Vous disposez de donn\u00e9es sur les clients. Historique des achats. Comportement sur le site web. Engagement par e-mail. Notes CRM. Tickets d'assistance. Journaux d'utilisation des produits.<\/p>\n
Toutes ces donn\u00e9es devraient vous permettre de savoir qui sont vos meilleurs clients. Ce dont ils ont besoin. Quand ils sont sur le point de partir. Qui est pr\u00eat \u00e0 acheter davantage.<\/p>\n
Mais transformer les donn\u00e9es en informations ? Cela n\u00e9cessite une analyse. Une v\u00e9ritable analyse, qui ne se limite pas \u00e0 l'examen de tableaux de bord. Et la plupart des \u00e9quipes n'ont pas le temps pour cela.<\/p>\n
L'IA se charge de l'analyse. Elle trouve des mod\u00e8les dans le comportement des clients. Elle cr\u00e9e des segments qui pr\u00e9disent r\u00e9ellement les r\u00e9sultats. Elle rep\u00e8re les signes avant-coureurs avant que les clients ne se d\u00e9sabonnent. Votre \u00e9quipe prend des d\u00e9cisions bas\u00e9es sur ce que les clients font, et non sur ce que vous esp\u00e9rez qu'ils fassent.<\/p>\n\n\n
Votre CRM est plein. Vos outils d'analyse suivent tout. Vous pouvez produire des rapports sur tous les indicateurs que vous souhaitez.<\/p>\n
Mais les rapports ne donnent pas d'indications. Savoir que 23% des utilisateurs ont cliqu\u00e9 sur un bouton ne vous dit pas pourquoi ni ce qu'il faut faire.<\/p>\n
Le marketing se segmente en fonction des donn\u00e9es d\u00e9mographiques, parce que c'est facile. Petite entreprise contre entreprise. C\u00f4te Est vs C\u00f4te Ouest. Directeur vs. VP.<\/p>\n
Mais les donn\u00e9es d\u00e9mographiques ne permettent pas de pr\u00e9dire le comportement. Le titre d'une personne ne permet pas de savoir si elle va changer de poste. La taille de l'entreprise ne permet pas de savoir si la personne est pr\u00eate \u00e0 passer \u00e0 la vitesse sup\u00e9rieure.<\/p>\n
Les informations se trouvent dans les donn\u00e9es. Il suffit d'avoir le temps et les outils pour les trouver. La plupart des \u00e9quipes n'ont ni l'un ni l'autre.<\/p>\n\n\n
L'IA analyse les donn\u00e9es clients \u00e0 grande \u00e9chelle. Elle trouve des mod\u00e8les qui \u00e9chappent aux humains. Elle segmente en fonction du comportement, et non des donn\u00e9es d\u00e9mographiques. Elle pr\u00e9dit les r\u00e9sultats avant qu'ils ne se produisent.<\/p>\n\n\n
Que font les clients avant d'acheter ? Avant de se d\u00e9sabonner ? Avant d'effectuer une mise \u00e0 niveau ?<\/p>\n
L'IA \u00e9tudie les mod\u00e8les de comportement :\n
Il ne s'agit pas de deviner. Il s'agit de trouver dans vos donn\u00e9es des mod\u00e8les r\u00e9els qui permettent de pr\u00e9dire le comportement des clients et les r\u00e9sultats \u00e0 obtenir.<\/p>\n
Ces mod\u00e8les deviennent des r\u00e8gles. Lorsqu'un client correspond \u00e0 un mod\u00e8le, vous savez ce qui risque de se passer ensuite. Et vous pouvez agir avant que cela ne se produise.<\/p>\n\n\n
Oubliez les donn\u00e9es d\u00e9mographiques. L'IA segmente en fonction de ce que font r\u00e9ellement les clients :\n
Ces segments permettent de pr\u00e9dire les r\u00e9sultats. Commercialiser les utilisateurs puissants diff\u00e9remment des clients \u00e0 risque. Messages diff\u00e9rents. Des offres diff\u00e9rentes. Diff\u00e9rents canaux.<\/p>\n
Les segments comportementaux fonctionnent parce qu'ils sont bas\u00e9s sur ce que les gens font, et non sur ce qu'ils sont.<\/p>\n\n\n
La plupart des entreprises savent qu'un client s'est d\u00e9sabonn\u00e9 une fois qu'il est parti. Il est alors trop tard pour les sauver.<\/p>\n
L'IA pr\u00e9dit le d\u00e9sabonnement avant qu'il ne se produise :\n
