Utilisation de l'analyse prédictive pour repérer les clients ayant la plus grande affinité d'achat
Publié: 2016-01-10Une étude intrigante est en cours sur les débiteurs potentiels qui n'ont rien à voir avec leur situation financière, leur pointage de crédit ou leurs habitudes de dépenses. Si l'on en croit les résultats de l'analyse initiale, l'étude affirme que les personnes qui gardent leurs téléphones portables toujours chargés sont moins susceptibles de faire défaut sur leur paiement EMI que celles qui attendent que la batterie se décharge complètement.
Désormais, ce dernier groupe de personnes comprendrait également ceux qui croient au mythe technique selon lequel une batterie doit d'abord être complètement déchargée, avant d'être rechargée. Néanmoins, les résultats pointent vers une pièce essentielle du puzzle du prêt, comment savoir (psychologiquement) si le demandeur de prêt va le rembourser à temps ou non, cela aussi en fonction de facteurs qui ne sont en aucun cas liés à l'argent. Cependant, ils sont liés à la personne sollicitant le prêt et à ses habitudes.
Les habitudes sont donc la clé pour garantir la probabilité qu'une personne fasse quelque chose, car les habitudes sont difficiles à changer.
De même, les modèles de prédiction dans le commerce de détail, qui évaluent la probabilité d'achat d'une personne, le font en utilisant des données client non transactionnelles. Certains peuvent confondre la probabilité d'achat avec l'intention d'acheter, mais permettez-moi de dissiper le flou :
Vous consultez un produit qui pourrait indiquer que vous souhaitez l'acheter. Cependant, vous ne pouvez toujours pas l'acheter, ou prévoyez probablement de l'acheter le mois à venir. La raison peut être n'importe laquelle - par exemple, votre limite de crédit pour le mois en cours ne vous permettrait pas d'effectuer cet achat. Ainsi, même avec une intention d'achat, votre probabilité d'achat est nulle, du moins pour ce mois-ci.
Maintenant que nous sommes clairs sur les deux concepts, passons à l'analyse prédictive.
Comment fonctionnent les modèles de prédiction ?
Prévoir pour les primo-accédants
Le modèle comparerait le comportement avant achat des prospects avec celui des clients précédents ayant acheté quelque chose. Le modèle utilise des attributs tels que les ouvertures d'e-mails, les pages parcourues, l'itinéraire d'achat, les appels à l'action cliqués, etc.
Les acheteurs potentiels dont le comportement correspond le plus aux acheteurs précédents sont qualifiés d'"acheteurs à haute affinité". Les spécialistes du marketing poursuivent cette nouvelle liste de prospects avec des messages personnalisés pour conclure un maximum de ventes.
Prévision pour les acheteurs réguliers
L'anticipation de la probabilité d'achats répétés prend en compte les données des transactions précédentes ainsi que les interactions qui se sont produites avant l'achat. Ceci est similaire au modèle pour les premiers acheteurs.
Cependant, des informations supplémentaires sont renseignées dans la base de données dès le premier achat de ces clients. Cette consolidation améliore considérablement la précision du modèle car il intègre des données sur les achats répétés, les colis retournés et également l'interaction avec le service client.
Un exemple vivant
Donc c'est quelque chose comme ça :
"Bonjour Séléna,
Cela fait un moment que nous ne nous sommes pas parlé. Je suis ravie de vous annoncer que nous avons lancé un nouveau style de haussements d'épaules en cachemire que je sens que vous allez adorer. Ils sont similaires au rose que vous avez acheté l'hiver dernier, mais dans une coupe très flatteuse. Je t'en envoie un de cette collection, à ta taille. Essayez-le et faites-moi savoir comment il s'adapte et se sent.
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Jesse
Votre styliste personnel”
Maintenant, qui ne voudrait pas être traité comme ça ?
De quoi auriez-vous besoin pour l'analyse prédictive et pourquoi ?
Une approche mobile d'abord. Pourquoi? Parce que désormais, le parcours d'achat d'un client n'est plus un chemin linéaire, mais un jeu de points de connexion où il existe de multiples points de contact ET où le mobile est au cœur de la trajectoire.
Une fois que vous obtenez cela, vous aurez accès à une pléthore de points de données. Des statistiques d'utilisation des applications à l'activité des médias sociaux, vous avez tout ce dont vous avez besoin pour déchiffrer l'esprit mystérieux d'un acheteur.
L'ère du travail sur les données des organismes gouvernementaux et des institutions financières est révolue depuis longtemps, tout comme l'époque de l'utilisation de l'intuition pour résoudre les problèmes de conversion. Il reste donc de grandes quantités de données et des informations de corrélation uniques qui peuvent vous aider à choisir diverses habitudes d'achat des gens et à les exploiter à votre avantage.
Avantages de l'analyse prédictive dans le commerce de détail
Remises ciblées (et moins de remises)
Il existe trois types d'acheteurs : premièrement, ceux qui veulent acheter avec seulement une remise ; deuxièmement, qui achètent indépendamment de la disponibilité de la remise ; et troisièmement, qui peut se balancer dans les deux sens. En tant que spécialiste du marketing, je sais que seulement 20 % de la population de clients sont des accros aux remises et que 15 % achètent généralement sans remise, alors que la plupart d'entre eux ne sont pas dérangés par la présence d'une offre. La plupart des spécialistes du marketing, comme moi, connaissent aussi ce genre de choses. Alors pourquoi offrent-ils des remises générales qui entraînent une baisse des marges bénéficiaires globales ?
