Marketing prédictif - Data, machine learning et statistiques appliqués au marketing
Prédire les comportements de ses cibles, voilà un vœu que tout professionnel du marketing aimerait réaliser. Le machine learning semble à cet égard plein de promesses. Il vient pourtant compléter la palette d’outils du marketing plutôt que la révolutionner. Cet ouvrage est destiné aux professionnels du marketing. Il va vous aider à démystifier le machine [...]
[lire le résumé du livre]
Auteur : Magali TRELOHAN
Editeur : Eni
Date parution : 08/2022CB Google/Apple Pay, Chèque, Virement
Quel est le sujet du livre "Marketing prédictif - Data, machine learning et statistiques appliqués au marketing"
Prédire les comportements de ses cibles, voilà un vœu que tout professionnel du marketing aimerait réaliser. Le machine learning semble à cet égard plein de promesses. Il vient pourtant compléter la palette d’outils du marketing plutôt que la révolutionner. Cet ouvrage est destiné aux professionnels du marketing. Il va vous aider à démystifier le machine learning et les statistiques prédictives en vous expliquant comment les utiliser pour répondre à des problématiques concrètes liées à votre activité et vous permettre de réaliser vous-mêmes vos prédictions. Il vous apprendra également à les combiner avec les outils indispensables du marketing : l’écoute client et l’incitation à agir.
Le premier chapitre revient sur la notion de « consommateur prévisible » et pose ses limites.
Le deuxième chapitre présente les méthodes pour analyser ses données, écouter ses clients et les inciter à agir.
Le chapitre suivant explique comment constituer sa base de données prospects et clients.
Les chapitres 4 à 7 répondent à des questions concrètes en marketing : comment créer des persona ? Comment transformer ses prospects en clients ? Comment augmenter la valeur de ses clients ? Comment anticiper les effets de réputation en ligne ? Chacun de ces chapitres est organisé en trois parties consacrées à la prédiction data, à l’écoute client et à l’incitation.
Enfin, le dernier chapitre vous donne des clés pour communiquer en interne sur ces outils.
Les nombreux exemples présentés sont expliqués pas-à-pas, principalement dans un logiciel no-code nommé JASP, qui est basé sur R, gratuit, simple et user-friendly.
Ce livre est une excellente entrée en matière sur le sujet du marketing prédictif et un bon moyen de faciliter le dialogue entre data scientists et marketeux.
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Magali TRELOHAN est docteure en sciences de gestion (marketing) de l'Université de Bretagne Sud. Elle est aujourd'hui enseignante-chercheure à l'ESC Troyes où elle enseigne le marketing, le management commercial et les statistiques. Elle mène ses recherches sur les comportements de consommation, les comportements liés à l'environnement et le genre. Elle présente ses travaux dans des conférences internationales et conseille les organisations dans leurs stratégies à partir de leurs données.
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Sommaire et contenu du livre "Marketing prédictif - Data, machine learning et statistiques appliqués au marketing"
Le consommateur, un être prévisible ?
- Introduction
- Prédire, un fantasme humain ?
- Prédire ou prévoir
- Nostradamus : soyez flou !
- La leçon de Paul le poulpe
- La prédiction sous le coup de l’émotion
- La prédiction qui joue sur les émotionsde l’auditoire
- L’infaillible investisseur qui avait 100 % deprévisions justes… ou l’art de manipuler !
- Ce collègue qui « sent » lemarché
- L’imprévisible Front/Rassemblementnational
- Ces consommateurs si inconstants !
- Le GIEC ou l’exemple à suivre :plusieurs scénarios et de la prudence
- Synthèse
- La perspective rationnelle : homo economicus
- La prise de décision rationnelle
- La reconnaissance d’un problème
- La recherche d’informations
- L’évaluation des options d’achat
- La consommation et/ou l’utilisation
- L’évaluation post-achat
- La prise de décision rationnelle
- Le rôle du marketing : convaincre
- Comprendre le problème
- Être visible dès la recherche d’informations
- Être le meilleur sur les deux ou trois critèresclés pour votre cible
- Penser la relation client lors de l’utilisationdu produit
- Être bon dans la durée
- Les facteurs "non rationnels" de l’expérienceclient
- Le rôle des émotions
- L’influence des autres
- L’environnement
- Les sciences comportementales : de la psychologie,de l’économie comportemental, des neuroscienceset du marketing
- Éduquer, récompenser, punir ou uneautre voie ?
- Éduquer, expliquer, démontrer
- Récompenser et punir
- Une autre voie : modifier l’environnement
- En quoi tout cela peut-il bien intéresserle marketing ?
- L’option par défaut
- Les normes sociales : qu’ont faitles autres dans la même situation ?
- Un petit engagement avant un plus grand
- Ne pas perdre plutôt que gagner
- Le poids des habitudes ou comment économiserses ressources
Analyser, écouter, inciter
- Analyser : étudier ses données
- Les types de données
- L’angle du consommateur
- Par format : texte, chiffres, images, vidéo,etc.
- Les types de données
- Le machine learning, pour quoi faire ?
- Principes basiques du machine learning
- Analyse sur des données quantitatives
- Analyse textuelle
- « Se mettre à la placede » ou l’art de l’empathie
- Conduire des entretiens individuels
- Préparer un guide d’entretien… pasun questionnaire
- Écouter et se taire
- Demandez des précisions quand cela est nécessaire
- Avoir du temps et respecter ce temps
- Lorsque l’enregistreur s’éteint…
- Analyse thématique « à lamain »
- Analyse statistique
- Observation non participante
- Observation expérimentale
- Test A/B
- Mesure des expressions faciales (émotions)
- Eye-tracking, mouse-tracking et clic-tracking
- Mesures physiologiques et neuromarketing
- Diagnostic (à partir des élémentsdes parties A et B)
- Identification du bon levier
- La faisabilité
- L’honnêteté
- La pertinence
Constituer sa base de données de prospection et de clientèle
- Introduction
- Où en est votre relation avec vos contacts ?
