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Les campagnes prédictives s’appuient sur des données historiques pour anticiper le comportement des clients et adapter de façon proactive la stratégie et les actions à venir. L’IA joue un rôle central, car elle permet de traiter rapidement de très grands volumes de données et de produire des prédictions plus précises. Dans cet article, nous examinons l’optimisation par l’IA sous tous ses angles : ses bénéfices concrets pour votre marketing, les cas d’usage qui la justifient, les outils à utiliser et les défis à anticiper.
Comment l’IA améliore les campagnes prédictives
Les campagnes prédictives n’ont pas attendu l’IA pour exister : elles reposaient déjà sur l’analyse de données historiques afin d’anticiper les évolutions. Elles s’appuyaient toutefois sur une segmentation sommaire, une logique fondée sur des règles et l’identification manuelle de schémas comportementaux. Elles étaient peu personnalisées, et il fallait consacrer beaucoup de temps à préparer les données avant de les transmettre aux applications et plateformes d’analyse. Comme ces applications n’utilisaient que des données historiques et ne tenaient pas compte des changements en cours, elles ne pouvaient pas adapter leurs prédictions de manière dynamique. Les schémas complexes passaient également plus facilement inaperçus, et la précision diminuait, surtout à grande échelle.
L’arrivée de l’IA a changé la donne. Les modèles de machine learning ne se contentent pas d’analyser davantage d’informations plus rapidement. Ils peuvent traiter des données structurées comme non structurées, ce qui évite de devoir les préparer au préalable. Ils prennent en compte à la fois les données historiques et la situation actuelle pour anticiper les changements de manière dynamique et ajuster leurs prévisions ainsi que la stratégie marketing au fil de l’eau. Avec le temps, ces modèles gagnent encore en précision à mesure qu’ils sont entraînés. Ils peuvent repérer et analyser des schémas cachés, ce dont les applications antérieures à l’IA étaient incapables, et prédire notamment :
- Probabilité d’achat
- Risque de désabonnement
- Meilleur contenu, canal ou offre à proposer ensuite
- Moment d’envoi optimal
- Sensibilité au prix
En résumé, l’IA apporte son aide dans les domaines suivants :
- Segmentation précise
Auparavant, vous créiez des segments très généraux, comme “A acheté au cours des 30 derniers jours”. L’IA met automatiquement à jour la segmentation selon le comportement actuel.
- Personnalisation de haut niveau
L’IA facilite les recommandations adaptées à chaque client : produits, ton de communication, canaux les plus pertinents et moment opportun. Les recommandations de Netflix ou YouTube en sont des exemples. Leurs algorithmes apprennent ce que vous regardez et appréciez, mesurent le temps passé sur différents contenus, puis personnalisent leurs recommandations.
- Acquisition de nouveaux clients
L’acquisition de nouveaux clients suit le même principe : identifier les 5% de vos clients ayant la LTV (lifetime value) la plus élevée, puis cibler des profils similaires dans vos campagnes. Auparavant, cette approche se limitait souvent à des critères du type “ils ont le même âge”, ce qui rendait le ciblage imprécis. Aujourd’hui, les algorithmes d’IA recherchent, parmi de nombreuses variables, des personnes qui présentent des schémas comportementaux similaires. La probabilité qu’elles achètent chez vous augmente, tandis que le CAC (client acquisition cost) diminue.
- Analyse du parcours de conversion
Les gens achètent rarement après une seule interaction. Ils voient votre publicité, visitent votre site web, voient à nouveau votre publicité, puis reçoivent votre e-mail, et c’est là qu’un achat devient possible. Mais quels canaux conduisent réellement à un achat, et lesquels n’ont pas eu d’effet ? Auparavant, tous les points de contact recevaient le même poids dans l’attribution. Aujourd’hui, l’IA le calcule à l’aide de la modélisation des chaînes de Markov, de la modélisation du mix média, etc. En pratique, elle expérimente et simule différentes situations, par exemple en supprimant l’un des canaux. Prenons un exemple : vous constatez que 70% de vos acheteurs ont interagi avec YouTube avant d’acheter, mais que seulement 5% d’entre eux ont converti directement sur cette plateforme. Avec le modèle classique, vous auriez cessé d’utiliser YouTube. Les simulations d’IA permettent toutefois d’estimer l’ampleur de la baisse de conversions que cette décision pourrait entraîner et de décider en conséquence. L’IA aide à identifier ces signaux indirects et à éviter de sous-financer ou surfinancer certains canaux.
- Prise de décision automatisée
L’IA détermine elle-même la “next best action” pour chaque personne, ce qui vous fait gagner du temps.
Ces insights vous aident à mieux définir les personnes à cibler, la façon de les approcher, les canaux à utiliser et la manière d’allouer votre budget.
Les meilleurs outils d’IA pour les campagnes prédictives
De nombreux outils existent, et le choix dépend largement de votre secteur (SaaS, eCommerce, etc.) et de votre budget. Plusieurs acteurs de premier plan se distinguent toutefois. Pour plus de clarté, nous les regroupons par catégories.
