Prédire les interactions des consommateurs avec une marque – qu’il s’agisse d’un renouvellement d’achat, d’une réaction à une réduction ou d’un abandon au profit d’un concurrent – aide les spécialistes du marketing à adapter leur stratégie de communication selon leur public cible afin d’augmenter les revenus de leur entreprise.
Les modèles de « propension à l’achat » permettent de comprendre dans quelle mesure une personne est susceptible d’acheter l’un des produits ou services d’une entreprise.
Calculer cette probabilité avant de communiquer auprès de la cible souhaitée, vous permettra d’interagir avec elle de la façon la plus personnalisée possible.
Alimentés par une intelligence artificielle capable de donner de la valeur à de nombreuses données, les modèles de propension à l’achat vous permettent de personnaliser l’expérience client de votre marque, en offrant le bon produit au bon moment, et à la bonne personne.
Pour ce faire, ces modèles ont besoin de trois processus pour prendre leurs décisions :
- La collecte de données
- La prédiction
- L’activation
Collecte de données
Pour fonctionner, un modèle de propension à l’achat doit avoir accès à des informations sur les utilisateurs, comme la fréquence et la valeur des achats, la marge et la rentabilité, et la lifetime value. Il accède à ces informations via deux sources : les données de navigation générées sur le site Web, et les données historiques, comme les ventes ou le churn, via le CRM de l’entreprise ou les centres d’appels.
Prédiction et modélisation
À partir des informations récoltées, vous devez définir les paramètres que vous souhaitez améliorer afin que l’algorithme comprenne ce qu’il doit modéliser.
Grâce à l’IA, vous pouvez désormais modéliser et prédire les caractéristiques de vos prospects et clients, telles que leur lifetime value ou leur propension à acheter online ou offline.
Cette prédiction est modélisée à l’aide d’un score, et est appliquée en temps réel à chaque lead entrant, ce qui rend possible l’interaction ultra personnalisée avec vos clients afin de les fidéliser.
Activation de la plateforme marketing
Enfin, ce score est renvoyé dans les plateformes publicitaires, afin de donner une valeur de conversion à vos leads de manière dynamique. A l’aide de cette information supplémentaire, les algorithmes d’enchères sont ainsi capables de comprendre qui sont les profils à la valeur la plus élevée, et ainsi d’affiner leur ciblage en fonction de la valeur réelle qu’aura votre lead une fois devenu client. Une fois le modèle construit, vous pouvez l’appliquer à toute une série d’actions marketing, comme la personnalisation des messages, l’offre de remises exceptionnelles, la priorisation en temps réel des clients à appeler, etc.
Cette optimisation permet d’augmenter les ventes jusqu’à 20% et de diminuer le CPA jusqu’à 15%.
Chez Making Science, nous avons développé Gauss Smart Advertising, une solution de lead scoring basée sur l’IA et RGPD-compatible, pour aider les annonceurs à exploiter leurs données first party et répondre à ces challenges. Grâce à son modèle de machine learning, Gauss Smart Advertising est capable de valoriser vos leads en temps réel, et donc d’optimiser votre investissement publicitaire.
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