Ceci est la partie 2 de notre série sur l’IA prédictive pour l’e-commerce.
Lire la partie 1 : L’IA prédictive pour l’e-commerce : que sont les agents d’IA prédictive ?
Lire la partie 3 : L'IA prédictive pour le ROAS des campagnes, le pointage des pistes et la prévention de la fraude et des rétrofacturations
Lire la partie 4 : L'IA prédictive pour la vente incitative, la vente croisée et la prévision de la demande
La rétention de la clientèle est nettement plus rentable que l'acquisition. Les recherches démontrent qu'une réduction du taux d'attrition de seulement 5 % peut faire bondir les profits de 25 % à 95 %. À l’inverse, acquérir un nouveau client peut coûter jusqu’à cinq fois plus cher qu’en conserver un.
Dans des marchés concurrentiels, perdre des clients nuit non seulement aux ventes immédiates, mais aussi à la valeur à vie du client (VVC). Cette perte peut être dévastatrice pour les petites et moyennes entreprises d'e-commerce qui opèrent avec de faibles marges et des budgets limités. Il existe toutefois une solution : l'IA prédictive et ses analyses avancées permettent de remédier à cette situation.
L’IA prédictive offre aux marchands une approche proactive pour déceler les tendances futures dans leurs données et agir avant que les problèmes (ou les occasions) ne leur échappent. Dans ce deuxième volet de notre série sur l'analytique prédictive propulsée par l'IA, nous verrons comment tirer parti des outils et des agents d'IA pour réduire l'attrition, reconquérir vos clients et accroître leur VVC.
Comment l'analytique prédictive réduit le taux d'attrition
L'attrition de la clientèle survient lorsque des clients cessent d'acheter ou annulent leurs abonnements. Ce phénomène gruge vos revenus et coûte très cher : en plus de perdre les achats futurs, vous devez engager des frais supplémentaires pour remplacer ces clients. En règle générale, les rapports traditionnels ne vous informent de l’attrition qu’une fois qu’elle a eu lieu, ce qui est déjà trop tard pour sauver la relation.
Avant l'arrivée de l'IA, vous deviez extraire les données manuellement et tenter de deviner les tendances afin de prévenir les départs futurs, sans pouvoir cibler précisément les individus les plus à risque. L’utilisation de l’IA pour prédire l’attrition permet plutôt de comprendre qui pourrait partir avant que cela ne se produise. Cela vous donne le temps de rectifier le tir et d'intervenir avant leur départ.
L'IA prédictive analyse les habitudes de consommation — comme la fréquence d'achat, la fréquence récente des commandes, les visites sur le site Web, l'utilisation des points de fidélité ou les billets de soutien technique récents — afin de repérer des signes avant-coureurs de désengagement qui pourraient autrement passer inaperçus. Par exemple, un client dont la fréquence de commande diminue ou qui ne s’est pas connecté depuis un certain temps pourrait être signalé comme « à risque » par l’IA, vous offrant ainsi une chance de le retenir.
Les modèles de prédiction de l’attrition génèrent une liste de clients à risque, vous permettant de déployer des campagnes de rétention ultra-ciblées, telles que l'envoi de courriels de suivi personnalisés incluant des rabais ou une offre de soutien prioritaire.
Grâce à l'IA prédictive, vous ciblez chaque client plus efficacement plutôt que d'offrir des rabais généraux à tout le monde. Vous augmentez ainsi votre taux de rétention sans gaspiller de ressources auprès de clients qui seraient restés de toute façon.
L’un des avantages exclusifs de l’IA est sa capacité à identifier la raison potentielle du départ d’un client. Si l’IA remarque qu’un segment de vos clients réguliers n’a plus acheté depuis une récente hausse de prix, vous pouvez réagir en leur offrant une offre sur mesure, des prix VIP ou un plan de paiement étalé pour les réengager.
Selon l'outil d'analytique que vous utilisez, il est également possible de l'intégrer directement à votre CRM ou à votre plateforme d'automatisation du marketing. Ainsi, une grande partie de vos communications peut être automatisée : si l'IA détecte un risque d'attrition, elle peut déclencher immédiatement une action de rétention, comme l'envoi d'une offre spéciale ou d'une alerte, afin que l'un de vos membres de l'équipe effectue un suivi manuel.
