Quel est le rôle de l’analyse prédictive dans la formation du comportement des consommateurs ?

L’évolution des tendances du marché, la technologie et les incontournables exigeants ont influencé le comportement des consommateurs. Et grâce au M-commerce, ils ont l’embarras du choix ce qui explique pourquoi leur comportement d’achat ne cesse de vaciller.

Aujourd’hui, les enjeux sont encore plus importants et les entreprises ne peuvent pas prendre de risques avec la manière conventionnelle de mener des études de marché pour l’idéation de nouveaux produits.

Même si un consommateur aime un produit et l’ajoute au panier, il est distrait et attiré par des offres lucratives qui offrent des alternatives de meilleure valeur pour le même prix ou un prix inférieur. Perdre des clients potentiels est décourageant, mais pas désespérant. C’est là que l’analyse des données entre en jeu.

Les spécialistes du marketing numérique et commercial du monde entier font confiance à l’analyse de données pour étudier et comprendre les clients et leur comportement. La surexposition numérique exige une analyse approfondie des préférences, du comportement et des habitudes d’achat de l’utilisateur. Cela nécessite une stratégie marketing qui trace les empreintes numériques des acheteurs potentiels à l’aide d’outils intelligents alimentés par la science des données. Les données historiques vous permettent de jeter un coup d’œil dans le passé, même si vous ne pouvez pas les annuler. Vous pouvez cependant tirer parti de la prédiction pour vous adapter aux changements dynamiques. Les praticiens de l’analyse n’ont que l’embarras du choix en matière de techniques d’analyse, notamment :

1. Analyse descriptive – Une technique de base qui consiste à préparer des données pour une analyse ultérieure.
2. Analyse prédictive – Modèles avancés pour prédire et prévoir le comportement des consommateurs.
3. Prescriptive Analytics – Algorithmes d’apprentissage automatique pour les interprétations et les recommandations.

Dans cet article, nous nous concentrerons sur l’analyse prédictive, une catégorie d’analyse de données qui vous permet d’identifier les failles de votre stratégie et de laisser les stratèges mettre en œuvre des actions correctives en conséquence. Ainsi, vous pouvez essayer de permuter et de combiner les essais, les erreurs ou réessayer et triompher !

Que signifie l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive est la science qui consiste à utiliser des données, des algorithmes statistiques et des techniques d’IA pour déduire des conclusions significatives pouvant être utilisées pour prédire l’avenir.

Avant de comprendre comment l’analyse prédictive aide à étudier l’analyse des consommateurs, comprenons d’abord son importance.

L’analyse des consommateurs permet aux professionnels des études de marché de déterminer les désirs et les besoins de leurs acheteurs potentiels. Ces étapes sont cruciales pour l’analyse du comportement des consommateurs :

• Discover Insight: segmentation de la base de données clients pour identifier les segments de consommateurs.
• Attirer et fidéliser les clients potentiels: Cibler le segment de clients avec des offres pertinentes en analysant leur profil et leurs achats passés.
• Tirer parti de la fidélisation des clients : les entreprises évaluent la valeur client et utilisent une approche proactive pour fidéliser les clients.

Voici quelques façons dont l’analyse prédictive aide à étudier le comportement des consommateurs :

1) Segmentation du marché :

La première étape de l’analyse des consommateurs consiste à créer une segmentation du marché, ce qui implique de diviser le marché en différents sous-groupes ayant des données démographiques, des comportements et des attitudes similaires. En utilisant ces données, vous pouvez cibler chaque segment individuellement et répondre précisément à leurs demandes. La segmentation comporte 3 phases :

• L’analyse d’affinité est le processus de regroupement des bases de données clients autour d’attributs communs pour permettre un ciblage précis.
• Le modèle de réponse jette un coup d’œil à l’historique de vos stimuli clients et s’il a été converti ou non pour prédire la probabilité de la stratégie conçue.
• L’analyse de désabonnement, également connue sous le nom de taux d’attrition, calculera le pourcentage de clients perdus et, par conséquent, le coût d’opportunité ou la perte de revenus potentielle encourue.

Les données jouent un rôle crucial dans le développement et la décision du positionnement le plus efficace pour chaque segment marketing. L’analyse prédictive vous aidera à identifier les segments lucratifs et à les cibler en conséquence en fonction de l’historique des achats. Ces données sont utilisées par les responsables marketing pour une allocation optimale des ressources afin d’atteindre les segments les plus rentables.

2) Prévision et tarification de la demande :

La tarification à la demande est le processus de tarification des produits et services en fonction des différences d’élasticité de la demande entre les segments de consommateurs. L’analyse prédictive est principalement utilisée pour créer des modèles de prévision de la demande qui prédisent les ventes et les revenus de votre entreprise afin de déterminer le bon prix au bon moment. Vous pouvez également concevoir des expériences pour découvrir les facteurs affectant l’influence du prix sur la demande afin de développer des stratégies de tarification favorables.

