Le coffre-fort d'analyse prédictive du spécialiste du marketing B2B : principaux moteurs et importance commerciale pour 2021 et au-delà

Prévoir les activités futures est important pour les spécialistes du marketing B2B car cela les aide à planifier la crise à venir ou à mieux s'adapter aux conditions B2B dynamiques. Prévoir avec précision des facteurs tels que les opérations, les budgets, les approvisionnements ou la demande de produits est essentiel au succès de toute organisation. La capacité d'un agent de commercialisation à prévoir le coût final d'une politique détermine la précision avec laquelle il commercialise et tarifie son produit et la mesure dans laquelle une sélection adverse peut être évitée.

L'analyse prédictive a rapidement évolué en tant que meilleure pratique de l'industrie et les spécialistes du marketing B2B utilisent de plus en plus des techniques d'analyse prédictive pour cibler des clients potentiels, déterminer une tarification plus précise et identifier les clients potentiels montrant une intention de conversion plus élevée.

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive est un terme général décrivant une variété de techniques statistiques et analytiques pour développer des modèles qui prédisent des événements ou des comportements futurs. La forme de ces modèles prédictifs varie en fonction du comportement ou de l'événement qu'ils prédisent. La plupart des modèles prédictifs génèrent un score avec un score plus élevé indiquant une probabilité plus élevée que le comportement ou l'événement donné se produise.

Les exemples les plus prédictifs de modèles prédictifs utilisés par trois bureaux de crédit incluent Experian, Equifax et TransUnion pour développer des cotes de crédit pour les particuliers. Plus le pointage de crédit est élevé, plus la personne est susceptible de payer sa dette.

L'exploration de données est un composant de l'analyse prédictive qui implique l'analyse des données pour identifier les tendances, les modèles ou les relations entre les données. Les informations peuvent ensuite être utilisées pour développer un modèle prédictif.

L'analyse prédictive, ainsi que la plupart des modèles prédictifs et des techniques d'exploration de données, reposent sur des méthodes statistiques de plus en plus sophistiquées, notamment des techniques d'analyse multivariée telles que la régression avancée ou des modèles de séries chronologiques. De telles techniques permettent aux organisations de déterminer des tendances et des relations qui peuvent ne pas être facilement apparentes, mais leur permettent néanmoins de mieux prédire les événements ou comportements futurs.

Moteurs de l'analyse prédictive

L'analyse prédictive n'est pas nouvelle pour les entreprises et bien que les entreprises utilisent l'analyse prédictive depuis de nombreuses années, plusieurs moteurs ont augmenté leur prévalence dans le secteur B2B.

Inutile de dire qu'avec l'avancement des techniques d'analyse numérique et la prolifération de la transformation numérique, en particulier dans l'ère post-pandémique, les techniques d'analyse prédictive à travers le monde ont évolué ; cependant, les principaux moteurs de l'analyse prédictive restent les mêmes, notamment :

• Les progrès technologiques
• Disponibilité des données
• Un désir de croissance dans des marchés lents, et
• Une recherche d'avantage concurrentiel

Les progrès technologiques

Les techniques statistiques utilisées dans l'analyse prédictive sont gourmandes en calculs. Selon la quantité de données utilisées par les entreprises, certaines peuvent nécessiter des milliers ou des millions de calculs.

Les progrès de la transformation numérique et de la conception de logiciels ont conduit au développement de progiciels qui effectuent rapidement de tels calculs, permettant aux spécialistes du marketing d'analyser efficacement les données et de produire et valider de nouveaux modèles prédictifs.

Disponibilité des données

La validité de tout modèle prédictif dépend de la qualité et de la quantité de données disponibles pour le développer. La conversion des données dans un format utilisable peut être longue et coûteuse.

Il existe de nombreuses sources de données tierces que les spécialistes du marketing peuvent utiliser pour développer des modèles prédictifs. Ces sources comprennent les bureaux de notation, les sociétés de modélisation prédictive et d'autres organisations de collecte de données.

Une volonté de conquérir des marchés au ralenti

Les marchés lents semblent parfois invincibles à gagner. Pendant ces périodes, certaines informations prédictives peuvent fonctionner. Les spécialistes du marketing B2B peuvent utiliser l'analyse prédictive pour développer une tarification plus précise et améliorer la façon dont ils ciblent leurs services. Ainsi, les spécialistes du marketing B2B qui utilisent l'analyse prédictive peuvent utiliser ces informations pour réclamer des parts de marché à leurs concurrents moins efficaces.

