Dans le monde extrêmement concurrentiel de l’e-commerce, les entreprises sont en permanence à la recherche de stratégies innovantes pour satisfaire leurs clients et augmenter leurs ventes en ligne. L’un des outils qui révolutionnent le secteur n’est autre que l’analyse prédictive.
En libérant le potentiel des données et l’intelligence artificielle, l’analyse prédictive permet aux entreprises d’e-commerce de perfectionner leurs stratégies marketing. Qu’il s’agisse de connaître le comportement des clients ou d’améliorer les processus de prise de décision, la puissance de l’analyse prédictive peut apporter un avantage précieux aux entreprises.
L’analyse prédictive aide à anticiper avec exactitude les tendances des ventes, à prévoir le comportement des clients, à réagir rapidement aux évolutions du marché et à tirer parti des opportunités émergentes. Cette extraordinaire capacité vous aide à ajuster de manière proactive les stratégies marketing, à optimiser les opérations et à conserver une position de leader dans le monde du commerce en ligne.
Mais quelle est actuellement l’importance de l’analyse prédictive dans l’e-commerce ? Peut-elle vraiment débloquer la capacité de prédire l’avenir ? Et si oui, avec quelle précision ? Mais surtout, comment transformer ces précieuses prévisions en initiatives pratiques ?
Dans cet article, nous étudions en détail les principales applications de l’analyse prédictive dans l’e-commerce et révélons les avantages considérables qu’elle apporte aux stratégies marketing. Nous en profiterons pour vous dévoiler les outils essentiels que vous devez maîtriser pour mener à bien la symphonie de l’analyse prédictive avec une précision irréprochable.
Le pouvoir de la prédiction dans le domaine du marketing
La croissance de l’analyse prédictive dans le marketing n’est pas une tendance passagère. Il s’agit plutôt d’une nouvelle donne pour toute entreprise qui souhaite garder une longueur d’avance, car elle permet aux marketers d’être plus agiles, précis, réactifs et prévoyants lorsqu’ils mettent en œuvre des stratégies.
L’analyse prédictive permet de s’infiltrer dans l’esprit des clients pour anticiper leurs comportements, leurs achats, leurs préférences et leurs besoins futurs, et de planifier, préparer et agir de la manière la plus pertinente et personnalisée possible.
Bien entendu, au fur et à mesure que la technologie progresse et que la disponibilité des données augmente, le potentiel de l’analyse prédictive pour révolutionner les stratégies marketing continuera de croître. Mais avant de nous laisser emporter, examinons les différentes manières de tirer parti de l’analyse prédictive pour aborder l’acquisition de clients, l’optimisation des campagnes et l’accroissement des ventes de votre commerce électronique.
1. Prédire le comportement de vos clients
Comprendre réellement votre audience est la clé du succès de vos campagnes marketing. La capacité de prévoir et d’anticiper les actions que vos clients entreprendront vous aidera à optimiser vos stratégies marketing, à personnaliser l’expérience de chaque utilisateur et à maximiser les revenus de votre boutique.
Compte tenu de l’énorme quantité de données que votre entreprise accumule à partir de diverses sources telles que le trafic sur le site Web, les données démographiques des clients et l’historique des achats, pour n’en nommer que quelques-unes, l’analyse prédictive vous permet d’extraire des informations pertinentes de cette mine d’or de données. Celles-ci aident à identifier plus facilement les modèles et les tendances qui mettent en lumière les préférences, les interactions et les habitudes de consommation de vos clients.
Armé de prévisions concernant votre audience, vous pouvez concevoir des stratégies efficaces pour cibler différents clients en fonction de comportements escomptés, avec de meilleures chances de succès. Voici quelques exemples de prévisions que vous pouvez faire sur le comportement de vos clients, ainsi que des recommandations sur les mesures que vous pouvez prendre dans le cadre de vos stratégies marketing pour obtenir un effet maximal.
Quel est le montant qu’un client va dépenser?
Avant de vous lancer dans des campagnes marketing extravagantes qui font la promotion de vos produits les plus chers, vous devez déterminer le montant qu’un client est susceptible de dépenser pour votre marque. C’est là que notre premier indicateur prédictif entre en jeu : Customer Lifetime Value (CLV).
