Boostez vos performances avec les prédictions IA sur DinMo
4min • 2 sept. 2024 • Édité le 10 mars 2025
Nils Hasselmark
Product Manager
Chez DinMo, notre mission a toujours été de donner aux professionnels du marketing les moyens de rendre les données accessibles et exploitables pour affiner leurs stratégies.
Nous avons commencé notre aventure en leur évitant 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 annonçons une avancée majeure qui renforce notre engagement et améliore notre CDP Composable.
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 (ML) directement entre les mains des spécialistes du marketing, sans nécessiter de compétences techniques.
L'apport de l'IA prédictive en marketing
Ces dernières années, les coûts d'acquisition marketing ont explosé, en grande partie en raison des restrictions croissantes sur l'utilisation des données clients.
L'accès à des données pertinentes étant plus limité, les campagnes marketing ont souvent dû cibler des audiences trop larges. Elles pouvaient inclure des utilisateurs qui n'ont plus d'intérêt pour une marque, ceux qui pourraient être intéressés mais pas en ce moment. Ou au contraire des personnes activement engagées et donc à exclure des campagnes.
Le Machine Learning présente un grand intérêt 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 la performance commerciale et marketing.
Contrairement aux méthodes classiques, les modèles de Machine Learning excellent dans la prédiction des comportements clients à un niveau individuel. Ils analysent comment chaque personne est susceptible de réagir à des actions 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 pour beaucoup d'entreprises.
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 le niveau d'expertise technique.
Que sont les Prédictions Client de DinMo ?
Cette mise à jour introduit les Prédictions IA Client dans DinMo, vous permettant de ressortir les 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), et stimuler les stratégies de vente.
Les modèles de Machine Learning sous-jacents sont spécialement formés sur vos propres données clients. Ils capturent les modèles d'achat et les comportements uniques de votre entreprise.
Les valeurs estimées sont mises à jour quotidiennement pour refléter les comportements récents des clients. Nous suivons également l'évolution des tendances globales en fonction de facteurs comme les changements économiques, l'inflation et les variations du comportement 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 vos stratégies marketing ?
Optimiser les investissements publicitaires
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 la publicité sur les réseaux sociaux. Le but est de faire en sorte que les utilisateurs déclenchent rapidement un achat sur vos produits.
Segment à haute valeur vie client (LTV) : ce segment se concentre sur les clients identifiés 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 "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 la publicité sur les réseaux sociaux et vise à optimiser l'efficacité des coûts. Nous avons observé une amélioration 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.
Renforcer 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 terme. 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 (Average Order Value, ou 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 personnalisés 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, sans aucune expertise technique requise. 🌟
Si vous souhaitez en savoir plus sur l'utilisation des attributs AI, n'hésitez pas à nous contacter !
