Comment intégrer le Machine Learning dans une Stratégie Marketing ?

Machine Learning Marketing

Optimiser sa Stratégie Marketing grâce au Machine Learning

Le Machine Learning (ML) est une sous-discipline de l’Intelligence Artificielle (IA). Celle-ci permet à un programme d’apprendre par lui-même à réaliser une tâche en analysant une grande quantité d’informations. C’est précisément cette capacité à analyser, de manière quasiment autonome, un très grand nombre de données qui en fait actuellement un outil incontournable dans de nombreuses disciplines, telle que le Marketing, où le traitement de l’information est primordial.

En effet, les solutions de Machine Learning apportent aujourd’hui une réelle valeur ajoutée aux différentes étapes d’une stratégie marketing. Ainsi, elles offrent aux services marketing une meilleure connaissance de leurs clients entrainant l’optimisation des stratégies d’acquisition, d’activation, de conversion et de rétention de ces derniers.

Une meilleure Connaissance Client grâce au Machine Learning

Intégrer le Machine Learning dans une Stratégie Marketing

Automatisation du Traitement et de l’Analyse de Quantités Massives de Données

Le parcours d’achat des consommateurs c’est complexifié avec le développement d’internet. Ils se renseignent en ligne et achètent en magasin ou inversement, donnent leurs avis sur les réseaux sociaux et utilisent leur ordinateur ou leur smartphone pour se renseigner ou acheter en ligne.

Ceci entraine une explosion de la quantité de données à traiter, caractérisée par le terme Big Data. Ces données, en plus d’être massives, sont de plus en plus non structurées (images, avis clients, posts sur les réseaux sociaux …). Contrairement aux données structurées pouvant être classées par variables (âge, chiffre d’affaires …), cela n’est pas possible pour celles non structurées rendant plus difficile leur traitement et leur analyse.

Ces deux tendances, l’augmentation du nombre de données à traiter et leur nature de moins en moins structurée, font qu’il est de plus en plus difficile pour un service marketing de les analyser sans utiliser des outils adaptés. Les solutions de Machine Learning ont pour but d’automatiser le traitement des informations qu’elles soient structurées ou non et de les analyser pour en tirer des conclusions utilisables par les responsables marketing.

Une Segmentation Plus Fine

Une des étapes clés d’une stratégie marketing est la segmentation de sa base de clients. Cela consiste à les classer par groupe en fonction de leurs similitudes (âge, zone géographique, centres d’intérêt …). Cette étape est cruciale car chaque segment de clients nécessitera une stratégie spécifique (produit, communication, prix, distribution) pour l’adresser de la façon la plus efficace possible.

Les algorithmes de Machine Learning, et plus précisément ceux appartenant à la famille des algorithmes de Clustering, répondent à cette problématique de segmentation. En effet, ils ont pour objectifs d’identifier des groupes d’objets similaires et peuvent donc être utilisés pour segmenter sa base de clients. Ces programmes sont capables de prendre en compte beaucoup plus de variables qu’un simple humain et permettent donc de trouver de nouvelles corrélations entre ces dernières et donc de nouveaux segments de clients.

Machine Learning Marketing Segmentation Clustering

Une meilleure Prédiction de l’évolution des besoins des consommateurs

Une fois que l’on a segmenté sa base de clients et que l’on a sélectionné ceux que l’on veut atteindre, on étudie leurs besoins spécifiques pour y répondre. Cependant, ces besoins peuvent évoluer dans le temps, en fonction de plusieurs facteurs, complexifiant ainsi l’analyse de ces derniers.

Les solutions de Machine Learning reposant sur des algorithmes de Classification et de Régression permettent de répondre à cette difficulté. Ces programmes, en analysant les données concernant les comportements des consommateurs achetant un produit, sont capables de repérer les facteurs communs qui ont poussés ces derniers à l’acheter. Une fois cette phase d’analyse terminée, l’algorithme peut être utilisé pour réaliser des prédictions sur de nouvelles données et donc prédire l’évolution des besoins des consommateurs. On parle de solutions de Marketing Prédictif.

Machine Learning Marketing Prediction
Machine Learning Marketing Prediction Classification

Le Machine Learning dans une stratégie d’Acquisition

Dans une stratégie marketing, la phase d’acquisition vise à attirer du trafic sur son site internet grâce notamment au Search Engine Optimisation (SEO) permettant d’améliorer son classement dans les résultats de recherche naturels et au Search Engine Advertising (SEA) permettant d’atteindre sa cible grâce à la publicité display (bannières) et aux résultats de recherche sponsorisés.

Une meilleure connaissance client pour un meilleur ciblage

Ces deux disciplinent reposent en partie sur la connaissance de ses clients pour pouvoir leur proposer le contenu et le message publicitaire le plus pertinent pour les attirer sur son site internet. Le SEA comporte, en plus, une dimension temporelle car il s’agit de toucher la personne au moment le plus opportun dans son parcours d’achat.  

Le machine learning, comme on a pu le voir, répond à ces deux exigences en permettant une connaissance approfondie des caractéristiques des personnes à cibler (données sociodémographiques, centres d’intérêt …) grâce aux algorithmes de clustering et de prédire les moments clés dans leur parcours d’achat grâce aux algorithmes de classification et de régression.

