Comment l’IA prédit le comportement des consommateurs

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Avec des clients toujours plus éphémères et une possibilité de changer de fournisseur à chaque instant, les entreprises rencontrent de plus en plus de difficultés à garder leurs clients. L’intelligence artificielle devient le moyen le plus efficace de comprendre le comportement client et maintenir un avantage compétitif. Le Machine Learning se nourrit de données provenant de plusieurs sources pour prévoir des scénarios. L’ensemble de ces données combiné avec la puissance de calcul des machines donnent aux entreprises la capacité d’obtenir des scénarios de comportement client et d’ajuster leurs approches.

Définition de la prédiction du comportement client

Prédire le comportement des clients revient à anticiper leurs faits et gestes avant que ceux-ci ne se soient réalisés. Les Data Analysts étudient les données collectées, de plusieurs sources, afin d’en faire ressortir des corrélations pour obtenir des scénarios précis.

Le Machine Learning accélère l’analyse du comportement consommateur

Les progrès technologiques dans le domaine du Machine Learning – ou apprentissage automatique –ont progressivement permis de retirer l’analyse sociologique et/ou anthropologique pour ne plus utiliser que les signaux laissés par les consommateurs. Ils représentent des indices permettant de modéliser les comportements jusqu’à modéliser individuellement chaque client. Cela revient à réaliser un modèle sur-mesure plutôt que de forcer une segmentation prédéfinie.

Le Machine Learning automatisé permet la création d’algorithmes évolutifs capables d’apprendre en toute autonomie et de s’ajuster avec les mises à jour de données. La prédiction du comportement client requiert des données historiques importantes, provenant de sources internes de l’entreprise qui peuvent être croisées avec des données externes telles que l’INSEE ou l’INPI. Cela produit un effet boule de neige : plus l’historique des bases de données est riche, plus l’apprentissage de l’algorithme devient précis et pertinent pour se rapprocher au maximum de la réalité.

Enrichir un maximum ses données

Le Machine Learning a besoin, pour apprendre ou faire ressortir un comportement distinct, de très nombreuses lignes de données. Afin de bénéficier de la puissance de calcul du Machine Learning l’enrichissement des données clients est important.

Les données internes

  • Documents internes : tableaux de bord, documents de gestion, guides de procédure interne, compte rendu de réunion, de visites, études marketing, rapports du service après-vente, rapports d’étonnement, les bilans et pièces comptables …

  • Demandes externes : courriers et courriels reçus, Interrogation du site Web de l’entreprise, CV transmis …

Les données externes

  • Internet : presse généraliste et spécialisée en ligne, sites internet des clients et fournisseurs - forums et blogs (avis d’experts, de consommateurs..), bases de données gratuites ou payantes (technologie, économique et financière…), thèses, réseaux sociaux sur Internet…

  • Instituts de sondage et de statistique : l’INSEE ou l’INPI

  • Fournisseurs d’information : presse, centres de documentation, bases de données structurées, courtiers en information…

Maintenir son avantage compétitif

Être en mesure de prédire la susceptibilité des clients à se tourner vers des offres concurrentes (attrition client) est l’un des grands enjeux du Machine Learning et de l’analyse prédictive. L’intelligence artificielle est capable d’analyser l’humeur des consommateurs en fonction de leur comportement sur leur site internet ou en magasin. Il est donc plus aisé de déterminer des parcours d’achats et ainsi de pallier au risque d’un non-achat.

Exemple : les institutions du domaine bancaire cherchent à prévoir le comportement client pour affiner leur offre commerciale et augmenter leur taux de fidélité.

Les modèles prédictifs générés par les plateformes de Machine Learning automatisé permettent aux Directeurs Marketing et/ou Responsables de la relation client de mieux comprendre l’appétence client, notamment les freins à l’achat et les motivations.

Les freins au déploiement de l’intelligence artificielle

Les solutions d’IA interviennent en permettant de simuler des changements marketing ou commerciaux (changement de prix, changement de produit, nouveau canal de communication etc) pour mieux anticiper le comportement des consommateurs et favoriser sa fidélité.

Selon une enquête mondiale menée par Accenture Strategy, une grande majorité de personnes accueillent positivement les nouvelles technologies et l’intelligence artificielle. Cependant, entre l’accord des collaborateurs et la mise en place, les problématiques sont nombreuses.

Il est important d'avoir des infrastructures qui sont onéreuses, des collaborateurs qualifiés pour utiliser ses outils, posséder des quantités de données importantes etc. Ce sont ces problématiques qui ralentissent ou bloquent l'intégration d'une pipeline de Machine learning.

Prédire le comportement client avec Prevision.io

La solution de Machine Learning Prevision.io est compatible avec les données de nombreux secteurs, tels que commerce ou la banque et permet de générer des modèles prédictifs immédiatement déployables et transparents grâce à des explications approfondies. En utilisant Prevision.io, vous pouvez mieux anticiper le comportement de vos clients et ainsi personnaliser la relation afin de proposer le bon service, au bon client, au bon moment.

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