Prévision des tendances en marketing grâce à l'analyse des données et à l'apprentissage automatique

Date: 2024-06-26 | Temps de lecture: 9 minutes (1657 words)

Les volumes d'informations dans le monde sont gigantesques, et les tendances et le marketing numérique changent à une vitesse folle. Le marketeur vient de finir d'étudier la situation du marché et l'environnement digital qu'il doit déjà recommencer son analyse.

Il est important de penser à l'avenir à l'avance : comment le comportement des consommateurs, la mode et les outils de promotion vont-ils évoluer ? La première option est de « deviner » et de se fier à la vision, à l'intuition et à l'expérience, mais alors la gestion du marketing devient imprévisible.

La deuxième voie consiste à utiliser une approche basée sur les données (data-driven), qui fournit des prévisions précises. Par exemple, choisir l'analyse des données en marketing via l'apprentissage automatique pour « prédire » les tendances.

Nous examinerons dans cet article pourquoi il est nécessaire de prévoir les tendances marketing, quel rôle joue l'apprentissage automatique et comment il fonctionne.

Pourquoi prévoir les tendances marketing

Les préférences du public évoluent rapidement, il est donc crucial pour les marketeurs de « surfer sur la vague » tant que les intérêts des clients n'ont pas changé. Cela concerne à la fois les tendances globales et les changements locaux. Les marques retardataires ne récolteront rien si elles manquent une tendance. En connaissant à l'avance ce qui sera pertinent, elles pourront se préparer. Ainsi, la stratégie marketing de l'entreprise pourra s'adapter aux changements.

La prévision des tendances est une voie vers une planification précise et une réduction des risques. L'analyse marketing indique où diriger les ressources et comment en tirer profit.

La prévision des tendances est utile non seulement pour créer des campagnes publicitaires, mais aussi pour les produits eux-mêmes. Une telle approche simplifie la promotion, car le produit vendu a déjà un avantage. Par exemple, une couleur populaire, des fonctionnalités et des valeurs adéquates qui répondent aux besoins de la société.

« Regarder » vers l'avenir indique quelles campagnes marketing créatives et quels formats de promotion apportent des résultats. Il reste aussi du temps pour concevoir de nouvelles idées et maîtriser de nouveaux outils et canaux de communication.

Suivre les tendances en marketing est essentiel pour les entreprises afin de ne pas devenir obsolètes. La lutte pour l'attention est constante, et ceux qui savent s'adapter aux changements et proposer du neuf l'emportent.

Analyse de données pour le marketing

Lorsque le marketing repose sur l'analyse de données, les prévisions deviennent plus précises et le marketing plus gérable, réduisant ainsi les conjectures. L'analytique prédictive est un moyen fiable de planifier les actions marketing et les budgets publicitaires.

De plus, une quantité suffisante d'informations sur les campagnes passées révèle les points faibles et permet de corriger les erreurs.

Chaque marketeur devrait analyser les données avant de lancer des publicités, des newsletters, ou de créer un plan de contenu, afin de segmenter correctement le public.

Ainsi, le développement de la stratégie marketing sera adapté à un groupe d'utilisateurs spécifique, renforçant la personnalisation, ce qui conduira finalement à une plus grande prévisibilité des résultats.

Apprentissage automatique pour le marketing

La quantité de données augmente, et un être humain ne peut pas traiter autant d'informations manuellement. La solution réside dans l'automatisation du marketing, qui inclut l'apprentissage automatique (machine learning) — une méthode d'intelligence artificielle. Les robots collectent et analysent de grandes quantités de données. L'apprentissage automatique rend les informations utiles à des fins marketing. Les marketeurs peuvent ainsi :

Comprendre et interpréter correctement les données recueillies. L'utilisation de l'apprentissage automatique élimine le facteur humain et l'évaluation subjective. Les informations sur les commandes, les achats, les retours et les préférences ne sont pas perdues et sont prises en compte dans l'analyse des données.
Étudier le client à 360 degrés. Les technologies d'IA peuvent traiter des téraoctets de données internes (base de clients, résultats des campagnes email et autres) et externes (commentaires sur les réseaux sociaux, likes, partages, etc.) pour identifier des tendances. Ce type d'analyse aboutit à une personnalisation précise des offres.
Prédire les tendances. L'apprentissage automatique en marketing est nécessaire pour identifier les futures tendances dans le comportement des clients et les goûts des utilisateurs. Cette approche est utile pour améliorer les produits, les services et le contenu.

La prévision par méthodes d'apprentissage automatique diffère de la tendance instantanée - une méthode de détection des tendances ici et maintenant — car le ML prédit les tendances en se basant sur les données passées et « regarde » vers l'avenir.

Comment le machine learning prédit les tendances

Pour appliquer le machine learning dans le business, les chercheurs suivent les étapes suivantes :

Collecter des informations. Les sources incluent les bases de données internes issues de CDP, les données de ressources externes tierces, etc.
Nettoyer et compléter les informations. Il est crucial de minimiser les erreurs et de recueillir des données complètes pour que l'IA puisse bien s'entraîner. Cela implique l'ajustement des données au format requis.
Déterminer quel modèle de machine learning utiliser pour les prévisions.

