Maintenant disponible : les prédictions IA sur DinMo
4min • 2 sept. 2024
Nils Hasselmark
Product Manager
Chez DinMo, notre mission a toujours été de donner aux professionnels du marketing les moyens de rendre les données plus accessibles, exploitables et percutantes pour leurs stratégies.
Nous avons commencé notre aventure en éliminant la nécessité pour les marketeux de dépendre des équipes data pour synchroniser les données sur leurs différentes plateformes. Au début, nous avons fourni un moteur de Reverse ETL puissant, pouvant être utilisé par n'importe quelle personne grâce à notre no-code segment builder.
🚀 Aujourd'hui, nous sommes ravis d'annoncer une avancée importante qui porte notre engagement à un niveau supérieur, améliorant notre Composable CDP actuelle.
Nous sommes ravis de présenter notre dernière fonctionnalité sur la plateforme DinMo : les Prédictions IA Client. Cette mise à jour majeure apporte la puissance du Machine Learning directement entre les mains des spécialistes du marketing, sans nécessiter de compétences techniques.
Le rôle crucial du Machine Learning dans le marketing
Ces dernières années, le coût du marketing a explosé, en grande partie en raison des restrictions croissantes sur la gestion des données clients. Avec un accès limité aux données pertinentes, les campagnes marketing ont souvent dû cibler des audiences trop larges, incluant des utilisateurs qui ont perdu intérêt pour votre marque, ceux qui pourraient être intéressés mais pas en ce moment, ou des personnes activement engagées et donc à exclure des campagnes.
Le Machine Learning s'est révélé être une innovation majeure pour relever ces défis, surpassant de loin les méthodes statistiques traditionnelles pour déterminer qui cibler, quand et comment. Après des années de recherche prometteuse, les technologies d'intelligence artificielle font enfin leur chemin dans l'écosytème du marketing digital, portées par les progrès des capacités des GPU. Ces nouvelles technologies dynamisent les opérations commerciales, notamment le marketing.
Contrairement aux approches conventionnelles, les modèles de Machine Learning excellent dans la prédiction des comportements futurs des clients au niveau individuel, en tenant compte de la manière dont chaque personne peut réagir à des efforts marketing spécifiques.
Cette approche est connue sous le nom de "Next Best Action" (NBA, Prochaine meilleure action en français). Cependant, jusqu'à présent, tirer parti de ces techniques puissantes nécessitait que les entreprises investissent dans des ingénieurs spécialisés en ML — une décision coûteuse et risquée que de nombreuses entreprises ont hésité à entreprendre. C'est là que DinMo intervient. Avec cette mise à jour, nous rendons les technologies de Machine Learning de pointe accessibles à tous, quel que soit leur niveau d'expertise technique.
Quelles sont les Prédictions Client de DinMo ?
Cette mise à jour introduit les Prédictions IA Client dans DinMo, vous permettant de prédire des attributs clés des clients, à savoir :
Propension à l'achat : prédit quels clients sont susceptibles de faire un achat (et quand ils sont susceptibles de le faire)
Propension au churn : prédit quels clients sont les plus à risque, pour lancer des opérations ciblées et tenter de les récupérer.
Valeur Vie Client (Lifetime Value, LTV) supplémentaire attendue : identifie les clients les plus prometteurs, pour leur envoyer des messages personnalisés et déclencher des campagnes de fidélité et de récompenses.
Recommandations de produits : utilise les préférences des clients et leur comportement passé pour identifier de nouvelles opportunités de vente incitative ou croisée (up sell et cross sell), pour stimuler les stratégies de vente.
Les modèles de Machine Learning sous-jacents sont spécialement formés sur vos propres données clients, capturant les modèles d'achat et les comportements uniques de votre entreprise.
Les valeurs de prédiction sont actualisées quotidiennement, pour capturer les comportements individuels des clients les plus récents. Nous comprenons également que le comportement macro des clients peut évoluer en raison de facteurs tels que les changements économiques, l'inflation et l'évolution du sentiment des consommateurs. Pour garantir que nos modèles de prédiction restent précis et pertinents, les modèles de DinMo sont régulièrement ré-entraînés pour s'adapter à ces dynamiques.
