L'utilisation des données pour prendre des décisions commerciales n'est certainement pas un nouveau concept.
Bien que nous considérions les algorithmes comme une fonctionnalité moderne, la première étude des modèles et de l'utilisation de l'inférence remonte au 4e siècle où Euclide a publié ses théorèmes de géométrie!
Le premier algorithme prédictif a été créé par Carl Gauss, qui a tracé les tendances pour prédire la probabilité d'un résultat spécifique et nous a donné la courbe gaussienne omniprésente dans les statistiques.
Heureusement, nous avons maintenant une technologie sur nos genoux qui intègre des analyses et des prévisions complexes mais précises aux opérations commerciales quotidiennes.
Aujourd'hui, l'une des utilisations les plus populaires de la technologie de l'IA dans le marketing est l'analyse prédictive, ainsi que la personnalisation.
Mais pouvons-nous vraiment s'appuyer sur l'IA ou des algorithmes pour toutes nos décisions marketing? Voici comment la technologie d'analyse prédictive s'applique le mieux à la planification stratégique basée sur les données.
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L'IA complète l'intelligence humaine (et complète l'action humaine)
Si vous demandiez aux spécialistes du marketing il y a quelques années à peine ce qu'ils pensaient de l'adoption de l'IA sur le lieu de travail, la plupart admettraient qu'ils avaient des scrupules.
L'opinion populaire sur l'IA était qu'elle «prendrait le relais» et rendrait de nombreux emplois de marketing obsolètes. D'autres craignaient que l'apprentissage automatique et les algorithmes complexes soient les seuls critères utilisés pour les tâches marketing telles que la création de contenu, le placement d'annonces et le lead nurturing. Cela éliminerait l'aspect créatif du marketing et automatiserait de nombreuses tâches fondamentales.
Cependant, les craintes d'une IA contre les retombées de l'intelligence humaine sont totalement infondées. Le fait est que l'IA fonctionne mieux lorsqu'elle est régulée, dirigée et affinée par l'intellect humain pour une meilleure prise de décision.
Bien que les algorithmes prédictifs puissent fournir des informations basées sur les données, ils ne sont pas conçus pour prendre en compte des données et des facteurs autres que ceux qui ont été introduits dans le modèle. Par conséquent, les décisions qu'ils «recommandent» ne peuvent être qu'au mieux logiques.
N'oubliez pas que les systèmes informatiques ne peuvent pas prendre en compte la dynamique humaine et le raisonnement, tels que les sentiments et les émotions du moment, ou les valeurs et l'éthique. D'un autre côté, l'IA peut détecter de minuscules erreurs que les humains sont enclins à faire et peut compléter les idées et les théories avec de longues chaînes de prédictions ainsi que des faits froids et concrets.
En travaillant ensemble, les spécialistes du marketing peuvent mettre en œuvre des stratégies basées sur des données ainsi que leur propre touche créative pour de meilleurs résultats.
Les algorithmes prédictifs guident la planification stratégique
L'un des plus grands avantages des modèles prédictifs basés sur l'IA est qu'ils peuvent auto-corriger leurs estimations en fonction de nouvelles données.
Mais la prévision d'algorithmes prédictifs est un processus en constante évolution qui nécessite une exploration et un raffinement continus des données, en particulier dans l'entreprise. De plus, des variables doivent souvent être incluses dans la combinaison pour prédire les résultats «si ceci, alors cela».
Bien que la technologie ne soit certainement pas parfaite, les algorithmes prédictifs sont de plus en plus sophistiqués. Essentiellement, leur utilisation se divise en trois grandes catégories:
- Cas principaux: Celles-ci concernent directement l'expérience client, telles que les campagnes d'e-mails ciblées, l'optimisation des promotions, la tarification, le remplacement des stocks et la gestion personnalisée des prospects.
- Cas clés: Ceci est utilisé pour améliorer les processus internes, tels que l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, la planification de la demande, la prévention de la fraude, la planification des effectifs et la protection des données.
- Nouveaux modèles économiques: Avec une pile martech entièrement équipée à leur disposition, les spécialistes du marketing peuvent utiliser l'analyse prédictive pour créer de nouveaux flux de revenus en exploitant les informations des clients et en canalisant les commentaires vers des améliorations de produits ou de services ou vers de nouveaux marchés.