L'IA prédictive pour reconquérir les clients perdus
Peu importe vos efforts de rétention, certains clients deviendront inévitablement inactifs. Tout n’est pas perdu pour autant : les anciens clients, qui connaissent votre marque et font déjà confiance à votre marque, sont souvent plus faciles à réengager que de nouveaux prospects. Une campagne de reconquête bien menée peut transformer ces clients inactifs en acheteurs actifs, ce qui stimule vos revenus. Le défi consiste à déterminer quels clients inactifs méritent vos efforts.
Traditionnellement, la reconquête consistait à envoyer un courriel générique du type « Vous nous manquez ! » avec un rabais à tous ceux qui n’avaient pas acheté depuis un certain temps. Aujourd'hui, de meilleures méthodes existent. Avec la modélisation prédictive, vous pouvez attribuer un score aux clients inactifs en fonction de leur probabilité de réengagement.
Vous pourriez utiliser l'IA prédictive pour analyser le profil et le comportement historique de chaque client inactif (fréquence et types d'achats, durée de la relation, etc.) afin de dégager des tendances. Par exemple, les clients ayant effectué plusieurs achats au cours de leur première année sont peut-être plus susceptibles de revenir que ceux qui n’ont acheté qu’une seule fois.
Ces prédictions vous permettent de segmenter vos clients inactifs et d'allouer vos budgets marketing à ceux qui ont le plus de chances d'être reconquis. Au lieu d'envoyer un coupon à 10 000 personnes en espérant obtenir un résultat, vous pourriez cibler, par exemple, 1 000 clients dont la probabilité de réengagement est de 70 %. C’est là que votre investissement sera le plus rentable.
De plus, l'IA prédictive peut vous indiquer quel message ou quelle offre est le plus susceptible de fonctionner pour chaque personne en analysant les caractéristiques des clients reconquis par le passé (par exemple, ceux ayant quitté en raison des prix répondent souvent mieux aux offres de livraison gratuite). C’est le genre d’information qu’il est impossible d’obtenir de manière fiable sans recourir à des outils exploitant des algorithmes d’apprentissage automatique.
Utiliser l'IA prédictive pour augmenter la valeur à vie du client (VVC)
La valeur à vie du client représente le revenu total que vous espérez générer tout au long de votre relation avec ce client. Il est crucial de mesurer correctement cette métrique, car elle est directement liée à votre rentabilité et vous permet d'investir davantage dans le marketing, le soutien technique et le développement de produits.
Les clients fidèles sont la référence absolue pour toute entreprise d'e-commerce. Comparativement aux nouveaux acheteurs, ils sont plus enclins à continuer d'acheter chez vous et à essayer vos nouveautés. Ils sont également vos meilleurs ambassadeurs auprès de leur entourage, ce qui réduit vos coûts d'acquisition.
La force de l'IA prédictive réside dans sa capacité à prévoir la VVC de chaque client dès le début de son parcours, plutôt que d'attendre des années pour en mesurer la valeur réelle. Les modèles prédictifs analysent les premiers comportements et attributs d'un nouveau client afin d'estimer sa VVC probable.
L'IA examine des données comme le montant du premier achat, les catégories de produits, la fréquence des commandes des premières semaines, l'engagement envers votre site ou vos courriels et les données démographiques. Cela vous donne une idée précise de qui seront vos meilleurs clients, sans avoir à attendre.
Munis de ces renseignements, les marchands peuvent segmenter les clients en fonction de leur valeur future. Par exemple, vous pourriez prioriser un segment à « VVC élevée » en leur offrant des accès exclusifs, des avant-premières ou des recommandations personnalisées, tout en choisissant des tactiques plus économiques (comme le libre-service) pour les segments à plus faible valeur, afin d’éviter de surinvestir là où le rendement est moindre.
Conclusion
Prédire l'attrition, reconquérir les clients perdus et augmenter la VVC ne reposent plus sur des conjectures. En utilisant l'IA prédictive pour identifier des tendances et prioriser vos investissements marketing, vous assurez une gestion plus agile et plus rentable de votre entreprise.
Le mot d'ordre ? La proactivité. En misant sur les données et l'apprentissage automatique, vous gardez une longueur d'avance sur le comportement de vos clients plutôt que de simplement réagir à leur départ.
Chez Blue Badger, nous explorons avec passion toutes les façons dont l'IA peut enrichir l'expérience client. Communiquez avec nous dès aujourd'hui pour en savoir plus sur l'analytique prédictive propulsée par l'IA.
