Pourquoi utiliser le machine learning en marketing ?
Machine Learning en Marketing : les sources des données utilisées en marketing clients sont diverses. Les traces laissées en ligne par les internautes sont nombreuses. Les marketeurs peuvent aisément observer les consommateurs via leurs achats sur internet ou via des applis, leurs conversations sur les réseaux sociaux, leurs historiques de navigation ou encore leurs requêtes effectuées sur les moteurs de recherche.
La capacité des services marketing à collecter et à traiter les données de leurs clients révolutionne trois aspects du métier. En premier lieu un changement de posture majeur s’observe : on passe de l’intuition face aux tendances et aux insights des consommateurs à l’analyse des comportements réels. C’est une des grandes forces de la donnée : faire émerger et démontrer l’existence de comportements de clients jusqu’alors insoupçonnés en analysant les données existantes. Une fois mises en perspectives, ces données deviennent des informations qui apportent une plus-value réelle dans la segmentation, le ciblage et la relation client. Pour ne citer qu’un exemple, un opérateur téléphonique a ainsi cartographié les profils de ses clients et établi ceux qui étaient plus à même d’aller à la concurrence et les schémas de contact direct à adopter pour les fidéliser.
Data et points de contacts consommateur
Entrer en contact avec les consommateurs de façon personnalisée et ad-hoc est un enjeu crucial pour les annonceurs. Dans le cadre d’une démarche commerciale, en ligne comme dans la distribution, les outils liés à la géolocalisation comme le geofencing et le reciblage donnent aux marques la capacité d’être hyper réactives et de toucher leurs clients potentiels automatiquement. Le geofencing consiste à pousser des promotions et des contenus publicitaires directement sur le mobile d’un consommateur lorsqu’il se trouve à proximité d’un centre commercial ou d’une boutique. Cette méthode est encore à développer par les annonceurs et les professionnels de la distribution. Le reciblage permet aux marques d’acheter des bannières publicitaires web en temps réel pour suivre un internaute ayant visité leur site. Si cette dernière est reconnue pour son efficacité, elle suscite parfois un sentiment de pistage ou d’intrusion chez les internautes. Pour optimiser l’utilisation de la data et satisfaire les consommateurs, quelques règles sont à suivre.
Dépasser les freins à l’utilisation des big data
Lorsqu’un annonceur investit dans le big data pour muscler sa stratégie marketing, il doit anticiper quelques points clés. En premier lieu, dialoguer avec les clients est essentiel. Il faut faire preuve de pédagogie et les rassurer quant à l’utilisation qui sera faite de leurs données. Cette démarche est utile et efficace : les études montrent que les clients sont enclins à partager davantage d’informations personnelles s’ils ont le sentiment d’y gagner. Pouvoir personnaliser un produit ou co-construire une offre fait également partie des leviers facilitant le partage de données.
Si les clients se laissent convaincre, passer à un modèle data driven demande également de la persuasion en interne. Les organisations en silo sont l’ennemi des démarches orientées data. Il faut donc prévoir un temps de négociation et d’adaptation avant d’arriver au tout data dans son service marketing.
Sources : http://www.creg.ac-versailles.fr/Big-Data-et-Data-marketing#outil_sommaire_1
https://www.fr.capgemini-consulting.com/point-of-view/hyperpersonnalisation-segmentation
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