L’analyse prédictive vous aidera à fusionner les informations de l’entreprise avec les événements promotionnels, les indicateurs économiques, les changements météorologiques, etc., qui ont un impact direct sur les préférences des clients et les décisions d’achat. Par la suite, il identifie de nouvelles opportunités et initie des analyses plus granulaires de la demande future.

Plus récemment, le concept de détection de la demande qui déploie l’IA et l’apprentissage automatique pour capturer les fluctuations du comportement d’achat en temps réel. Certains experts le perçoivent comme une méthode d’ajustement des prévisions et non comme une méthode de prévision autonome.

3) Campagnes marketing :

Nous nous souvenons tous d’avoir appris des théorèmes mathématiques qui avaient une hypothèse et une résultante indiquant qu’il s’est donc avéré vrai ou faux. L’analyse prédictive fonctionne comme ce théorème où la science des données peut être utilisée pour identifier les segments de clientèle et le public qui seront efficaces pour atteindre et développer des informations exploitables.

Des rapports précis peuvent vous dire exactement si une campagne a réussi et apporter des modifications là où elle pourrait échouer. Cela jette les bases des meilleures pratiques de stratégies à suivre, non seulement dans le marketing et les ventes, mais aussi dans la prise de décisions commerciales.

4) Prédire le comportement des clients :

Vous pouvez déployer des analyses prédictives pour examiner les similitudes et les modèles entre les variables de données et, de même, prédire les comportements des clients existants et nouveaux. Les données prédisent avec précision le prochain déménagement de votre client et suivent également les abandons lorsqu’il existe une possibilité de perdre un client potentiel au profit d’un concurrent. La cartographie de ces modèles vous donnera un aperçu des résultats de la campagne. Cela aidera à identifier les prospects potentiels et à prioriser uniquement ceux qui sont les plus susceptibles de se convertir.

En anticipant le comportement des clients, vous pouvez concevoir des stratégies marketing efficaces. Par conséquent, il n’est pas surprenant que l’analyse prédictive vous aide à comprendre vos clients afin que vous puissiez les atteindre via les bons canaux marketing.

5) Personnalisez le contenu :

La tendance croissante à une approche centrée sur le client a incité les entreprises du monde entier à prendre conscience de l’importance de la personnalisation. Cependant, la création de messages personnalisés devient difficile en raison du manque de données précises et suffisantes et d’informations détaillées. Pour pouvoir créer du contenu personnalisé pour vos clients, vous devez tirer parti de l’apprentissage automatique, de la science des données et de l’analyse des données pour automatiser la segmentation.

La possibilité de prédire le comportement des clients à l’aide d’analyses de données et de modèles de construction vous permet de personnaliser votre contenu pour cibler ces prospects spécifiques. Cibler le bon public au bon moment mènera à un retour sur investissement sûr. Les données historiques seront utiles pour créer des messages personnalisés pour effectuer des ventes croisées, des ventes incitatives ou recommander des produits à vos clients. En outre, les données démographiques fourniront des informations sur le choix de la population locale pour vous aider à comprendre quelles offres les attireront dans votre magasin. L’historique des achats peut également être consulté pour modifier les promotions en fonction des préférences individuelles.

6) Pouvoir du geofencing :

Le géorepérage a fait passer le marketing mobile à un niveau supérieur en permettant aux entreprises de faire de la publicité auprès de clients potentiels dans un certain rayon autour d’un emplacement. Des listes de courses interactives aux offres limitées sur votre marque préférée, de la sécurité à domicile aux suggestions de restaurants dans votre région, le geofencing a comblé le fossé entre les spécialistes du marketing et les consommateurs.

Le géorepérage utilise des technologies basées sur des données prédictives telles que le système de positionnement global ou les identifiants GPS et radiofréquence comme la technologie Bluetooth et Beacon pour créer une frontière virtuelle autour d’un emplacement commercial. Le GPS aide à trianguler avec précision l’emplacement du client tandis que la technologie Beacon envoie des alertes lorsqu’un client entre ou sort d’un emplacement. La technologie Bluetooth peut dire quand vous êtes à proximité d’une balise telle qu’un comptoir de caisse dans un magasin. Vos efforts en ligne ne seront pas payants si vous ne saisissez pas les occasions d’enquêter auprès de vos clients. Intégrez la promotion du géorepérage et accédez à diverses mesures telles que la fréquence à laquelle ils visitent votre magasin, combien de temps restent-ils, leurs achats, etc. sont-ils ouverts.

7) Prise de décision et rapports :

Il est inutile d’utiliser l’analyse de données si vous ne pouvez pas en tenir compte sur le retour sur investissement. Les méthodes de segmentation que nous avons abordées dans cet article précédemment, telles que l’analyse d’affinité, la modélisation des réponses et l’analyse de désabonnement, peuvent être adoptées pour créer des rapports précis sur les transactions en ligne et hors ligne du client afin de déterminer le contenu que vous devez fournir. L’analyse de données permet aux entreprises de prendre des décisions marketing axées sur le client.