Modèle d'apprentissage	Ce que cela signifie	Quel type de prévision est utile pour
Avec un enseignant	L'individu fournit au système des données étiquetées selon des règles spécifiques.	Lorsque les résultats sont limités en nombre ; si une catégorisation des données est nécessaire.
Sans enseignant	L'algorithme récupère les données sans partitionnement.	Prévoir les achats futurs et nettoyer les informations pour les étapes suivantes.
Avec l'implication des enseignants en partie	Une petite partie des données est étiquetée, mais la plus grande partie est non étiquetée.	Lorsque vous devez traiter des documents contenant de nombreuses informations.

Lancer l'entraînement du modèle et surveiller son succès : analyser les résultats obtenus. Si la prévision est réussie, le modèle peut être utilisé pour d'autres prévisions avec de nouvelles données.

Exemples de prévision des tendances

Depuis 2018, la chaîne « Pyatiorotchca » utilise le machine learning pour personnaliser les offres spéciales et les promotions futures. Le système se base sur les réactions des clients et les volumes de vente, les données étant anonymisées. En fin de compte, l'entreprise obtient une approche personnalisée.

Walmart prévoit la probabilité d'achat des clients et personnalise les offres de produits sur le site. De plus, l'analyse prédictive gère les délais de livraison et d'autres processus pour garantir que le client reçoive son produit à temps.

Les plateformes de gestion de contenu et de publicité utilisent également le machine learning. Par exemple, « VKontakte » utilise des algorithmes pour optimiser les campagnes publicitaires, notamment pour proposer une audience similaire aux clients de l'annonceur. Autrement dit, le robot prédit à qui d'autre l'offre de la marque pourrait plaire.

Le service d'IBM génère des créations personnalisées pour les campagnes publicitaires et ajuste les variantes pour différents écrans, afin qu'elles plaisent aux utilisateurs et soient correctement affichées. Des données sur l'engagement des utilisateurs sont utilisées. Des marques comme Chevrolet et Mastercard choisissent cette approche.

L'algorithme de recommandation de Netflix repose sur le machine learning, basé sur les préférences des utilisateurs et d'autres facteurs.

Les visionnages de contenu, le temps passé, les évaluations et d'autres facteurs sont pris en compte. Chez « Rive Gauche », la personnalisation est également atteinte grâce aux outils de machine learning. La marque prévoit le comportement des clients et crée des campagnes basées sur les données pour augmenter la fidélité et les ventes.

Problèmes du machine learning et de l'analyse des données

Dépendance à la qualité des données. Les prévisions sont faites à partir des informations existantes. Si les données sont insuffisantes, incomplètes ou incorrectes, il n'est pas possible de les corriger immédiatement.

Éloignement du business offline. Le machine learning ne peut pas totalement couvrir les actions des utilisateurs dans la réalité. Dans le monde digital, toutes les commandes, les actions des utilisateurs et les réactions au contenu sont suivies, mais dans un magasin physique, cela devient plus compliqué. Cependant, l'utilisation de l'IA reste possible.

Besoin de volumes importants de données. Il ne s'agit pas de centaines, mais de milliers d'unités. Avec un échantillon insuffisant, le résultat ne sera pas là.

Coût. Les prévisions doivent être réalisées par un spécialiste formé. Les ressources sont également consacrées au système lui-même, à son réglage et à ses intégrations. Seules les entreprises disposant d'un budget suffisant peuvent se permettre le machine learning.

L'avenir de l'analyse des données en marketing

Le marketing ne sera plus jamais le même et ne se passera pas de la technologie. Un utilisateur passe en moyenne par 20 à 500 points de contact avec une marque avant d'effectuer un achat. Cela génère des volumes d'informations qu'il faut suivre et traiter correctement. De plus, les utilisateurs attendent une approche personnalisée et des recommandations de produits pertinents (91 % des consommateurs). Sans outils informatiques, le marketing ne peut pas gérer de telles tâches, c'est pourquoi l'utilisation de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle, des réseaux neuronaux et du traitement des Big Data continueront à être intégrés dans le travail des marketeurs.

Résumé

Il est important pour les marques de rester dans la tendance - suivre les tendances globales et anticiper le comportement des clients. C'est crucial pour la planification des budgets, la création de campagnes publicitaires et la génération d'idées. Une manière fiable de « regarder» vers l'avenir est l'analyse des données, qui élimine les suppositions.

Pour prévoir les tendances, on utilise des algorithmes de machine learning qui « voient » le client sous tous les angles. Ils indiquent quelle offre faire pour que l'utilisateur achète.

Pour prévoir les tendances avec le ML, des informations (grandes quantités de données) sont collectées et traitées, un modèle est sélectionné, et le processus de travail des algorithmes est lancé et surveillé.

Le machine learning est un moyen fiable de prédiction, mais coûteux. Le ML nécessite de grandes quantités de données pour fonctionner. Il existe également des limitations pour les prévisions dans le business hors ligne. Cependant, le marketing est déjà lié à l'informatique et ne pourra pas se passer de l'IA, du ML, des Big Data et d'autres méthodes de traitement de l'information à l'avenir.