J'appellerais ça de la paresse. La paresse pour comprendre et analyser une piste individuellement et répondre à ses besoins uniques.
Il y a une chose qui ne va vraiment pas avec les remises. Si vous donnez à certaines occasions chaque année, les gens commencent à les attendre et ensuite, ils attendent que cette période de remise arrive pour acheter. Ils n'achèteront pas sans cette réduction. C'est donc une mauvaise habitude à laquelle nous avons exposé nos clients.
Alors, comment gérer les remises ? Voici votre réponse : 7 façons de faire des remises qui ne dévalorisent pas votre produit
Cet article, ou moi, ne dit pas que les remises ou autres incitations sont fausses. Mais, ils devraient agir comme un édulcorant dans le thé, et non comme le thé lui-même. Les remises doivent agir comme un encouragement. Ce que je veux dire, c'est que si vous voyez un client abandonner son panier, alors vous pouvez proposer une remise ; ou comme récompense d'inscription pour acquérir un nouveau client. En abandonnant les incitations, vous pouvez concentrer votre attention sur une attention personnalisée aux besoins et désirs individuels d'un client par le biais de recommandations et de rappels.
De cette façon, vous serez en mesure de maximiser à la fois les revenus et la rentabilité de chaque client.
Segments de clientèle détaillés sur lesquels se concentrer
Comme je l'ai dit, le temps de séparer les clients en fonction de la démographie n'est plus là. Se concentrer sur le comportement et les habitudes d'achat donne aux spécialistes du marketing une meilleure idée de la manière d'atteindre le client de manière subtile et stratégique, car atteindre et acquérir des clients coûte cher. Vous ne saurez pas seulement ce qu'ils achètent, mais comment ils le font, comment ils font un choix et s'installent sur quelque chose. Vous comprendrez ce qui les pousse à vous ouvrir leur portefeuille et aussi, ce qui les fait dire du bien de votre marque et pousser leurs proches à acheter chez vous.
En plus de choisir les bonnes personnes, vous augmentez vos chances d'être entendu, écouté et suivi, ce qui améliore énormément votre retour sur investissement. Être plus pertinent et utile aide les spécialistes du marketing à réduire leur dépendance aux remises importantes.
Approche centrée sur le client
Que se passe-t-il lors d'une vente de liquidation ?
Premièrement, la plupart des clients ne trouvent pas le produit qu'ils recherchent, du moins pas dans les bonnes spécifications. Deuxièmement, l'entreprise efface son entrepôt en perte car elle renonce à une somme énorme sur tout l'ancien inventaire. Cela ne ressemble à une situation gagnante pour aucune des deux parties.
C'est parce qu'il s'agit d'une approche centrée sur la marchandise et non sur le client. Le client ne se sent pas spécial de toute façon. De plus, cela sensibilise les clients dans le mauvais sens. Comme je l'ai dit, ils reprendront votre modèle, plongeront dans une habitude similaire et attendront ensuite cette grande vente annuelle. On ne sait jamais, certains clients achetant pendant cette période n'auront peut-être même pas besoin d'une remise de 55 %. Ils auraient pu encore acheter à 25% ou ne pas avoir conclu d'accord du tout.
Par conséquent, d'un point de vue commercial, vous bénéficiez de trois énormes avantages de l'analyse prédictive :
- Marge incrémentale (de ceux qui sont motivés à acheter)
- Revenus supplémentaires (de ceux qui n'avaient initialement aucune incitation à acheter)
- Réduction des surstocks (meilleure gestion des stocks)
Erreurs à éviter
Il n'y a aucune initiative marketing qui ne peut pas se tromper, pas même l'analyse prédictive. Cet article énumère certaines des gaffes que l'on peut facilement éviter avec un peu de prudence. Quelques-uns importants sont énumérés ci-dessous :
- Ayez un objectif en tête avant de commencer à relier les points.
- Ne poursuivez pas la campagne si vous ne disposez pas de tous les points de données requis.
- Égayez les données qui peuvent perturber vos idées et obscurcir votre jugement.
- Lancez et déplacez-vous à la vitesse de l'éclair car le contenu est dynamique et si vous tardez, la situation pourrait avoir changé pour votre plan d'ici là.
- Étant donné que chaque entreprise est différente, ne croyez pas les experts en la matière ou la recherche. Ils sont tous basés sur des données obsolètes.
Conclusion
Le modèle traditionnel de segmentation des clients utilisait leurs données démographiques, leurs attitudes ou leurs préférences d'achat. Il a ses propres avantages, mais la technologie et les besoins des consommateurs les ont rendus obsolètes. L'analyse prédictive, d'autre part, dévoile les modèles cachés dans les données qui aident les spécialistes du marketing à voir les mêmes données sous un jour différent et, ainsi, à aborder le concept de gestion du cycle de vie client sous un nouvel angle.
La segmentation réalisée avec cette approche est beaucoup plus nuancée et précise à tel point que vous pouvez prédire si un prospect achètera chez vous ou non, s'il acceptera ou non votre offre, ou s'il restera fidèle au long terme. Il s'agit d'une situation gagnant-gagnant complète pour les clients et les entreprises menant à une relation plus rentable et plus longue basée sur la confiance mutuelle.
Donc, si vous avez rêvé de savoir à l'avance ce que le client achètera, quoi stocker en plus grande quantité, comment résoudre les problèmes des clients avant même qu'ils ne surviennent ou déterminer combien de revenus ce client apporterait dans son association complète avec vous, alors ici est votre chance. Avec analyse prédictive.
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