L'analytique prédictive au service de l'automatisation marketing
Sachez ce que vos clients vont faire avant qu'ils ne le fassent. Prédisez le churn, anticipez les conversions et identifiez automatiquement les clients à forte valeur. Un machine learning qui transforme les données comportementales en campagnes génératrices de revenus.
Le marketing prédictif, sans équipe de data science
Attribuez automatiquement à chaque client un score de risque de churn, de probabilité de conversion et de valeur vie client. Déclenchez vos campagnes avant que les clients ne partent, proposez une montée en gamme avant qu’ils ne se désengagent, et convertissez-les avant qu’ils ne s’en aillent.
Ce que vous apporte l’analytique prédictive
Prédisez le churn avant qu'il ne survienne
Identifiez les clients 30 à 60 jours avant leur départ grâce aux signaux d'alerte précoces dans leurs comportements. Lancez la rétention tant qu'il est encore temps, pas une fois qu'ils sont partis. Les modèles de churn repèrent les clients à risque avec 85 % de précision, et les campagnes proactives en retiennent 60 %.
Évaluez la probabilité de conversion de chaque client
Le machine learning attribue à chaque utilisateur un score de probabilité d'achat, de montée en gamme ou de réalisation d'une action clé. Concentrez votre budget sur les utilisateurs les plus susceptibles de convertir. Le segment au score élevé convertit 4 fois mieux que la moyenne : même budget, 4 fois plus de revenus.
Prédisez la valeur vie client
Anticipez quels nouveaux clients deviendront des clients à forte valeur et repérez tôt les étoiles montantes. Les clients à forte LTV prédite sont identifiés dès les 7 premiers jours avec 78 % de précision, et un traitement VIP précoce augmente la LTV de 35 %.
Automatisez la prochaine meilleure action
L'IA détermine la prochaine campagne optimale pour chaque client selon son comportement prédit : le bon message, au bon moment, avec la bonne offre. L'automatisation de la prochaine meilleure action augmente le ROI des campagnes de 45 % par rapport à une planification manuelle.
Des modèles prédictifs conçus pour les marketeurs
Six modèles évaluent chaque client en continu et alimentent directement vos campagnes. Pas de feature engineering, pas de réglages, pas de diplôme de statistiques.
Prédiction du churn
Attribue à chaque client un score de 0 à 100 de probabilité de churn dans les 30, 60 et 90 prochains jours.
Signaux comportementaux
Baisse de la fréquence des sessions, sessions plus courtes, usage réduit des fonctionnalités, moins d’achats, hausse des contacts avec le support, anomalies de connexion et score d’engagement en recul.
Résultat
Score de risque de churn, niveau de risque, principaux facteurs de churn, date de churn prédite et intervention recommandée.
Dans les campagnes
Un score supérieur à 70 déclenche une campagne de rétention immédiate. Entre 40 et 70, l’utilisateur entre dans un parcours de réengagement. En dessous de 40, il reste dans le parcours standard. Exemple : un joueur ne s’est pas connecté depuis 4 jours et ses dépenses ont chuté de 80 % ; son risque de churn atteint 82 et une campagne de reconquête urgente se déclenche.
Précision
85 % de précision dans l’identification des clients qui partiront, 30 jours avant leur départ.
Prédiction des conversions
Attribue à chaque utilisateur un score de probabilité de conversion sur une action précise : achat, montée en gamme, abonnement ou inscription.
Signaux comportementaux
Fréquence de consultation des produits et fonctionnalités, temps passé sur la page tarifs, ajouts au panier, engagement e-mail, profondeur d’adoption des fonctionnalités, comportement de recherche et activité de comparaison.
Résultat
Probabilité de conversion, fenêtre temporelle prédite, déclencheur recommandé, offre optimale et canal préféré.
