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August 1, 2024

Cours: Les 10 points clés du marketing prédictif. Recherche parmi 272 000+ dissertations Par • 17 Février 2013 • Cours • 1 405 Mots (6 Pages) • 457 Vues Page 1 sur 6 Les 10 points clés du marketing prédictif publié le 14 Décembre 2011 par Didier GAULTIER La réussite d'un projet de marketing prédictif passe par un processus rigoureux. Marketing prédictif : comment il peut vous aider à développer votre chiffre d’affaires. Voici les 10 étapes à suivre pour assurer l'efficacité et la réussite de votre projet. 1) Disposer d'un accès aux données transactionnelles et aux achats Les données transactionnelles (d'achat) sont les données factuelles les plus fiables et les plus importantes en marketing prédictif. Vos achats passés permettent souvent de prédire une grande partie de ce que vous achèterez dans le futur. Que ces données viennent d'une plate-forme e-commerce d'un système ERP, ou d'un CRM, elles constituent la clé de voute de la mesure de ce que vous voulez obtenir: des ventes. 2) Disposer d'un accès aux données comportementales et « on-line » de vos prospects et clients Vos prospects et clients sont actifs.

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Cela passe par la prise de décision assistée par les données et par la fidélisation client. A travers des programmes de fidélité nouvelle génération, les données clients permettent d'affiner les messages et les récompenses pour une efficacité décuplée!

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L'analyse de régression évalue les relations entre des variables ou des facteurs spécifiques (le prix, le pays de livraison, l'âge du client…). On va pouvoir comprendre l'influence de certaines actions par rapport à d'autres et ainsi prédire les prochaines actions. Un exemple: Dans le cadre d'une campagne marketing multicanale, vous pourrez vérifier l'efficacité des différents canaux. Le modèle de régression vous indiquera quels canaux possèdent le meilleur ROI pour ainsi mieux piloter vos campagnes… Les arbres de décision: Ils classent les données en sous-ensembles et permettent de comprendre le comportement des clients. Une personne se trouve face à plusieurs possibilités, laquelle va-t-elle choisir? Ainsi, chaque branche constitue un choix. Qu'est-ce que le marketing prédictif ?. Les arbres de décision sont utilisés dans la lutte contre le churn notamment. Ils permettent de comprendre les étapes amenant vers l'attrition. Un exemple: Des clients qui effectuent certaines étapes seront susceptible de résilier un contrat. L'arbre de décision pourra identifier les clients qui contactent le Tchat sur les réseaux sociaux puis le SAV par téléphone, etc.

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Ces étapes identifiées comme amenant vers l'attrition, vous pourrez alors vous reconnecter avec ces clients en leur envoyant un message ciblé ou en leur téléphonant. Les modèles RFM: Et en bonus, le RFM. Ce n'est pas à proprement parler un algorithme de Machine Learning mais il est un chouchou des équipes marketing car il permet d'améliorer le ciblage et d'augmenter le revenu par client. Marketing prédictif : comment prévoir son activité pour un commerce | Pongo. Il s'agit d'une méthode de segmentation prenant en compte la Récence, la Fréquence et le Montant d'une commande. Ce modèle permet de segmenter les clients sur la base de leur valeur. Un exemple: Grâce au scoring RFM, vous pourrez identifier des clients prometteurs, récents ou fidèles. Ainsi, vous pourrez adapter votre proposition à chacune de ces cibles pour les encourager à transformer. Le Machine Learning, appelé également apprentissage automatique, est un champ d'investigation au sein de l'Intelligence Artificielle. Dans le Machine Learning, on utilise différents algorithmes notamment les arbres de décision et les algorithmes de régression présentés au-dessus.

Écrit par B. Bathelot, le 14/01/2018 Glossaires: Fidélisation / CRM /CRC Dans un contexte marketing, un modèle prédictif est un modèle mathématique qui permet de probabiliser l'action future d'un client ou prospect. Les modèles prédictifs sont généralement établis à partir d'historiques de données clients. Marketing prédictif exemple 2. Un modèle destiné à identifier les clients risquant de résilier un abonnement est par exemple établi à partir des caractéristiques et comportements passés des clients ayant déjà résilié leur contrat. Les modèles prédictifs marketing reposent le plus souvent sur des techniques de datamining et sur le traitement d'un environnement big data. La société SPSS recense par exemple 7 types de modèles prédictifs: - Les modèles d'acquisition qui prévoient la probabilité de conversion d'un prospect en client. - Les modèles de vente croisée qui prévoient la probabilité qu'un client existant achète un produit ou un service additionnel. - Les modèles de vente additionnelle. - Les modèles d'attrition - Les modèles de valeur qui sont utilisés pour prévoir les différentes mesures de valeur telle que la durée de vie d'une relation client ou la valeur générée si le client achète un produit spécifique.

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