Le marketing prédictif, c’est quoi ? Définition et exemple de logiciel & outil prédictif

Analyse données referencement

Si vous vous intéressez au marketing digital, que vous développez un projet e-commerce (sous Woocommerce, Shopify ou tout autre CMS), vous savez sûrement qu’avec les nombreuses technologies qui existent, notamment grâce à l’apprentissage automatique des données des utilisateurs, les plate-formes publicitaires peuvent anticiper les actions des internautes, pour les pousser à l’achat. Relance d’abandon panier, affichage personnalisé de produits selon les préférences, envoi d’un code promo exclusif… découvrons ensemble comment le marketing prédictif peut aider votre entreprise à se développer.

Qu’est-ce que le marketing prédictif ?

Le marketing prédictif est une technique de marketing qui utilise des algorithmes de machine learning et de data science pour prédire les comportements futurs des consommateurs et ainsi adapter les stratégies marketing en conséquence. Le but du marketing prédictif est de fournir aux entreprises des informations précises sur les préférences, les habitudes et les comportements des consommateurs, de manière à optimiser les campagnes marketing et à maximiser leur retour sur investissement.

L’origine du marketing prédictif remonte aux années 1960, lorsque les entreprises ont commencé à utiliser des outils de base de données pour analyser les données de vente et de consommation. Avec l’avènement de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, le marketing prédictif a connu une croissance exponentielle ces dernières années, permettant aux entreprises de mieux comprendre et de cibler leur audience.

Quels logiciels de marketing prédictif utiliser ?

Il faut savoir que toutes les plate-formes publicitaires populaires qu’utilisent les entreprises (Facebook Ads, Google Ads…) récoltent des données sur les utilisateurs et incluent des technologies prédictives, par exemple pour afficher des bannières ou annonces publicitaires en priorité aux internautes montrant une forte intention d’achat. Sachez qu’il existe de nombreux logiciels spécialisés dans le marketing prédictif, tels que :

  • Adobe Predictive Marketing : une plateforme de marketing prédictif qui utilise l’apprentissage automatique pour prédire les comportements futurs des consommateurs et optimiser les campagnes marketing en conséquence.
  • PredictiveAnalyticsWorld: une plateforme de marketing prédictif qui utilise des algorithmes de machine learning pour prédire les comportements futurs des consommateurs et optimiser les campagnes marketing.
  • Marketo : une plateforme de marketing prédictif mais également un outil de marketing automation, qui utilise l’apprentissage automatique pour prédire les comportements futurs des consommateurs et optimiser les campagnes marketing.
  • SAP Predictive Analytics : une plateforme de marketing prédictif qui utilise des algorithmes de machine learning pour prédire les comportements futurs des consommateurs et optimiser les campagnes marketing.

Des exemples d’usage du marketing prédictif en entreprise

De manière générale, on utilise beaucoup le marketing prédictif pour optimiser la conversion sur son site web, améliorer l’efficacité du funnel marketing, ou tout simplement retenir plus longtemps les internautes et réduire les taux de rebonds. Mais voici quelques exemples d’utilisation de marketing prédictif dans le monde de l’entreprise :

  • Prédiction de la demande pour les produits ou services : les entreprises peuvent utiliser le marketing prédictif pour prédire la demande pour leurs produits ou services, de manière à ajuster leur stratégie de production et de distribution en conséquence.
  • Ciblage des campagnes marketing : le marketing prédictif peut être utilisé pour cibler les campagnes marketing en fonction des préférences et des comportements prévus des consommateurs, ce qui peut augmenter significativement le taux de conversion.
  • Personnalisation de l’expérience client : les entreprises peuvent utiliser le marketing prédictif pour personnaliser l’expérience client en fonction des préférences et des comportements prévus des consommateurs, ce qui peut ent

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