Comment utiliser l'analyse prédictive des clients pour convertir les utilisateurs

L'analyse client prédictive utilise l'apprentissage automatique pour analyser les données historiques et créer un algorithme. Cet algorithme est ensuite appliqué aux données actuelles pour prédire ce qui se passera ensuite.

Bien que ces prédictions ne puissent pas prédire l'avenir avec une précision de 100 %, elles peuvent révéler des tendances et des modèles qui vous offrent des indices étayés par des données sur la meilleure façon d'atteindre vos objectifs, y compris les conversions.

Vous pouvez utiliser l'analyse prédictive pour comprendre le comportement des clients et augmenter les conversions. Lisez la suite pour savoir comment.

Quelle est la précision de l'analyse client prédictive ?

L'analyse prédictive des clients n'est pas infaillible. Les algorithmes qui produisent l'analyse des clients s'appuient sur une grande quantité de données de haute qualité pour cracher des prédictions fiables.

Les entreprises comptant plus de 100 000 utilisateurs actifs par mois sont plus susceptibles de profiter de tous les avantages de l'analyse prédictive des clients, car elles disposent d'un volume de données suffisamment important pour garantir des prévisions précises. Les entreprises doivent également tracer les interactions avec les clients pour que les utilisateurs les déclenchent tout au long de leur parcours client. Ces déclencheurs peuvent être des points de contact tels que des clics, des inscriptions, des visionnages de vidéos ou l'atteinte de certains jalons. Ce sont les données comportementales que votre algorithme d'analyse prédictive analysera.

Un outil d'analyse prédictive comme Amplitude Audiences mesurera la précision du modèle et vous donnera un score de santé basé sur des éléments tels que la qualité et la quantité des données. Tout ce qui dépasse 70 % est considéré comme un modèle utilisable.

Il est utile de penser à l'analyse prédictive des clients en termes de tendances et de jouer les cotes plutôt qu'en chiffres et pourcentages précis. Par exemple, supposons que l'analyse prédictive montre que 45 % de vos clients qui n'ont pas écouté de chanson dans votre application de diffusion de musique au bout de deux jours seront désabonnés. Cependant, ce chiffre grimpe à 65% après trois jours d'inactivité.

Plutôt que de vous soucier de la précision des pourcentages entre les jours deux et trois, concentrez-vous sur la tendance générale. Cette information vous indique qu'il existe une étape importante où il est essentiel de réengager les clients pour vous assurer de répondre à leurs besoins. Par exemple, vous pouvez envoyer une notification dans l'application les invitant à écouter un nouveau single sorti par leur artiste préféré.

La relation entre l'analyse prédictive et le comportement des clients

L'analyse prédictive des clients vous aide à comprendre le comportement des utilisateurs et la façon dont les clients réagiront à vos tentatives pour les inciter à prendre des mesures spécifiques. Un outil d'analyse prédictive vous aide à tester différentes possibilités, afin que vous puissiez prendre une décision rentable avec une plus grande probabilité de succès.

Avec un algorithme d'analyse prédictive comme les prédictions d'Amplitude, vous pouvez simplement sélectionner l'onglet des prédictions, créer une cohorte ou un groupe d'utilisateurs et choisir l'action future que vous voulez ou ne voulez pas que ce groupe entreprenne. Une fois l'exécution du modèle terminée, vous pourrez voir quels facteurs sont les plus importants pour prédire la conversion. Ces facteurs incluent des attributs — âge, type d'appareil, taille de l'entreprise — et des comportements — lecture d'une chanson, partage d'une liste de lecture, utilisation de la fonction favorite.

Savoir quelles fonctionnalités et quels comportements dans le produit affectent la conversion vous aide à comprendre ce qu'il faut modifier pour améliorer les taux de conversion.

Cas d'utilisation pour l'analyse prédictive des clients

Vous pouvez utiliser l'analyse prédictive client pour :

• Tarification : L'analyse prédictive vous aide à déterminer le bon prix pour votre produit. Vous pouvez expérimenter quelques prix différents. Si vous découvrez que certaines personnes abandonnent leur panier à un prix plus élevé, vous pouvez choisir d'envoyer un e-mail de suivi avec une offre de réduction.
• Ventes croisées et incitatives : Augmenter la valeur à vie du client (CLV) grâce à la vente croisée et à la vente incitative est plus facile grâce à l'analyse prédictive des clients. Sur la base de données historiques, l'algorithme peut vous avertir que les joueurs qui achètent des gemmes dans le jeu pour monter de niveau aiment également acheter de nouveaux objets. Vous pouvez profiter de cette opportunité pour créer un lot de bonus dans le jeu lorsque les clients achètent un certain nombre de gemmes.
• Campagnes marketing : grâce à l'analyse prédictive des clients, vous constaterez peut-être que les personnes qui arrivent sur une page de destination depuis TikTok sont plus susceptibles de télécharger votre application que celles qui cliquent depuis Facebook. Vous pourriez prendre ces informations et décider d'investir une plus grande partie de votre budget de médias sociaux sur TikTok. Ou, vous pouvez modifier la messagerie sur l'annonce Facebook pour offrir des visiteurs plus qualifiés et intéressés.
• Tarification inversée : l'analyse prédictive des clients vous aide à cibler le bon message au bon client en fonction de sa probabilité d'effectuer une action. Prenez les abonnements, par exemple. L'algorithme peut aider à déterminer si les utilisateurs ont une probabilité élevée, moyenne ou faible de souscrire à un abonnement mensuel. Vous pouvez utiliser ces informations pour placer les utilisateurs dans trois cohortes et adapter votre suivi en conséquence. Par exemple, un simple rappel par e-mail ou une notification dans l'application peut suffire aux personnes les plus susceptibles de s'inscrire. Pour ceux qui ont une faible probabilité, vous pouvez envisager de leur offrir leur premier mois gratuit et de leur offrir une réduction de 10 % sur leur deuxième mois.