Lorsque plusieurs signes d'alerte apparaissent simultan\u00e9ment, l'IA signale le client comme \u00e9tant \u00e0 risque. Votre \u00e9quipe intervient de mani\u00e8re proactive. Proposer de l'aide. R\u00e9soudre les probl\u00e8mes. Incite le client \u00e0 rester.<\/p>\n
Vous ne pouvez pas sauver tout le monde. Mais vous pouvez sauver ceux qui sont r\u00e9cup\u00e9rables, si vous savez qu'ils vont partir avant qu'ils ne soient d\u00e9j\u00e0 partis.<\/p>\n\n\n
Tous les clients n'ont pas la m\u00eame valeur. Certains ach\u00e8tent une fois et disparaissent. D'autres resteront pendant des ann\u00e9es et recommanderont leurs amis.<\/p>\n
L'IA calcule la valeur de la dur\u00e9e de vie sur la base des \u00e9l\u00e9ments suivants\n
Les clients \u00e0 fort trafic b\u00e9n\u00e9ficient d'une plus grande attention. Plus de soutien. Plus de contacts. De meilleures offres pour les satisfaire.<\/p>\n
Les clients \u00e0 faible TLV ne sont pas ignor\u00e9s, mais vous cessez de leur consacrer des efforts disproportionn\u00e9s. Les ressources vont l\u00e0 o\u00f9 elles sont rentables.<\/p>\n\n\n
Quels clients devriez-vous essayer de vendre plus cher ? Que devriez-vous recommander ?<\/p>\n
L'intelligence artificielle \u00e9tudie les habitudes d'achat :\n
Ces mod\u00e8les deviennent des recommandations. Pr\u00e9senter la bonne offre au bon client au bon moment. Pas de promotions en rafale. Des suggestions cibl\u00e9es bas\u00e9es sur ce que des clients similaires ont r\u00e9ellement achet\u00e9.<\/p>\n\n\n
Comment les clients se d\u00e9placent-ils r\u00e9ellement dans votre entonnoir ? Pas le parcours que vous avez con\u00e7u. Le parcours qu'ils empruntent.<\/p>\n
L'IA trace des chemins r\u00e9els :\n
Vous voyez le parcours r\u00e9el du client, et non le parcours suppos\u00e9. Ensuite, vous optimisez en fonction de la r\u00e9alit\u00e9.<\/p>\n\n\n
Les d\u00e9penses de marketing sont affect\u00e9es aux segments qui convertissent r\u00e9ellement. Finies les campagnes de masse dans l'espoir que quelque chose colle.<\/p>\n
Vous voyez quels canaux et quelles campagnes g\u00e9n\u00e8rent des clients \u00e0 forte valeur ajout\u00e9e, et pas n'importe quels clients. Le budget suit le retour sur investissement, pas des suppositions.<\/p>\n
La fid\u00e9lisation s'am\u00e9liore parce que le risque de d\u00e9sabonnement est d\u00e9tect\u00e9 \u00e0 temps. Il est moins co\u00fbteux de conserver les clients que d'en acqu\u00e9rir de nouveaux. L'IA vous aide \u00e0 conserver ceux qui en valent la peine.<\/p>\n
Vous prenez des d\u00e9cisions bas\u00e9es sur des mod\u00e8les de comportement, pas sur des opinions. Moins de discussions sur la strat\u00e9gie, plus de tests sur les donn\u00e9es qui fonctionnent.<\/p>\n\n\n
Des segments qui signifient r\u00e9ellement quelque chose. Il ne s'agit pas de cases d\u00e9mographiques arbitraires, mais de groupes qui se comportent diff\u00e9remment et r\u00e9agissent \u00e0 des messages diff\u00e9rents.<\/p>\n
Vous savez quels clients cibler avec quelles campagnes. Les campagnes de vente incitative s'adressent aux clients \u00e0 potentiel de croissance. Les campagnes de fid\u00e9lisation s'adressent aux clients \u00e0 risque. Diff\u00e9rentes strat\u00e9gies pour diff\u00e9rents segments.<\/p>\n
Une personnalisation qui fonctionne parce qu'elle est bas\u00e9e sur le comportement. Vous ne devinez pas ce qui r\u00e9sonne. Vous utilisez les mod\u00e8les des clients qui ont d\u00e9j\u00e0 converti.<\/p>\n\n\n
Vous savez qui a besoin d'aide avant qu'ils ne se d\u00e9sint\u00e9ressent. Une sensibilisation proactive au lieu d'un contr\u00f4le r\u00e9actif des dommages.<\/p>\n