La CLV est calculée en ajustant un modèle statistique à vos données d’achat. En général, le comportement d’achat des clients d’un e-commerce peut être considéré comme un processus de Bernoulli dans lequel chaque opportunité de transaction (par exemple, un jour, un mois ou une année, selon la fréquence de votre modèle commercial) ne peut donner que deux résultats possibles : acheter ou ne pas acheter. La séquence des résultats est décrite comme une variable stochastique.
Ce processus de Bernoulli sous-jacent peut être déduit simplement en examinant la récence (l’heure de la dernière transaction) et la fréquence (le nombre de transactions d’achat).
L’analyse de ces deux statistiques fait apparaitre un modèle que vous pouvez utiliser pour prévoir le nombre d’achats qu’un client est censé effectuer à l’avenir. Après avoir estimé le nombre d’achats, vous pouvez calculer leur montant.
En identifiant et en comprenant la valeur à long terme de vos clients, vous pouvez concentrer vos efforts marketing sur la fidélisation et l’engagement de ceux qui contribuent le plus à vos résultats financiers, tout en mettant en œuvre une stratégie visant à augmenter la CLV escomptée du reste de vos clients.
Par exemple, vous pouvez regrouper vos clients ayant une valeur CLV élevée dans un segment à cibler avec du contenu hyperpersonnalisé, des incitations à la fidélité et bien plus encore afin de les satisfaire et de les fidéliser à long terme à votre marque.
Quelle est la probabilité qu’un client fasse un achat ?
Indicateur : Alors que certains clients sont prêts à consommer davantage dans votre boutique, d’autres songent peut-être à faire une dépense en ligne auprès de vos concurrents. Pour prédire la probabilité qu’un client achète dans votre boutique ou l’abandonne complètement, nous pouvons utiliser un autre indicateur prédictif : la probabilité d’abandon, ou « Churn Probability ».
Le Churn Probability mesure la probabilité que vos clients abandonnent votre entreprise. Dans l’e-commerce, les clients n’« abandonnent » pas explicitement une marque, mais arrêtent simplement d’acheter. Cela complique la modélisation puisqu’aucun événement d’abandon spécifique n’est observé dans la réalité. Vous devez plutôt vous fier à des méthodes statistiques pour déterminer la probabilité qu’un client stoppe la relation avec votre entreprise. Vous pouvez y penser comme si le client pouvait abandonner votre entreprise après chaque transaction avec une probabilité p.
En général, on considère qu’un Churn sain est intérieur à 0,4. Si le Churn Probability escompté d’un client est compris entre 0,4 et 0,6, il est temps d’agir avant qu’il ne parte définitivement. Alors que le Churn Probability vous aide à prédire quels clients sont peu susceptibles de revenir dans votre boutique, le P-Alive vous aide à prédire quels clients sont susceptibles d’acheter à nouveau. P-Alive est exactement le contraire du Churn Probability. Par exemple, si l’on prévoit l’abandon d’un client avec une probabilité de 0,25, cela signifie qu’il est en vie avec une probabilité de 0,75.
Dans ce graphique, nous pouvons voir comment la grande majorité des achats, à savoir 78 %, se produisent lorsque le client a un Churn Rate inférieur à 40, tandis que 14,5 % achètent lorsque leur Churn Rate se situe entre 40 et 60, et seulement 7,5 % achètent lorsque leur Churn Rate est supérieur à 60.
En tirant parti du Churn Rate, voire du P-Alive, vous pouvez accorder une attention particulière à vos clients à risque afin de les encourager à rester (et à acheter !) tout en maintenant une clientèle engagée et de qualité.
Ce graphique montre comment à chaque achat, le Churn Rate diminue, car nous estimons que s’il vient d’acheter, il est vraisemblable qu’il le fasse à nouveau. Toutefois, à mesure que le temps passe entre achat et achat, le Churn Rate augmente. Cette image reflète un phénomène intéressant : la plus longue période sans commander (environ entre avril et novembre 2022) est interrompue par un achat provoqué par un contenu promotionnel envoyé à ce client.
