Marketing prédictif : remède miracle ou poudre aux yeux ?

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Selon Aurélie Hornoy, le marketing prédictif, Big ou Smart Data remettent en question les anciens modèles marketing  DR
Selon Aurélie Hornoy, "le marketing prédictif, Big ou Smart Data remettent en question les anciens modèles marketing " DR (Crédits : DR)
Les applications du marketing prédictif sont nombreuses et font émerger de nouveaux usages qui s’étendent au-delà du marketing. Par Aurélie Hornoy, Digital Analystics Lead chez Valtech

Le marketing prédictif, une des composantes clés de l'utilisation des Big Data, offre un nouveau champ d'investigation et de créativité passionnants pour le marketing. Le terme prédictif, du latin praevidere qui signifie « juger par avance qu'une chose doit arriver », n'est pas sans rappeler la voix des oracles dans la Grèce Antique. Si les Grecs croyaient à l'influence de leurs dieux sur leur destinée tant individuelle que collective, l'alliance du datamining et de l'intelligence des algorithmes s'apparente à des visions prophétiques sur les désirs des consommateurs.

Dans le monde numérique actuel, les pures players placent l'analyse prédictive au cœur de leur développement business. Amazon, précurseur et grand consommateur des données, serait ainsi en mesure de livrer des produits avant même que les clients aient cliqué sur le bouton « acheter » ou qu'ils aient vu une promotion. Une innovation majeure qui résulte du croisement des données clients à partir de l'historique d'achat, des produits listés dans le panier et du temps plus ou moins long passé à regarder le produit convoité.

 

Le marketing prédictif intéresse Google

Ces nouvelles pratiques intéressent également Google qui, dans le cadre de son laboratoire d'intelligence artificielle (Artificial Intelligence and Robotics), a conçu un logiciel « the predictive marketing engine » capable de prédire les comportements subjectifs des internautes. Son puissant algorithme analyse en temps réel les interactions de chaque utilisateur puis établit un score variable en fonction du comportement de l'internaute et des sources de trafic qu'il a utilisées : e-mail, visites sur le site et en point de vente. L'ensemble des éléments ainsi consolidés détermine un modèle de marketing prédictif spécifique pour chaque internaute.

Disposer des outils pour traiter des données hétérogènes crée un marketing d'un genre nouveau : un marketing tourné vers les services qui peut infléchir la transformation de l'entreprise au profit d'une organisation agile, rentable, et capable de se réinventer constamment grâce à l'interprétation de ses données (exemples : SFR pour détecter les clients ayant l'intention de résilier leur abonnement, ou encore Danone pour fiabiliser la prévision des stocks sont les early-adopters du modèle data-driven).

 

L'analyse prédictive pour connaître le besoins des consommateurs

Toutes les entreprises, quel que soit leur secteur d'activité, rêvent de découvrir les secrets et les besoins des consommateurs sans que ces derniers les expriment explicitement. Cela nécessite néanmoins de disposer en interne d'une réelle expertise et donc de recruter des personnes aguerries aux mathématiques et aux technologies d'analyse prédictive. Des spécialistes qui ont vocation à déceler pro-activement les segments de clientèle les plus captifs, une approche évitant à tout jamais le gaspillage publicitaire.

L'application inventée par la start-up Tilkee, un mouchard installé sur l'url du client montre l'étendue des usages du marketing prédictif. Il permet d'identifier les pages parcourues et de déduire l'intérêt du destinataire pour l'offre qui lui a été soumise. Prédire la signature d'un contrat commercial sans même décrocher son téléphone prouve que la créativité du marketing prédictif est décidément sans limites.

 

L'échange marchand lié à l'analyse socio-comportementale

Nous sommes avec ces modèles face à une autre manière d'appréhender et de gérer les relations avec les consommateurs. Car la notion d'échange marchand est de fait intimement liée à l'analyse socio-comportementale croisée du passé et du présent des internautes. Pour autant est-ce véritablement un moyen de leur rendre service ?

Nous ne faisons pas allusion aux Data Brokers qui sans vergogne exploitent les données privées des utilisateurs de manière sauvage pour faire du business à tout prix. Il s'agit plutôt de porter une écoute attentive au client par le biais de ce que nous pourrions appeler l'écoute sociale pro-active. Cette démarche conjugue la multitude des réactions émises par l'internaute au sein de sa sphère sociale de manière plus ou moins formalisées avec une réelle volonté de la marque d'instaurer un dialogue transparent avec le client. Les réseaux sociaux jouent un rôle capital dans la façon de gérer ces interactions. L'essence même de cette socialisation s'attachera à tisser des liens avec les internautes, voire à créer les services de demain spécifiquement adaptés à leurs souhaits.

 

Equilibrer les rapports de force marque et consommateur

Autre complément au marketing prédictif, le VRM, concept évolutif du CRM, hélas encore peu répandu. Le VRM cherche à, équilibrer des rapports de forces entre marque et consommateur. En effet, il appartient au consommateur de faire part de ses attentes et d'informer du degré de relation ou de pression marketing qu'il souhaite obtenir de la marque. Le consommateur reprend la main sur les informations qu'il transmet volontairement et surtout déclenche les services personnalisés qu'il souhaite obtenir. Cela évite l'effet « boîte noire » de ces systèmes programmés et autres algorithmes de recommandations qui font des choix implicites pour les consommateurs, avec une marge d'erreur plus ou moins grande.

Le marketing prédictif, Big ou Smart Data remettent en question les anciens modèles marketing qui périclitent inéluctablement. Nous pouvons cependant nous interroger sur les mutations technologiques qui sont encore à venir. Nous sommes au début de la personnalisation et de l'engagement automatisé, d'un marketing ultra segmenté qui viendront bouleverser non seulement le métier du marketing mais aussi l'ensemble des métiers qui œuvrent chaque jour pour chérir un client au parcours fragmenté et aux velléités instables.

 

Les DataScientist ne remplaceront pas le marketing

L'intelligence mathématique ou l'intervention des Data Scientists ne remplaceront ni les intuitions ni l'inspiration du marketing pour proposer des offres pertinentes aux consommateurs. Au-delà des moyens technologiques, le marketing ne doit pas non plus négliger son investissement relationnel dans les réseaux sociaux, et encore moins la transparence dont il doit faire preuve dans l'utilisation des données client. Ces « algo » n'ont pas non plus encore les capacités à traduire l'éventail des nuances du comportement humain, ou à créer des dictionnaires normés facilement exploitables.

Comme le souligne l'artiste et écrivain Joanne McNeil, « sommes-nous devenus nos propres algorithmes » ? Si tel est le cas, le marketing ne doit pas oublier que les consommateurs et eux seuls restent les maîtres incontestés de leurs propres destinées.

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Commentaires
a écrit le 13/06/2014 à 12:50 :
pour bien des boites, ca se resume a un logiciel clickable avec reseaux de neurones, algo genetiques et arbres de decisions avec des resultats ' a l'avenant'.... les francais ont 20 ans de retard sur les americains... et les allemands ( au niveau business)
a écrit le 13/06/2014 à 9:48 :
poudre o z'yeux.
a écrit le 13/06/2014 à 9:28 :
J'ai écrit ce papier il y a dix ans.
a écrit le 13/06/2014 à 8:42 :
Quel beau bullshit...si les agences arrivent à vendre le principe : bravo. Que les entreprises utilisent déjà les données qu'elles ont avant de prédirent celles qu'elles n'ont pas.
Réponse de le 13/06/2014 à 11:41 :
Tu bosserais dans une boite de conseil toi ???
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