L'analytique prédictive est une modélisation qui calcule des probabilités futures à partir de données de comportement passé. En marketing, son usage se limite le plus souvent à trois questions : cet utilisateur va-t-il acheter, ce client va-t-il partir, quel revenu cette audience va-t-elle produire. Le point clé : un score seul ne crée aucune valeur. La valeur apparaît quand il est relié à une audience, une enchère ou une décision de budget.
Quelles prédictions servent en publicité ?
En théorie on peut tout prédire; en pratique seules quelques prédictions produisent des décisions. L'ordre suit la proximité avec l'action.
- Probabilité d'achat : la chance qu'un utilisateur achète dans les prochains jours; le score le plus utile pour prioriser le retargeting.
- Risque d'attrition : signale les clients qui se taisent alors qu'un réachat était attendu; déclenche la rétention.
- Revenu prévu : le revenu attendu d'une audience; sert aux ajustements d'enchères et stratégies à la valeur.
- Prévision de demande : volume saisonnier attendu; aligne stock et budget.
- Projection budgétaire : où mène la tendance actuelle en fin de mois; simple mais efficace.
Comment fonctionnent les modèles ?
Le modèle compare les comportements de ceux qui ont acheté et de ceux qui non : fréquence de visite, produits vus, ancienneté de la première visite, ajouts au panier. Il en tire un score de probabilité. Ce score est une cote, pas une certitude : 74% de probabilité signifie qu'environ trois personnes sur quatre du segment devraient acheter.
Comment mettre en place l'analytique prédictive ?
Pour la plupart des entreprises, le bon départ n'est pas de construire son modèle mais d'utiliser les prédictions déjà offertes par les plateformes. Un modèle sur mesure ne se justifie qu'avec un gros volume de données et un besoin très spécifique.
- Préparez les données : volume d'événements suffisant et suivi de conversion propre.
- Choisissez le modèle : commencez par les prédictions intégrées de votre plateforme d'analyse.
- Transformez-le en audience : reliez le score à une audience publicitaire.
- Mesurez contre un témoin : ne supposez pas que cette audience n'aurait pas converti d'elle-même.
Quelles décisions sortent de vos données ?
Ads Sensor analyse par l'IA les données de campagne de quatre plateformes et livre des actions priorisées et argumentées.
Le piège majeur : l'incrémentalité
Le sophisme le plus courant : cibler l'audience à plus forte probabilité d'achat paraît le plus rentable car le taux de conversion est élevé. Mais cette audience allait acheter de toute façon; l'annonce n'a fait que s'attribuer le mérite. Le vrai gain se cache dans le segment hésitant. Seul un groupe témoin permet de les distinguer; méthode dans ROAS incrémental.
Par où commence un petit compte ?
Une segmentation simple apporte l'essentiel de la valeur avant tout modèle complexe. Séparer les clients par récence, fréquence et montant est l'équivalent pratique de nombreux modèles; méthode dans l'analyse RFM, et côté revenu dans la valeur vie client.
Bien menée, la prédiction répartit le budget en regardant devant; mal menée, elle recopie les erreurs passées. Pour voir les actions issues de vos données, rejoignez la bêta d'Ads Sensor.