Face à trois tableaux de bord différents, un spécialiste marketing n’a aucun moyen simple de savoir quels clients sont sur le point d’acheter et lesquels risquent de partir.
Les ouvertures d’e-mails racontent une histoire, l’historique des achats une autre et l’activité sur le site web une troisième. Identifier manuellement les tendances communes à ces trois sources prend un temps précieux qu’aucune campagne ne peut se permettre de perdre. C’est le quotidien des équipes qui tentent de suivre le comportement des clients sur tous les canaux, et c’est précisément le problème que l’analyse prédictive alimentée par l’IA a été conçue pour résoudre.
La fonctionnalité Predictive Segments de Mailchimp s’appuie sur des algorithmes de machine learning pour analyser les données historiques et actuelles et créer un modèle prédictif basé sur l’IA, qui regroupe les clients selon des signaux tels que leur probabilité d’achat, leur valeur vie client prévisionnelle, leur risque de départ et la date de leur prochaine commande.
Au lieu de se fier à leur intuition, les spécialistes marketing disposent d’un modèle entraîné à prédire les résultats futurs possibles à partir de signaux réels, et non d’hypothèses. Avec Mailchimp, chaque signal vous aide à mieux connaître votre audience.
Mais qu’est-ce que l’analyse prédictive alimentée par l’IA exactement, et comment transforme-t-elle des données éparses en décisions que les spécialistes marketing peuvent mettre en œuvre dès aujourd’hui ?
Qu'est-ce que l'analyse prédictive alimentée par l'IA ?
L’analyse prédictive alimentée par l’IA utilise des algorithmes de machine learning pour étudier les données historiques et actuelles et prévoir ce qui est susceptible de se produire ensuite dans les ventes, le comportement des clients ou les activités de l’entreprise.
L’analyse prédictive n’a rien de nouveau : les entreprises l’utilisent depuis qu’elles collectent des données. Ce que l’IA apporte, c’est la vitesse et la capacité à traiter d’immenses volumes de données. Au lieu de mobiliser une équipe pendant des heures pour passer en revue quelques centaines de points de données, un modèle prédictif basé sur l’IA peut en traiter des millions en quelques minutes et transformer des informations brutes en prévisions immédiatement exploitables par les entreprises.
Différence entre l'intelligence artificielle et l'analyse prédictive
L’analyse prédictive est une forme d’IA. Ce n’est qu’une application de l’intelligence artificielle, au même titre que la reconnaissance d’images ou le traitement automatique du langage naturel. L’IA est le domaine au sens large, tandis que l’analyse prédictive consiste spécifiquement à utiliser des données pour anticiper ce qui va se passer.
La distinction est importante, car les deux termes peuvent être utilisés de manière interchangeable, ce qui brouille le rôle réel de chacun. L’analyse prédictive existait avant l’IA. Les analystes construisaient des modèles à la main, en traitant quelques centaines de points de données à la fois.
Ce que l’IA a changé, c’est la vitesse et le volume de données qu’il est possible de traiter. Un modèle de machine learning peut traiter des millions de points de données et produire une prévision en quelques minutes, réduisant presque à néant un travail qui prenait auparavant des heures.
Applications de l'analyse prédictive alimentée par l'IA
L'intelligence artificielle s'est répandue dans de nombreux domaines. L'utilisation de l'IA peut améliorer les résultats et augmenter l'efficacité globale des organisations déjà adeptes de l'analyse prédictive.
Découvrez l'utilisation de l'analyse prédictive alimentée par l'IA dans différents secteurs :
Marketing et ventes
Les outils d'analyse de site Web constituent un moyen idéal pour les entreprises de tirer parti de l'analyse prédictive. En utilisant les données recueillies auprès des utilisateurs de son site Web, l'entreprise peut élaborer un plan marketing destiné directement à des individus spécifiques.
Grâce à l'analyse prédictive alimentée par l'IA, différents plans peuvent être rapidement évalués afin de déterminer quelle solution est la mieux adaptée à chaque utilisateur. Une solution marketing spécifique peut également être mise en œuvre en temps réel à destination des utilisateurs qui naviguent sur un site Web.
