C’est le début de l’année, vos plans d’actions sont tout prêts, vous avez prévu vos premières campagnes marketing, emails, sms, newsletters, catalogues, courriers… et vous avez défini vos cibles…
Des algorithmes pour valider vos ciblages
Que vous fassiez des sélections reposant sur des segments, des critères ou des scores, êtes-vous sûr(e) de la pertinence de votre ciblage? Etes-vous sûr(e) d’avoir sélectionné les bons contacts, de maximiser le ROI, de minimiser les désabonnements ?
Même si vous êtes satisfaits de vos taux de retour, comment savoir si vous ne pourriez pas les améliorer et booster vos performances ? En d’autres termes, comment savoir si vous ne laissez pas de côté des clients qui seraient plus réceptifs à vos sollicitations ?
Ce n’est pas facile à savoir. Il n’est pas question de multiplier les tests bien sûr ; il y aurait bien trop de possibilités. A l’heure du big data et de l‘intelligence artificielle, on peut faire confiance aux algorithmes pour vous donner la réponse.
Des simulations intelligentes pour optimiser vos ciblages
L’ approche que nous mettons en oeuvre, à la fois la plus efficace, la plus rapide et la moins coûteuse, consiste à passer par une simulation.
La simulation repose sur l’analyse des actions passées, et fait appel à un algorithme de machine learning. Celui-ci est utilisé pour construire un modèle prédictif de comportement (par exemple un modèle de retour).
La simulation permet, d’une part de valider la pertinence du ciblage, comparant le ciblage réel et le ciblage théorique préconisé par le modèle. Elle permet aussi de détecter de nouvelles cibles, plus performantes.
Retour d’expérience : un annonceur dans le secteur VAD a ainsi constaté qu’il ciblait bien 45% de sa campagne, mais pouvait améliorer plus de la moitié de ses sélections. Au final, à volumétrie égale, un gain de performance de +37%.
Vous voulez savoir comment améliorer les performances de vos actions ? Parlons-en!
