L’importance du score d’appétence en marketing prescriptif

À l’heure où les données revêtent une importance capitale et sont un enjeu de taille pour les entreprises de tous secteurs confondus, la discipline de gestion de la relation client, aussi connue sous l’acronyme CRM pour Customer Relationship Management, évolue constamment.

En effet, s’il était autrefois compliqué d’étudier le comportement d’une clientèle, et encore plus de le prédire, il existe aujourd’hui des outils permettant de faciliter l’étude et l’anticipation des décisions de clients.

D’ailleurs, tous ces outils reposent sur une notion essentielle en marketing : le score d’appétence des clients. On vous en parle !

Qu’est-ce que le score d’appétence d’un client ?

Si l’on s’en réfère à la définition purement marketing du terme, on apprend que le score d’appétence d’un client est un indicateur marketing traduisant la probabilité qu’un prospect ou un client réponde favorablement à une action marketing précise.

C’est donc une notion primordiale pour tous les responsables CRM, car il permet de remplir l’objectif principal de toute bonne stratégie de marketing prescriptif : produire des prédictions sur la pertinence ou la non-pertinence d’utiliser des leviers de sollicitation vers un groupe d’individus cibles.

Quel est l’intérêt du score d’appétence en marketing prescriptif ?

Vous l’aurez compris, l’intérêt du score d’appétence en marketing prescriptif est double.

D’un côté, il permet de mieux appréhender le comportement de sa clientèle en fonction des différentes options marketing qui s’offrent à vous, mais il permet surtout de limiter les coûts engendrés par ses mêmes actions marketing.

En effet, tout l’intérêt d’user du score d’appétence réside ici : évaluer la probabilité que le prospect ou le client adhère à notre action marketing pour limiter les risques d’une perte de clientèle ou financière .

Le score d’appétence pour lutter contre le churn !

La perte de clientèle, c’est également l’un des problèmes les plus complexes à gérer pour les responsables CRM aujourd’hui. En effet, à l’ère de la digitalisation des parcours d’achats les consommateurs sont plus que jamais exposés aux communications massives des marques. C’est bien simple, d’après un récent article du site Habilo Media, nous serions exposés à pas moins de 3000 publicités par jour !

Rien d’étonnant à ce que les professionnels de la CRM notent une volatilité croissante de la clientèle ! Heureusement, des solutions existent pour évaluer précisément le score d’appétence des clients et construire des modèles de marketing prescriptif à l’attention des responsables CRM et marketing.

C’est le cas de notre solution, une solution basée sur des algorithmes de machine learning.

Comment ETIC DATA construit des modèles prescriptifs à l’attention des responsables marketing ?

Notre solution propose d’utiliser un algorithme d’intelligence artificielle fonctionnant grâce au machine learning et aux big data afin de calculer le score d’appétence de chaque individu ciblé qu’il soit déjà client ou simplement prospect.

Là où la plupart des solutions similaires s’appuient sur les données internes à une entreprise, et ne proposent que le seul calcul du score d’appétence d’une clientèle, la solution ETIC DATA va plus loin en enrichissant les données brutes propriétaires avec des données provenant de bases open data (telles que l'INSEE, IRIS ..), de nos modèles probabilistes et de notre mégabase afin d’approfondir sa compréhension  client et calculer un score d’appétence répondant à une problématique précise.

Sur la base de ce score d’appétence, nos algorithmes élaborent un modèle de score prédictif identifiant pour chaque individu, sa probabilité d’adhérer ou non à une sollicitation, et ce, dans le cadre d’une question précise. Ensuite, la solution construit un scénario prescriptif ultra personnalisé, permettant aux responsables marketing et CRM de concevoir des campagnes marketing pertinentes auprès de leurs prospects ou clients. Cette solution de data intelligence, complète et complexe, a requis plusieurs années de tests de la part des meilleurs data scientists.

Aujourd’hui opérationnelle, elle répond aux attentes de nombreuses directions opérationnelles, sans connaissance en data science, pour cibler et engager leurs clientèles.