Au cours de la dernière année
Il y a eu une prise de conscience croissante que les innovations numériques, sociales et technologiques sont le principal moyen d’acquérir et de fidéliser les clients. Le gouffre entre le marketing traditionnel et le marketing numérique demeure et devient de plus en plus prononcé – tiré par la croissance de l’industrie du commerce électronique, le soutien à la survie et les habitudes d’achat nouvellement adoptées, ainsi que les changements de comportement des clients entraînés par la pandémie.
![Les](https://static.independent.co.uk/2022/02/01/22/iStock-1170740953.jpg?quality=75&width=982&height=726&auto=webp)
Ceux qui achètent régulièrement en ligne ont continué avec une plus grande intensité. Cependant, l’industrie a acquis un nouveau segment : ceux qui achètent rarement (voire jamais) en ligne mais sont obligés de changer leurs habitudes par nécessité. L’optimisation des canaux marketing du e-commerce est devenue la clé de l’efficacité marketing.
Alors, que doivent prendre en compte les entreprises qui ont encore d’importants mix marketing traditionnels ?
La communication avec les clients a changé au cours des 20 dernières années avec un énorme changement culturel dans les médias sociaux et le marketing mobile. La communication est passée de « one-to-many » à « one-to-one » avec une approche plus ciblée des besoins, des actions et des besoins des clients. L’approche a également été influencée par les événements transformationnels récents, tels que la pandémie mondiale.
Selon un rapport McKinsey (juin 2020)
Ces changements de comportement des consommateurs s’accompagneront d’un virage majeur vers le e-commerce et les marques de confiance. Le travail à domicile et d’autres restrictions obligent les consommateurs à passer beaucoup de temps à faire des achats et à se divertir en ligne. Par conséquent, pendant la reprise, le parcours client et l’expérience utilisateur sont essentiels pour les marques. Alors que le marketing traditionnel repose principalement sur la sensibilisation des clients et sur la tentative d’atteindre des segments cibles via la télévision, la presse écrite, les relations publiques et les ventes directes, le marketing numérique se concentre sur les interactions et les relations personnelles avec les clients.
Les analyses marketing traditionnelles sont toujours motivées par la création de personnalités cibles qui font des prédictions subjectives sur le client idéal que les spécialistes du marketing souhaitent transmettre à travers un message de marque. En revanche, les méthodes numériques permettent aux spécialistes du marketing d’analyser le comportement des clients, de communiquer directement avec eux via des messages personnalisés, de recueillir des commentaires en ligne et d’établir une relation plus étroite avec les clients pour prendre des décisions de stratégie marketing plus éclairées sur la base de ces données.
Bien que cela soit simple en théorie
Les spécialistes du marketing doivent tenir compte de nouveaux défis tels que l’attribution marketing, les problèmes de suivi et les jardins clos avant de mesurer la contribution de chaque canal marketing. En conséquence, des besoins de mesure sont créés qui peuvent être gérés avec succès grâce à des modèles d’intelligence artificielle et à l’analyse prédictive des données. La concurrence à haute pression du marketing numérique signifie que vous ne pouvez pas réussir sans une compréhension approfondie de vos consommateurs cibles, qui ne peut être accumulée que grâce à l’analyse des données.
« Le défi consiste donc à devenir axé sur les données et à libérer le potentiel de vos propres données clients, tout en exploitant la puissance de la marque du marketing traditionnel. Le défi analytique ici est de mesurer à la fois en ligne et hors ligne pour l’optimisation globale du parcours client. De nombreuses entreprises qui investissent des millions dans le marketing ne prennent pas la peine d’investir dans l’analyse marketing pour mesurer avec précision tous les points de contact qu’un client traverse, du point A (voir une marque sur Facebook ou un panneau d’affichage) au point B (rechercher un produit spécifique) à l’aide d’une recherche universelle ou d’une recherche de marque préférée) jusqu’au point final C (conversion réelle). Cela conduit à des inefficacités marketing et exerce une pression sur les équipes marketing pour gérer la hausse des coûts.
