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Thu, 18 Jul 2024 13:07:54 +0000
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Cela permet aux équipes marketing d'identifier et de prioriser les prospects exploitables et d'écarter les comptes non réceptifs. Segmentation automatisée Dans toute entreprise il est nécessaire de faire de la segmentation pour adapter son message à la cible. Lors de la mise en place d'une stratégie de marketing prédictif cette segmentation devient automatisée. Les attributs utilisés dans le scoring prédictif ne sont plus seulement destinés à nourrir les algorithmes. Ils rentrent en compte dans la segmentation ce qui la rend beaucoup plus précise. Une fois de plus le but est de faciliter le travail des équipes marketing qui peuvent ainsi réfléchir à des messages plus pertinents et diriger des stratégies de contenu plus efficacement. CONCLUSION Pour tirer de la valeur de ces interactions sociales, il est important de pouvoir capitaliser sur les actions menées. La collecte de données permettra la mise en place d'actions aux répercussions directes sur votre chiffre d'affaires. Les premiers pas lorsque l'on se lance sur le web 3, 0 est de choisir les plateformes les plus à même de valoriser votre marque.

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… issues du marketing 3. 0 L'essor du Big Data mais aussi la digitalisation de l'information ont, largement, contribué à ce qu'on appelle le marketing 3. 0. Ce dernier fait, en réalité, référence à une nouvelle forme de marketing qui met davantage l'accent sur l'aspect émotionnel. Bien que les prédictions se fassent, en grande partie, par le biais de techniques d'analyse classiques, ce sont désormais des algorithmes spécifiques qui ont été élaborés afin d'anticiper les comportements humains, notamment ceux des consommateurs. Vous n'en avez probablement pas conscience mais le célèbre moteur de recherche Google use, lui aussi, du marketing prédictif en attribuant une note à chaque internaute. Afin de modéliser chaque individu présent sur la toile, des données client comme la liste des sites visités ou des emails sont, minutieusement, analysées. Certains sites poussent l'anticipation un peu plus loin. Le géant Amazon, par exemple, va jusqu'à préparer les colis de ses clients avant même que ceux-ci n'aient passé commande!

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Afin de protéger votre vie privée, la vidéo ne se chargera qu'après votre clic. Applications de l'analyse prédictive L'introduction de l'analyse prédictive a déjà fait ses preuves dans un large éventail de domaines et d'industries. Outre les entreprises de haute technologie, le secteur de la santé, par exemple, utilise cette méthode pour anticiper les évolutions probables de certaines maladies. Le secteur de l'énergie est également un domaine d'application important, avec notamment le développement de réseaux électriques intelligents, les « smart grids ». La consommation d'énergie peut en effet être estimée sur la base de schémas de comportement des clients enregistrés (Smart Customer Data) afin de réguler avec précision l'apport nécessaire d'énergie éolienne et hydroélectrique. La maintenance d'une machine est également prévue par les analyses prédictives. Ici, les données existantes d'une machine en marche sont utilisées pour prédire sa charge future et son usure. Les points faibles de la chaîne de production peuvent ainsi être rapidement identifiés et réparés, afin d'éviter par exemple un arrêt total de cette production.

Cela passe par la prise de décision assistée par les données et par la fidélisation client. A travers des programmes de fidélité nouvelle génération, les données clients permettent d'affiner les messages et les récompenses pour une efficacité décuplée!

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