Plateformes d’automatisation marketing
Salesforce Marketing Cloud avec Einstein
Son IA, Einstein, est intégrée nativement au CRM. L’outil propose une vue client à 360 degrés, Journey Builder et ses embranchements prédictifs, des recommandations de personnalisation du contenu et des produits, ainsi qu’une intégration poussée avec d’autres clouds, comme Sales et Service. Résultat : vous visualisez clairement la LTV des clients, leur probabilité d’achat, leur risque de désabonnement et la meilleure action à mener ensuite. Il assure également la segmentation et le scoring en temps réel.
Adobe Experience Platform avec Sensei
Il s’agit d’une solution d’entreprise destinée à personnaliser le contenu et l’expérience client. Elle établit des profils clients en temps réel et calcule la probabilité d’achat. L’outil est particulièrement performant pour le marketing cross-canal. L’intégration avec Adobe Analytics et Campaign vous donne une vision complète de l’efficacité de vos actions.
Cette plateforme est conçue pour les marques e-commerce de taille intermédiaire et s’intègre facilement à Shopify/Magento. Elle fournit des prédictions utiles, notamment sur la LTV, le risque de désabonnement et la date estimée de la prochaine commande. Les segments prédictifs s’affichent dans des tableaux de bord visuels.
Customer Data Platforms (CDPs)
La plateforme collecte des données issues de différents points de contact, des sites web aux CRM. Dès qu’un client effectue une action, qu’il s’agisse d’un clic ou d’une inscription, l’outil met à jour son profil, y associe l’ID utilisateur, l’e-mail, etc., puis transmet ces données actualisées aux modèles d’IA pour générer des prédictions. Segment s’intègre facilement aux autres outils utilisés par les équipes techniques. Sa connexion aux plateformes publicitaires et d’IA aide à identifier votre client idéal et votre audience cible.
Destinée aux grandes entreprises présentes sur de nombreux canaux, cette plateforme est flexible et fonctionne en temps réel. Elle nettoie et enrichit automatiquement les données entrantes issues des points de contact, puis met à jour les profils clients. Vous pouvez également créer des segments et scorer les audiences en temps réel. Tealium se distingue aussi par sa capacité à suivre les utilisateurs dans les systèmes côté serveur, sur le web et dans les applications mobiles.
Outils d’optimisation média
Bien que gratuite, la plateforme est évolutive et propose des métriques prédictives utiles, comme la probabilité d’achat et le risque de désabonnement, ainsi qu’une intégration fluide avec Google Ads.
L’outil combine des approches déterministes et probabilistes et fournit une analyse de la contribution des canaux ainsi que des insights sur l’allocation du budget.
Publicité
La plateforme utilise l’IA pour optimiser les dépenses publicitaires et prédire les meilleurs emplacements et créations. Ses fonctionnalités incluent une structure de campagne unifiée et des signaux d’intention utilisés pour les prédictions. GPM fonctionne sur Search, Display, Discover, Gmail et YouTube.
Plateformes de machine learning
Ces outils ne sont pas indispensables : ils sont à envisager si vous avez besoin de modélisations personnalisées allant au-delà des capacités d’IA standard des fournisseurs.
L’outil gère d’énormes volumes de données au sein d’un même système et vous aide à créer des modèles sophistiqués pour prédire le désabonnement, estimer la LTV et calculer la meilleure offre suivante. En pratique, il combine IA, stockage des données et traitement en un seul outil. L’application est donc bien adaptée au travail d’équipe.
C’est une solution tout-en-un qui permet de créer, d’entraîner et de déployer des modèles d’IA, même si vous débutez. L’application fonctionne bien avec les données BigQuery, offre de nombreuses fonctionnalités et propose l’option AutoML pour les équipes non techniques.
Défis de l’optimisation par l’IA
Vous pouvez rencontrer certains obstacles lorsque vous intégrez l’IA à votre workflow :
- Qualité des données : la fiabilité d’un modèle dépend directement des données qui lui sont fournies. Disposer de données précises et fiables est essentiel, mais cela peut être difficile. Si elles sont biaisées, incomplètes ou obsolètes, elles perdent toute valeur.
- Données non structurées : des informations dispersées entre plusieurs systèmes sont beaucoup moins exploitables.
- Confidentialité : lorsque vous collectez et utilisez des données ou entraînez votre modèle, vous devez respecter les réglementations relatives à la protection des données telles que le RGPD ; en Europe, l’EU AI Act s’applique également.
- Manque de transparence : il peut être difficile d’expliquer ou de comprendre pourquoi un modèle a pris une décision donnée.
- Déploiement : vos équipes doivent être formées.
- Coûts supplémentaires : l’utilisation de l’IA nécessite des ingénieurs ML et une infrastructure technologique à jour, ce qui peut exiger des investissements.
Conclusion
L’IA fait assurément franchir un cap aux campagnes prédictives en offrant un degré de précision et de scalabilité impossible à atteindre avec les outils classiques ou l’analyse manuelle. Un défi majeur demeure toutefois : les données. Vous avez besoin de données de haute qualité pour entraîner votre modèle et lui donner une base fiable. Vous devez également respecter la réglementation lors de la collecte, de l’utilisation et du stockage des données. C’est là que DataImpulse peut vous aider. Grâce à nos proxys résidentiels issus de sources éthiques et conformes au RGPD, disponibles à partir de $0.7 par GB, vous pouvez collecter des données rapidement et sans friction. Contactez notre équipe d’assistance ou cliquez sur le bouton “Essayer maintenant” pour commencer.