Une meilleure analyse des clients aide à gérer les budgets sans perdre de ventes. Les solutions d’attribution holistiques combinent économétrie et attribution numérique, intégrant des facteurs tels que le marketing social et hors ligne de la marque ainsi que les changements saisonniers et régionaux. Cela fournit une solution pour mesurer les parcours des clients en ligne et hors ligne, ce qui est essentiel, en particulier lorsque les utilisateurs utilisent constamment plusieurs appareils, ce qui rend difficile le suivi précis. Une fois que vous avez trié vos mesures d’attribution initiales pour l’efficacité du marketing, le prochain défi est de savoir comment utiliser les données pour améliorer la conversion, la rétention, le retour sur investissement et prendre des décisions marketing globales plus éclairées.
Le principal avantage de l’utilisation d’un modèle AI/ML est la possibilité de prédire le prochain mouvement d’un client au cas par cas en analysant les données client anonymisées de première partie. C’est beaucoup plus précis que l’analyse marketing traditionnelle basée sur de vastes rapports d’études de marché.
Le marketing numérique vous permet de collecter et d’analyser des données sur vos propres consommateurs et visiteurs de sites Web, mais la plupart des entreprises ne tirent pas pleinement parti de ces précieuses données. L’analyse des parcours individuels des clients ouvre une approche personnalisée pour renforcer la rétention et augmenter les conversions en ligne. Imaginez si vous pouviez prédire que les clients seraient plus susceptibles d’acheter si vous faisiez une offre spécifique à un moment précis pour encourager davantage leur achat dans l’entonnoir de vente ? L’apprentissage automatique peut être utilisé pour évaluer avec précision les clients en fonction de leur probabilité de conversion, afin que vous puissiez déterminer quels segments de clientèle peuvent être amenés à convertir grâce à un marketing ciblé.
Lorsque les spécialistes du marketing peuvent prédire qui est susceptible d’acheter quoi, ils peuvent créer des offres et des actions hautement personnalisées pour faire avancer le voyage. Cette approche de prévision tactique complète naturellement l’analyse des canaux et des actions marketing qui génèrent des conversions et une fidélisation globales en utilisant les mêmes données client et modèles de prévision.
Le titre est que vous n’avez plus besoin de vous fier aux conjectures pour développer votre stratégie marketing ! La modélisation de l’apprentissage automatique est là pour résoudre les problèmes d’attribution et d’autres analyses de données qui entraînent un faible retour sur investissement. »
« La modélisation prédictive des données peut être appliquée à la valeur vie client (CLV) et à la fidélisation. L’idée est de combiner l’analyse du parcours client des acheteurs réguliers avec des données sur la façon dont les segments de clientèle achètent sur une longue période. L’efficacité du marketing permet de prendre des décisions plus éclairées sur les activités et les canaux qui stimulent les ventes des clients, tandis que la CLV vous permet de vous concentrer sur le segment de clientèle le plus précieux – les clients fidèles qui effectuent régulièrement des achats de grande valeur. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent également être utilisés pour prédire quels clients sont les plus susceptibles d’acheter à nouveau, et CLV se concentre sur les clients et les ventes spécifiques pour diriger les efforts de marketing vers ces clients.
En conclusion, l’utilisation de l’analyse client prédictive vous permet d’aller au-delà des limites de l’analyse marketing traditionnelle, afin que vous puissiez vous concentrer sur l’optimisation efficace du marketing traditionnel et numérique. Les spécialistes du marketing qui se sont traditionnellement concentrés sur le fait de ne pas exploiter de grandes quantités de données numériques risquent d’être laissés pour compte par des budgets de plus en plus gaspillés. Il est maintenant temps de donner la priorité au marketing numérique axé sur les données en faveur du marketing traditionnel, et non l’inverse.
Pour plus d’informations
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💡 Ressources et références
Independent.co.uk, de : Nous sommes tous des spécialistes du marketing numérique axés sur les données de nos jours. »
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