Le marketing occupe une place centrale dans le processus de décision de l’entreprise. L’analyse précise des besoins des consommateurs et la compréhension de ses segments cibles qu’il implique permettent la mise en place d’une stratégie efficace et cohérente.
Le volume mondial de données devrait être multiplié par 3,7 d’ici à 2025 pour atteindre 175 zettaoctets. Cette explosion des données permet une augmentation des données clients collectées. C’est aujourd’hui une ressource presque inépuisable et utile à la bonne compréhension du marché dans lequel évolue l’entreprise. Cependant cette ressource doit être exploitable et exploitée.
C’est ici qu’intervient la nécessité de la Data Science dans le marketing.
Qu’est ce que le Data Marketing ?
Le data marketing consiste en la création de modèles d’exploitations de données cohérents aux besoins de l’entreprise mais aussi à la compréhension des enjeux et des usages de la Data Science.
Dans cet article nous allons vous faire découvrir 4 impacts directs de la data science sur le marketing d’aujourd’hui.
Au programme :
- Recommandation de produit
- Prévision des ventes
- Rétention client et risque d’attrition
- Fidélisation de la clientèle
Recommandation de produit
Un des points forts du Data marketing est la compréhension des comportements du consommateur par l’analyse de comportements passés et la prévision des comportements futurs.
Deux stratégies sont couramment adoptées :
- le cross-selling
- l’up-selling.
- Le cross-selling intervient avant la finalisation de l’achat et consiste à proposer des produits complémentaires ou équivalents à ceux que le consommateur recherche. Un café proposé à la fin d’un repas peut être considéré comme du cross-selling.
Appliqué au Data marketing, cela peut prendre la forme de « Produits fréquemment achetés ensemble » qu’il est possible de voir sur Amazon.
L’achat de gants chirurgicaux entraîne la proposition d’achat de masque chirurgical ou de gel hydroalcoolique.
- L’up-selling a pour objectif d’amener le consommateur à préférer le produit ou service de la gamme supérieure pour maximiser la marge du vendeur.
Ces deux stratégies que l’on retrouve chez les géants du e-commerce sont présentées sous la forme de recommandations basées sur les comportements des autres consommateurs.
Netflix explique, dans un de ses rapports, que ses algorithmes se concentre sur les préférences des utilisateurs et leurs habitudes de visionnage afin de développer une modèle prédictif pertinent pour la personnalisation de leur offre.
Prévision de ventes
La prévision de ventes ou forecast est un autre aspect du marketing qui aide à l’élaboration de la stratégie de l’entreprise.
Grâce au machine learning et au déploiement d’une intelligence artificielle, il est possible pour un site de e-commerce de prédire ses ventes quotidiennement.
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C’est le cas de Sephora qui, en 2018 affirmait pouvoir prédire ses ventes sur son site internet. Le travail fastidieux et chronophage a été optimisé grâce à l’utilisation d’algorithmes d’analyse des comportements de court, moyen et long-terme de l’équipe Data de Sephora. Les équipes peuvent proposer plusieurs plans marketing et les programmes donnent un forecast détaillé.
Les métiers du marketing ne sont pas automatisés ou remplacés par la data mais ils sont aidés par des données exploitables. Les acteurs marketing gardent un oeil sur les prédictions et prennent les décisions les plus cohérentes avec les besoins de l’entreprise.
Rétention client et risque d’attrition
Au-delà de l’objectif d’attirer de nouveaux clients, l’entreprise se doit de conserver sa base clientèle déjà établie.
Ainsi des algorithmes prédictifs permettent d’évaluer pour chaque client le risque d’attrition, autrement dit le risque d’un départ.
On désigne par le terme « churn » la proportion de clients perdus pendant une période définie. Parmi les secteurs les plus attentifs au churn, nous retrouvons la téléphonie mobile ou le secteur bancaire.
Afin de ne pas avoir à remplacer les clients perdus par de nouveaux, ce qui coûte de l’argent et du temps, il est nécessaire de comprendre précisément les raisons de leur insatisfaction.
Pour cela, plusieurs stratégies sont possibles telles que la surveillance des offres concurrentes, le calcul de la fréquence de nouveaux achats ou de résiliation ou encore la surveillance des avis déposés par les consommateurs.
Fidélisation de la clientèle
L’exploitation des données permet une meilleure segmentation client voire une segmentation actualisée en temps réel. Ces clusterings sont utilisés pour optimiser la stratégie de fidélisation. Les clients fidèles pourront par exemple bénéficier d’offres promotionnelles personnalisées. Le suivi client et l’emailing gagne en efficacité.
L’objectif est de connaître son interlocuteur pour lui proposer une expérience au plus proche de ses attentes personnelles.
A ce jour les métiers du marketing sont en constante évolution et celle-ci dépend en premier lieu de l’analyse de l’explosion de données qui sont à leur portée. Nous pouvons tout de même recenser trois difficultés majeures à ce jour :
- Le manque de compétences analytiques au sein de l’entreprise
- L’absence d’outils de traitement de la Data
- Une orientation trop faible vers l’analyse Data prédictive
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