Chemin d'inflexion : comprendre le comportement clients

Prescrire le chemin d’inflexion grâce au machine learning

À l’heure d’aujourd’hui, les consommateurs sont constamment exposés à de nouvelles offres, sollicités par de nouvelles marques ou contactés par de nouvelles entreprises. Avec l’avènement du marketing digital, il n’a jamais été aussi facile de démarcher un client, mais, en même temps, il n’a jamais été aussi compliqué de le fidéliser.

Pour répondre à ce phénomène, Sharky Data a conçu une technologie performante et à forte valeur ajoutée, basée sur l’intelligence artificielle et le machine learning. Cette dernière permet de créer des « chemins d’inflexion » afin d’impacter l’intention d’achat des clients.

Définition de l’inflexion

La notion d’inflexion provient des mathématiques et renvoie au moment exact où une courbe va augmenter ou diminuer. Replacée dans le domaine marketing et du suivi de la clientèle, l’inflexion va permettre d’identifier les moments précis où les comportements clients vont changer. Ces chemins d’inflexion sont essentiels en marketing puisqu’ils consistent à prédire les comportements des consommateurs.

Comment identifier les chemins d’inflexion ?

Pour identifier les chemins d’inflexion pertinents, il est indispensable d’analyser les comportements des différents clients (habitudes, consommations, engagement sur les communications, et toutes informations pouvant impacter l’acte d’achat).

Pour ce faire, il faut récolter un grand nombre de données qui, séparément, peuvent sembler sans relation, mais, une fois corrélé, va révéler des informations cruciales

La technologie développée et utilisée par les équipes de Sharky Data va justement permettre de mettre en lumière les différentes tendances pertinentes en fonction de vos problématiques ou objectifs.

Anticipez les comportements clients avec Sharky Data !

Dans un premier temps, les experts de Sharky Data vont analyser, grâce à aux algorithmes et intelligences artificielles, toutes vos données. Puis, ces dernières seront mises  en corrélation avec pas moins de 1 200 variables extérieures afin de renforcer la fiabilité des différents résultats.

Ainsi, le machine learning va se mettre en marche. L’objectif étant d’identifier les meilleures combinaisons d’actions et temporalités nécessaires pour amener les clients et prospects concernés vers un réel attrait (ou appétence) pour vos produits ou services.

Voir aussi : Segmentation client – Score d’appétence 

Au lieu de parler de combinaison, on fait ici mention des fameux « chemins d’inflexion » mentionnés précédemment qui vont expliciter les leviers et canaux à enclencher pour favoriser les intentions d’achat.

Plus concrètement, identifier les chemins d’inflexion revient à définir quand et comment solliciter un client / prospect pour qu’il réponde positivement à votre offre.

On parle alors d’approche prescriptive puisqu’elle ne se contente pas de prédire les comportements des clients, mais vous apporte les recommandations nécessaires pour avoir un réel impact dessus.