Qu’est-ce que l’analyse prédictive ? 

Contrairement à ce que nous avons vu plus haut, l’analyse prédictive ne se contente pas d’utiliser les informations qu’elle récupère pour proposer des éléments pertinents aux clients. A partir des informations qu’elle possède elle interprète et croise les informations pour prédire les actions du client. Et bien sûr, l’IA excelle dans ce domaine. Grâce aux algorithmes de machine Learning, l’IA peut prédire l’avenir du client avec une précision étonnante 

Fidéliser et garder les Clients 

Grâce à cette analyse prédictive, il est facile de déduire des informations cruciales sur le client :   

• Quand il est susceptible d’acheter (Week-end, fin de mois…) 
• Quels produits l’intéressent 
• Les canaux sur lesquels il est le plus réceptif (Mail, sms…)

Par exemple, un site de mode peut anticiper qu’un client ayant acheté une veste ou une paire de chaussures il y a plus d’un an ait un besoin, et donc, lui renvoyer une offre personnalisée de cette manière on peut très facilement fidéliser un grand nombre de clients. Mais une fois les clients fidélisés il faut éviter le Churn.  

En marketing, le Churn représente le taux de perte de clients, souvent mesuré tous les mois, il est représentateur de la capacité de l’entreprise à garder ses clients. L’IA peut aider à réduire ce dernier grâce à l’analyse prédictive. Notamment en détectant certains signaux d’un potentiel désengagement : Baisse d’activité, diminution de la taille du panier, inactivité sur les mails… Si le churn reste faible, alors la fidélité est bonne et les clients les moins actifs peuvent être relancés avec une offre spéciale. Cependant, si celui-ci est élevé, alors cela peut venir d’une mauvaise expérience utilisateur, dans ce cas, il est préférable de réévaluer certains critiques tels que l’expérience utilisateur 

Analyser le marché 

Enfin, l’analyse prédictive permet également d’analyser le marché dans lequel l’entreprise se trouve, ce qui permet d’en optimiser la productivité. On peut utiliser ces données sur 3 axes :  

• Prédire le volume de commandes selon le contexte politique, économique ou même météorologique 
• Ajuster dynamiquement les budgets publicitaires (en fonction du volume de commandes estimé)
• Optimiser les stocks (dans le cas de l’e-commerce) 

Prenons l’exemple d’une entreprise qui vend du mobilier ergonomique. Elle observe une hausse de recherches googles liés aux troubles musculaires et osseux chez les télétravailleurs, mais également un pic de téléchargements d’un guide “Bien s’installer en télétravail”, enfin sur d’autres sites, elle observe une augmentation d’achat de clavier et souris ergonomiques. Grâce à l’IA elle peut rapidement adapter son stock et lancer une campagne, afin d’augmenter son nombre de clients et ses ventes.