Action : Si vous avez une idée précise de l’habitude d’achat de vos clients et de la probabilité qu’ils disparaissent à jamais, vous pouvez vous garantir la mise en place de stratégies visant à fidéliser tous vos clients et à les inciter à revenir pour renouveler leur achat.
Par exemple, lorsque des clients ont un taux d’abandon de 75 %, vous devriez créer des incitations pour qu’ils restent. Pour ce faire, vous pouvez notamment leur envoyer un e-mail contenant des recommandations de produits personnalisées liées à leur commande précédente afin de les inciter à revenir sur votre boutique en ligne. Vous pouvez également aller plus loin et tenter de les convaincre à l’aide d’un coupon de réduction, d’une livraison gratuite, etc., pour leur donner le coup de pouce supplémentaire dont ils pourraient avoir besoin pour passer commande.
2. Prédire l’état de vos ventes
L’analyse prédictive est fondamentale pour présager l’évolution future des ventes de votre entreprise. En analysant l’historique des ventes, le comportement des clients, les tendances du marché et divers facteurs externes, vous pouvez découvrir des informations sur les performances commerciales futures et développer des stratégies marketing basées sur des prévisions détaillées au lieu de vous fier uniquement à votre intuition.
En termes de précision, l’analyse prédictive prend en compte une multitude de facteurs qui influencent le comportement d’achat. Ces modèles tiennent compte de la saison, des promotions, des fluctuations de prix, des efforts marketing et d’autres variables afin de fournir une estimation plus précise des volumes de ventes futurs.
Quelle est l’estimation de vos ventes au cours des prochaines périodes de soldes ?
Indicateur : L’analyse prédictive permet également aux entreprises de prévoir les ventes futures. En analysant les modèles de vente précédents, le comportement des clients, les tendances du marché et d’autres données pertinentes issues de votre e-commerce, vous pouvez obtenir des informations précieuses sur les ventes escomptées au cours d’une période donnée ou à l’occasion d’une campagne spécifique.
Lorsqu’il s’agit de campagnes commerciales avec des enjeux importants, telle que le Black Friday , l’analyse prédictive agit comme une boussole stratégique qui guide votre entreprise pour déterminer la quantité optimale de produits, identifier les articles les plus populaires et aligner les ressources en conséquence.
Les points noirs de ce graphique représentent les données utilisées pour entraîner le modèle, tandis que les points orange correspondent aux données utilisées pour évaluer le modèle. La ligne bleue représente la prédiction produite par le modèle une fois entraîné. Enfin, le fond bleu clair représente l’incertitude du modèle. Ce graphique montre plusieurs choses : d’une part, le modèle est capable de prédire correctement des événements spéciaux tels que les pics du Black Friday à la fin du mois de novembre. D’autre part, il est capable de détecter la saisonnalité présente dans les données, qui peut être appréciée à la fois de manière hebdomadaire ou annuelle.
En prédisant avec exactitude le volume de ventes attendu, votre entreprise peut s’assurer qu’elle dispose des niveaux de stocks, du personnel et de l’infrastructure nécessaires. Vous éviterez ainsi de vous laisser surprendre par un manque de main-d’œuvre, de perdre des ventes à cause d’une rupture de stock ou de décevoir vos clients avec de longs délais d’attente… et la dernière chose qu’une entreprise souhaite, c’est décevoir ses clients !
Action : Si votre entreprise a constaté une augmentation de la demande de consoles vidéo lors de la campagne de vente du Black Friday de l’année dernière, vous pouvez prendre plusieurs mesures proactives pour tirer parti de ces prévisions. Par exemple, vous pouvez vous assurer que votre boutique dispose d’une large gamme de consoles vidéo avant le début des soldes pour faire face à l’afflux attendu de clients.
Vous pouvez également garder une longueur d’avance sur les événements et lancer une campagne de prévente spécifique pour promouvoir la toute dernière console de jeu vidéo disponible dans votre boutique. Cette approche spécifique contribuera à attirer l’attention de nouveaux clients passionnés de jeux vidéo, ce qui augmentera encore le potentiel de vente avant même que la campagne ne commence.
Combien de paniers vos clients vont-ils abandonner ?
