Marketing prédictif, ciblage prédictif, personnalisation prédictive, trois approches sensiblement identiques avec pour objectif commun : créer des expériences uniques afin de maximiser les conversions et donc les ventes. A l’heure de la communication frénétique, la personnalisation devient un enjeu capital pour les 180,000 sites e-commerce en France (1). Voyons pourquoi il devient important d’adopter l’approche prédictive dans les stratégies marketing en 2020 ?

Qu’est -ce que la personnalisation prédictive ?

Tout d’abord, revenons sur la définition de la personnalisation.  Sujet plutôt simple au premier abord qui consiste à adapter une offre, un message ou un contenu à une cible. Dans la vraie vie, c’est le vendeur qui adapte son discours commercial en observant le comportement de son client et propose une offre personnalisée au moment le plus opportun. Le marketing prédictif permet de reproduire cette approche à grande échelle dans le monde digital.

 

Source: Kameleoon

 

Le marketing prédictif est basé sur des algorithmes d’intelligence artificielle couplant  jeux de données (ou dataset), machine learning et intelligence humaine. L’AI se nourrit de toutes les données chaudes et froides disponibles dans son écosystème :

 

Plutôt que catégoriser les cibles par âges, revenus, genre,… le social listening est utilisé pour segmenter les profils selon leurs habitudes d’achat, intérêts, comportements, …

 

 

 

 

 

 

A partir des comportements identifiés, l’intelligence artificielle va développer une capacité à prédire les comportements des visiteurs. Une fois ‘éduqué’, l’intelligence artificielle va établir des statistiques et attribuer un score de conversion. Ce dernier est calculé en temps réel pour chaque visiteur permettant ainsi à l’algorithme de savoir quel contenu activer.

Personnalisation I.A. =Dataset + Machine Leaning + Intelligence Humaine

L’algorithme prédictif sera capable de :

  • Détecter la sensibilité d’un visiteur sur un message A vs B et proposer l’option qui le fera convertir. Exemple : si l’utilisateur est sensible à l’effet de rareté, l’AI va accentuer sur le stress marketing. Exemple : ‘Plus que 3 exemplaires disponibles’. Si au contraire sa motivation est le prix, il proposera le message ‘Meilleurs prix observé sur les deux derniers mois’

 

  • Détecter une attention d’achat ou l’appétence pour un produit et ainsi établir une recommandation. Exemple : Afficher le Top 10 des meilleurs hôtels au Mexique si le visiteur consulte des hôtels pour ce pays.

 

  • Détecter des corrélations de comportement permettant de calculer des probabilités de ciblage et ainsi en adapter le parcours clients. Exemple : proposer la livraison gratuite lorsqu’on analyse l’abandon régulier du panier.

 

Quelles options pour les entreprises ?

Pour mettre en place une stratégie marketing utilisant l’intelligence artificielle, plusieurs options s’offrent aux entreprises.

  • Développer un logiciel d’IA en interne
  • Utiliser le logiciel d’un fournisseur tiers
  • Ou travailler avec une agence spécialisée qui détient la technologie

 

Exemples de personnalisation réalisés à partir d’un ciblage prédictif :

Exemples de ciblage prédictif Darty CDiscountCiblage prédictif exemple Toyota

 

Avantages et freins côté entreprise vs utilisateur :

Marketing prédictif

 

Alors, est-ce que l’anonymat est fini ? En 1956, l’écrivain visionnaire Philip K. Dick décrit dans son romain un univers où des êtres humains mutants ont la capacité de prédire l’avenir. Réadapté ensuite au cinéma dans Minority Report (2002), on y voit un excellent exemple de personnalisation prédictive au profit des retailers, nous étions en 2054. La réalité rattrape la fiction. Et si Steven Spielberg avait vu juste ?

 

 

Pour approfondir le sujet: Analyse prédictive et relation client

Source :

E-Book Kameleoon et 10 grandes marques témoignent

(1) Fevad