Les enjeux du marketing prédictif en 2024

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Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L’objectif du marketing prédictif est de répondre à la question :

“Comment anticiper et répondre aux futurs besoins de mes prospects / clients avant même qu’ils ne les expriment ?”

Concrètement, cela regroupe les techniques de traitement et de modélisation des comportements clients qui permettent d'anticiper leurs actions futures à partir du comportement présent et passé.

Cette approche repose sur l’exploitation et l’analyse d’une grande quantité de données… il est là le fameux “Big Data” ! 😊 Ces données proviennent de diverses sources et notamment du site de l’entreprise.

Le marketing prédictif permet aux entreprises de personnaliser leurs offres en proposant le bon produit ou service, au bon moment, et au bon client.

Rien que ça ! Il est donc loin le temps où l’on parlait à tous ses visiteurs de la même manière et on doit pouvoir se concentrer maintenant sur une stratégie : celle d’avoir une expérience client unique.

Le marketing prédictif : Comment tirer son épingle du jeu en 2024 ?

Imaginez ceci : vous savez exactement quels clients sont prêts à acheter et quels autres risquent de quitter votre marque. Pour les premiers, vous envoyez un cadeau personnalisé pour les remercier de leur fidélité et les encourager à passer à l’acte. Pour les seconds, vous proposez un code promo spécial pour les convaincre de revenir. En parallèle, vous analysez les conversations avec votre service client pour repérer les moments où la frustration monte, afin de les réassurer immédiatement avec une réponse adaptée et personnalisée.

C’est ça, le marketing prédictif. Il ne s’agit plus seulement de réagir aux comportements passés des clients, mais bien d’anticiper leurs actions futures et de personnaliser chaque interaction en conséquence. Si ce concept n’est pas nouveau en 2024, la véritable nouveauté réside dans la démocratisation des outils de machine learning (ML) et des grands modèles de langage (LLMs).

1 - Ciblage prédictif : identifier, anticiper et agir :

Autrefois réservées aux grandes entreprises dotées d’équipes techniques spécialisées, ces technologies sont aujourd’hui à la portée de toutes les entreprises, même celles avec des ressources limitées. Cette accessibilité permet à un plus grand nombre de marques de mettre en place des stratégies de marketing prédictif performantes sans avoir besoin de compétences pointues en data science.

Des solutions comme Google Analytics 4 (GA4) et BigQuery ML rendent cette technologie à portée de toutes les entreprises.

Vous ne le savez peut-être pas mais GA4 propose gratuitement 4 audiences prédictives. Elles permettent d’identifier automatiquement les utilisateurs à fort potentiel d’achat ou ceux risquant de churner. Les campagnes médias et le ciblage onsite peuvent ainsi être ajustées en conséquence, en offrant par exemple des promotions ciblées aux utilisateurs à risque ou des offres personnalisées aux acheteurs potentiels.

BigQuery ML, quant à lui, permet de créer des modèles prédictifs personnalisés basés sur vos données internes, pour des segments encore plus affinés, sans avoir à plonger dans la complexité des algorithmes. Ces outils grand public permettent donc d’exploiter des segments prédictifs et d’ajuster vos stratégies marketing de manière proactive, sans nécessiter de compétences en machine learning.

Dans les outils démocratisant le ciblage prédictif, on peut aussi citer Emotion AI d’AB Tasty qui permet d’analyser les émotions des utilisateurs en temps réel, adaptant les messages et offres en fonction de leur état émotionnel. Cette approche renforce la personnalisation des campagnes, en optimisant l’engagement en fonction des ressentis immédiats des visiteurs.

2 - Personnalisation du contenu : comprendre et anticiper les besoins

Le second enjeu 2024 selon nous du marketing prédictif concerne la personnalisation des contenus. Ici, il ne s’agit pas seulement de savoir quand et à qui envoyer un message, mais aussi comment personnaliser le contenu de manière pertinente et contextuelle. C’est là que les LLMs (grands modèles de langage) entrent en jeu.

Analyse des émotions et des besoins avec les LLMs

Les LLMs comme GPT-4 permettent d’analyser de grandes quantités de texte, qu’il s’agisse de feedback client, de conversations avec le service client, ou même de commentaires sur les réseaux sociaux. Ces modèles sont capables d’identifier non seulement les intentions mais aussi les émotions qui sous-tendent chaque interaction.

