Dire que l'année écoulée a apporté des changements sans précédent dans le comportement des consommateurs (ainsi que dans tous les autres aspects de la plupart de nos vies) serait un euphémisme. Selon McKinsey, en 2020, les détaillants en ligne auront "couvert une décennie en quelques jours".parcouru une décennie en quelques jours"Les consommateurs se sont rapidement tournés vers des technologies telles que la télémédecine et les achats par téléphone portable, à la lumière des précautions de sécurité prises par Covid-19.
À quoi ressemble donc la nouvelle normalité pour les spécialistes du marketing ?
Il est difficile de le prévoir en utilisant les anciennes méthodes, qui peuvent prendre des mois pour analyser des ensembles de données, dont beaucoup ne sont plus pertinentes en raison de l'évolution des comportements des clients après la crise. C'est là que les modèles d'analyse prédictive entrent en jeu. L'analyse prédictive utilise l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine (ML) pour analyser rapidement d'énormes ensembles de données afin de comprendre ce qui est susceptible de se produire dans un avenir proche.
Voici cinq modèles d'analyse prédictive que tout spécialiste du marketing devrait connaître alors que nous entrons dans une période sans précédent :
Cinq modèles d'analyse prédictive à comprendre pour l'entreprise post-covidique
Modèle de classification
Le modèle d'analyse prédictive par classification est le cas d'utilisation le plus facilement reconnaissable pour l'analyse prédictive car il ressemble le plus à la façon dont la plupart des spécialistes du marketing ont toujours utilisé les données : le modèle de classification consiste à utiliser des données historiques afin de prédire un comportement futur.
Le plus souvent, le modèle de classification est excellent pour répondre aux questions "oui/non".
Par exemple, "Ce client est-il sur le point d'acheter ?" ou "Ce client semble-t-il prêt à se désabonner ?" L'analyse des comportements des clients précédents et de l'historique d'un client est, bien sûr, un excellent moyen d'indiquer comment les clients se comporteront à l'avenir. Mais comme les interactions en ligne avec les clients ont augmenté non seulement en fréquence au cours de l'année écoulée, mais aussi parfois en rapidité, les spécialistes du marketing devraient désormais utiliser des outils tels que l'IA et la technologie ML pour faire des prédictions sur la façon dont les clients pourraient se comporter en temps réel, plutôt qu'au fil des jours ou même des semaines.
Modèle de regroupement
L'idée que tous les clients ne sont pas exactement identiques, mais que nombre d'entre eux sont suffisamment semblables pour être segmentés en groupes pouvant être ciblés individuellement par le biais de campagnes de marketing numérique n'est pas nouvelle non plus. La segmentation de l'audience est un élément précieux de nombreuses stratégies de marketing. Mais comme Covid-19 a amené de nouveaux acheteurs à de nombreuses marques, de nombreux clients achètent des choses qu'ils n'avaient jamais achetées auparavant. Par exemple, les les ventes de kits de repas préemballés ont bondi pendant la pandémie de coronavirus, car les personnes bloquées à la maison n'ont pas eu le temps d'acheter. car les personnes bloquées chez elles cherchaient des solutions plus simples, mais savoureuses, pour leurs repas quotidiens, alors que les restaurants fermaient leurs portes et qu'il devenait risqué de se rendre à l'épicerie.
Pour les entreprises qui reçoivent beaucoup de nouveaux clients, voire des clients inconnus, l'utilisation de modèles d'analyse prédictive pour regrouper les régions de données avec des points similaires permet à l'IA et aux algorithmes de ML de séparer rapidement de grands groupes de clients en groupes basés sur des points communs. Les spécialistes du marketing peuvent ainsi lancer rapidement des campagnes basées sur des caractéristiques communes.
Modèle de prévision
Les modèles de prévision sont l'un des modèles d'analyse prédictive les plus utiles, en particulier pour les équipes de vente, car ils fournissent des représentations visuelles, basées sur des données, du comportement possible des clients.
Comme Covid a changé la façon dont les clients achètent et même les choses qu'ils achètent, la visualisation de ces changements - tels que les pics et les chutes d'achats en 2020 par rapport à des périodes similaires en 2019 et 2018 - peut aider les équipes de vente et de marketing à mieux se préparer à une année qui semble moins prévisible que les années passées, tout en voyant des données visuelles en temps réel autour de ces prédictions et en effectuant rapidement les ajustements nécessaires.
Modèle des valeurs aberrantes
Le modèle des valeurs aberrantes est peut-être le modèle le plus nécessaire pour l'analyse prédictive dans une année où rien ne semble certain. Le modèle des valeurs aberrantes se concentre sur les entrées de données historiquement non caractéristiques au sein d'un ensemble de données donné. Il permet également d'identifier les données atypiques, seules ou en relation avec d'autres catégories.
Au cours d'une année où les clients ont acheté plus de produits d'épicerie non périssables et de produits de nettoyage qu'ils ne l'avaient jamais fait auparavant et déclarent qu'ils ont l'intention de s'en tenir aux nombreux changements de mode de vie qu'ils ont adoptés en 2020, les entreprises devraient considérer les valeurs aberrantes non pas comme des anomalies, mais comme une nouvelle normalité pour les acheteurs qui modifient leur comportement, et procéder à des changements en conséquence.
Modèle de série temporelle
Une autre utilisation extrêmement importante de l'analyse prédictive réside dans le modèle des séries chronologiques, qui analyse les données de l'année écoulée afin de faire des prévisions pour un avenir très proche.
Ces modèles d'analyse prédictive prennent en compte des facteurs tels que les ventes passées, le trafic ou le volume d'appels, en tenant compte de facteurs personnalisables tels que la saison. Ainsi, pour les entreprises qui sont susceptibles de reprendre le contact en personne avec leurs clients tout en conservant leurs canaux en ligne, il est important de comprendre les changements survenus au cours de l'année écoulée en conjonction avec les tendances plus normales des années précédentes afin d'appréhender les changements qui pourraient intervenir dans les semaines à venir.
L'analyse prédictive, c'est comme une boule de cristal
Skai utilise le NLP breveté et des analyses avancées pour mettre en évidence des tendances puissantes et des informations prédictives - permettant aux marques de placer les besoins actuels et futurs des consommateurs au cœur de chaque décision qu'elles prennent, de l'innovation produit à la stratégie marketing et à l'exécution.
Découvrez la plateforme d'intelligence économique de laSkai et comment vous pouvez profiter de la puissance des données externes sans avoir à construire vos propres modèles d'analyse prédictive, ce qui prend du temps et de l'argent.
Plus de détails