La visualisation des données, le processus d’utilisation des statistiques et des données pour construire des modèles de consommation et tirer des conclusions sur un théorème ou prouver une hypothèse qui favorise la prise de décision dans l’organisation, peut être déployée.

L’analyse prédictive permet aux responsables de comprendre la dynamique de leur entreprise, de prévoir les évolutions du marché et de faire face aux risques. Les entreprises adoptent désormais l’analyse et le raisonnement statistique pour prendre des décisions critiques concernant la gestion des stocks, l’embauche de talents, la gestion des solutions de tarification, etc. Cela améliore l’efficacité, maximise les profits et tire parti de la gestion des risques.

8) Boostez la recommandation personnalisée :

Aujourd’hui, dans un monde centré sur le client, il ne suffit pas de comprendre  » qui  » sont vos clients. Au lieu de cela, se concentrer sur  » ce qu’ils font  » et utiliser les informations révélées par leur comportement donneront une image claire des désirs et des besoins de vos clients et la meilleure façon et le moment approprié pour le leur livrer. C’est exactement ce que des entreprises comme Amazon et Netflix adoptent. Nous ne pouvons pas nous empêcher de remarquer que ces marques très centrées sur le client ont judicieusement utilisé les recommandations personnelles.

Cependant, les entreprises doivent également savoir où tracer la ligne. Les inquiétudes concernant la fuite ou le stockage d’informations sensibles sans consentement entraîneront la désactivation volontaire de vos services par les clients. La bonne nouvelle est que les algorithmes d’analyse peuvent également vous dire si vos actions sont invasives ou utiles. La quête de création de recommandations personnalisées peut parfois pousser les spécialistes du marketing trop loin et faire fuir les clients qui se sentent traqués numériquement. Comme par exemple, les publicités sponsorisées qui surgissent de manière suspecte sur Facebook et Instagram suggérant des prix réduits sur les billets d’avion quelques minutes seulement après que vous les ayez recherchées en ligne sans réfléchir. C’est là que l’analyse prédictive peut être déployée pour apporter de la valeur avec un léger coup de pouce plutôt qu’une poussée évidente.

L’analyse prédictive a conçu ses algorithmes de recommandation avancés pour proposer à ses clients un contenu et des suggestions personnalisés basés sur le comportement passé d’un individu. Les statistiques révèlent que 75 % des téléspectateurs de Netflix sont générés par des moteurs de recommandation et qu’ils économisent 1 milliard de dollars par an grâce à la réduction du taux de désabonnement. Amazon, en revanche, génère 35 % des ventes via la seule recommandation. Ces géants du numérique ont utilisé l’analyse des données comportementales pour améliorer la satisfaction client et offrir une réelle valeur commerciale. Ce qui explique pourquoi votre profil Netflix suggère des films en fonction de votre liste récemment regardée et Amazon envoie des notifications de produits et les meilleures offres en fonction de votre historique de recherche, y compris des recommandations qui compléteraient votre produit recherché.

9) Tirez parti de la satisfaction client :

Les entreprises en 2020 préconisent de servir vos clients au lieu de vendre et de retirer de l’argent de leurs poches. Des études ont montré qu’engager un nouveau client coûte 5 fois plus cher que de fidéliser un ancien. La satisfaction client joue un rôle crucial dans la fidélisation et la fidélisation de la clientèle. Ainsi, pour de meilleures perspectives commerciales, vous avez besoin de clients satisfaits. L’analyse prédictive joue un rôle crucial dans la fidélisation de la clientèle, tandis que des outils tels que l’analyse conjointe vous permettront d’identifier quel produit ou service peut considérablement augmenter la satisfaction de la clientèle.

Les programmes de fidélité et les cartes de membre encouragent non seulement les clients existants à devenir des visiteurs fréquents, mais attirent également de nouveaux clients pour qu’ils deviennent des clients fidèles. Les programmes de fidélité peuvent être utilisés sous diverses formes, comme le parrainage d’un ami, des récompenses pour un changement, des associations de marques, l’adhésion à une communauté, l’achat d’avantages de partenaires, etc. Démarrer une entreprise ne consiste pas simplement à rendre vos clients heureux lors de la première vente. C’est pour les attirer afin qu’ils reviennent pour acheter plus, ce qui génère des revenus et génère des recommandations de bouche à oreille inestimables à des amis et des collègues.

À vous :

L’analyse prédictive ne peut pas être déployée en un clin d’œil. C’est difficile à adapter, mais c’est une tâche puissante que toute entreprise peut gérer tant qu’elle reste attachée à la bonne approche et qu’elle est prête à investir dans les ressources nécessaires pour faire avancer le projet. Il est sage de commencer par un projet pilote à petite échelle dans un domaine d’activité critique pour capitaliser sur les coûts de démarrage tout en réduisant le temps avant de commencer à récolter les fruits. Une fois que le modèle est mis en action, il nécessite généralement peu d’entretien car il continue de produire des informations exploitables pendant de nombreuses années à venir. Conduire des transformations analytiques donnera aux entreprises un avantage concurrentiel et restera à la pointe de la perturbation numérique. Pour résumer,