Illustration DinMo - différents attributs IA pouvant être configurés
Comment utiliser les métriques prédictives dans les stratégies marketing ?
Optimiser les investissements dans les médias
Plusieurs segments basés sur des attributs prédictifs peuvent être utilisés pour optimiser votre budget média :
Segment à haute propension d'achat : le cas d'utilisation pour ce segment implique de diffuser des annonces de retargeting aux clients ayant une forte propension à l'achat, en utilisant les canaux de médias sociaux payants. Le but est de faire en sorte que les gens achètent réellement vos produits.
Segment à haute valeur vie client (LTV) : ce segment se concentre sur les clients prédits avec une haute valeur vie client. Le cas d'utilisation recommandé est de diffuser des annonces de retargeting spécifiquement à ces clients à haute LTV via les médias sociaux payants, pour qu'ils achètent régulièrement. Vous pouvez également lancer des campagnes de "lookalike" sur ce segment spécifique pour améliorer votre acquisition.
Segment à faible propension d'achat : pour les clients ayant une faible probabilité d'achat, la stratégie est de les exclure des campagnes de retargeting. Cette approche utilise également des canaux sociaux payants et vise à optimiser l'efficacité des coûts. Nous avons observé une diminution de 18 % du ROAS en moyenne avec nos clients.
Dans l'ensemble, chaque segment a une stratégie adaptée qui exploite les canaux sociaux payants pour optimiser les efforts marketing en fonction du comportement d'achat et de la valeur potentielle du segment.
Cultiver la fidélité des clients et prévenir le churn
L'un des cas d'utilisation classiques des attributs prédictifs est de prévenir le churn et de maximiser la fidélité des clients existants. Pour cela, vous pouvez utiliser les segments suivants :
Segment des clients naissants : ce segment inclut les clients qui en sont aux premiers stades de leur relation avec votre marque. Le cas d'utilisation est de proposer des offres sur mesure à ces clients naissants pour encourager une valeur vie client (LTV) plus élevée à termes. Les canaux d'activation incluent les annonces médias payantes et les emails/SMS. Les indicateurs de succès pour cette stratégie sont le taux de rachat, la LTV et la valeur moyenne des commandes (AOV).
Segment basé sur les recommandations de produits : concentrez-vous sur la fourniture de recommandations de produits personnalisées dans les campagnes de cycle de vie pour améliorer l'expérience et la satisfaction du client. Le cas d'utilisation est d'inclure ces recommandations de produits dans les campagnes par email et SMS pour une personnalisation accrue.
Segment des prospects engagés : ce segment cible les non-acheteurs très engagés, en leur envoyant des séries de messages personnalisées pour encourager la conversion. Les canaux d'activation les plus courants pour cette stratégie sont l'email et les SMS.
Segment à forte propension au churn : cible les clients qui sont à haut risque de churn, en les ré-engageant à travers divers canaux propres et payants, tels que l'email, les SMS et les annonces payantes, pour réduire la perte de client, notamment pour les plus importants pour votre entreprise.
Segment à récupérer de façon prioritaire : ce segment se concentre sur les clients qui ont déjà résilié mais qui ont un potentiel de valeur vie client (LTV) élevé. Vous pouvez utiliser des offres ciblées pour récupérer ces clients précieux. La stratégie implique d'utiliser les emails, les SMS et les annonces payantes pour atteindre ces clients.
Dans l'ensemble, vous devez envisager d'utiliser des stratégies ciblées et une communication personnalisée à travers divers canaux (email/SMS, annonces payantes) pour renforcer la fidélité des clients, augmenter les taux de rachat et améliorer la valeur vie client dans différents segments de clients.
Conclusion
En résumé, avec la fonctionnalité de Prédictions IA Clients de DinMo, vous disposez d'un outil puissant pour améliorer vos stratégies marketing, optimiser vos campagnes et obtenir de meilleurs résultats. Découvrez l'avenir du marketing piloté par les données dès aujourd'hui—aucune expertise technique requise. 🌟
Si vous souhaitez en savoir plus sur l'utilisation des attributs AI, n'hésitez pas à nous contacter !
