L’analyse prescriptive, nouveau levier de génération de leads

Vous connaissiez déjà l’analyse descriptive, l’analyse prédictive… mais que savez-vous de l’analyse prescriptive en génération de leads ?

Sans prospects, pas de ventes. Pour **capturer et stimuler de l’intérêt** pour vos produits et services, vous parlez chiffres et [génération de leads](https://www.wearethewords.com/contenus-campagne-generation-de-leads/). Vous combinez des **stratégies** **entrantes et sortantes** afin d’accélérer votre **chaîne de conversion**. Mais que diriez-vous de grimper dans l’échelle de maturité de vos **traitements de données** ? Dépassez le stade de la description et de la prédiction : passez à la vitesse supérieure de l’**analyse prescriptive** !
## L’analyse prescriptive, un outil d’aide à la décision
Pour mettre en œuvre des stratégies de génération de prospects, les entreprises prennent souvent comme point de départ l’**analyse descriptive** des **performances passées**. Dans ce cas de figure, les sources de données sont souvent **disparates et cloisonnées**, les **pratiques de gouvernance** inexistantes et les rapports générés par des **saisies manuelles**. Conclusion ? Beaucoup d’intuition, peu de fiabilité et un manque de réelle compréhension.
Pour atteindre le niveau supérieur de votre [lead nurturing](https://www.wearethewords.com/segmentation-lead-nurturing/), il faut pouvoir exploiter l’analyse descriptive pour **anticiper les performances futures**. C’est à ce stade qu’on parle d’**analyse prédictive**, avec la nécessité de pouvoir comparer rapidement les données collectées avec des **variables externes**. C’est mieux, mais n’oublions pas qu’une bonne prédiction n’est pas forcément synonyme d’une **bonne décision**.
Et c’est là, à ce point critique, qu’entre précisément en jeu l’**analyse perspective**. Car une bonne décision nécessite aussi la prise en compte de faits et de données relevant de certains **aspects irrationnels ou insoupçonnés**. Au-delà de l’analyse normative, une **stratégie basée sur la prescription** repose sur la **qualité** et la **précision** des ensembles de données descriptives et prédictives.
## 4 bonnes pratiques d’analyse prescriptive
### Collecter plus de données
C’est souvent plus facile à dire qu’à faire. Peu d’entreprises ont accès à de grandes quantités de données, qui plus est, générées par des activités extérieures. Votre option, c’est le **stockage systématique de données**, relativement peu coûteux : suivre chaque transaction produite par des applications tierces et les stocker dans une **base de données structurée**. Vous en ferez forcément bon usage pour [développer votre intelligence client](https://www.wearethewords.com/intelligence-client-performance/), même si vous ne savez pas encore comment.
### Qualifier ses critères de classement
Pour préparer l’analyse prédictive de vos données, vous devez **classer vos prospects** de manière **qualifiée**, au-delà du simple “vente” versus “non-vente”. Pensez à des **critères de classement plus avancés**, par exemple : le volume de vente, le retour sur investissement ou le nombre d’interactions. Mettez en place un processus d’**amélioration continue** de vos méthodes de catalogage. Explorez différentes métriques, essayez d’identifier leurs relations mutuelles. Interrogez-les et contestez-les pour comprendre quels attributs vous aident le plus.
### Rééchantillonner ses prospects
Vous avez l’impression d’avoir des **échantillons de données prospects mal proportionnés** ? Cela ne veut pas forcément dire que l’ensemble de votre base de données est déséquilibré. Si vous avez la possibilité d’extraire un ensemble suffisamment conséquent, procédez à un rééchantillonnage de vos données. Vous pouvez ainsi disposer d’une **distribution différente**, à laquelle vous n’aviez pas pensé _a priori_. De telles remises en cause font partie intégrante de toute stratégie d’analyse prescriptive et peuvent aussi vous aider dans vos [efforts de retargeting](https://www.wearethewords.com/retargeting-reussir-son-reciblage/).
### Utiliser des outils de prescription
Tirez parti des services d’analyse et d'[automatisation marketing](https://www.wearethewords.com/automatisation-marketing-6-erreurs/). Ils vous donnent accès à plus de données, à des métriques variées et surtout à des **scénarios prescriptifs testés et éprouvés**. Les techniques d’**apprentissage automatique** et les **arbres de décision** vous aident à déterminer la pertinence de vos offres et de vos messages. 
 
_**Prendre la bonne décision pour vos campagnes de prospection, mieux prescrire, c’est aussi mieux cibler les besoins de vos cibles ! Pensez donc à [soigner vos éléments de langage](https://www.wearethewords.com/trajet-decisionnel-et-elements-de-langage/), indispensables pour accompagner le projet décisionnel de vos prospects.**_