Qu’est-ce que le marketing prédictif ? | Brafton

Ne serait-il pas agréable de savoir quelles listes de contacts e-mail valent la peine d’être achetées avant de les acheter ? Que diriez-vous d’accélérer votre cycle de vente en permettant aux commerciaux de travailler de manière plus efficace et productive ? C’est ce que les technologies prédictives peuvent faire pour votre organisation.

Ce n’est pas un globe de cristal tourbillonnant de fumée violette. Le marketing prédictif est l’utilisation stratégique des ensembles de données clients existants pour identifier les modèles et anticiper les comportements futurs des clients, les tendances de vente et les résultats marketing. Les organisations qui tirent parti des stratégies de marketing prédictif ont plus d’opportunités d’attirer le public souhaité.

La collecte de données client pour améliorer les futurs efforts de marketing n’est pas une pratique nouvelle, mais les stratégies modernes utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pour traiter des volumes d’informations auparavant inimaginables. Aujourd’hui, les spécialistes du marketing peuvent exploiter des bases de données agrégées de profils clients pour développer des modèles prédictifs, enrichir les prospects et analyser les performances des programmes.

Vous êtes probablement plus familier avec ce cas d’utilisation sur les sites de commerce électronique. Lorsque vous placez un produit dans votre panier Amazon, un modèle prédictif analyse votre historique d’achat par rapport aux enregistrements anonymes d’acheteurs ayant des préférences similaires et suggère un autre produit qui pourrait vous intéresser. Légèrement modifiée, la tactique peut également être extrêmement utile dans un environnement B2B.

Pourquoi le marketing prédictif est-il important sur le marché actuel ?

Si les acheteurs commerciaux et les consommateurs ont une chose en commun, c’est le grand nombre d’options disponibles sur le marché. Les spécialistes du marketing peuvent utiliser la science des données prédictive sur tous les canaux, ce qui leur donne plus d’opportunités de présenter un message personnalisé devant un public intéressé. Les technologies prédictives s’intègrent aux e-mails, aux réseaux sociaux, au Web et aux canaux téléphoniques pour mettre en œuvre une messagerie stratégique à un rythme optimal.

De plus en plus, la modélisation prédictive devient un élément essentiel de l’automatisation du marketing. Les algorithmes peuvent être ajustés en temps réel, fournissant un guide à jour pour les campagnes marketing déjà en cours. Plus précisément, les modèles prédictifs aident les spécialistes du marketing en améliorant la génération de prospects et les ventes, qui sont parmi les objectifs les plus importants pour les spécialistes du marketing B2B. De plus, les outils prédictifs peuvent aider les spécialistes du marketing à déterminer quels publics ont besoin d’un contenu spécial, tel qu’un livre électronique ou un livre blanc, pour atteindre des objectifs supplémentaires, tels que la notoriété de la marque et l’éducation du public.

Comment fonctionne la technologie prédictive ?

Les technologies prédictives peuvent identifier les listes de contacts qui valent la peine d’être achetées, sur la base d’une comparaison des contacts au sein de ces listes et des données client que votre organisation a précédemment collectées. De plus, les outils d’analyse peuvent étendre les pistes existantes de votre organisation avec des services d’enrichissement des données. Ensemble, ces solutions permettent aux commerciaux d’avoir des conversations plus productives avec les clients potentiels, avec moins de temps nécessaire pour développer la relation.

Exceptionnellement, les modèles prédictifs peuvent bénéficier à toutes les étapes du processus d’achat. Les parties prenantes du marketing peuvent développer un parcours d’achat omnicanal, en créant du contenu textuel, visuel et interactif, avec la certitude que chaque étape sera cohérente. Qu’un client potentiel interagisse avec votre organisation via une page de destination, une newsletter, un livre blanc, un chatbot ou un appel téléphonique, les solutions prédictives prennent en charge l’engagement avec des interactions personnalisées.

Le marketing prédictif peut prendre de nombreuses formes et ne se limite pas à la génération de leads entrants ou aux tactiques de démarchage téléphonique. Les modèles analytiques peuvent augmenter les dépenses totales d’un prospect existant.

Cas d’utilisation du marketing prédictif

Quels que soient vos objectifs marketing, il existe une solution de modélisation prédictive qui peut améliorer vos chances de succès. Voici trois exemples de marketing prédictif pour vous inspirer :

1. Anticiper les comportements des clients

Lorsqu’Amazon vous suggère un nouvel article, la plateforme essaie de prédire le comportement. Si vous achetez un aspirateur sans sac sur place, il vous sera probablement demandé d’ajouter un filtre à air de remplacement à votre panier. Dans l’espace B2B, les algorithmes peuvent fournir des fonctionnalités similaires. Par exemple, si un client achète un ensemble de vidéos de formation auprès d’une entreprise de formation en ligne, un logiciel prédictif peut inciter le vendeur à suggérer un cours ou une évaluation pratique connexe.

Notez que ce type de prédiction est aussi utile que les données d’entrée. L’utilisation d’ensembles de données généralisées peut ne pas fournir une image complète tant qu’elle n’est pas intégrée aux informations exclusives de votre équipe de vente.

2. Qualification ciblée des prospects

Disons que vous disposez d’un ensemble de données historiques qui décrivent tous les clients de votre base de données, ainsi que leurs habitudes d’achat. Un algorithme prédictif peut comparer les comportements décrits avec un autre ensemble de données et identifier les pistes qui présentent des similitudes avec vos conversions précédemment réussies. Cela soutient l’équipe de vente en leur permettant de hiérarchiser les clients potentiels avec une probabilité plus élevée de prendre une action.

