s'agit de données collectées directement à partir des interactions de vos clients sur les différents canaux marketing que vous possédez. Les données de première partie doivent être facilement accessibles dans votre pile MarTech existante, y compris toutes les plateformes de marketing par e-mail, d'automatisation du marketing, de CRM et d'analyse.
• Données en temps réel : elles sont utilisées lorsqu'un accès immédiat aux informations les plus récentes est crucial pour prendre des décisions en temps opportun ou prendre des mesures rapides. Par exemple, supposons que les données en temps réel montrent qu'une campagne ne génère pas le volume d'engagement attendu selon les objectifs de l'équipe marketing. Dans ce cas, cette campagne peut être interrompue et des mesures prises pour l'optimiser avant que trop d'argent ne soit gaspillé.
• Données historiques : cette représente un enregistrement d'événements, de transactions, de mesures ou d'observations qui se sont produits dans le passé et qui a été conservé pour analyse. Les données historiques sont essentielles lors de la définition des objectifs marketing.
• Données contextuelles : il s'agit d'informations qui fournissent le contexte ou les circonstances nécessaires entourant un événement particulier. Ces données peuvent être liées au moment et au lieu d'un événement marketing spécifique ou à d'autres facteurs influents tels que la météo, l'économie ou le paysage concurrentiel.

Analyse prédictive et modèles de mesure

Tout comme il existe plusieurs sources de données, il existe également de nombreux modèles de mesure d'analyse prédictive différents à la disposition des spécialistes du marketing. Le déploiement de chaque modèle reflétera globalement la sophistication de l'organisation marketing qui déploie l'analyse prédictive en tant que stratégie.

Les modèles de mesure d'analyse courants incluent :

• Analyse de cluster : une technique utilisée pour regrouper des points de données similaires en fonction de leurs similitudes en termes de caractéristiques ou d'attributs. En créant des clusters de points de données avec des caractéristiques similaires, les modèles prédictifs peuvent être adaptés à des segments ou sous-groupes spécifiques, ce qui peut conduire à des prédictions plus précises et à de meilleures informations.
• Analyse de propension : ce type de modélisation prédictive vise à déterminer la vraisemblance ou la probabilité qu'un événement ou un comportement particulier se produise pour un individu ou une entité. Il est souvent utilisé en marketing pour prédire la probabilité d'une action spécifique, comme effectuer un achat, cliquer sur une publicité, s'abonner à un service ou se désabonner.
• Filtrage des recommandations : systèmes de recommandation AKA. Ce modèle vise à prédire les éléments ou le contenu susceptibles d'intéresser un utilisateur, dans le but d'améliorer l'expérience utilisateur, d'augmenter l'engagement et de stimuler les ventes ou les conversions.
• Analyse des prévisions : ce modèle de mesure est un type de modélisation prédictive utilisé pour prédire les valeurs ou les tendances futures sur la base de données historiques. La prévision est couramment appliquée dans l'analyse de séries chronologiques, où les données sont collectées sur des intervalles de temps réguliers, tels que quotidiennement, mensuellement ou annuellement.
• Analyse de séries chronologiques : dans l'analyse de séries chronologiques, les points de données sont enregistrés chronologiquement et chaque observation est associée à un horodatage ou à une période spécifique. L'analyse prédictive de séries chronologiques est particulièrement utile pour comprendre les modèles, les tendances et les variations saisonnières des données et pour prédire les valeurs futures en fonction des tendances historiques.

Industries utilisant l'analyse prédictive pour le marketing

Il n'y a vraiment aucune limite au type d'organisation qui peut bénéficier des informations fournies par l'analyse marketing prédictive.

Que vous travailliez dans la finance, la santé, l'enseignement supérieur, l'hôtellerie ou la vente au détail, il y aura toujours des données que vous pourrez utiliser pour prédire l'engagement futur et définir des objectifs marketing.

Quelle que soit la verticale dans laquelle votre entreprise travaille, si vous ne creusez pas plus profondément dans vos données disponibles, vous laissez de l'argent sur la table . Pire encore, vous allez jeter de l'argent par les fenêtres.

Avantages de l'analyse prédictive dans le marketing

La connaissance est le pouvoir. L'analyse prédictive élimine une grande partie des conjectures de votre stratégie marketing. Cette approche vous aidera à planifier et à exécuter des campagnes marketing plus efficaces et à réduire le gaspillage.

Vous pouvez utiliser l'analyse de marketing prédictif pour :

• Créez des messages qui se connectent à votre public
• Réduisez le temps passé à cibler les mauvaises personnes
• Améliorez les pratiques de priorisation des prospects grâce à la notation des prospects
• Améliorez l'acquisition de clients
• Améliorez les taux de fidélisation des clients et prédisez les taux de désabonnement
• Se prémunir contre la perte de cookies
• Optimiser le succès de la campagne
• Augmenter l'efficacité de l'équipe
• Influencer le développement futur des produits

Le processus de mise en œuvre de l'analyse marketing prédictive

Bien que l'analyse marketing prédictive soit une stratégie marketing incroyablement sophistiquée, elle est disponible pour les entreprises et les organisations marketing de toutes formes et tailles.

Comme toutes les grandes stratégies marketing, la mise en œuvre de l'analyse marketing prédictive commence par un objectif simple.

Au cours de l'étape de définition du projet, vous souhaiterez créer une liste de priorités, puis déterminer ce qui est souhaitable et ce qui est possible avant d'obtenir l'adhésion interne. Ne vous inquiétez pas si vous ne pouvez pas tout cocher sur votre liste en succession rapide ; un marketing réussi est souvent un processus de réalisation de ces gains marginaux.

Les prochaines étapes de votre voyage comprennent :

• Collecte de données
• Traitement de l'information
• La modélisation
• Interprétation
• Optimisation

C'est alors juste un cas de rinçage et de répétition, en prenant soin d'apprendre des itérations précédentes et de mieux reconstruire. Tout au long du processus, vous apprendrez où il y a des lacunes dans votre stack MarTech et les connaissances de votre équipe marketing qui doivent être comblées à mesure que vous avancez.

Apprendre encore plus

Pour en savoir plus sur la façon dont les experts en analyse marketing d'emfluence peuvent vous aider à devenir plus créatif et productif grâce à l'analyse marketing prédictive, contactez-nous dès aujourd'hui à [email protected] .