Indicateur : L’abandon du panier d’achats est un problème très courant pour les entreprises d’e-commerce, notamment lors d’une campagne promotionnelle temporaire. Comme pour les prévisions de ventes, il est utile d’évaluer le nombre de paniers qui seront abandonnés sur votre site Web au cours d’une campagne spécifique.
Pour anticiper le taux d’abandon de panier lors d’une campagne à venir, vous pouvez consulter vos données historiques afin de comparer le nombre total de visites avec le nombre total de paniers abandonnés au cours de la même campagne l’année précédente.
Dans ce graphique, la légende est la même que celle fournie dans le graphique précédent. Encore une fois, vous pouvez constater que le modèle est capable de prédire avec précision le nombre d’abandons de paniers.
Action : Par exemple, si 50 % du trafic de votre site Web a abandonné son panier pendant les soldes d’été de l’année dernière, vous pouvez prévoir le taux d’abandon de panier de cette année et préparer des actions pour réduire le taux prévu pendant la campagne.
Dans ce cas, il serait sans aucun doute utile de mettre en œuvre une stratégie visant à inciter les visiteurs de votre site Web à récupérer leur panier abandonné, soit en affichant une fenêtre contextuelle lorsqu’un client manifeste son intention de partir sans acheter les produits de son panier, soit en envoyant un e-mail contenant les produits qu’il a abandonnés ainsi qu’un compte à rebours indiquant la fin de l’offre.
Quels nouveaux clients sont les plus susceptibles d’acheter ?
Indicateur : Une fois que vous avez identifié les « discount lovers » de votre audience sur la base de données historiques, vous pouvez exploiter la puissance de l’analyse prédictive pour trouver d’autres utilisateurs susceptibles d’apprécier votre prochaine campagne de soldes.
Commencez par analyser ces amateurs de remises dans votre base de données et définissez les caractéristiques qu’ils ont en commun, comme la fréquence d’achat, la valeur moyenne des commandes, l’engagement vis-à-vis des e-mails promotionnels, le comportement de navigation sur les articles à prix réduit ou même l’adhésion à des programmes de fidélité associés à des remises.
Ces indicateurs de similarité, renforcés par des représentations incorporées, vous permettent de créer un modèle commun basé sur ces caractéristiques. Grâce à ces indicateurs, vous serez en mesure de dénicher des clients similaires à d’autres clients.
Une fois appliqué à votre base de données client, ce modèle triera les clients en fonction de leur ressemblance avec votre segment actuel d’amateurs de remises. De cette façon, vous serez en mesure d’accéder efficacement à un segment de clients les plus susceptibles d’acheter dans le cadre de vos initiatives marketing axées sur les remises.
Tout d’abord, vous pouvez voir que si vous les regroupez par forme, ceux qui ont une forme ronde comme une pomme ou une orange entreront dans le même groupe. Si vous décidez de rechercher des similarités dans la couleur, la pomme et la fraise appartiendraient au même groupe, tout comme la banane et la mangue. Enfin, si vous choisissez de les regrouper par saveur, les raisins et les cerises se retrouveraient dans un groupe parce qu’ils ont un goût sucré, tandis que le kiwi et le citron appartiendraient à un autre groupe parce qu’ils sont plus acides.
Action : Une fois que vous avez regroupé vos clients potentiels en fonction de leur similarité avec ceux qui aiment les remises, vous pouvez les cibler avec des campagnes marketing qui mettent en avant des offres de réduction ou des incitations exclusives dans votre boutique en ligne, et regarder les ventes se multiplier et dépasser les résultats de l’année dernière.
Conclusion
En conclusion, prédire, c’est pouvoir. Qu’il s’agisse de prédire le moment où un client effectuera son prochain achat, d’identifier les pertes potentielles ou d’optimiser vos campagnes marketing, le développement de l’analyse prédictive offre à votre entreprise de formidables opportunités d’accroître la satisfaction client, d’améliorer les taux de conversion et de stimuler la croissance des revenus.
Alors que l’e-commerce continue d’évoluer, l’adoption de l’analyse prédictive sera cruciale pour les entreprises qui souhaitent conserver une place de leader dans leur domaine et prospérer sur un marché concurrentiel. Notre dernier conseil est donc de commencer dès maintenant à tirer profit du pouvoir de la prédiction, pour voir prospérer vos campagnes marketing.
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