Modélisation du Comportement client

Qu’est-ce que la Modélisation du Comportement des Clients ?

La modélisation du comportement des clients est définie comme la création d’une construction mathématique pour représenter les comportements communs observés parmi des groupes particuliers de clients afin de prédire comment des clients similaires se comporteront dans des circonstances similaires.

Les modèles de comportement des clients sont généralement basés sur l’exploration de données des données des clients, et chaque modèle est conçu pour répondre à une question à un moment donné. Par exemple, un modèle client peut être utilisé pour prédire ce qu’un groupe particulier de clients fera en réponse à une action marketing particulière. Si le modèle est solide et que le spécialiste du marketing suit les recommandations qu’il a générées, le spécialiste du marketing observera qu’une majorité des clients du groupe ont répondu comme prévu par le modèle.

La difficulté de la modélisation du comportement client

Malheureusement, la création de modèles de comportement client est généralement une tâche difficile et coûteuse. En effet, les experts en analyse de la clientèle intelligents et expérimentés qui savent le faire sont coûteux et difficiles à trouver, et parce que les techniques mathématiques qu’ils doivent utiliser sont complexes et risquées.

De plus, même une fois qu’un modèle de comportement client a été construit, il est difficile de le manipuler pour les besoins du marketeur, c’est-à-dire de déterminer exactement les actions marketing à entreprendre pour chaque client ou groupe de clients.

Enfin, malgré leur complexité mathématique, la plupart des modèles clients sont en réalité relativement simples. En raison de cette nécessité, la plupart des modèles de comportement des clients ignorent tant de facteurs pertinents que les prédictions qu’ils génèrent ne sont généralement pas très fiables.

Analyse du comportement des clients: L’approche RFM

De nombreux modèles de comportement client sont basés sur une analyse de la Récence, de la Fréquence et de la Valeur Monétaire (RFM). Cela signifie que les clients qui ont récemment dépensé de l’argent dans une entreprise sont plus susceptibles que les autres de dépenser à nouveau, que les clients qui dépensent plus souvent de l’argent dans une entreprise sont plus susceptibles que les autres de dépenser à nouveau et que les clients qui ont dépensé le plus d’argent dans une entreprise sont plus susceptibles que les autres de dépenser à nouveau.

RFM est populaire car il est facile à comprendre par les spécialistes du marketing et les chefs d’entreprise, il ne nécessite pas de logiciel spécialisé et il est valable pour les clients de presque toutes les entreprises et industries.

Malheureusement, le RFM à lui seul ne fournit pas le niveau de précision requis par les spécialistes du marketing. Premièrement, les modèles RFM ne décrivent que ce qu’un client a fait dans le passé et ne peuvent pas prédire avec précision les comportements futurs. Deuxièmement, les modèles RFM examinent les clients à un moment donné et ne tiennent pas compte de la façon dont le client s’est comporté dans le passé ou à quelle étape du cycle de vie le client se trouve actuellement. Ce deuxième point est essentiel car la modélisation précise du client est très faible à moins que le comportement du client ne soit analysé dans le temps.

Une meilleure approche de la Modélisation du comportement client

Optimove introduit des méthodes de modélisation du comportement client beaucoup plus avancées et efficaces que les méthodes conventionnelles. En combinant un certain nombre de technologies dans un système intégré en boucle fermée, les spécialistes du marketing bénéficient d’une analyse très précise du comportement des clients dans une application facile à utiliser.

Optimove réalise une modélisation prédictive du comportement des clients leader sur le marché grâce à la combinaison des fonctionnalités suivantes:

1. Segmenter les clients en petits groupes et s’adresser à des clients individuels en fonction de comportements réels – au lieu de coder en dur toutes les notions ou hypothèses préconçues de ce qui rend les clients similaires les uns aux autres, et au lieu de regarder uniquement des données agrégées / moyennées qui cachent des faits importants sur les clients individuels
2. Suivre les clients et comment ils se déplacent entre les différents segments au fil du temps (c.-à-d., segmentation dynamique), y compris le contexte du cycle de vie des clients et l’analyse des cohortes – au lieu de simplement déterminer dans quels segments les clients sont maintenant sans tenir compte de la façon dont ils y sont arrivés
3. Prédire avec précision les comportements futurs des clients (par ex., convertir, désabonner, dépenser plus, dépenser moins) en utilisant des techniques de modélisation prédictive du comportement des clients – au lieu de simplement regarder dans le rétroviseur des données historiques
4. En utilisant des calculs avancés pour déterminer la valeur à vie client (LTV) de chaque client et en y fondant des décisions – au lieu de regarder uniquement les revenus à court terme qu’un client peut apporter à l’entreprise
5. En sachant, sur la base de métriques objectives, exactement quelles actions marketing faire maintenant, pour chaque client, afin de maximiser la valeur à long terme de chaque client client – au lieu d’essayer de comprendre que faire sur la base d’un tableau de bord ou d’une pile de rapports.
6. Employant des technologies d’apprentissage automatique marketing qui peuvent révéler des informations et formuler des recommandations pour améliorer le marketing client que les spécialistes du marketing humain sont peu susceptibles de repérer par eux-mêmes.

Une façon de penser la différence entre les approches conventionnelles et l’approche Optimove est que la première est comme un instantané du client alors que la seconde est une animation du client. La vue animée du client est beaucoup plus révélatrice, permettant des prédictions de comportement des clients beaucoup plus précises.

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