L’apprentissage automatique révolutionne la connaissance client en brassant l’immensité des big data pour en tirer des observations et des déductions singulières, jamais envisagées, afin de mieux prédire l’acte d’achat. Tout ce que vous avez toujours voulu savoir sur vos clients sans jamais oser le demander.

Les goûts changent, les modes se démodent et les comportements clients évoluent toujours plus vite. La simple observation des profils enregistrés (données personnelles) ou des habitudes d’achats (présentes ou passées) ne dresse le plus souvent que des portraits flous et stéréotypés de groupes de clients. Surtout, ce type d’analyse met difficilement en valeur les intentions du client, liées à sa psychologie individuelle et à son humeur. 

Le machine learning propose de plonger dans les méandres de l’inconscient pour faire émerger des tendances. Les moyens ? Des data toujours plus nombreuses à passer au tamis de l’algorithme : mots-clés entrés dans les moteurs de recherche, contenus likés et diffusés sur les réseaux sociaux (30 millions de Français actifs sur Facebook, 23 millions sur YouTube, 6 millions sur Twitter, Linkedin et Instagram), habitudes de lecture… Toute cette multitude de données, dispersées sur la toile, forment, quand elles sont rassemblées et analysées, un portrait complet de chaque individu pour mieux cerner ses goûts, ses envies, ses habitudes d’achat. Cette masse d’informations personnelles ne fait d’ailleurs que croître avec l’utilisation toujours plus intensive des objets connectés : ordinateur, smartphone, tablette, montre, télévision, réfrigérateur… 

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Comment le machine learning procède concrètement ?

C’est grâce à la puissance de calcul des systèmes informatiques et grâce à la montée en puissance des performances de l’intelligence artificielle. Au final, cette perception ultra-précise des comportements permet d’affiner et d’individualiser les informations et les offres présentées au client. Un exemple connu : Amazon propose déjà à chaque internaute intéressé par un livre, des ouvrages connexes qui peuvent lui plaire. En allant plus loin, des services de divertissement comme Spotify ou Netflix proposent avec une grande précision des musiques, films et séries télévisées qui sont susceptibles de plaire aux utilisateurs à partir de leur historique.

Cette perception des comportements clients projette aussi l’industriel ou le commerçant dans le futur en lui ouvrant une fenêtre sur les évolutions probables des attitudes et des habitudes de consommation : c’est l’aspect prédictif du machine learning qui anticipe les besoins et désirs des clients. Elle favorise enfin une relation client toujours plus proche, plus pertinente et, par conséquent, plus efficace.

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