Les clients de grande valeur sont prioritaires. Vous savez qui vaut la peine d'\u00eatre fid\u00e9lis\u00e9. Les ressources vont l\u00e0 o\u00f9 elles comptent le plus.<\/p>\n
Vous observez les raisons pour lesquelles les clients r\u00e9ussissent ou \u00e9chouent. Cette connaissance se r\u00e9percute sur l'accueil des clients et le d\u00e9veloppement des produits.<\/p>\n\n\n
Une meilleure fid\u00e9lisation signifie des revenus plus pr\u00e9visibles. Le taux de d\u00e9sabonnement diminue lorsque les probl\u00e8mes sont d\u00e9tect\u00e9s rapidement.<\/p>\n
Valeur moyenne de la commande plus \u00e9lev\u00e9e car les ventes crois\u00e9es et les ventes incitatives sont cibl\u00e9es. Vous n'ennuyez pas les clients avec des offres non pertinentes, vous leur montrez des produits qu'ils veulent vraiment.<\/p>\n
L'efficacit\u00e9 de l'acquisition s'am\u00e9liore lorsque vous savez quels types de clients ont le plus de valeur. Vous pouvez optimiser la qualit\u00e9, et pas seulement la quantit\u00e9.<\/p>\n\n\n
Un \u00e9diteur de logiciels par abonnement avait un taux de d\u00e9sabonnement annuel de 12%. Elle savait que le taux d'attrition \u00e9tait \u00e9lev\u00e9, mais ne savait pas qui partirait ni pourquoi.<\/p>\n
Ce qui a chang\u00e9 :<\/strong> L'IA a analys\u00e9 les sch\u00e9mas comportementaux des clients ayant quitt\u00e9 l'entreprise. Elle a constat\u00e9 que la baisse de la fr\u00e9quence de connexion et l'augmentation du nombre de tickets d'assistance permettaient de pr\u00e9dire 73% de d\u00e9sabonnement 30 jours avant qu'il ne se produise.<\/p>\n R\u00e9sultat :<\/strong> L'\u00e9quipe charg\u00e9e de la r\u00e9ussite des clients a contact\u00e9 de mani\u00e8re proactive les comptes \u00e0 risque. Elle a propos\u00e9 des formations suppl\u00e9mentaires, abord\u00e9 les probl\u00e8mes et offert des incitations. Le taux de d\u00e9sabonnement est tomb\u00e9 \u00e0 8,5% en l'espace de 6 mois.<\/p>\n\n\n Un d\u00e9taillant en ligne a envoy\u00e9 les m\u00eames courriels promotionnels \u00e0 tout le monde. Des remises \u00e0 tous les clients, quel que soit leur comportement d'achat.<\/p>\n Ce qui a chang\u00e9 :<\/strong> L'IA segmente les clients en fonction de leur comportement. Les clients \u00e0 forte valeur ajout\u00e9e b\u00e9n\u00e9ficient d'un acc\u00e8s anticip\u00e9 et de produits exclusifs. Les clients sensibles au prix b\u00e9n\u00e9ficient de r\u00e9ductions. Les acheteurs fr\u00e9quents re\u00e7oivent des primes de fid\u00e9lit\u00e9.<\/p>\n R\u00e9sultat :<\/strong> La valeur moyenne des commandes a augment\u00e9 de 18% parce que les clients \u00e0 forte valeur ajout\u00e9e n'ont pas \u00e9t\u00e9 form\u00e9s \u00e0 attendre les remises. La marge s'est am\u00e9lior\u00e9e parce que les remises n'ont \u00e9t\u00e9 accord\u00e9es qu'aux segments sensibles au prix.<\/p>\n\n\n Une soci\u00e9t\u00e9 de services professionnels avait de longs cycles de vente. Elle ne pouvait pas pr\u00e9dire quels prospects allaient conclure ou quand ils allaient le faire.<\/p>\n Ce qui a chang\u00e9 :<\/strong> L'IA a analys\u00e9 les transactions pass\u00e9es. Il s'est av\u00e9r\u00e9 que les prospects qui s'engageaient avec des types de contenu sp\u00e9cifiques et qui avaient certaines interactions avec les parties prenantes avaient 4x plus de chances de conclure l'affaire.<\/p>\n R\u00e9sultat :<\/strong> L'\u00e9quipe de vente s'est concentr\u00e9e sur les prospects pr\u00e9sentant ces signaux. Le taux de r\u00e9ussite a augment\u00e9 de 35%. Le cycle de vente a \u00e9t\u00e9 raccourci car les repr\u00e9sentants savaient quand les prospects \u00e9taient r\u00e9ellement pr\u00eats \u00e0 acheter.<\/p>\n\n\n Soyons honn\u00eates sur les limites.