Le marketing prédictif est l’une des tendances les plus en vogue dans le domaine de l’e-mail aujourd’hui. Et il est probable que cela devienne encore plus chaud à mesure que les spécialistes du marketing cherchent à améliorer leurs stratégies. La raison pour laquelle le marketing prédictif est un mot à la mode dans le marketing par e-mail est que de plus en plus de spécialistes du marketing se rendent compte que l’exploitation de l’analyse prédictive pour prendre des décisions basées sur les données peut avoir un impact positif énorme sur l’engagement et la conversion des clients.
Comprendre les bases de la modélisation prédictive
Prendre des décisions marketing basées sur les données va au-delà de la simple analyse des comportements passés des clients ; Il prend en compte les données en temps réel à partir des données actuelles. En d’autres termes, l’analyse prédictive est plus précieuse pour prédire les comportements futurs des clients lorsque les spécialistes du marketing par e-mail réussissent à connecter plusieurs points de données et interconnexions à travers plusieurs sources en temps réel. Cela implique la collecte de données à partir de tous les canaux marketing que les clients utilisent pour interagir avec une entreprise, y compris le comportement de navigation sur le site Web (qui déduit les intérêts d’un client), le comportement d’achat (en ligne et au point de vente), les données de gestion de la relation client (CRM), les mesures d’engagement par e-mail et les interactions sur les réseaux sociaux.
Pour maximiser les performances de vos campagnes d’email marketing, il est essentiel d’utiliser les bons outils et de choisir un hébergeur d’email fiable qui réponde à vos besoins. En trouvant le bon fournisseur, vous pourrez exploiter pleinement le potentiel du marketing prédictif pour cibler efficacement vos prospects, renforcer l’engagement de vos clients et améliorer de manière significative votre retour sur investissement.
En plus de l’exploration de données, l’analyse prédictive s’appuie également sur des algorithmes et une modélisation statistiques, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour analyser les données des clients afin de prédire les comportements futurs des clients. Il existe un certain nombre de techniques de modélisation prédictive différentes pour l’analyse des données.
- Algorithmes de clustering
- La modélisation de la propension
- Filtrage collaboratif
- L’analyse des dépenses marketing
Comment l’IA peut vous aider à optimiser vos campagnes d’email-marketing ?
Selon Dynamic Yield, 71% des consommateurs affirment qu’ils sont deux fois plus susceptibles d’ouvrir et de lire des e-mails de marque personnalisés selon leurs goûts et préférences. L’enjeu est donc énorme, et il est essentiel d’utiliser tous les leviers de l’IA comme :
- Segmentation avancée : l’IA peut analyser de grandes quantités de données clients (comportement d’achat, interactions précédentes, données démographiques) pour créer des segments super ciblés. En résumé, chaque destinataire reçoit un message pertinent.
- Personnalisation dynamique : l’IA permet de personnaliser non seulement le texte de l’e-mail, mais aussi les images, les offres et même la ligne d’objet en fonction du profil de chaque utilisateur. D’ailleurs de nombreux sites utilisent déjà cette technique pour recommander des produits en fonction de l’historique de navigation (cookies).
- Optimisation du timing : l’IA peut prédire le meilleur moment pour envoyer un e-mail à chaque utilisateur en fonction de son comportement passé. En théorie, cette technique doit permettre d’augmenter les taux d’ouverture des mails et le taux d’engagement des utilisateurs.
L’IA a de nombreuses applications permettant de créer des éléments pour un email personnalisé:
- Créer du contenu personnalisé pour diverses campagnes de marketing,
- Générer des images réalistes d’objets imaginaires,
- Générer du texte et de la parole,
- Trouver des idées de contenu
- Automatiser la rédaction d’emails
- Adapter le ton de l’email
- Déterminer la date et l’heure d’envoi
- Créer des objets d’emails accrocheurs
- Créer des images percutantes
- Recycler du contenu
Pour les e-mails de commerce électronique avec un CTA de conversion, les modèles personnalisés convertissent 202% mieux qu’un modèle d’annonce par défaut.
