L’analyse prescriptive, nouveau levier de génération de leads

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 ?

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. 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, 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, 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.

Utiliser des outils de prescription

Tirez parti des services d’analyse et d’automatisation marketing. 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, indispensables pour accompagner le projet décisionnel de vos prospects.

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