En couplant les données clients et l’historique des transactions, le machine learning fournit aux services client les outils non seulement pour limiter la perte de fidélité, mais également pour accompagner la montée en gamme des clients, booster les ventes additionnelles et accélérer la transformation des prospects.

1. Ne rater aucune vente

Plus d’un achat sur deux sur internet est abandonné. Et seulement 2 % des visiteurs d’un site d’e-commerce passe réellement à la caisse. Toutes ces ventes manquées sont-elles irrécupérables ? Non, si les comportements sont anticipés et les actions de relances ciblées. En analysant les habitudes d’achats et les types d’achats effectués antérieurement (quand ? où ? quoi ?), il est désormais possible, grâce au machine learning, de stimuler le visiteur en lui proposant, par exemple, le ou les produits susceptibles de l’intéresser, directement depuis la page d’accueil du site.

L’analyse des big data permet également de prédire à quel moment une personne est la plus susceptible de concrétiser un achat. Cette connaissance détermine le meilleur timing pour l’envoi d’un e-mail de relance, soit pour récupérer et convertir « un panier abandonné », soit pour réactiver l’intérêt d’un visiteur sur un produit. Dans ce dernier cas, la relance doit être très rapide.

Lire le décryptage : Comment le machine learning réinvente le marketing digital

2. Inciter le client à acheter plus cher

Pour stimuler une montée en gamme, il convient alors d’inciter le client à changer sa logique première d’achat et l’orienter vers un autre choix par la mise en valeur d’un produit du même type mais d’un niveau supérieur. L’étude des comportements clients similaires permet de générer des recommandations qui ont un sens : ce sont les offres connexes qu’il est possible d’afficher lors de la navigation du client sur le site. Inciter vers un achat plus cher nécessite, bien sûr, de valoriser le produit mis en avant (innovation, qualités…). Cette recommandation ciblée peut également alimenter des emails personnalisés et envoyés au moment opportun.

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3. Donner envie d’acheter à nouveau

Près de deux e-clients sur trois ne reviennent pas après un premier achat. Fidéliser, c’est assurer des ventes supplémentaires en limitant les frais de prospection. Là encore, le machine learning permet d’activer des leviers performants et de définir des campagnes appropriées. S’appuyer sur les achats antérieurs, mettre en perspective les profils clients avec la globalité de l’offre marchande, analyser les parcours… Tout cela conduit à la mise en évidence de produits susceptibles d’intéresser un segment de clientèle particulier et de générer, par exemple, des opérations promotionnelles ciblées.