Un simple clic sur un e-mail 3 mois plus tôt, un produit vu la semaine dernière ou encore un indice dans le code postal : grâce à l’apprentissage automatique, il devient possible de cibler avec précision et efficacité les habitudes des clients sur le point d’acheter, sans pour autant spammer l’immense majorité des autres. Nos conseils pour interagir au bon moment.

Et si noyer sa base client sous une pluie d’e-mails génériques devenait contre-productif ? Et si, pour favoriser les taux d’ouverture, on ciblait mieux ses destinataires avec des campagnes adaptées ? Cette recherche d’efficacité, aujourd’hui permise par le machine learning, change la donne. Fini la seule intuition, place aux data et à leur analyse en temps réel. L’exploitation des données, dans une campagne d’e-mailing, conduit à identifier des groupes dont les individus ont des comportements identiques : gros clients, acheteurs récurrents avec un panier moyen faible, simples visiteurs curieux… Associées aux informations personnelles (lieu de résidence, âge, sexe…), ces données concrètes permettent de dresser des typologies de clients. Cette différenciation offre la possibilité d’adapter le contenu des e-mails, leur présentation et leur fréquence d’envoi pour un parcours client plus efficace. Les messages sont plus pertinents pour toucher des segments de clientèle toujours plus affinés.

Les entreprises à l’assaut des data cachées

Le machine learning propose d’affiner la sélection encore davantage en mettant en lumière le potentiel des data « cachées » : les habitudes individuelles de navigation à l’intérieur de votre site (quelles pages sont visitées, à quelle fréquence, quel appel à l’action est le plus utilisé…), les centres d’intérêt et les goûts des clients révélés par leur usage des réseaux sociaux (marques préférées, tendances en vogue), les discussions sur les forums…  Cette vue à 360° favorise, là encore, la personnalisation de la communication.

La connaissance globale et approfondie des clients, en temps réel, permet non seulement d’adopter un discours adéquat vis-à-vis de chaque cible, mais elle permet aussi d’anticiper les attentes d’un groupe de clients. Le machine learning, par son pouvoir de prédiction, met en valeur des préoccupations latentes et dégage des axes de communication novateurs et percutants. Ainsi, comme le signale Les Echos dans un article consacré au data driven marketing autour de la pilule contraceptive a révélé un certain nombre d’idées reçues sur le sujet. Ce constat a été la base d’une campagne d’information d’un laboratoire pharmaceutique, orientée contre ces préjugés. 

En analysant en temps réel les attitudes, le machine learning facilite donc la stratégie marketing. Il autorise la mise en œuvre de campagnes d’e-mailing diversifiées et qui atteignent leurs cibles en plein cœur.