Qu’est-ce que le Predictive Marketing

Le marketing prédictif ou predictive marketing en anglais, consiste à exploiter l’information disponible sur les clients afin de déterminer une tendance et de prédire des comportements de consommation futurs. Les données sur les clients actuels sont compilées, des algorithmes sont programmés pour réagir en temps réel et des prospects sont notés selon la probabilité qu’ils deviennent client. Mais de tels progrès en marketing passent par une solide maîtrise de l’exploitation des données.

L’adoption du marketing prédictif est encore jeune, mais en plein essor. Environ 25 % des professionnels interrogées dans le cadre du rapport 2015 State of Predictive Marketing Survey Report ont déclaré qu’elles possédaient un CRM et un peu plus de 50 % ont déclaré avoir investi dans l’automatisation du marketing ou être activement à la recherche d’une solution. Seulement 10 % des répondants ont indiqué qu’ils couplaient d’ores et déjà leur CRM et l’automatisation avec d’autres technologies pour influencer les ventes.

Trois facteurs principaux ont conduit à l’essor du marketing prédictif : les quantités massives de données auxquelles les spécialistes du marketing peuvent accéder, l’accès aux données en temps réel et les progrès de l’informatique.

Tandis que les outils MarTech sont de plus en plus précis et sophistiqués, les professionnels du marketing ont accès à de meilleurs résultats et peuvent mesurer les performances d’une publicité et les médias qui l’ont véhiculée, pour créer des campagnes dont les résultats sont de plus en plus prévisibles. Les marques commencent à voir la valeur de cette approche axée sur les données, et adoptent progressivement cette technique. Plusieurs enquêtes indiquent que les deux tiers des répondants ont affirmé qu’ils pensaient qu’il s’agirait d’un élément essentiel de la pile de marketing, et la majeure partie des entreprises qui prétendent s’engager dans la notation prédictive s’y intéressent également (Source IDC, 2019).

Une stratégie d’analyse prédictive réussie repose sur quelques critères clés :

• Des données propres et de haute qualité
• Un spécialiste du marketing ou un analyste de données expérimenté
• Les bons outils et solutions pour rassembler les données et mettre en œuvre votre stratégie

Examinons chacun de ces aspects à tour de rôle.

Une base de données propres et de qualité

En bref, parce que toute stratégie d’analyse prédictive est fondée sur vos données clients existantes, une base de données d’informations clients propres et de qualité reste l’élément le plus critique d’une stratégie d’analyse prédictive réussie.

En l’absence de données clients robustes, toute tentative de tirer parti de l’analyse prédictive pourrait s’avérer préjudiciable pour votre entreprise en aliénant les clients et en ratant des opportunités par des hypothèses incorrectes ou invalidées.

Un spécialiste du marketing ou un analyste de données expérimenté pour interpréter les données

Reconnaître les tendances de vos données nécessite une formation et une expérience approfondies, c’est pourquoi un spécialiste du marketing ou un analyste de données ou un scientifique expérimenté devient un  » must have  » lorsque votre équipe marketing passe des bases de l’analyse prédictive à certains des cas d’utilisation les plus complexes inclus dans ce poste.

Les bons outils et solutions pour rassembler les données et mettre en œuvre votre stratégie

Qu’il s’agisse d’une solution de gestion de données qui recueille et unifie les données de tous les canaux de commercialisation ou des bons outils d’automatisation pour mettre en œuvre la stratégie que vous élaborez à partir de connaissances prédictives, le fait d’avoir les bons outils en place devrait être une priorité pour le technologue en marketing de votre équipe.

Une fois ces trois composantes en place, la façon dont vous utilisez l’analyse prédictive continue à alimenter la réflexion des professionnels du marketing au point d’offrir de nouvelles occasions de construire sans relâche des scénarios d’observation des clients.