Dans les campagnes
Au-delà de 70 %, un simple rappel suffit : l’utilisateur est prêt. Entre 40 et 70 %, une incitation fait pencher la balance. Entre 20 et 40 %, du contenu pédagogique lève les objections. En dessous de 20 %, l’utilisateur reste dans le parcours de nurturing. Exemple : un utilisateur a consulté la page tarifs 3 fois cette semaine ; sa probabilité atteint 78 % et une campagne d’offre se déclenche.
Précision
72 % de précision dans la prédiction des conversions au sein de la fenêtre prévue.
Prédiction de la valeur vie client
Estime le chiffre d’affaires total qu’un client générera sur toute sa durée de vie, calculé à partir des premiers signaux comportementaux.
Signaux utilisés
Profondeur d’engagement sur les 7 premiers jours, valeur et catégorie du premier achat, rapidité d’adoption des fonctionnalités, historique avec le support, engagement communautaire, comportement de parrainage et réaction aux campagnes.
Résultat
LTV prédite à 6, 12 et 24 mois, niveau de LTV, score de potentiel de croissance et recommandation d’investissement.
Dans les campagnes
Une LTV prédite élevée donne accès à un onboarding premium et à un traitement VIP. Une LTV moyenne bénéficie du nurturing standard et d’offres de montée en gamme. Une LTV faible relève uniquement d’une automatisation efficiente. Exemple : un nouvel utilisateur s’engage fortement en 3 jours et dépense 50 € ; sa LTV prédite à 12 mois est de 850 € et un parcours d’onboarding VIP se déclenche.
Précision
71 % de précision sur la prédiction de la LTV à 6 mois.
Prédiction de la prochaine meilleure action
Détermine l’action marketing optimale suivante pour chaque client selon son état actuel et son comportement prédit.
Facteurs pris en compte
État d’engagement actuel, interactions récentes, historique de campagnes et réactions, comportement suivant prédit, offres disponibles et préférences de canal.
Résultat
Type de campagne, canal, moment, offre recommandés et score d’impact attendu.
Exemples de décisions
Un utilisateur qui présente des signaux de churn et vient de refuser une remise reçoit une campagne de mise en avant d’une fonctionnalité, pas une nouvelle remise. Un utilisateur à forte probabilité avec des articles dans son panier reçoit une notification push d’urgence. Un utilisateur peu engagé, déjà sensible à la preuve sociale, reçoit un e-mail communautaire.
Retrouvez l’ensemble sur la plateforme d’analytique Pushwoosh.
Recommandation de produits
Prédit les produits, fonctionnalités ou contenus avec lesquels chaque utilisateur est le plus susceptible d’interagir ou qu’il achètera le plus probablement.
Signaux utilisés
Historique d’achats, historique de navigation et de consultation, comportement d’utilisateurs similaires (filtrage collaboratif), affinité par catégorie, sensibilité au prix et tendances saisonnières.
Résultat
Recommandations classées par utilisateur, score de confiance par recommandation et meilleur canal de diffusion.
Exemples
Il a acheté des chaussures de running : recommandez des chaussettes de running, une montre GPS et des barres protéinées. Elle regarde des films d’horreur : recommandez une nouvelle sortie du genre et des réalisateurs similaires. Il joue à des jeux de stratégie : recommandez des titres proches, des extensions et des événements compétitifs.
Impact
Un taux de clic supérieur de 35 à 45 % sur les recommandations prédites par rapport à une sélection manuelle.
Optimisation de l'heure d'envoi
Prédit le moment optimal pour envoyer chaque message à chaque utilisateur afin de maximiser l’engagement.
Signaux utilisés
Historique d’engagement individuel par heure et par jour, habitudes d’utilisation de l’appareil, délais de réaction, heures d’ouverture et de clic historiques, ainsi que fuseau horaire et localisation.
Résultat
Une fenêtre d’envoi optimale par utilisateur, un score de confiance et des fenêtres alternatives si la principale est manquée.
