Un modèle de propension est une analyse statistique de votre public cible qui prédit ses actions futures, en utilisant une gamme d’ensembles de données qui comprend généralement des données démographiques, psychographiques (par exemple: intérêts) et comportement antérieur. Par exemple, vous pouvez créer un modèle de propension pour les clients existants en utilisant leurs données personnelles, l’historique des achats et les actions entre chaque achat pour prédire leurs futures décisions d’achat.
Comment les spécialistes du marketing utilisent-ils les modèles de propension?
Les modèles de propension sont utilisés pour prédire les actions futures d’audiences spécifiques. Si nous prenons l’exemple ci-dessus d’un modèle qui prédit les décisions d’achat des clients existants, il existe plusieurs façons d’utiliser les résultats de ce modèle pour améliorer les ventes et campagnes marketing :
- Augmenter la fréquence des achats
- Augmenter la valeur des achats
- Attribuer les achats aux campagnes / interactions
- Identifier les baisses de taux d’achat
- Identifier les dangers de désabonnement
- Calculer la valeur à vie du client
- Donner la priorité aux clients à forte valeur ajoutée
Par exemple, votre modèle peut déterminer que le client moyen effectue un achat tous les 227 jours. À partir de là, vous pouvez calculer que l’augmentation de la fréquence d’achat à plus de 200 jours augmentera les revenus annuels de + 13%.
Désormais, vous avez pour objectif clair d’éclairer les idées de campagnes conçues pour augmenter l’incitation à l’achat en vue d’atteindre votre objectif de 200 jours, augmenter le pourcentage d’acheteurs réguliers et d’autres objectifs qui réduiront le délai moyen entre les achats.
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La modélisation de la propension prédit les actions futures de vos publics cibles et identifie les déclencheurs qui les inspirent. Cela vous permet d’influencer les décisions avant même qu’elles ne soient prises. Au lieu de répondre à des actions historiques, vous réagissez à des signaux qui suggèrent que les gens sont sur le point de faire un choix et de faire passer votre message alors qu’ils sont encore ouverts à l’influence.
Vous n’essayez donc pas de faire changer d’avis de quelqu’un; vous les aidez à réussir au moment clé.
Comment démarrer avec la modélisation de la propension
La modélisation de la propension s’appuie sur de grands volumes de données pertinentes pour faire des prédictions précises. Cela commence par l’attribution précise des actions historiques aux campagnes et aux interactions tout au long du parcours du consommateur, afin que vous puissiez créer une bibliothèque de signaux liés à chaque action spécifique – par exemple: la fréquence de consultation de la page produit avant un achat est effectué ou le nombre de tentatives de paiement avant l’abandon du panier.
Plus vos ensembles de données sont complets, plus vos modèles de propension et vos prévisions seront précis, à condition que votre attribution soit précise.
La règle d’or de toute application d’apprentissage automatique est que le résultat est toujours aussi bon que les données que vous y insérez. Avec 57% des spécialistes du marketing se sentant dépassés par les données, beaucoup tombent à ce premier obstacle majeur et ne réalisent jamais le plein potentiel de stratégies telles que la modélisation de la propension.
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