L'analyse prédictive pour favoriser une expérience plus
évoluée pour l'utilisateur
Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?
La technologie utilisée dans l’analyse prédictive, sous la forme d’algorithmes d’apprentissage automatique, de statistiques et de techniques d’exploration de données, aide Like Reply à développer des modèles et à dégager des tendances dans les données recueillies.
Grâce à l’analyse prédictive, l’équipe de Like Reply élabore une stratégie de positionnement de l’entreprise qui offre l’avantage de l’intuition et de l’interprétation des phénomènes en ligne et hors ligne.
Des centres d'intérêt multicanaux et centralisés pour les clients afin de prévoir les besoins latents
Dans l’environnement concurrentiel actuel, les différents centres d’intérêt multicanaux et centralisés des clients exigent de nouvelles méthodes d’utilisation des données pour anticiper les besoins latents des clients.
Les organisations qui disposent d’outils pour lire et interpréter les données sont soutenues dans la gestion des décisions difficiles, avec une plus grande efficacité dans les résultats : pour attirer les clients, les retenir et maximiser les profits.
Nos objectifs
Systèmes de recommandation
Les systèmes de recommandation sont développés dans le but de prédire les intérêts des clients (ce qu’ils veulent acheter ou regarder) et de leur faire des suggestions spécifiques. Cela se fait au moyen de statistiques et d’algorithmes d’apprentissage automatique, l’objectif étant de maximiser les profits. Lorsqu’un client achète un produit ou manifeste un intérêt pour celui-ci, le système recommande automatiquement un produit ou un service qu’il juge pertinent pour ce client. Les systèmes de recommandation sont basés, par exemple, sur les concepts de filtrage collaboratif ou de filtrage basé sur le contenu, c’est-à-dire la possibilité de faire des suggestions grâce à l’identification d’utilisateurs similaires sur la base des intérêts affichés.
Cible des campagnes de marketing
L’analyse prédictive permet d’orienter les campagnes de marketing digital vers le client, en ciblant les publicités sur des segments à fort potentiel spécifiques à l’utilisateur. Like Reply peut attribuer – soit à un client potentiel, soit à un client déjà acquis – une catégorie indiquant la probabilité de conversion en fonction de multiples facteurs analysés par l’algorithme prédictif (durée de la session, nombre de pages visitées, source de trafic, stade d’avancement dans l’entonnoir, choix de l’offre promotionnelle, informations CRM, etc.) En créant un modèle prédictif efficace pour la classification des clients en fonction de la plus grande possibilité de conversion, l’équipe peut exporter ces segments vers les outils délivrant des campagnes publicitaires et ainsi augmenter le retour sur investissement, la rentabilité, le taux de conversion et la satisfaction des clients.
Attribution aux canaux de marketing en ligne et hors ligne
L’analyse de l’attribution des bénéfices et de la conversion via les canaux médiatiques trouve ses limites dans les modèles déterministes traditionnels (en particulier celui du “dernier clic”). Ces modèles n’offrent que très rarement la possibilité d’analyser la contribution effective, car les chemins de conversion des utilisateurs ont tendance à comporter plusieurs étapes et différentes phases d’avancement dans l’entonnoir. L’utilisation de ces modèles peut parfois conduire à une approche à courte vue qui tend à exclure les moments de conversion dans lesquels les canaux médiatiques jouent souvent un rôle déterminé plutôt que réfléchi. De plus, ces modèles ne prennent pas en compte l’expérience multi-dispositifs et l’impact des canaux de marketing traditionnels (TV, presse, radio, etc.) intégrés aux canaux numériques. Like Reply propose donc une approche structurée pour passer d’un modèle déterministe à un modèle prédictif, ce qui permet d’optimiser le budget média et de maximiser les profits. La méthodologie d’attribution est basée sur l’application d’algorithmes sophistiqués aux ensembles de données collectées, attribuant un crédit de conversion partiel aux points de contact marketing qui contribuent effectivement à la conversion, indépendamment de leur position dans l’entonnoir.
Customer Lifetime Value
La valeur du cycle de vie du client(CLTV) est un indicateur basé sur un modèle prédictif qui montre l’intérêt de maintenir une relation avec un client spécifique dans le temps. Elle indique la valeur du bénéfice futur qui peut être généré si la relation avec le client est maintenue. Il s’agit d’un indicateur important et difficile à calculer, car il prend en compte différentes variables, notamment le coût d’acquisition des clients(CAC), le taux de rétention, le taux de désabonnement, les achats répétés, etc. La Customer Lifetime Value permet de suivre l’évolution des affaires et de prendre des décisions stratégiques pertinentes ; en effet, il est souvent plus avantageux pour une entreprise de concentrer ses propres efforts de marketing sur des segments de clientèle déjà acquis, qui peuvent être rentables à long terme, plutôt que d’acquérir de nouveaux clients qui ne permettent à l’entreprise que d’atteindre des objectifs à court ou à moyen terme.
Systèmes d'alerte
Personnalisation et optimisation du parcours client
Une fois que l’entreprise a collecté suffisamment de données sur les actions entreprises par ses propres clients, l’analyse prédictive permet d’identifier des modèles similaires dans le comportement des utilisateurs et facilite ainsi la personnalisation de l’expérience, que ce soit en termes de contenu offert ou de modifications de l’interface numérique affichée à l’utilisateur.
L’analyse prédictive ajoute une couche supplémentaire aux techniques utilisées en CRO, la méthodologie de recherche expérimentale qui facilite l’optimisation du taux de conversion des applications numériques. Grâce à l’analyse prédictive, Like Reply évalue tous les chemins empruntés par les utilisateurs sur une plateforme numérique, en identifiant le contenu que les utilisateurs visitent le plus souvent avant d’effectuer une conversion spécifique (par exemple, l’enregistrement, le lead, l’achat). Ce type d’analyse serait impossible à réaliser à l’aide d’outils d’analyse descriptive, car les possibilités, les séquences et les modes d’interaction de l’utilisateur avec une plateforme peuvent être multiples et très difficiles à prévoir à l’avance.
