[Tribune] Marketing prédictif : quand le "Big Data" anticipe les (ré)actions des consommateurs

Le consommateur est partout : il est multicanal (réseaux sociaux, site Web, email, application mobile...) et multi-supports (ordinateur fixe, téléphone mobile, tablette, en boutiques, dans la rue...). Sans une vision à 360° du consommateur, il est difficile de comprendre et donc de prévoir ce qu'il attend. Le prérequis du marketing prédictif est donc, pour les professionnels, de stocker, trier, nettoyer, standardiser et analyser un volume massif de données hétérogènes en temps réel. C'est pourquoi les offres d'emploi de "data scientists", de "data miners" et de statisticiens 3.0 fleurissent.

Amazon et ses moteurs de recommandations ont été précurseurs. Google a conçu un logiciel appelé "the predictive marketing engine" capable de prédire les comportements subjectifs des internautes dans le cadre de son laboratoire d'intelligence artificielle (Artificial Intelligence and Robotics). Mais, aujourd'hui, le marketing prédictif se démocratise à l'ensemble des entreprises grâce à l'expertise de nos équipes, aux investissements dans l'innovation de traitement de données, et à la puissance de calculs dont nous disposons grâce au cloud computing. Marques et entreprises B2B ou B2C peuvent désormais utiliser le marketing prédictif, au profit d'une organisation agile, rentable, et capable de se réinventer constamment grâce à l'interprétation de ses données.

Le Graal du marketeur : comprendre et prévoir le consommateur pour mieux le fidéliser

Les applications sont infinies : SFR peut dresser le portrait robots des abonnés en voie de résiliation pour mettre en place des actions préventives (des promotions sur le renouvellement de l'abonnement par exemple).

Autre exemple : en catégorisant les clients selon leur proximité avec la marque, il nous est possible d'identifier trois caractéristiques clés partagées par les acheteurs fréquents. Il peut s'agir de la consultation d'une page 'Promesses livraison', de l'accès à un avantage VIP, ou d'une note de satisfaction élevée après un appel au Call Center... L'objectif devient alors de tout mettre en oeuvre pour que le maximum de clients réalise une de ces 3 caractéristiques clés. Ou, comment garantir une augmentation du ROI grâce à une réelle analyse des données.

"C'est le début d'un marketing ultra segmenté et automatisé"

Loin de remplacer les intuitions du marketing classique et les études "quali-quanti", le marketing prédictif vient les compléter pour guider les décisions marketing de façon plus informée. Je pense qu'en 2015, nous allons passer, en France, à moins de théorie et plus de pratique. C'est le début d'un marketing ultra segmenté et automatisé qui va bouleverser non seulement le métier du marketing, mais aussi l'ensemble des métiers qui oeuvrent chaque jour pour améliorer les interactions entre les marques et leur client.

Plus que le simple data mining, nous avons aujourd'hui accès à la géolocalisation, à l'analyse temps réel, aux bases de données publiques et à des API ouvertes qui vont permettre de faire émerger des corrélations inattendues pour les marques, les e-commercants, et plus généralement toutes les entreprises qui placent la connaissance client au coeur de leur préoccupation.

L'auteur : Yohan Stern est le fondateur et le directeur général de Key Performance Group, entreprise spécialiste du marketing digital omnicanal.