<\/p>\n L'IA trouve des mod\u00e8les, mais ne vous dit pas pourquoi. Elle peut vous montrer que les clients qui font X sont plus susceptibles de se d\u00e9sabonner, mais elle n'explique pas la psychologie qui se cache derri\u00e8re. Vous avez toujours besoin d'un jugement humain pour interpr\u00e9ter les informations.<\/p>\n Les pr\u00e9dictions de l'IA ne sont pas parfaites. Une pr\u00e9diction de d\u00e9sabonnement avec une pr\u00e9cision de 70-80% est tr\u00e8s bonne, mais cela signifie que 20-30% des pr\u00e9dictions sont erron\u00e9es. Ne consid\u00e9rez pas les r\u00e9sultats de l'IA comme des certitudes. Ce sont des probabilit\u00e9s.<\/p>\n L'IA ne peut pas r\u00e9soudre les probl\u00e8mes d'exp\u00e9rience client. Si votre produit ne fonctionne pas, si votre service est mauvais ou si votre tarification est erron\u00e9e, l'IA vous montrera le probl\u00e8me, mais ne le r\u00e9soudra pas. Vous devez encore r\u00e9gler les probl\u00e8mes fondamentaux.<\/p>\n Et l'IA a besoin de donn\u00e9es. Si vous ne suivez pas le comportement de vos clients, il n'y a rien \u00e0 analyser. C'est le principe du \"Garbage in, garbage out\" qui s'applique ici.<\/p>\n\n\n Il n'est pas n\u00e9cessaire de tout analyser en m\u00eame temps. Commencez par les domaines \u00e0 fort impact :\n Commencer \u00e0 petite \u00e9chelle. Mesurer l'impact. R\u00e9duire l'\u00e9chelle de ce qui fonctionne. L'objectif est d'obtenir des informations exploitables, et non des mod\u00e8les parfaits.<\/p>\n\n\n Les informations sur les clients proviennent de mod\u00e8les de comportement. Qu'ont en commun les clients qui ach\u00e8tent, qui restent, qui passent \u00e0 un niveau sup\u00e9rieur et qui recommandent leur produit ? Qu'y a-t-il de diff\u00e9rent chez ceux qui abandonnent ?<\/p>\n Les humains ne peuvent pas rep\u00e9rer des mod\u00e8les dans des milliers de clients \u00e0 travers des douzaines de variables. L'IA le peut.<\/p>\n Votre \u00e9quipe reste propri\u00e9taire de la strat\u00e9gie. Elle d\u00e9cide de ce qu'il faut faire avec les informations. Elle con\u00e7oit les campagnes et les exp\u00e9riences des clients. Elle interpr\u00e8te la signification des donn\u00e9es.<\/p>\n Mais ils ne partent plus de suppositions. Elles partent de mod\u00e8les de comportement des clients. Cela signifie un meilleur ciblage, une meilleure r\u00e9tention et des d\u00e9cisions bas\u00e9es sur la r\u00e9alit\u00e9.<\/p>\n\n\n Chaque entreprise dispose de donn\u00e9es clients diff\u00e9rentes. Des mod\u00e8les de comportement diff\u00e9rents. Des r\u00e9sultats diff\u00e9rents qui comptent.<\/p>\n Nous ne vendons pas d'analyses g\u00e9n\u00e9riques des clients. Nous examinons vos donn\u00e9es. Nous identifions les mod\u00e8les qui pr\u00e9disent r\u00e9ellement les r\u00e9sultats de votre entreprise. Nous construisons des mod\u00e8les qui r\u00e9pondent \u00e0 vos questions sp\u00e9cifiques.<\/p>\n Nous connectons ensuite les informations \u00e0 vos outils d'automatisation du marketing, de gestion de la relation client et de suivi de la client\u00e8le. Votre \u00e9quipe voit les segments et les pr\u00e9visions l\u00e0 o\u00f9 elle travaille. Elle agit imm\u00e9diatement sur les informations.<\/p>\n Pas de battage m\u00e9diatique. Pas de promesses de pr\u00e9dictions parfaites. Juste une meilleure compr\u00e9hension du comportement des clients afin de prendre de meilleures d\u00e9cisions.<\/p>\n\nExemple 2 : Entreprise de commerce \u00e9lectronique<\/h4>\n\n\n
Exemple 3 : Entreprise de services B2B<\/h4>\n\n\n
\n\n\n\nCe que l'IA ne fera pas<\/h3>\n\n\n
\n\n\n\nComment d\u00e9marrer<\/h3>\n\n\n
\n
\n\n\n\nLe bilan<\/h3>\n\n\n
\n\n\n\nVous voulez mieux comprendre vos clients ?<\/h3>\n\n\n