Une recherche d'avantage concurrentiel

L'utilisation de l'analyse prédictive est encore alimentée par la recherche d'un avantage concurrentiel par les spécialistes du marketing. L'analyse prédictive fournit aux spécialistes du marketing des informations sur les groupes d'audience cibles que leurs concurrents ne possèdent pas.

Les spécialistes du marketing peuvent définir efficacement un marché cible, développer des prix plus précisément et effectuer une tonne d'autres tâches qui offrent un avantage concurrentiel sur les concurrents qui n'utilisent pas l'analyse prédictive.

Comment l'analyse prédictive profite aux organisations B2B

Qu'une organisation soit une société de gestion de patrimoine ou d'actifs ou une entreprise technologique B2B, l'analyse prédictive présente un moyen innovant de capitaliser sur les données dont dispose une entreprise sur ses prospects et ses clients. Ces données peuvent être utilisées pour fournir un pipeline prévisible et rentable de nouvelles affaires.

Les recherches de Forrester confirment que des initiatives de marketing prédictif sont en cours depuis un certain temps et donnent des résultats exceptionnels :

1. 97 % des utilisateurs de l'analyse prédictive bénéficient de l'analyse prédictive
2. 83 % des utilisateurs prédictifs déclarent avoir subi un impact commercial considérable ou élevé en utilisant l'analyse prédictive, et
3. 58 % des répondants ont dépassé leurs objectifs de marketing d'entreprise

Les capacités d'analyse prédictive deviennent de plus en plus une priorité opérationnelle pour les spécialistes du marketing, en particulier en période de crise pandémique. Voici quelques-uns des avantages que les techniques d'analyse prédictive offrent aux spécialistes du marketing B2B :

1. Priorisation des prospects : l'intelligence prédictive facilite une augmentation à deux chiffres des conversions de ventes en analysant et en décryptant les besoins et les intérêts émergents des acheteurs lorsqu'ils recherchent et consomment du contenu sur les sites des clients. On peut puiser dans les signaux des décideurs et prédire quand ils vont acheter et ce qu'ils vont acheter.
2. Nouveaux prospects nets : en comprenant les attributs communs des prospects les plus performants et les plus rentables, l'analyse prédictive aide les spécialistes du marketing à analyser certains attributs de tout nouveau public qui interagit avec leur message marketing. Cette technique est particulièrement utile pour améliorer les pistes d'un fournisseur de données client externe.
3. Données client augmentées : plus il y a d'informations disponibles sur les acheteurs, plus il leur est facile d'adapter leurs messages et leurs communications aux points faibles des acheteurs.

La fusion des informations sur les acheteurs avec l'analyse prédictive permet aux spécialistes du marketing de tracer les bons modèles ou caractéristiques, y compris les besoins émergents ou les caractéristiques des acheteurs.

4. Segmentation CRM en temps réel : les données CRM augmentent de jour en jour pour les entreprises, transcendant les détails firmographiques aux besoins en temps réel. Cela permet une segmentation plus sophistiquée qui se traduit ensuite par une focalisation laser sur les bonnes pistes avec le bon message. La segmentation en temps réel rend les campagnes plus réussies car le budget et les ressources sont concentrés sur qui tous sur le marché sont prêts à acheter.
5. Recommandation de contenu : l'analyse prédictive permet aux entreprises d'analyser le meilleur contenu qui peut être présenté aux groupes d'audience cibles. La recommandation de contenu provient de la personnalisation algorithmique - en passant les règles d'automatisation prédéfinies peu sophistiquées et ardues qui alimentent généralement l'automatisation du marketing et la recommandation de contenu.
6. Reciblage : le reciblage basé sur des données prédictives signifie que les organisations peuvent éventuellement effectuer un remarketing auprès de leurs audiences Internet en fonction de leur intention d'achat probable, plutôt que de simplement travailler sur la base de données prédictives.
7. Identifiez les besoins des acheteurs : Savoir où se trouvent vos acheteurs vous permet de cibler votre budget pour des résultats optimaux. Les événements prédictifs vous permettent de déterminer les événements auxquels participer, où aller ensuite avec votre stratégie de contenu et même comment améliorer vos résultats de marketing numérique.

Conclure

Prédire l'avenir peut en fait vous donner plus de contrôle sur celui-ci, vous permettant d'atteindre de nouveaux sommets commerciaux, en particulier pendant les périodes d'incertitude qui suivent la crise pandémique.

Cela vous aidera à développer durablement votre entreprise, ainsi qu'à optimiser vos objectifs de revenus. Les spécialistes du marketing B2B doivent utiliser les données prédictives à leurs avantages respectifs pour augmenter le pipeline et l'engagement des acheteurs tout en réduisant les complexités du marketing.