Analyse prédictive et Big Data : mieux connaître le consommateur avec ses données

Grâce aux nouvelles technologies et particulièrement aux réseaux sociaux, il est désormais possible d’étudier tout ce que font vos clients. Habitudes d’achat, fréquence et lieux des visites, horaires… Toutes ces informations forment une base de données gigantesque et sans cesse en mouvement. C’est ce que l’on nomme « Big Data » et il s’agit d’une véritable mine d’or pour les professionnels du marketing. Fini les suppositions logiques et autres préjugés, l’analyse prédictive permet maintenant de dégager des statistiques et schémas de consommation concrets.

D’où viennent les informations qui composent le Big Data ?

Chaque fois que vous activez votre géolocalisation en consultant un site internet ou une application, cela laisse une trace. Les données du Big Data sont également composées par vos habitudes de navigation sur le net, les endroits où vous vous rendez, combien de temps vous restez, d’où vous venez, ce que vous regardez… Bien sûr toutes ces informations sont rendues anonymes, mais vos terminaux, dont votre smartphone, sont de véritables espions dans votre poche. Un data scientist, tels que sont nommés les experts du Big Data, s’intéressera aux patterns et croisera vos données avec celles de milliers d’autres personnes. Il s’agira par exemple de créer des algorithmes adaptés aux habitudes de navigation des utilisateurs d’un moteur de recherche. L’idée est d’aller chercher dans les données des tendances, et d’identifier des comportements. Analyser, comprendre… puis prédire les actions futures. Cela est désormais possible et relativement simple avec les outils dont disposent les analystes.

Le Big Data, un outil d’analyse prédictive qu’il faut savoir exploiter

Si le Big Data peut servir à améliorer l’expérience des utilisateurs d’un produit, il révèle surtout son potentiel dans le secteur du marketing. Grâce à l’analyse du flot des données, il est possible d’établir des segments toujours plus pertinents. Finie la publicité « à destination de la ménagère de 40 ans ». Vous êtes désormais en mesure de savoir qui est réellement susceptible d’utiliser vos produits, et avec quel argument mettre en avant votre offre. Bien sûr, cela demande un réel travail d’analyse et ce n’est pas un hasard si vous voyez fleurir les offres d’emploi de data scientist ou de data mining. Le marketing et l’analyse prédictive deviennent des travaux de statisticien. Cela demande également de disposer des bons outils. Il s’agit d’un investissement en plusieurs étapes :

1. Vous collectez les données transmises par toutes les sources pertinentes ;
2. Vous analysez les données et isolez les schémas de consommation qui vous intéressent. L’étude de leurs occurrences sera la base de vos analyses prédictives ;
3. Enfin, vous établissez une stratégie de marketing ciblée en fonction des résultats obtenus.

Pour une efficacité maximale, la majeure partie de ce processus sera automatisée. Pour gagner en efficacité mais aussi en efficience grâce à des outils de traitement des données en temps réel, il est possible de créer des processus semi-automatisés. L’intervention humaine n’est plus utile ? C’est le contraire. Elle est essentielle. L’œil humain est là pour aller chercher dans les données, fouiner et faire émerger des signaux faibles. La technologie libère le potentiel des données, mais il faut une intervention humaine pour bien utiliser ces outils, et en tirer des décisions actionnables.

Comment se servir de l’analyse prédictive pour optimiser son ROI ?

S’il peut être intéressant d’analyser le Big Data pour de multiples raisons, en matière de marketing l’objectif est avant tout d’améliorer votre ROI (Return On Investment). Pour cela, votre démarche analytique doit s’inscrire dans un plan d’action concret.
Que vous soyez spécialisé dans le e-commerce ou que vous réalisiez toutes vos ventes dans des magasins physiques, utilisez les données pour améliorer votre marketing digital.

• Lancez des campagnes de marketing ciblées ;
• Démarquez-vous du flot de publicité, et adaptez votre proposition aux envies réellement exprimées de vos clients.
  

Mais l’analyse prédictive ne sert pas qu’à générer des ventes. Elle trouve aussi son utilité dans le maintien de la relation client. Il est par exemple possible de déterminer quand un client est sur le point de résilier un abonnement, quand celui-ci est sur le point de basculer chez un concurrent… pour pouvoir le retenir ! A l’aide de ces informations contenues dans votre Big Data, vous pouvez améliorer votre taux de fidélité en adaptant vos offres au bon moment. Un exemple ? La chaîne d’hôtel Hyatt utilise désormais l’analyse prédictive pour donner à son personnel d’accueil des informations supplémentaires sur les clients. En analysant la recherche menée par ces derniers sur le site et les applications du groupe, Hyatt précise si un client peut être intéressé par une chambre avec vue (car il a regardé plusieurs fois la page) ou s’il désire peut-être une chambre avec des oreillers anallergiques, car il a tapé ce mot clé dans le moteur de recherche internei… Un bel exemple de personnalisation de la relation client, grâce aux données.