Les marketeurs passent beaucoup de temps à analyser ce qui s'est passé. L'analyse prédictive permet de se concentrer sur ce qui va se passer.
Qu'il s'agisse d'anticiper le comportement d'achat futur d'un client, d'identifier ceux qui risquent de se désengager avant qu'ils ne le fassent, ou de déterminer le bon moment pour envoyer un message, l'analyse prédictive transforme les données historiques en actions marketing concrètes.
Définition et fonctionnement des analyses prédictives
L'analyse prédictive est une méthode d'analyse de données qui utilise des données historiques, des méthodes statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour prévoir des événements, des comportements ou des résultats futurs.
Dans le contexte du marketing B2C, l'analyse prédictive s'appuie sur les données clients (historique d'achats, comportement de navigation, interactions par e-mail ou SMS, données démographiques) pour anticiper ce que chaque client est susceptible de faire ensuite : acheter, se désabonner, recommander un ami, ou revenir après une période d'inactivité.
Contrairement à l'analyse descriptive (qui décrit ce qui s'est passé) ou à l'analyse diagnostique (qui explique pourquoi), l'analyse prédictive regarde vers l'avenir. Elle ne garantit pas ce qui va se passer, mais elle permet d'agir sur la base de probabilités calculées plutôt que d'intuitions.
3 bénéfices de l'analyse prédictive
En identifiant les signaux comportementaux qui précèdent un achat ou un désengagement, les marketeurs peuvent agir au bon moment, avec le bon message, plutôt que de réagir après coup.
En concentrant les efforts sur les clients à forte valeur ou à fort potentiel, les équipes marketing optimisent leur retour sur investissement sans augmenter leur budget.
L'analyse prédictive permet d'adapter automatiquement les recommandations de produits, le timing des envois et le contenu des messages à chaque individu, sans effort manuel supplémentaire.
Exemples d'analyse prédictive en B2C : transformer les insights en actions concrètes
Klaviyo intègre des analyses prédictives directement dans sa plateforme, permettant aux équipes marketing de prédire et d'agir sur les comportements futurs des clients sans avoir besoin d'un data scientist. Voici les principales prédictions disponibles :
Délai moyen entre les commandes
Klaviyo prédit le délai moyen entre deux commandes pour chaque client, en s'appuyant sur son historique d'achats. Cette donnée permet de déclencher automatiquement des campagnes de réengagement au moment le plus opportun, avant que le client ne se tourne vers la concurrence.
Valeur moyenne de la commande
Klaviyo prédit la valeur moyenne des prochaines commandes d'un client. Cette information permet de personnaliser les offres et les recommandations en fonction du pouvoir d'achat de chaque segment.
Nombre de commandes prévu
Klaviyo prédit le nombre total de commandes qu'un client est susceptible de passer au cours de sa relation avec votre marque. Cette prédiction est particulièrement utile pour identifier les clients à fort potentiel dès le début de leur parcours.
Date prévue de la prochaine commande
Klaviyo prédit la date à laquelle un client est le plus susceptible de passer sa prochaine commande. Cette donnée permet de synchroniser les communications marketing avec le cycle d'achat naturel de chaque client.
Valeur vie client (CLV)
Klaviyo prédit la valeur vie client (CLV) de chaque profil, c'est-à-dire le chiffre d'affaires total qu'un client est susceptible de générer sur une période donnée. Cette prédiction permet de prioriser les investissements marketing sur les clients à plus forte valeur.
Prédiction du risque d'attrition
Klaviyo identifie les clients qui présentent des signes de désengagement avant qu'ils ne disparaissent complètement. Cette prédiction permet de déclencher des campagnes de rétention ciblées au bon moment.
Meilleure date de vente croisée
Klaviyo prédit le meilleur moment pour proposer des produits complémentaires à chaque client, en s'appuyant sur son comportement d'achat et les habitudes observées sur des profils similaires.
Prochain meilleur produit
Klaviyo identifie le produit le plus susceptible d'intéresser chaque client en fonction de son historique et des comportements d'achat de profils similaires. Cette recommandation peut être utilisée dans les e-mails, les SMS ou les flux automatisés.
"Avec les analyses prédictives de Klaviyo, nous pouvons anticiper les besoins de nos clients et leur proposer la bonne offre au bon moment. C'est un game changer pour notre stratégie de fidélisation."
— Troy Petrunoff, Every Man Jack
Comment éviter les analyses prédictives faussées
La qualité des prédictions dépend directement de la qualité des données sous-jacentes. Voici les principaux écueils à éviter :
- Des données incomplètes ou fragmentées. Si vos données clients sont dispersées dans plusieurs systèmes non connectés, l'IA ne dispose pas d'une vue complète pour faire des prédictions fiables.
- Des données historiques insuffisantes. Les modèles prédictifs ont besoin d'un volume minimum de données pour être pertinents. Pour les marques récentes ou les nouveaux segments, les prédictions peuvent être moins précises.
- Des biais dans les données d'entraînement. Si les données historiques reflètent des comportements passés biaisés (par exemple, des campagnes qui ne ciblaient que certains segments), les prédictions peuvent perpétuer ces biais.
Comment Klaviyo vous aide à prédire et personnaliser grâce aux analyses
Klaviyo intègre des analyses prédictives directement dans sa plateforme, sans nécessiter d'outils supplémentaires ni de compétences en data science. Toutes les prédictions sont disponibles au niveau de chaque profil client et peuvent être utilisées pour segmenter, déclencher des flux ou personnaliser des campagnes.
"Les analyses prédictives de Klaviyo nous permettent d'identifier nos clients les plus précieux et de leur offrir une expérience vraiment personnalisée. Le résultat est visible directement sur notre taux de rétention."
— Jade Richardson, Agital / Willow Tree
Fonctionnalité | Inclus dans Klaviyo Marketing | Disponible avec Marketing Analytics avancé |
|---|---|---|
Valeur vie client prévue (CLV) | ✔️ | ✔️ |
Prédiction du risque d'attrition | ✔️ | ✔️ |
Date prévue de la prochaine commande | ✔️ | ✔️ |
Nombre de commandes prévu | ✔️ | ✔️ |
Valeur moyenne de la commande prévue | ✔️ | ✔️ |
Prochain meilleur produit | ✔️ | ✔️ |
Heure d'envoi personnalisée | ✔️ | ✔️ |
Rapports de performances avancés (par canal, par segment, comparatifs) | — | ✔️ |