Réduire le taux de désabonnement des clients grâce à l'analyse prédictive

Peu importe la qualité de votre moteur d'acquisition ; si vous ne pouvez pas conserver les clients existants, il est difficile de développer votre entreprise.

L'analyse prédictive des clients aide les entreprises à identifier les clients à haut risque d'attrition. Pour identifier l'attrition des clients avant qu'elle ne se produise, examinez les caractéristiques des clients qui se sont désabonnés dans le passé à l'aide d'une analyse de cohorte du taux de désabonnement. Vous pouvez également consulter le cycle de vie d'un client pour obtenir des indices sur qui sera probablement désabonné. Vous pouvez trouver des indicateurs basés sur la durée pendant laquelle la personne était un client, depuis combien de temps elle a interagi avec votre produit avant de baratter et quelles fonctionnalités elle a utilisée ou n'a pas utilisée avant de dire au revoir.

Ensuite, vous pouvez tester différents messages et incitations pour savoir ce qui est le plus susceptible de fidéliser ces clients à l'avenir.

Enfin, vous appliquez ces leçons aux clients actuels qui montrent des signes similaires de désabonnement. En intervenant tôt, vous avez plus de chances de regagner la confiance et de fidéliser votre clientèle.

Quatre entreprises utilisant l'analyse prédictive (dans le bon sens)

Le marché de l'analyse prédictive devrait atteindre 41,5 milliards de dollars d'ici 2028. Les entreprises qui ne commencent pas à utiliser ces outils de prévision risquent désormais de prendre du retard sur la concurrence. Voici quelques cas d'utilisation illustrant comment les leaders du secteur utilisent l'analyse prédictive des clients pour développer leurs activités.

1. Jumbo a transformé son activité en une machine lucrative de vente incitative et de vente croisée avec l'aide d'Audiences. L'algorithme d'Amplitude apprend du comportement d'achat passé et identifie les produits que les clients veulent acheter ensuite. Plus ils incluent de données pour les prévisions de produits, plus ils réalisent de ventes lorsque les clients passent à la caisse.
2. Amazon utilise ses énormes ensembles de données pour maximiser la valeur de chaque achat effectué par les clients. Il change le prix des produits aussi fréquemment que toutes les dix minutes. Les clients voient des prix différents en fonction de la raison pour laquelle les concurrents vendent leurs produits, de l'inventaire disponible, de la popularité de l'article et du comportement passé du client et des personnes ayant des préférences similaires.
3. Stitch Fix utilise l'analyse prédictive pour faire correspondre les styles aux clients. Ils utilisent un mélange d'informations explicites fournies par le client, ainsi que les comportements de cohortes similaires de clients et la façon dont ils ont réagi à ces styles.
4. Chick-fil-A facilite la sélection rapide de votre article préféré car il présente différentes dispositions de menu. Ils basent chaque mise en page sur les préférences connues des clients et sur les préférences de clients similaires. L'analyse prédictive aide également Chick-fil-A à prendre des décisions UX dans son application, comme déplacer le bouton de livraison vers le premier écran de commande. Cette décision a entraîné une augmentation de 23% des commandes de livraison.

Mettez en pratique l'analyse prédictive des clients

Une enquête Harvard Business Review de 2019 a montré que 77 % des dirigeants pensaient que la mise en œuvre du Big Data était une corvée. Mais ce n'est pas la technologie dont ils se méfiaient : 93 % pensaient que l'adaptation de leur personnel et de leurs processus serait le véritable obstacle.

Bien que les mathématiques sous-jacentes à l'analyse client prédictive puissent être complexes, le processus de création d'une prédiction n'a pas à l'être. Les outils d'analyse numérique comme Amplitude sont en libre-service et mettent la science des données entre les mains des chefs de produit et des spécialistes du marketing qui en ont besoin pour la prise de décision quotidienne, sans impliquer votre équipe de science des données. Transformez davantage de personnes de votre entreprise en analystes de données capables de créer des prédictions sur le comportement des clients, rapidement et par eux-mêmes, et de prendre des mesures basées sur les données.

Demandez une démonstration d'Amplitude Audiences dès aujourd'hui et découvrez à quel point il est facile de faire des prédictions qui éclairent vos prix, vos personnalisations de produits, vos campagnes marketing, etc.

Références

• Marché mondial de l'analyse prédictive 2028, Statista
• Comment Amazon a utilisé le Big Data pour dominer le commerce électronique, Inside Big Data, 2019
• Visite guidée des algorithmes, Stitch Fix
• Les entreprises échouent dans leurs efforts pour devenir axées sur les données, Harvard Business Review, 2019