6 façons dont le machine learning peut booster vos processus marketing

Tout le monde se précipite pour déployer l’apprentissage automatique (ML) dans leurs processus marketing dans l’espoir qu’il apportera une puissance sans précédent pour surpasser la concurrence. Le marketing, après tout, dépend fortement des données et des communications, et il évolue si rapidement que de nombreux programmes sont obsolètes au moment où ils sont prêts à être déployés.

Le ML augmente à la fois la vitesse et la flexibilité de nombreux processus marketing, mais il ne s’agit pas d’une solution unique. Certaines fonctions bénéficient puissamment d’une bonne dose de ML ; d’autres seulement marginalement. Pour tirer le meilleur parti de tout investissement dans le ML, il est utile de savoir lequel est lequel et comment les différents types d’analyse s’appliquent à une situation donnée.

Pour la plupart des applications marketing, les analystes de données utilisent généralement trois approches de base :

• Descriptif – appliqué aux données d’événements passés
• Prédictif — utilisé pour la prévision et la planification ;
• Prescriptif – utilisé pour déterminer les plans d’action optimaux.

Parmi les trois, prédictif et prescriptif sont les plus couramment utilisés pour créer des algorithmes ML, tandis que l’analyse descriptive s’applique principalement aux rapports et aux tableaux de bord. Selon la taille des flux de données et l’accumulation globale de données, certaines entreprises pourraient passer jusqu’à deux ans à accumuler des données pour analyser correctement le comportement des consommateurs et personnaliser les relations avec les clients.

Même dans ce cas, le ML doit être appliqué de manière stratégique dans tout processus de marketing, et l’expérience a montré qu’il offre le plus grand avantage à six fonctions clés.

Recommandation de produit

Lorsqu’elles sont intégrées à un modèle d’analyse et de personnalisation des prescriptions, les recommandations de produits sont destinées à augmenter les taux de conversion, la valeur moyenne des commandes et d’autres mesures clés. L’expérience a montré que lorsque des offres ciblées sont faites à partir de données d’expériences antérieures, les revenus peuvent augmenter de 25 % en raison de la pertinence accrue du produit ou du service par rapport aux besoins du consommateur.

Pour aller plus loin, les organisations peuvent utiliser le filtrage collaboratif et d’autres outils pour identifier les similitudes entre les utilisateurs, et ces données peuvent être utilisées pour fournir des recommandations de produits pertinentes sur plusieurs propriétés numériques. Le ML, associé à un profil client unifié, peut prendre en compte les préférences des clients en ligne et hors ligne, y compris les produits achetés et les interactions avec les produits, telles que les listes de souhaits et les vues. Cela peut ensuite être utilisé pour créer des recommandations sans avoir à s’appuyer sur des historiques d’utilisateurs spécifiques. De cette manière, les spécialistes du marketing peuvent faire des recommandations instantanées aux nouveaux utilisateurs avant même que leurs profils ne soient établis. Les organisations peuvent également utiliser le filtrage collaboratif pour prédire les préférences des utilisateurs en fonction de variables sociodémographiques, telles que l’âge, l’emplacement et les préférences.

Prédiction du taux de désabonnement

Bien que la plupart des modèles d’attrition fonctionnent très bien sans ML, une dose d’intelligence contribue grandement à perfectionner la capacité d’exploiter des informations fiables sur les clients, qui peuvent ensuite être utilisées pour renforcer la fidélisation des clients et les stratégies de marketing, telles que les taux d’attrition et le calendrier des offres. Cependant, pour le faire efficacement, le modèle ML nécessite l’accès à certaines données prédictives très spécifiques, telles que l’historique des achats récents ou la valeur moyenne des commandes. Avec cela en main, le modèle est capable d’analyser et de classer les clients en fonction de leur propension à rester engagés.

Soulèvement

ML est également très apte à évaluer l’effet incrémentiel d’une campagne de marketing au niveau de l’utilisateur, ainsi que les revenus, les ventes et d’autres données, puis à faire des prédictions sur la façon dont cette amélioration se déroulera à l’avenir. Les algorithmes peuvent être utilisés pour simuler les réactions des consommateurs aux offres spéciales et à d’autres éléments, ce qui non seulement les aide à les guider vers des ventes terminées, mais peut également réduire le coût de ces efforts en les ciblant plus précisément vers les bons utilisateurs, ou en interrompant complètement les moins performants. .

