Décuplez vos super-pouvoirs marketing grâce à l analytics !

De l’analyse ad hoc à l’analytics avancé, comment faire évoluer les capacités analytics d’une organisation ? Quelles opportunités pour chaque étape ?

De l’analyse ad hoc à l’analytics avancé, comment faire évoluer les capacités analytics d’une organisation ? Quelles opportunités sont offertes par les différentes étapes ? Voici trois marches à gravir pour faire de l’analytics avancé votre meilleur allié.

Avant de se plonger intégralement dans l’analytics avancé, l’organisation n’est pas complètement étrangère aux analyses. Elle passe généralement par des analyses non structurées, basiques et non corrélées. En somme, des analyses descriptives, pour évaluer sous un angle précis une question à un instant T. Pourtant il peut exister une telle richesse d’analyses pour votre organisation. Bien mises en œuvre, elles pourraient à la fois simplifier vos processus métiers et vous faire gagner en efficacité marketing. Car à la fin, nous le savons, c’est toujours le client qui compte et doit bénéficier d’une expérience optimale.

Analytics prédictif

De nombreux marketers (66% ) s’apprêtent à se lancer dans l’aventure de l’analytics prédictif comme en témoigne une récente enquête que nous avons menée. C’est la seconde marche à franchir. D’après le site Internet predictiveanalyticsworld.com, l’analytics prédictif est « une technologie de Business Intelligence qui produit un score prédictif pour chaque client ou item organisationnel. L’attribution de ces scores s’effectue grâce à un modèle prédictif, élaboré et testé sur vos données et découlant de l’expérience de votre organisation. L’analyse prédictive permet d’optimiser les campagnes marketing et web pour accroître la réactivité, la conversion et réduire l’attrition ». Le score de chacun des clients renseigne l’organisation sur les mesures à prendre et actions à mener en temps réel pour lui offrir la satisfaction maximale.

Ainsi, grâce à des algorithmes basés sur une multitude de critères, vous pourrez établir des segmentations basées par exemple sur le comportement des clients. Comment se comportent-ils pour acheter? Sont-ils appétents aux offres promotionnelles ? Sont-ils fidèles ? Et si oui, à quelle fréquence achètent-ils ? Votre segmentation pourrait également se baser sur le type de produits qu’ils sont susceptibles d’acheter ou encore sur les marques qui peuvent leur convenir.

Stéphane Martis, Head of Data & Analytics, Experian Marketing Services France

Stéphane Martis, Head of Data & Analytics, Experian Marketing Services France

Le cas échéant, vous pourrez également analyser les implantations géographiques de votre réseau de distribution, afin d’optimiser le potentiel de chaque point de vente.

L’analytics prédictif vous permettra aussi de calculer la propension d’achat de vos différents clients. Combien vos clients sont-ils susceptibles de dépenser à travers le temps pour vos offres ? Quels sont les clients les plus susceptibles de réagir à vos offres en fonction de leur contenu ? A partir de quel moment un nouveau client risque-t-il de passer le cap de la transformation en effectuant son premier achat ? Et pour un contact déjà client, à quand peut-on estimer son prochain achat ?

Analytics prescriptif

Et si au-delà de prédire, vous passiez à la dernière étape de l’analytics avancé en utilisant l’analytics prescriptif ?

Grâce aux algorithmes de l’analytics prescriptif, votre organisation est capable de formuler des recommandations aux clients, en fonction de toutes les informations dont vous disposez sur leurs profils, et en tenant compte des contraintes économiques qui sont propres à leurs activités (collection en cours, stock, taux de marge, etc.). Vous pouvez jouer sur trois principaux leviers pour effectuer des recommandations.

Suggérez un produit toute dernière génération pour remplacer le produit déjà acheté, un pack contenant plusieurs produits à prix réduit : provoquez une vente additionnelle (up-sell).

Proposez des offres qui peuvent intéresser votre client en fonction des produits déjà achetés. Vous augmentez la probabilité de faire des ventes croisées (cross-sell), en suggérant des produits habituellement achetés conjointement.

Enfin, l’analytics prescriptif représente la dernière étape de votre stratégie d’analytics avancé. Grâce à lui, à vos données et vos contenus marketing, vous pouvez enfin identifier ce qu’il devrait être fait pour atteindre vos objectifs ou pour provoquer le destin du parcours d’achat de vos clients.

Il vous offre par exemple l’occasion de pousser au moment de l’achat – via une page de remerciement par exemple ou encore un email de confirmation – une offre pour le prochain achat (recommandation next-sell).

Si ce vocable marketing et analytics vous effraye, et que vous ne voyez pas encore l’utilité de complexifier votre approche pour décupler votre impact, nous allons vous y aider en partageant quelques informations sur les réussites de ce type de modèles.

Dans un secteur type FMCG, le panier moyen d’achat peut augmenter de deux à trois dollars. Certains acteurs déployant de l’analytics avancé ont rapporté des progressions de +30% en termes de taux de clic, ou encore +20% de taux d’engagement.

Les économies structurelles peuvent se révéler également substantielles. En effet, la centralisation des données dans des outils uniformisés et permettant toute la chaîne de valeur de la création à l’exécution marketing, est synonyme d’économies. Plus besoin de multiplier les coûts liés aux nombreux outils et à leur monitoring. Ni de rivaliser avec des contraintes informatiques de taille en raison de l’interconnexion des différentes solutions.

Et si vous décupliez vos supers-pouvoirs marketing grâce à l analytics ?

Auteur : Stéphane Martis, Head of Data & Analytics, Experian Marketing Services France

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(c) ill. Shutterstock

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