Ce type de modèle peut être mis en œuvre dans l’ensemble de l’entonnoir de vente, en identifiant quels visiteurs du site sont susceptibles de télécharger un livre électronique, quels lecteurs de livres électroniques sont les plus susceptibles de parler à un vendeur et quels prospects sont les plus susceptibles de se convertir. clients habituels.

3. Dirigez les clients vers du contenu personnalisé

Les modèles prédictifs prennent en charge les stratégies de marketing de contenu en affichant intelligemment un contenu personnalisé à des publics cibles. Quatre-vingt-quatre pour cent des organisations prévoient de dépenser autant ou plus pour leurs budgets de marketing de contenu à l’avenir. Les analyses optimisées par l’apprentissage automatique peuvent optimiser ces dépenses en améliorant les métriques d’engagement pour chaque élément de contenu produit.

Plutôt que de publier du contenu pour un public sans visage, les modèles prédictifs anticipent les intérêts des lecteurs, ainsi que leur probabilité d’agir, puis fournissent un contenu conçu pour attirer ce segment d’audience spécifique.

Outils de marketing prédictif populaires

Selon l’échelle de votre organisation, vous pouvez avoir les ressources nécessaires pour développer un modèle personnalisé qui prend en charge vos objectifs spécifiques. Cependant, la plupart des organisations tirent parti des logiciels d’analyse déployés dans le cloud. Ces outils sont parmi les plus populaires :

SalesForce Marketing Cloud

Dans ses offres, SalesForce fournit un certain nombre de logiciels tels que des solutions de marketing de service basées sur l’IA. La plate-forme donne aux spécialistes du marketing la possibilité de créer des parcours client individuels, d’analyser les données de vente et d’automatiser les tâches de marketing.

Everstring

Les solutions d’analyse prédictive d’Everstring sont conçues pour aider les équipes commerciales et marketing à créer des pipelines. Plus précisément, le logiciel prend en charge les objectifs d’identification du public et de génération de la demande.

Analyse prédictive IBM

Les offres d’analyse d’IBM sont extrêmement puissantes. En plus d’une bibliothèque d’algorithmes d’apprentissage automatique et de programmes d’analyse, IBM prend en charge les intégrations open source. Vos data scientists internes peuvent tirer parti de la plate-forme pour prendre en charge tout projet analytique écrit en R ou Python.

Renseignement radio

Conçues pour les équipes B2B, les solutions d’analyse Radius Intelligence prennent en charge la génération de leads avec des vérifications de l’état des données, des services de validation des données et l’enrichissement des données en temps réel. Ensemble, ces solutions augmentent les prospects entrants et approfondissent la connaissance du marché.

Meilleures pratiques de marketing prédictif

Bien que chaque stratégie soit unique, il y a peu d’éléments fondamentaux qui sont cohérents entre les déploiements réussis de technologie prédictive.

1. 1. Comprenez comment le marketing prédictif soutient vos objectifs : Les modèles prédictifs peuvent profiter aux organisations de n’importe quel secteur, mais chaque stratégie doit être définie par des défis uniques. Le rapport sur l’état des ventes de SalesForce a révélé que les équipes de vente basées sur les comptes sont 2,4 fois plus susceptibles de rechercher une technologie prédictive. Si l’objectif d’une organisation est quantifiable, il est fort probable que l’entreprise puisse bénéficier d’un modèle prédictif.
   2. Évaluez votre modèle : Les algorithmes d’apprentissage automatique ne peuvent pas lire l’avenir ; ils sont faillibles. Les modèles utilisés par votre organisation doivent être examinés et maintenus par un expert. De plus, les résultats du modèle doivent être interprétés par une partie prenante expérimentée. Selon TDWI Research, environ 80 % des organisations placent un certain type de contrôle de la qualité dans leur stratégie prédictive.
   3. Donnez du temps à votre stratégie : Les recommandations de modèles prédictifs nécessitent une période d’accélération avant d’atteindre leur plein potentiel pour maximiser le retour sur investissement. Les recherches de Salesforce ont révélé que le taux de commandes influencées par les recommandations d’intelligence prédictive est passé de 11,47 % à 34,71 % sur 36 mois, en moyenne.
   4. N’attendez pas pour mettre en œuvre votre stratégie : Une augmentation potentielle sur trois ans n’est pas la seule raison pour laquelle vous devriez envisager de mettre en œuvre une stratégie prédictive le plus tôt possible. Les recherches d’IBM indiquent que la demande de data scientists augmentera de 28 % d’ici 2020.
   5. Intégrez votre stratégie aux ventes : Les conversations de marketing prédictif doivent inclure les parties prenantes des services marketing et commercial. Les modèles stratégiques peuvent bénéficier aux objectifs de génération de leads, de ventes croisées et de ventes incitatives. Dans une enquête Forrester, 70 % des entreprises dotées de stratégies prédictives ont reçu des notes exceptionnelles pour l’engagement client, et 66 % ont obtenu de bons résultats sur la vente à des clients fidèles.

   Les technologies de marketing basées sur les données peuvent apporter des avantages incroyables aux équipes marketing de toutes tailles. À l’aide d’ensembles de données massifs et d’algorithmes d’apprentissage automatique sophistiqués, les modèles prédictifs identifient les prospects, prédisent les préférences du public, soutiennent les objectifs d’automatisation du marketing et stimulent l’engagement des clients.

   Vous n’avez pas besoin d’une boule de cristal pour prédire l’avenir. Utilisez des outils de modélisation prédictive pour exploiter les données marketing et stimuler les ventes.