Exemples
L’utilisateur A ouvre ses e-mails entre 7 h et 8 h en semaine : l’envoi du mardi est programmé à 7 h 15. L’utilisateur B les ouvre le samedi après-midi : le message est retenu jusqu’au samedi 14 h, même si la campagne part le lundi.
Impact
Un engagement supérieur de 18 à 25 % par rapport à une heure d’envoi unique.
Le machine learning sans équipe de data science
Connectez vos données et les modèles se mettent au travail automatiquement. Les prédictions sont disponibles en 24 à 48 heures, sans sélection manuelle de variables ni réglages.
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Collecte et unification des données
Les événements comportementaux, les interactions avec les campagnes, les attributs clients, les transactions et l'historique du support arrivent via le SDK Pushwoosh, l'API, le CRM et les connexions à votre entrepôt de données. Plus de 100 signaux comportementaux par utilisateur alimentent automatiquement les modèles. Unifiez le tout dans la customer data platform.
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Entraînement des modèles
Les modèles s'entraînent sur votre historique et apprennent ce qui distingue les clients partis des clients fidèles, et ceux qui convertissent des autres. Un minimum de 1 000 clients suffit pour faire fonctionner les modèles de base ; 10 000 clients ou plus et 90 jours d'historique améliorent la précision. Aucune configuration nécessaire.
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Génération des scores
Chaque client est évalué en temps réel et les scores évoluent avec son comportement. Lorsqu'un client se reconnecte après 14 jours d'absence, son score de churn est immédiatement recalculé, de 85 à 42. Les scores sont disponibles dans la segmentation, via l'API, par déclencheurs webhook et en export vers votre CRM ou votre entrepôt de données.
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Intégration aux campagnes
Segmentez par plages de scores, déclenchez des campagnes lorsqu'un score franchit un seuil, et personnalisez contenus et offres selon la valeur prédite. Par exemple, un risque de churn supérieur à 70 déclenche la rétention, une probabilité de conversion supérieure à 80 déclenche une notification push d'urgence, et un niveau de LTV élevé déclenche l'onboarding VIP.
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Mesure et amélioration
Suivez la précision des prédictions, les taux de faux positifs et de faux négatifs, l'impact des campagnes et la dérive des modèles dans le temps. Les modèles se réentraînent chaque semaine sur les nouvelles données, et les résultats des campagnes sont réinjectés. Une campagne de rétention pilotée par les modèles sauve 60 % des utilisateurs à risque, contre 28 % avec une approche manuelle.
L’analytique prédictive pour votre secteur
Les mêmes modèles s’adaptent aux signaux et aux résultats qui comptent dans votre secteur.
Prédisez la date du prochain achat, distinguez les clients sensibles au prix des clients fidèles à la marque, anticipez la demande saisonnière par client — Soldes, French Days, Black Friday —, évaluez la maturité d’achat après navigation et repérez la probabilité de retour après achat.
Exemple : un e-mail envoyé 3 jours avant la date d’achat prédite augmente la conversion de 35 %.
Prédisez la conversion des «whales» à partir des premiers comportements, anticipez le churn des joueurs selon l’étape du jeu, identifiez les joueurs prêts pour une offre d’achat in-app, prédisez la participation aux tournois et évaluez le risque sur les utilisateurs actifs quotidiens.
Exemple : la prédiction des whales dès les 48 premières heures améliore de 45 % le ROI du traitement VIP.
Prédisez la probabilité d’adoption des fonctionnalités, anticipez la conversion des essais en abonnements payants, évaluez le potentiel de revenus d’expansion, identifiez le churn 60 jours à l’avance et prédisez la probabilité de tickets de support.
Exemple : prédire le churn 60 jours à l’avance donne au customer success 3 fois plus de temps pour intervenir.
Prédisez la probabilité de renouvellement, anticipez la disposition à monter en gamme, identifiez le risque de rétrogradation avant qu’il ne se concrétise, évaluez la probabilité de pause plutôt que de résiliation et prédisez le potentiel de parrainage.