Service client
Alors que les entreprises cherchent à améliorer l'expérience client en fournissant des services personnalisés, le recours à de l'IA et à l'analyse prédictive a permis la mise en place de nouvelles méthodes d'utilisation des données clients. En appliquant l'IA aux données clients qu'une entreprise possède déjà et aux nouvelles informations collectées auprès des nouveaux clients, l'entreprise peut rapidement créer une solution qui augmentera leur satisfaction.
Avantages de l'utilisation de l'analyse prédictive alimentée par l'IA
L’analyse prédictive alimentée par l’IA transforme la façon dont les décisions sont prises, l’efficacité des équipes et l’expérience que les clients ont d’une marque. Les entreprises qui adoptent ces outils bénéficient d’un avantage concurrentiel sur celles qui continuent de se fier à leur intuition. L’utilisation de modèles prédictifs pour analyser les données présente les avantages suivants :
- De meilleures décisions : lorsqu’une entreprise peut fonder ses choix sur des données plutôt que sur des suppositions, ces décisions comportent beaucoup moins de risques. Les modèles prédictifs s’appuient sur les données historiques et actuelles pour identifier les options les plus susceptibles de porter leurs fruits, ce qui permet aux responsables de passer moins de temps à remettre leurs décisions en question.
- Une efficacité accrue : l’analyse manuelle des données prend des heures pour un travail que l’analyse prédictive alimentée par l’IA peut effectuer en quelques minutes. Au lieu de mobiliser une équipe pour passer au crible des feuilles de calcul, l’analyse prédictive alimentée par l’IA se charge de l’essentiel du travail et permet aux équipes de se concentrer sur la stratégie plutôt que sur le traitement des chiffres.
- Une meilleure expérience client : les modèles prédictifs peuvent déterminer ce qu’un client donné est susceptible de vouloir ensuite, qu’il s’agisse d’une recommandation de produit ou d’un e-mail envoyé au bon moment. Les entreprises qui exploitent ces signaux en temps réel constatent généralement une plus grande satisfaction client et davantage d’achats répétés.
- Une réduction des risques : repérer un problème avant qu’il ne survienne, qu’il s’agisse d’un client sur le point de partir ou d’une livraison susceptible d’être en retard, donne à l’entreprise le temps de réagir. Il est difficile d’atteindre ce niveau d’anticipation sans prévisions basées sur l’IA.
Predictive Segments et Analytics AI : comment fonctionnent-ils ensemble ?
Predictive Segments et Analytics AI sont conçus pour fonctionner l’un après l’autre, le premier ouvrant la voie au second.
Predictive Segments analyse les données historiques et actuelles afin de regrouper les clients selon ce qu’ils sont susceptibles de faire ensuite : qui est prêt à acheter et qui risque de se désengager. Analytics AI prend ensuite le relais en analysant les raisons qui expliquent ces tendances et en recommandant les mesures à prendre, comme modifier l’heure d’envoi, mettre à jour un segment ou changer une offre. Vous pouvez alors prendre votre décision et passer à l’action.
Ensemble, ces deux fonctionnalités transforment une donnée isolée en une décision exploitable. L’une repère l’opportunité ; l’autre l’explique et indique l’étape suivante. Pour les spécialistes marketing qui jonglent avec plusieurs canaux, cette combinaison réduit l’analyse manuelle des données auparavant nécessaire pour passer de l’intuition à l’action.
Améliorez vos opérations commerciales grâce à l'analyse prédictive alimentée par l'IA
Que votre équipe utilise déjà l’analyse prédictive ou qu’elle débute, l’étape suivante consiste à confier une plus grande part du travail à l’IA. Predictive Segments et Analytics AI reposent sur le même principe : exploiter chaque signal pour mieux connaître votre audience. Ensemble, ces fonctionnalités transforment des points de données épars en prévisions et en prochaines actions qu’une équipe marketing peut mettre en œuvre immédiatement.
Mailchimp intègre directement ces fonctionnalités à sa plateforme, aux côtés d’un ensemble complet d’outils marketing pour les e-mails, l’automatisation et la segmentation des clients. Où que votre entreprise en soit dans l’exploitation de ses données, Mailchimp vous offre un moyen concret de tirer parti de l’analyse prédictive.