Qu’est-ce que l’analyse prédictive peut apporter à votre programme de marketing par e-mail ?
Le machine learning est une branche de l’intelligence artificielle permettant aux machines d’apprendre à partir de données structurées en utilisant des algorithmes afin de réaliser des prédictions ou des décisions sans programmation explicite. Le deep learning est un sous-ensemble du machine learning utilisant des réseaux de neurones profonds pour analyser de grandes quantités de données non structurées, comme des images, des vidéos ou du texte, avec une grande précision.
Alors, que pouvez-vous faire avec toutes les analyses, et lesquelles sont essentielles pour maximiser le retour sur investissement (ROI) de votre marketing par e-mail ? Voici quelques exemples de la façon dont vous pouvez tirer parti de l’analyse prédictive dans vos vos campagnes d’email-marketing.
- Segmentation des abonnés : identifiez comment les différents segments de clientèle sont les plus susceptibles de réagir à un contenu d’e-mail et à des offres promotionnelles spécifiques. De plus, prédisez et atteignez le public cible le plus susceptible de s’engager et de convertir. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour élaborer des campagnes d’e-mailing pertinentes et personnalisées pour chaque segment de clientèle.
- Évaluation de la valeur vie du client : Déterminer quels clients ont les valeurs à vie les plus élevées vous aidera à concentrer vos efforts de marketing par e-mail sur leur engagement et leur conversion.
- Recommandations de produits : à l’aide de données telles que les taux d’engagement des clients (par exemple, les taux d’ouverture, de clics et de conversion) et le comportement d’achat passé, l’analyse prédictive peut vous aider à déterminer les produits à recommander. Ensuite, diffusez les recommandations de produits dans des campagnes d’e-mailing telles que le panier abandonné, l’après-achat et la reconquête.
- Notation des prospects : en fonction du profil d’un prospect et des données comportementales, l’analyse prédictive et l’IA peuvent vous aider à attribuer des scores aux prospects afin de hiérarchiser les prospects les plus prometteurs, d’améliorer les taux de conversion et de réduire les cycles d’achat.
- Optimisation de l’objet et du contenu : vous pouvez également utiliser l’analyse prédictive pour vous aider à effectuer des tests multivariés plus robustes (Tests A/B). Ensuite, armé des résultats de ces analyses, vous pouvez identifier les tendances des clients et déterminer les lignes d’objet, le contenu des e-mails et les appels à l’action qui obtiendront les meilleurs taux d’ouverture, de clic et de conversion.
Selon Backlinko, un e-mail personnalisé peut augmenter le taux de réponse jusqu’à 32,7%. Un chiffre non négligeable lorsqu’on a une idée du nombre de mails échangés.
4 exemples concrets de marques utilisant l’analyse prédictive pour leurs courriels
1. Amazon
Amazon utilise l’analyse prédictive pour envoyer des courriels contenant des suggestions de produits basées sur l’historique d’achat et de navigation de chaque utilisateur (personnalisation des recommandations de produits). Cette personnalisation fine contribue à un taux de conversion élevé.
2. Netflix
Netflix envoie régulièrement des e-mails recommandant des séries et films personnalisés. L’IA analyse les habitudes de visionnage pour anticiper les goûts des utilisateurs grâce à l’optimisation des recommandations de contenu.
3. Sephora
Sephora utilise l’analyse prédictive pour identifier les clients susceptibles de répondre favorablement à des promotions spécifiques : on parle ici d “offres promotionnelles ciblées”.
4. Spotify
Spotify envoie des e-mails personnalisés avec des playlists ou des rétrospectives musicales (engagement proactif) basées sur les préférences d’écoute de chaque utilisateur, en espérant ainsi augmenter leur engagement.
Les spécialistes du marketing peuvent désormais utiliser toutes ces informations pour prédire et façonner avec précision les comportements futurs de leurs prospects et clients par mail.
La bonne nouvelle, c’est que les outils de marketing prédictif sont non seulement plus faciles d’accès et d’utilisation, mais aussi plus abordables.
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