L' ANALYSE PRÉDICTIVE POUR UNE MEILLEURE EXPÉRIENCE UTILISATEUR

ANALYSE PRÉVISIONNELLE

La technologie utilisée pour l'analyse prédictive, sous la forme d'algorithmes d'apprentissage automatique, de statistiques et de techniques d'exploration de données, permet à Like Reply de développer des modèles et des tendances à partir des données recueillies.
Avec l'aide de l'analyse prédictive,les équipes Like Reply élaborent une stratégie de positionnement pour les entreprises grâce à l'interprétation de facteurs en ligne et hors ligne.

LE MULTICANAL ET L'APPROCHE CENTRÉE SUR LE CLIENT POUR IDENTIFIER LES BESOINS EXISTANTS

Les structures multicanales et l'orientation client ouvrent de nouvelles possibilités d'utilisation des données pour anticiper les besoins des clients dans l'environnement concurrentiel actuel.

Les entreprises qui disposent d'outils de collecte et d'analyse des données peuvent les utiliser pour les aider à prendre des décisions complexes et obtenir de meilleurs résultats : en matière d'acquisition et de fidélisation des clients et de maximisation des profits. 

NOTRE BUT

Like Reply utilise l'analyse prédictive dans le but d'optimiser l'expérience du consommateur et sa relation avec la marque.

SYSTÈMES DE RECOMMANDATION

Les systèmes de recommandation sont conçus pour prédire les intérêts des clients (ce qu'ils veulent acheter ou regarder) et leur fournir des suggestions appropriées. Des statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés à cette fin, dans le but de maximiser les profits. Lorsqu'un client achète ou montre un intérêt pour un produit, le système lui présente automatiquement une recommandation pour un autre produit ou service qu'il considère comme particulièrement pertinent pour ce client. Les systèmes de recommandation sont basés, par exemple, sur les approches du filtrage collaboratif ou du filtrage basé sur le contenu, c'est-à-dire sur la possibilité de faire des suggestions aux utilisateurs qui sont classés comme similaires sur la base de leur intérêt précédemment manifesté.

GROUPE CIBLE DES CAMPAGNES DE MARKETING

Les analyses prédictives ciblent les campagnes de marketing numérique sur les clients en permettant la diffusion d'annonces personnalisées pour des segments spécifiques d'utilisateurs à fort potentiel. L'équipe Like Reply peut attribuer une probabilité de conversion aux clients existants ou aux prospects - en fonction de nombreux facteurs - analysés par l'algorithme prédictif (durée de la session, nombre de pages consultées, origine du trafic, étape de l'entonnoir d'achat, promotion choisie, informations CRM, etc.) En créant un modèle prédictif pour une classification efficace des clients - basée sur la plus forte probabilité de conversion - l'équipe peut exporter ces segments pour les outils de diffusion des campagnes publicitaires, augmentant ainsi le retour sur investissement, la rentabilité, le taux de conversion et la satisfaction des clients.

ATTRIBUTION DES CANAUX DE MARKETING EN LIGNE ET HORS LIGNE

L'analyse de l'attribution des bénéfices et des taux de conversion aux canaux médias atteint ses limites avec les modèles classiques (surtout en ce qui concerne le dernier clic). Ces modèles ne permettent souvent pas d'analyser la contribution effective, car les chemins de conversion des utilisateurs sont très ramifiés et comprennent différentes étapes de l'entonnoir d'achat. L'application de ces modèles peut donc aboutir à une approche trop myope qui tend à laisser de côté certains points de conversion, où les canaux médiatiques ne sont pas censés jouer un rôle décisif. De plus, ces modèles ne prennent pas en compte l'expérience multi-device, ni l'impact des canaux de marketing traditionnels (TV, presse, radio, etc.) intégrés aux canaux numériques. Like Reply propose une approche structurée pour passer d'un modèle déterministe à un modèle prédictif qui optimise les budgets médias et maximise les profits. La méthode d'attribution est basée sur l'application d'algorithmes sophistiqués concernant les ensembles de données collectées qui attribuent une valeur de conversion partielle aux points de contact marketing qui contribuent efficacement à la conversion, indépendamment de leur position dans l'entonnoir d'achat. 

VALEUR DU CYCLE DE VIE DES CLIENTS

La valeur du cycle de vie des clients (LTV = LifeTime Value) est un indicateur basé sur un modèle prédictif qui montre à quel point il est gratifiant de poursuivre une relation avec un client particulier sur le long terme. Il indique la valeur du bénéfice futur qui peut être réalisé en poursuivant la relation avec le client. Il s'agit d'une mesure importante mais complexe à calculer car elle prend en compte plusieurs variables, notamment le coût d'acquisition des clients (CAC), le taux de fidélisation des clients, le taux de désabonnement, les achats répétés, etc. La valeur de cycle de vie des clients peut être utilisée pour surveiller les performances de l'entreprise et prendre des décisions importantes. Par exemple, il est souvent plus avantageux pour une entreprise de concentrer ses efforts de marketing sur des segments de clientèle déjà acquis qui peuvent être rentables à long terme, plutôt que d'acquérir de nouveaux clients qui ne peuvent atteindre que des objectifs à court ou moyen terme.

SYSTÈMES D'ALERTE

Les systèmes d'alerte permettent de détecter rapidement les écarts inhabituels par rapport à un indicateur de performance clé (KPI) donné, tant sur le plan technologique que sur celui de la veille économique. L'approche traditionnelle exigeait un ensemble préétabli de valeurs cibles pour lesquelles ces alertes se produiraient. En appliquant l'approche prédictive, Like Reply peut analyser simultanément de nombreux indicateurs clés de performance et signaler en temps réel les écarts importants par rapport à la valeur prévue. 

PERSONNALISATION ET OPTIMISATION DU PARCOURS CLIENT

Une fois que l'entreprise a collecté suffisamment de données sur les actions de ses clients, l'analyse prédictive permet de détecter des schémas dans le comportement des utilisateurs afin de personnaliser leur expérience en termes de contenu proposé, ainsi que l'adaptation des interfaces numériques que l'utilisateur utilise.  

L'analyse prédictive ajoute une autre couche au processus utilisé par le CRO (Conversion Rate Optimization), la méthodologie de la recherche expérimentale, qui permet d'optimiser le taux de conversion des applications numériques. Dans le cadre de l'analyse prédictive, les experts Like Reply évaluent tous les chemins que les utilisateurs empruntent sur une plateforme numérique afin d'identifier le contenu que les utilisateurs visitent le plus souvent avant d'effectuer une conversion spécifique (par exemple, une inscription, un lead, un achat). Cette évaluation ne serait pas possible avec les outils de l'analyse descriptive, car les possibilités, la séquence ainsi que la manière dont l'utilisateur peut interagir avec une plateforme peuvent être extrêmement diverses, c'est pourquoi il est difficile de les prévoir.