En fin de compte, toutes ces approches peuvent faire des différences mesurables dans la rentabilité d’une entreprise. Selon une étude de McKinsey, les entreprises ont signalé une augmentation de 1,5% à 2% de leurs revenus en appliquant une analyse prédictive à leurs stratégies de vente – tout en réduisant les coûts de marketing jusqu'à un dixième!
Les algorithmes prédictifs peuvent être spécialisés pour des applications spécifiques
L'un des principaux avantages de la technologie prédictive est qu'elle peut être personnalisée pour tous les types d'industries et d'applications marketing. Il existe essentiellement cinq types différents de configurations d'algorithmes prédictifs qui peuvent être utilisés pour la prévision et la prise de décision.
- Clustering: Création de sous-groupes de données analysées pour des prédictions spécifiques de situations ou de catégories désignées, telles que des groupes d'audience.
- Classification descriptive: Identifier de nouvelles opportunités sur la base d'événements et de comportements passés.
- Analyse des valeurs aberrantes: Perfectionner les prédictions en prenant en compte les anomalies et les instances isolées avec des variables projetées.
- Affacturage: Utilisation de l'analyse de régression et d'autres méthodes pour déterminer la relation et l'interdépendance entre différentes variables de données en fonction de divers facteurs.
- Analyse basée sur le temps: Collecte de valeurs sur une période de temps et création de modèles de données qui prennent en compte des éléments tels que les tendances et la saisonnalité.
Ces différents modèles peuvent être utilisés pour créer des flux de travail analytiques prédictifs spécifiques et prendre des décisions basées sur les données.
Tout d'abord, les données sont collectées, organisées et importées dans un programme d'algorithme unique. Ensuite, tous les facteurs non pertinents sont supprimés et les informations sont organisées et formatées pour l'analyse. Ensuite, les prévisions de prévision sont faites en appliquant l'un des modèles prédictifs appropriés.
L'IA devient plus pratique que jamais
Au début, l'IA et les algorithmes prédictifs n'étaient accessibles que pour les entreprises aux budgets massifs. De plus, ces outils de prévision étaient souvent utilisés pour les grands projets et n'avaient pas grand-chose à voir avec les opérations quotidiennes. Cela a maintenant changé, car de plus en plus d'entreprises commencent à adopter l'analyse prédictive dans les stratégies commerciales de routine dans tous les secteurs.
Par exemple, les sociétés immobilières utilisent des modèles prédictifs pour cibler les propriétaires qui pourraient être intéressés par l'achat ou la vente dans des domaines particuliers, sur la base de points de données comportementales.
Les algorithmes prédictifs peuvent également aider à la planification de la gestion de la chaîne d'approvisionnement en stockant et en distribuant les stocks en fonction des ventes prévues.
Il peut même être utilisé pour améliorer le service client en fournissant des informations sur le comportement passé des clients, donnant ainsi aux agents un aperçu de facteurs tels que la perception et les préférences de la marque.
Les algorithmes prédictifs sont essentiels pour créer une expérience optimisée pour les clients et les employés. Cette technologie profite à tous, des décideurs et dirigeants clés aux représentants commerciaux qui interagissent quotidiennement avec les clients.
Prédire le futur
Le fait est que les algorithmes prédictifs peuvent aider à transformer une entreprise de toute taille – sous divers aspects. Cependant, le point de départ est généralement la prise de décision liée au marketing.
Il existe des exemples réussis bien documentés d'applications clés de l'analyse prédictive dans tous les secteurs dans la segmentation et le ciblage des clients, la prévention du churn, l'assurance qualité des produits et l'analyse des sentiments.
Cela dit, le pouvoir que détient cette technologie ne doit pas être cantonné au marketing ou aux ventes. Au lieu de cela, les informations basées sur l'IA et le ML peuvent et doivent être appliquées à toutes les fonctions commerciales afin d'optimiser les résultats. Si elle est utilisée à bon escient, cette approche peut potentiellement générer une croissance globale et saine dans tout un secteur économique.
Auteur invité: Rohan est un spécialiste du marketing numérique expérimenté qui a travaillé à la fois en agence et en interne, développant des stratégies basées sur les données pour le référencement, le PPC, les médias sociaux et le marketing de contenu. Il est également un blogueur passionné des affaires et de la technologie; ses idées sont fréquemment publiées dans des publications comme Fast Company, Fortune et Adweek.
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Résultats de la segmentation des e-mails, telle que décrite par les spécialistes du marketing. (SuperOffice)
Raisons pour lesquelles les clients s'abonnent à des e-mails marketing. (HubSpot)
