Le machine learning, pivot de l’analyse prédictive

14/03/2017, publié par Grégory Krumm

Cibler le bon client au bon moment, améliorer la qualité de service, déployer une stratégie marketing prédictive à partir des données sont autant de domaines d’application de l’apprentissage automatique. Cette révolution reposant sur la mise en place d’algorithmes auto-apprenants marque un véritable tournant pour la relation client.

Un même élan unit les marketeurs dans l’analyse des données clients et l’usage qui peut en être faite en matière de satisfaction et de fidélisation client. Car l’enjeu est de taille : exploiter la data permet aussi de devancer les attentes et besoins des consommateurs. Cette tâche ambitieuse repose intégralement sur le machine learning qui, en traitant de grandes quantités de données recueillies sur les réseaux sociaux, objets connectés et autres fichiers clients permet de décrypter les comportements d’achat.

Autoapprentissage en temps réel

Si l’intelligence artificielle est une science visant à développer des appareils capables de se comporter intelligemment, le machine learning désigne la mise en œuvre des méthodes de calcul informatiques ou algorithmes qui supportent l’intelligence des machines. Le dernier n’est qu’une approche du premier : les algorithmes déployés dans ce cadre sont capables d’autoapprendre en temps réel. Plus ils ont de données à traiter, plus ils deviennent précis.

Et l’apprentissage automatique gagne du terrain dans notre quotidien ! Recommandation d’offres ciblées en ligne, indexation personnalisée des pages dans les résultats de recherche sont deux exemples d’usages rendus possibles grâce au machine learning.

Ciblage proactif

Pour les marques, c’est le moyen de valoriser des sources de données brutes et de tirer parti d’une analyse fine des conversations menées depuis différents canaux. Une réelle avancée qui leur permet de mieux connaître leurs prospects, d’établir des déductions à partir des actes d’achat de leurs clients pour mieux anticiper les suivants, de faire du ciblage proactif ou encore de mettre en place des actions de communication personnalisées. Une notion fondamentale aussi dans l’évolution et l’optimisation des outils de type chatbot.

Pour le retail, en combinant les données disponibles sur les habitudes d’achat et d’autres critères tels que les périodes d’achat, le machine learning permet par ailleurs d’optimiser sa logistique et son stock grâce aux données des ventes.