- Constituer sa base de données prospects
- Quelles données collecter ?
- Les données de prospection (online/offline)(first/second/third party)
- Le web scraping
- Open data
- Données de panel
- Données de tracking
- Quelles données collecter ?
- Le respect de la vie privée
- Le RGPD
- Le cas des big data
- Structurer ses données
- Faire un état des lieux de ses données
- Les solutions techniques
- Vision à 360° du client : DMP, datalakes
- Les data management plateform (DMP)
- Les data lakes
- Est-ce pour mon entreprise ?
- Les sources d’information en interne
- Type d’informations disponibles en interne
- Qu’est-ce qu’une base de donnéespropre ?
- Pourquoi « nettoyer » sabase de données ?
- Éviter la perte de temps
- Ne pas renforcer ou susciter de la résistance à unestratégie data-driven
- Faciliter la communication entre les différentsoutils de data
- Ne pas nuire à la relation client
- Définir l’unité statistiqued’analyse
- Adopter une logique de table
- Supprimer les variables inutiles
- Donner une clé unique à vos sujets
- Visualiser ses données
- Effectuer quelques tests statistiques basiques pours’assurer que les variables soient bien définies
- Supprimer les doublons
- Nommer les variables de manière efficace
- Coder les variables de manière efficace
- Traiter les données manquantes
- Traiter les données anormales ou aberrantes(les outliers)
Créer des personas : qui se ressemble s’assemble
- Introduction
- Segmenter
- Qu’est-ce qu’une segmentation efficace ?
- Choisir ses critères de segmentation
- Notre exemple : l’association deprotection de l’environnement et les campagnes de recrutement
- Créer des clusters
- Installation de JASP
- Importer notre jeu de données
- Les trois étapes pour créer desclusters et les comprendre
- Étape 1 : déterminerle bon nombre de clusters
- Étape 2 : définirles clusters
- Décrire les groupes pour faciliter le ciblage
- Profil complet des sympathisants - synthèse
- Prédire le groupe de nouveaux prospects
- Comprendre les clusters par l’écouteclients
- Imaginer un persona
- Définir la bonne offre, le bon prix, le boncanal par cible
Transformer ses prospects en clients
- Prédire à partir des premières infos collectées
- Le choix de la méthode statistique
- La régression linéaire
- L’arbre de décisions
- Les forêts aléatoires (random forest)
- Le choix de la méthode statistique
- Mise en œuvre d’une régressionpar forêt aléatoire : déterminerle bon prix pour convertir un prospect en client
- Présentation du jeu de données
- La régression par forêt aléatoire
- Limites de la prédiction statistique
- Capter l’attention
- Les connaissances antérieures de votre marque
- L’implication dans la communauté deconsommation ciblée : qui est ma cible ?
- Les actions marketing : media et hors media
- L’engagement
- La communication engageante
- Technique d’engagement par escalade
- Le principe
- Les effets dans les requêtes en face à faceet par téléphone
- Les effets dans les requêtes en ligne etdans les interactions avec des intelligences artificielles
- Les conditions de la réussite de la technique
Augmenter la valeur de ses clients
- Introduction
- Prédire à partir des informations du portefeuille client
- Anticiper l’attrition des clients :quels clients risquent de nous quitter ?
- Présentation du jeu de données
- Mise en œuvre de la méthode de classificationK-nearest neighbor
- Mise en œuvre de la prédiction
- Anticiper l’attrition des clients :quels clients risquent de nous quitter ?
- Quels produits proposer en vente complémentaire ?
- Le cross-selling
- Logique du cross-selling automatisée
- Mise en œuvre : Association RuleMining (ARM) ou Market Basket Analysis
- Pour quels clients intensifier l’effort commercial ?
- La méthode 20/80 ou ABC
- La lifetime Value (LTV) ou valeur-vie du client
- Quel produit lancer sur le marché ?Quelle interface web sera la plus efficace ? Quel messagesera le plus impactant ?
- Définition des deux alternatives
- Définition des metrics
- Implémentation du test/contrôledes biais/échantillon
- Analyse des résultats
- La satisfaction par la Conception à l’Ecoutedu Marché
- Les trois niveaux de qualité
- Qualité perçue et qualité attendue
- L’attachement (identité desoi/identité de marque)
- Exprimer qui l’on est à traversla marque : les comportements associés à l’attachement(recommandation, défense…)
Anticiper les effets de réputation en ligne
- L’analyse de données textuelles
- Extraire des tweets
- Analyser ce que votre communauté dit
- Les méthodes d’analyse
- Analyser les tweets pour adapter sa communicationen situation de crise : la classification non supervisée(R.temis)
- Analyse descriptive des données
- Classification
- Analyse les attentes d’une communauté pouradapter ou créer son offre : analyse textuelleen No-Code
Communiquer en interne ou l’art de la persuasion
- La pédagogie transversale sur les données et la psychologie du consommateur
- Communiquer sur les données
- Le « dernier mile » dela donnée vers l’action
- Data storytelling
- Data visualisation
- Communiquer sur les données
- Communiquer sur la psychologie du consommateur
- Les prédictions contre-intuitives et lesidées reçues
- La légitimité : terrainvs bureau
- Impliquer les équipes