Les 10 points clés du marketing prédictif

Les 10 points clés du marketing prédictif

publié le 14 Décembre 2011 par Didier GAULTIER

La réussite d’un projet de marketing prédictif passe par un processus rigoureux. Voici les 10 étapes à suivre pour assurer l’efficacité et la réussite de votre projet.

1) Disposer d’un accès aux données transactionnelles et aux achats

Les données transactionnelles (d’achat) sont les données factuelles les plus fiables et les plus importantes en marketing prédictif. Vos achats passés permettent souvent de prédire une grande partie de ce que vous achèterez dans le futur. Que ces données viennent d’une plate-forme e-commerce d’un système ERP, ou d’un CRM, elles constituent la clé de voute de la mesure de ce que vous voulez obtenir : des ventes.

2) Disposer d’un accès aux données comportementales et « on-line » de vos prospects et clients

Vos prospects et clients sont actifs. Ils reçoivent de votre part des campagnes d’email, de SMS, ils visualisent des bannières, ils surfent sur votre site web ou e-commerce, ils appellent vos centres d’appel, ils font des demandes diverses. Ces informations très riches sont très certainement non seulement à votre portée quelque part dans votre entreprise, mais elles sont indispensables si vous voulez être capable d’anticiper les besoins de vos futurs clients, prévoir leur comportement, et surtout envoyer les meilleures offres possibles, au bon moment, et par le bon dispositif relationnel. La manière la plus pratique de procéder est souvent de construire un datawarehouse qui est capable de stocker au moins une copie de l’ensemble de ces données sur une période de temps qui fait du sens pour votre métier.

3) Construire un Datamart métier

Avoir accès à toutes les données transactionnelles et comportementales sous forme par exemple d’un datawarehouse est un excellent début, mais s’avère souvent lourd et peu pratique pour cibler une campagne ou interpréter rapidement les comportements de vos clients.

En effet, l’information n’y est généralement pas suffisamment agrégée, et souvent les temps de traitement sur un datawarehouse sont prohibitifs.

Il est alors nécessaire de vous constituer une base de données intermédiaire dans laquelle vous pourrez conduire toutes sortes d’analyses statistiques sans avoir à attendre les résultats pendant des jours. L’utilisation du principe d’échantillonnage fait aussi partie des règles de construction du datamart. Il doit être suffisamment orienté métier de manière à y retrouver tous les indicateurs qui font du sens pour votre activité dont vous allez avoir besoin fréquemment.

Vous devrez aussi vous assurer que votre datamart contient des données « nettoyées » et suffisamment propres pour être exploitables statistiquement (par exemple l’élimination des effets indésirables des données aberrantes).

4) Utiliser très tôt les segmentations

La segmentation est l’outil de base pour permettre au marketeur de comprendre le comportement de ses clients. De plus, une base segmentée fera gagner en précision toutes les méthodes de marketing prédictif que vous mettrez en place ultérieurement.

Elles sont assez faciles à réaliser avec des outils comme Coheris SPAD et vont vous faire gagner un temps précieux par la suite.

Le minimum est une segmentation basée sur les transactions et une autre basée sur l’activité du prospect et/ou son attachement à la marque. Mais on ne devrait pas s’arrêter là et réaliser aussi une typologie complète de ses clients afin de comprendre comment ils se regroupent logiquement en « classes » avec un comportement homogène à l’intérieur de chaque classe. Les segmentations seront le point de départ du ciblage de l’ensemble de vos campagnes marketing par la suite.

5) Etablir les profils de vos clients types

A l’intérieur de chaque classe (suite à votre segmentation), établissez un profil de votre client type idéal. Il correspondra au portrait-robot de votre client idéal et le plus lucratif pour vous. Il vous servira par la suite pour établir des scores et des ciblages de campagnes.

L’exercice est relativement facile à faire dès lors que l’on a procédé à une typologie complète de ses clients (point 4 ci-dessus), car il se trouve proche du centre de la classe à laquelle il appartient. Idéalement il est conseillé de définir un ou plusieurs indicateurs qui vous permettront de savoir comment un client donné s’approche ou s’éloigne d’un profil de client idéal pour chacun de vos clients, mais aussi de vos prospects dans toute votre base.

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