Boule de crystal et marketing prédictif

Ne serait-il pas agréable de savoir quelles listes de contacts valent la peine d’être acquises avant de les acheter ? Et si vous accélériez votre cycle de vente en permettant à vos commerciaux de travailler plus efficacement ? C’est ce que le marketing prédictif peut faire pour votre organisation.

Ce n’est pas une boule de cristal s’envolant au milieu de la pièce tourbillonnant dans une fumée violette. Cela n’a rien de magique. Le marketing prédictif est l’utilisation stratégique d’ensembles de données sur les clients existants pour identifier des modèles et anticiper les comportements futurs des clients, les tendances des ventes et les résultats du marketing. Son intégration dans une stratégie moderne de ciblage marketing est ainsi parfaite.  En effet, les organisations tirant parti du marketing prédictif ont plus de chances d’attirer le public qu’elles souhaitent.

La collecte de données sur les clients pour améliorer les futurs efforts de marketing n’est pas une pratique nouvelle. Cependant, les stratégies modernes utilisent des algorithmes de machine learning et d’intelligence artificielle. Ainsi, il est possible de traiter des volumes d’informations jusqu’alors inimaginables. Aujourd’hui, vous pouvez tirer parti de bases de données agrégées de profils de clients pour élaborer des modèles prédictifs, enrichir les pistes de recherche et analyser les performances des différents programmes.

Un exemple qui vous parlera peut-être plus, concernant les sites d’e-commerce. Lorsque vous mettez un produit dans votre panier Amazon, un modèle prédictif analyse votre historique d’achat par rapport à des dossiers anonymes d’acheteurs ayant des préférences similaires et vous suggère un autre produit susceptible de vous intéresser. Légèrement modifiée, cette tactique peut également être extrêmement utile dans un contexte B2B.

Comment fonctionne la technologie prédictive ?

Les technologies prédictives peuvent identifier les listes de contacts qui valent la peine d’être achetées. Pour cela, elles vont comparer les contacts de ces listes et les données sur les clients que votre organisation a préalablement recueillies. De même, les outils d’analyse peuvent élargir les pistes existantes de votre organisation grâce à des services d’enrichissement de données. Ensemble, ces solutions donnent à vos commerciaux la possibilité d’avoir des conversations plus productives avec les clients potentiels, permettant de réduire le temps nécessaire au développement de la relation.

De manière unique, les modèles prédictifs peuvent profiter à chaque étape de la chaîne d’achat. Ainsi, les acteurs marketing développeront le parcours d’un acheteur omnicanal avec la certitude que chaque étape sera cohérente. Qu’un prospect interagisse avec votre organisation par le biais d’une page d’accueil, d’une newsletter, d’un livre blanc, d’un robot conversationnel (un chatbot) ou d’un appel téléphonique, les solutions prédictives favorisent l’engagement grâce à des interactions totalement personnalisées.

Le marketing prédictif peut prendre de nombreuses formes, et ne se limite pas à la génération de pistes entrantes ou aux tactiques d’appel à froid. De plus, les différents modèles analytiques peuvent augmenter les dépenses totales d’un client existant.


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Pourquoi le marketing prédictif est-il important sur le marché actuel ?

Si les acheteurs professionnels et les consommateurs ont une chose en commun, c’est le nombre élevé d’options qui leur sont offertes sur le marché. Pour ce faire une place sur le marché, le marketing prédictif est l’option la plus intéressante. En effet, l’utilisation des données prédictives sur tous vos canaux, va donner plus de possibilités pour faire passer un message personnalisé à un public intéressé. De plus, les technologies prédictives s’intègrent aux canaux d’e-mailing, sociaux, web et téléphoniques pour déployer des messages stratégiques à un rythme optimal.

De plus en plus, la modélisation prédictive devient un élément essentiel de l’automatisation du marketing. Ainsi, l’ajustement des algorithmes en temps réel permet de fournir des indications actualisées pour les campagnes de marketing en cours. Plus précisément, les modèles prédictifs aident à améliorer la génération de prospects et les ventes. En outre, les outils prédictifs peuvent aider à déterminer quels publics ont besoin d’un contenu spécial – comme un ebook ou un livre blanc – pour atteindre des objectifs tels que la notoriété de votre marque ou l’éducation du public.

Meilleures pratiques en matière de marketing prédictif

Chaque stratégie est unique. Malgré tout, il existe quelques éléments fondamentaux parmi les mises en œuvre réussies de la technologie prédictive.

Un soutien à vos objectifs

Comprendre comment le marketing prédictif soutient vos objectifs. Les modèles prédictifs peuvent profiter aux organisations de n’importe quel secteur. Cependant, chaque stratégie doit être définie avec des objectifs uniques. Le rapport de SalesForce « State of Sales » a révélé que les équipes commerciales ayant des objectifs clairs ont 2,4 fois plus de chances d’utiliser une technologie prédictive. Si l’objectif d’une organisation est quantifiable, il y a de fortes chances que l’entreprise puisse bénéficier d’un modèle prédictif.

Un modèle à challenger

Évaluez votre modèle. Les algorithmes de machine learning ne peuvent pas lire l’avenir ; ils sont faillibles. Les modèles utilisés par votre organisation doivent être examinés. Une mise à jour par un expert doit être réalisée de manière régulière. De même, les résultats du modèle doivent être interprétés par un acteur expérimenté.

Mettez en œuvre votre stratégie sans attendre

N’attendez pas pour mettre en œuvre votre stratégie. Une montée en puissance potentielle sur trois ans n’est pas la seule raison pour laquelle vous devriez envisager de mettre en œuvre une stratégie prédictive le plus tôt possible.

Laissez du temps au temps

Donnez du temps à votre stratégie. Les recommandations de la modélisation prédictive nécessitent une période de mise en œuvre avant d’atteindre leur plein potentiel pour maximiser le retour sur investissement. Ainsi, une étude de Salesforce a révélé que le taux de commandes influencées par les recommandations de la modélisation prédictive est passé de 11,47 % à 34,71 % en moyenne sur 36 mois.

Une stratégie conjointe marketing et ventes

Intégrez votre stratégie aux ventes. Les conversations de marketing prédictif doivent inclure les parties prenantes des départements marketing et ventes. Les modèles stratégiques peuvent favoriser la génération de prospects, les ventes croisées et les objectifs de vente incitative. Dans une enquête de Forrester, 70 % des entreprises ayant des stratégies prédictives ont été jugées exceptionnelles en matière d’engagement client, et 66 % fortes en matière de vente à des clients réguliers.

Conclusion

Les technologies de marketing basées sur les données apportent des avantages étonnants aux équipes de marketing et commerciales. En utilisant des ensembles de données et des algorithmes de machine learning sophistiqués, les modèles prédictifs identifient les prospects. Ils prédisent les préférences du public. De plus, ils soutiennent les objectifs d’automatisation et stimulent l’engagement des clients.
Vous n’avez pas besoin d’une boule de cristal pour prédire l’avenir ! Utilisez vos outils de modélisation prédictive pour exploiter les données marketing et stimuler vos ventes.

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Si vous aussi vous souhaitez mettre en place une stratégie de marketing prédictif pour votre organisation, n’hésitez pas à contacter notre agence de marketing 360 !


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