Prenons un exemple : vous analysez les transcriptions des interactions avec le service client pour détecter des signaux de frustration ou d’insatisfaction. À partir de là, vous pouvez ajuster les recommandations ou le ton de vos communications pour réassurer les clients mécontents et leur offrir des solutions personnalisées, renforçant ainsi leur satisfaction et leur fidélité. Chez Welyft nous utilisons déjà ces modèles de données pour analyser les retranscriptions des users tests et y dégager des insights émotionnels enrichissant notre compréhension des parcours.

Recommandations hyper-personnalisées avec les agents conversationnels

Là où les LLMs brillent particulièrement, c’est dans la génération d'expérience réellement 1to1 où l'utilisateur peut interagir avec votre marque de façon hyper naturelle et personnalisée.

Grâce à cette capacité à générer du contenu,  les LLMs permettent de créer des parcours clients uniques où chaque proposition de produit ou de contenu est basée sur une compréhension profonde des besoins et des émotions de l’utilisateur. On n’est plus simplement dans la segmentation comportementale, mais dans une compréhension complète et en temps réel de chaque client, ce qui maximise les chances de conversion et de rétention.

Des acteurs du CRO comme Dynamic Yield s'y sont penchés par exemple avec Shopping Muse en utilisant ces modèles pour proposer des recommandations produits qui s’adaptent en temps réel aux préférences des utilisateurs.

Enjeux techniques, stratégiques et éthiques

Si le marketing prédictif offre des opportunités incroyables, il reste confronté à plusieurs enjeux qu’il est important de prendre en compte pour garantir son efficacité.

1 - Enjeux techniques : la qualité des données avant tout

La qualité des données est cruciale pour tout modèle prédictif. Sans données propres, cohérentes et bien structurées, les algorithmes de machine learning et les LLMs seront moins efficaces. Il faut donc veiller à ce que votre plan de tracking soit bien établi, standardisé et avec des conventions claires et un suivi rigoureux des données en temps réel. Cela garantit que les modèles auront des informations précises sur lesquelles baser leurs prédictions.

Mais attention, pour que ces prédictions soient réellement efficaces, il est indispensable de disposer de données propres et structurées. Des outils comme GA4 facilitent la collecte de données en temps réel, mais pour que leurs algorithmes prédictifs fonctionnent correctement, le plan de tracking doit être rigoureusement standardisé. La nomenclature des événements et des variables doit être claire et homogène pour que les algorithmes puissent interpréter correctement les informations. Sans un plan de tracking bien défini, les prédictions risquent d’être biaisées et peu fiables.

2 - Enjeux stratégiques : définir des objectifs clairs

Le marketing prédictif, aussi puissant soit-il, ne peut pas réussir sans objectifs clairs. Vous devez savoir ce que vous cherchez à optimiser : est-ce votre taux de conversion ? Votre fidélisation ? Le churn ? Chaque cas d’usage nécessite une stratégie spécifique et des actions appropriées. Il ne s’agit pas d’utiliser des prédictions pour le plaisir, mais bien de les intégrer dans une vision globale qui répond à des besoins précis.

3 - Enjeux éthiques : respecter la confidentialité et les attentes des clients

Enfin, un enjeu central reste la protection des données personnelles et le respect de la confidentialité. En utilisant des technologies prédictives qui s’appuient sur les données des utilisateurs, les entreprises doivent rester transparentes sur la manière dont ces informations sont collectées et utilisées. Il est essentiel de respecter les réglementations comme le RGPD et de ne jamais compromettre la confiance des utilisateurs.

Pourquoi est-ce donc si compliqué ?

Nous ne sommes donc pas sur de la sorcellerie mais trop peu de marques travaillent sur ces enjeux. C’est un vrai challenge qui peut être complexe à mettre en place sans ressources et sans compétences.

Certains outils permettent de combler ce manque et cela peut être d’une grande utilité mais le manque de ressources peut là aussi se faire ressentir.

C’est une de nos recommandations préférées, commencer petit avant d’accélérer en se structurant. Ce conseil est particulièrement valable sur le marketing prédictif où les premiers jalons sont essentiels !

Tu travailles sur ces chantiers dans ton entreprise ? N’hésite pas à me contacter j’aimerais beaucoup pouvoir en parler avec toi !

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