Exemple : un score de risque de rétrogradation associé à une offre préventive maintient 22 % des abonnés à risque sur leur formule complète.
Prédisez le non-renouvellement des contrats, anticipez la disposition à monter en gamme, identifiez le risque de départ vers un concurrent, évaluez les opportunités d’optimisation des forfaits et prédisez le moment du renouvellement de l’appareil.
Exemple : un modèle de départ vers la concurrence repère 15 000 abonnés à risque, et une campagne de rétention en sauve 60 %.
Prédisez les rendez-vous non honorés, anticipez les lacunes en matière de prévention, évaluez le risque de désengagement des patients, prédisez l’observance des traitements et identifiez les opportunités de visites de prévention.
Exemple : la prédiction des absences, associée à des rappels proactifs envoyés aux patients à risque, réduit les rendez-vous manqués de 40 %.
Des segments qui se mettent à jour d’eux-mêmes
Les scores prédictifs alimentent des segments dynamiques qui ajoutent et retirent automatiquement les utilisateurs à mesure que leur comportement évolue. Créez-les dans la customer data platform.
Cinq segments, zéro maintenance manuelle
- Sur le point de partir
Score de churn supérieur à 70 au cours des 7 derniers jours. L’utilisateur entre dans une campagne de rétention et en sort lorsque son score repasse sous 50. - Prêts à convertir
Score de conversion supérieur à 75, mis à jour toutes les heures. Déclenchement dans l’heure, car les scores perdent leur valeur en 24 à 48 heures. - Futurs VIP
Nouveaux utilisateurs dont la LTV prédite se situe dans les 20 % supérieurs. Déclenche un parcours d’onboarding VIP, avec un suivi de la LTV réelle par rapport à la LTV prédite. - Prêts à être réactivés
Utilisateurs inactifs avec un score de réactivation supérieur à 60. Déclenche une séquence de reconquête calée sur le pic de score de chaque utilisateur. - Prêts à monter en gamme
Utilisateurs actifs avec un score de montée en gamme supérieur à 65. Déclenche une offre ciblée qui convertit à 28 %, contre 8 % pour une campagne générale.
Lancez vos modèles prédictifs en quelques jours
De la connexion des données à une campagne prédictive en production en moins de deux semaines.
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Jours 1 à 3 : connectez vos données
Installez le SDK Pushwoosh, configurez le suivi des événements clés et, si vous le souhaitez, connectez votre CRM et votre entrepôt de données. Le suivi de seulement 3 événements (session, achat, résiliation) génère suffisamment de données pour les modèles de base de churn et de conversion.
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Jours 3 à 7 : les modèles s'entraînent automatiquement
La plateforme ingère l'historique et les modèles s'entraînent sur les comportements de vos clients. Les premiers scores apparaissent en 24 à 48 heures, et un rapport de précision des modèles, autour de 82 %, est disponible dès le 7e jour.
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Semaine 2 : lancez votre première campagne prédictive
Commencez par le segment à fort risque de churn (score supérieur à 70) avec une campagne de rétention par push et e-mail, mesurée par rapport à un groupe de contrôle. La première campagne sauve généralement 60 % des utilisateurs à haut risque, contre 25 % pour le groupe de contrôle.
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Mois 1 et au-delà : étendez à d'autres modèles
Ajoutez les campagnes de conversion et de montée en gamme, puis la segmentation LTV et VIP, puis les recommandations et l'automatisation complète de la prochaine meilleure action. Attendez-vous à une baisse mesurable du churn dès le premier mois et à une amélioration de 30 à 50 % de vos indicateurs clés au bout de 6 mois.
Commencez à prédire le comportement de vos clients
Découvrez comment l'analytique prédictive révèle automatiquement le risque de churn, les opportunités de conversion et les clients à forte valeur. Demandez une démo et regardez vos données sous un angle prédictif.
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