Achats récurrents

Les affaires répétées sont l’une des caractéristiques d’un marketing réussi, et le ML peut certainement jouer un rôle ici, en particulier avec les organisations qui connaissent une échelle spectaculaire. Un modèle correctement formé peut aider les entreprises à déterminer le moment exact pour engager les clients existants afin de maximiser les chances d’achat. Non seulement il sait quand un produit donné a été acheté à plusieurs reprises par d’autres clients, mais il peut identifier et recommander des articles supplémentaires en fonction des données des consommateurs précédents. Cependant, cela nécessite une analyse minutieuse de plusieurs points de données, tels que le nombre de commandes passées, la valeur moyenne des commandes, la fréquence des achats ou d’autres facteurs.

Il y a aussi souvent une fenêtre étroite dans laquelle un e-mail de suivi se traduira par un achat supplémentaire. Il a été démontré qu’il a été démontré qu’atteindre cette marque de manière cohérente augmente considérablement les taux de clics.

Analyse client

L’analyse client est vitale pour un large éventail de fonctions marketing. À l’aide d’analyses descriptives, les organisations peuvent définir ces segmentations à un niveau plus granulaire, jusqu’aux nuances du comportement des clients. Dans le même temps, l’analyse prescriptive peut tirer parti de ces informations pour accélérer et simplifier la création de nouveaux modèles et lancer des tests A/B pour faciliter les analyses du taux de désabonnement ou même de la valeur à vie (LTV).

Le ML apporte des outils tout aussi puissants aux analyses populaires RFM (récence, fréquence, valeur monétaire) qui alimentent de nombreuses stratégies marketing de nos jours. À la fois en termes de vitesse et d’échelle, le ML améliore considérablement la capacité de classer et de regrouper quantitativement les clients afin de développer des campagnes marketing ciblées. Ceci est particulièrement efficace pour les campagnes de sensibilisation par e-mail, les organisations ayant la possibilité de chronométrer les e-mails pour générer un trafic maximal sur le site et limiter les offres à ceux qui sont les plus susceptibles de les engager.

Tarification dynamique

Les consommateurs sont de plus en plus sensibles aux prix dans l’ère post-pandémique. La tarification dynamique permet aux entreprises d’optimiser les promotions spéciales telles que les ventes et les remises pour équilibrer leur structure financière. En général, il existe trois approches pour identifier les opportunités de tarification :

• La dépense pour maintenir un retour sur investissement souhaité
• Action du concurrent
• Fluctuations entre l’offre et la demande

Parmi celles-ci, la plus efficace est la prévision de l’offre et de la demande. Cela se fait grâce à des techniques de regroupement et de régression pour représenter graphiquement les données pertinentes – telles que les résultats des ventes antérieures pour une géographie ou une saison donnée – qui peuvent ensuite être utilisées pour générer un résultat normatif. De cette manière, les modèles de tarification sont construits sur des données et non sur des intuitions, bien que les responsables marketing puissent toujours établir des limites comme ils l’entendent, y compris ne pas réduire les prix du tout.

ML peut non seulement exécuter toutes ces fonctions critiques plus rapidement et plus efficacement, mais ils ont déjà montré qu’ils peuvent être plus précis, à condition qu’ils soient modélisés correctement et entraînés avec des données de qualité. Cela nécessitera un certain investissement de la part de l’entreprise, qui variera en fonction du modèle d’entreprise. Dans les environnements de commerce électronique, par exemple, le retour sur investissement peut varier de 1 à 4 ans.

Données et ML pour le marketing : quand et comment

Une question cruciale pour la plupart des organisations est de savoir quand et comment commencer à mettre en œuvre le ML dans le modèle commercial. Et même alors, comment peut-il être fait pour fournir le maximum d’avantages et, très certainement, pour éviter tout résultat néfaste ?

Une chose à garder à l’esprit est que le ML n’apportera pas d’avantages significatifs s’il ne dispose que de données limitées sur lesquelles tirer des enseignements. Cela peut être un problème pour les petites entreprises qui ont tendance à manquer de ressources pour travailler avec des données volumineuses, laissant les modèles ML avec des vues incomplètes des conditions existantes qui peuvent entraîner des recommandations erronées.

C’est pourquoi toutes les entreprises, grandes ou petites, doivent s’associer avec les bons fournisseurs pour s’assurer que leurs déploiements ML sont correctement adaptés à leurs environnements commerciaux. Et ce partenariat doit se poursuivre sur le long terme pour s’assurer que la plateforme évolue de manière bénéfique.

Mais une chose est certaine : le ML devient rapidement un outil commun dans le kit des entreprises tournées vers l’avenir, et il produit des résultats. À ce rythme, il ne faudra pas longtemps avant que seuls ceux qui maîtrisent cette technologie soient en mesure de commercialiser efficacement leurs biens et services dans l’économie numérique.

Ivan Borovikov est fondateur et PDG de Boîte d’esprit.