La combinaison du Machine Learning et du Programmatique

En combinant ce niveau de connaissance avec l’achat programmatique d’emplacements publicitaires, permettant d’atteindre précisément une personne en fonction de différents critères de ciblage (données sociodémographiques, centres d’intérêt …) mais également en fonction de son comportement (visite d’un site internet, clic sur une première publicité …), il est possible d’optimiser de façon significative sa stratégie d’acquisition.

Le Machine Learning dans une stratégie d’Activation et de Conversion

Après avoir attiré des visiteurs sur son site internet, la deuxième étape consiste à mettre en place une stratégie d’activation et de conversion visant à les faire interagir (activation) avec celui-ci et à acheter des produits ou remplir un formulaire (conversion). La réussite d’une telle stratégie repose en grande partie sur l’expérience que le visiteur aura sur le site internet. Cette expérience sera d’autant plus intéressante pour ce dernier si elle est personnalisée. C’est précisément ce que permet le machine learning.

Machine Learning Marketing Activation Conversion

Personnalisation du site internet grâce à l’A/B Testing

Pour pousser une personne à interagir avec son site internet et à acheter ses produits ou services, il faut réussir à le convaincre qu’ils répondront à ses besoins. Pour cela, il faut non seulement lui présenter les bons produits mais également lui transmettre le bon message.

Pour optimiser la combinaison de ces deux variables il est possible de réaliser ce que l’on appelle l’A/B Testing. Cela consiste à modifier certains éléments de son site internet et de mesurer l’augmentation ou la diminution des performances (taux de conversion par exemple) liée à ces changements pour sélectionner les meilleures combinaisons. Les solutions d’A/B Testing utilisant le machine learning permettent d’automatiser ce processus et ainsi d’optimiser en temps réel les messages et produits présentés en fonction des caractéristiques du visiteur.

Offre personnalisée et Cross Selling

Le machine learning, en apprenant des habitudes de consommation des clients, va permettre à un site internet de proposer des produits ou services personnalisés pour chacun d’entre eux, optimisant son offre pour qu’elle soit la plus pertinente possible pour répondre à leurs attentes. Il permettra également de réaliser du Cross Selling en proposant des produits complémentaires aux produits achetés par le client. Ceci aura, entre autres, pour avantage d’augmenter la valeur du panier moyen par conversion.

Chat Bot

Pendant leur visite d’un site internet les consommateurs peuvent se poser des questions ou chercher à avoir plus d’informations sur les produits ou services présentés. Le fait de proposer un chat bot, répondant à ces questions ou les redirigeant vers une autre source d’information, simplifiera leur navigation et les rassurera. Ce type de technologie offre également l’opportunité de faire vivre une expérience différente aux visiteurs et d’être présent sur d’autres canaux d’acquisition et de conversion (vente) comme Facebook par exemple.

Le Machine Learning dans une stratégie de Rétention

Enfin, après qu’une personne ait été attirée sur le site internet et qu’elle ait acheté un produit ou service, l’objectif est de la garder en tant que client le plus longtemps possible. Pour cela, le service marketing met en place une stratégie de rétention.

Automatisation de la relation client

Pour que la relation entre le client et l’entreprise perdure, cette dernière doit mettre en place un certain nombre d’actions (publicités, e-mails, promotions …) pour rester dans son esprit et le pousser à revenir acheter ou prolonger son abonnement.

Ces actions peuvent être réalisées manuellement mais cela peut vite devenir fastidieux voire impossible si le nombre de clients est trop important.  Des solutions d’automatisations existent déjà, mais là encore c’est au responsable marketing d’établir les actions marketing à activer en fonction de l’action réalisée par le client.

Le Machine Learning permet d’automatiser complètement ce processus et même de l’optimiser en continu en analysant systématiquement les performances réalisées par chacune des actions menées et en mettant en place une stratégie d’A/B Testing.

Prévoir la perte de clients 

Nous avons vu précédemment que les algorithmes de machine learning étaient capables de repérer les comportements pouvant mener à l’achat d’un produit. Cette même logique peut être utilisée pour prévoir la perte d’un client. On parle aussi d’attrition ou de churn en anglais. Le fait de pouvoir remarquer en avance les comportements annonciateurs du départ d’un client permettra à l’entreprise d’enclancher un certain nombre d’actions dans le but de le retenir en adaptant son offre par exemple.

Des solutions à utiliser avec précaution

Les solutions de machine learning peuvent sembler être une solution miracle permettant de répondre aux différents objectifs d’une stratégie marketing. Cependant, ces technologies demandent certaines précautions pour être bien utilisées.

  • Il faut premièrement mettre en place un système de collecte de données. Si elles sont insuffisantes les algorithmes ne pourront pas fonctionner ou leurs prédictions seront erronées.
  • Il faut également faire attention à la qualité de ces données et notamment au fait qu’elles ne soient pas biaisées. En effet, étant donné qu’elles constituent la base sur laquelle l’algorithme apprendra à réaliser des prédictions, si elles sont biaisées ses prédictions le seront également.
  • Enfin, les données analysées concernent principalement celles de personnes déjà clientes de l’entreprise et donc se fonder uniquement sur celles-ci peut pousser l’entreprise à se concentrer sur ces clients existants sans chercher à en attirer de nouveaux.

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