Marketing

Les atouts du marketing prédictif

10/07/2018
Marketing prédictif
Prévoir ce que le consommateur désire acheter, le montant de son panier, le meilleur moment pour le stimuler et conclure la vente… telles sont les promesses du marketing prédictif. Même en B to B.

Avec l'émergence des outils prédictifs, les traditionnels logiciels de gestion de la relation client (CRM) n'ont qu'à bien se tenir. C'est du moins ce qu'augure l'arrivée de l'intelligence artificielle (IA) dans le marketing. Une promesse qui ne sera tenue qu'à condition de générer et gérer des océans de données issues aussi bien de l'entreprise via le CRM, le site Internet, la logistique de livraison, le centre d'appels… qu'à l'extérieur : réseaux sociaux, avis de consommateurs, etc.

L'argument est massue : acquérir de nouveaux clients coûte cher, bien plus cher que de fidéliser ceux déjà acquis. D'où la nécessité d'éviter qu'ils ne se désinscrivent aux offres à cause d'une campagne de mails jugée trop invasive ou d'une offre concurrentielle soudainement plus alléchante.

La personnalisation augmente les ventes

L'émergence de l'IA concourt à la création d'une nouvelle génération de start-up dédiées au marketing prédictif, et pas seulement dans le B to C. GetQuanty, fondée à Paris par Hervé Gonay, Xavier Paulik et Bruno Barandas, propose à ses 300 clients (BNP Paribas, Dassault Systèmes, Kärcher, Orange, SFR, Jabra…) d'analyser les processus de décision d'achat des acheteurs professionnels. « Adresses IP, navigations sur les sites de notre client, cookies… à partir d'informations composites, nous construisons des profils non pas d'individus mais d'entreprises. Ensuite, nous relions les visites à différents salariés de l'entreprise acheteuse », précise Xavier Paulik, cofondateur de GetQuanty. Selon la taille et le secteur d'activité de l'entreprise, il faut compter entre trois et cinq personnes pour parvenir à l'achat final. « Nous modélisons le processus des décisions d'achat dans chaque entreprise ainsi identifiée. »

Le processus est identique ou presque en B to C. En se basant sur des historiques de ventes et de navigation, les algorithmes repèrent les visiteurs les plus prêts à passer à l'achat« Notre moteur d'IA calcule tous les agrégats permettant de dire que, ce matin, tels prospects sont prêts à être convertis en clients avec tel produit et quels seront les volumes de recette », lance Amaury Martin, responsable des ventes chez Emarsys, un éditeur d'origine autrichienne qui agrège les données de 2,9 milliards de profils clients. « Nous déchargeons les marketeurs du nettoyage de leurs données, de leur segmentation, des calculs par tranche d'âge, récurrence d'achat, panier moyen, canaux de vente ou d'abandon de la vente, etc. »

Campagnes de vente ou de bienvenue, relance d'inactifs ou d'« abandonnistes de panier », le site de vente en ligne Bricoprivé (produits de bricolage) automatise ainsi 65 % de ses campagnes, lesquelles génèrent 77 % des revenus. Chaque matin, l'enseigne envoie 4,5 millions de mails à ses clients et prospects. Surtout, le courriel part au moment où il aura le plus de chances d'être lu : 9 h 30 pour Amélie, 15 heures pour Thibault. L'IA personnalise le contenu de la relance en focalisant sur le produit qui a le plus de chances d'être acheté par Amélie ou Thibault. « Optimiser l'heure d'envoi augmente de 3 % à 15 % le taux d'ouverture des mails, et la personnalisation du contenu entre 15 % et 25 % de taux de clics. Pour un même volume de messages, le taux de transformation progresse au minimum de 10 % », assure Amaury Martin.

Erick Haehnsen, Les Echos
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