L’analyse prédictive dans le marketing : comment des marques majeures anticipent les besoins des clients et réduisent les désabonnements

Avez-vous déjà pensé, en jetant un œil à votre rapport de rétention trimestriel : « nous aurions dû prévoir ces annulations » ? Vous n’êtes pas seuls. 

Même les CMO les plus chevronnés peinent à transformer leurs montagnes de données clients en signaux d’alerte précoce capables de prévenir les désabonnements et d’engendrer des revenus récurrents. 

C’est précisément ce que fait l’analyse prédictive : elle transforme les données brutes en informations prévisionnelles que vous pouvez exploiter pour empêcher vos clients de s’éloigner de vous.

Grâce aux plateformes optimisées par l’IA, les marketeurs peuvent allier apprentissage automatique et expertise humaine pour identifier des tendances cachées, prévoir les prochaines actions et transmettre des messages ultra pertinents à grande échelle. Résultat ? Moins de surprises, une fidélisation plus poussée et une hausse mesurable de la valeur vie client.

Les fonctionnalités d’IA et d’apprentissage automatique des systèmes d’analyse prédictive permettent aux organisations de traiter des données structurées et non structurées complètes, d’identifier des tendances cachées et de générer des prévisions précises. 

Dans notre rapport mondial sur l’engagement dans le secteur des biens de consommation 2025, nous avons révélé que les marques de biens de consommation opèrent sous haute pression : les coûts sont en hausse, les supply chains poussées dans leurs derniers retranchements et fidéliser sur le long terme semble plus complexe que jamais. Voici quelques-unes des grandes conclusions de cette étude :

• 77 % des marketeurs estiment devoir « transformer considérablement » l’approche de l’engagement client adoptée par leur organisation en 2025.
• 76 % des marketeurs pensent qu’ils doivent s’adapter au changement « plus rapidement que jamais ».
• 76 % des marketeurs jugent que l’IA sera indispensable pour engager de nouveaux clients.

Ces derniers exigent que les marques établissent de véritables liens avec eux et réclament toujours plus en contrepartie de leur fidélité. Dans l’Indice de la fidélité client 2025, nous avons établi que la fidélisation est plus fragile que jamais et que les marques doivent faire toujours plus d’efforts pour la gagner :

• 23 % des consommateurs affirment que le marketing de masse dégrade activement leur fidélité et soulignent l’importance de la pertinence.
• 28 % des consommateurs ont changé de marque par « lassitude », ce qui indique que même les clients fidèles tournent le dos aux marques qui sombrent dans la répétitivité ou le manque de pertinence.
• 20 % des consommateurs ressentent un lien émotionnel avec les produits simplement parce qu’ils sont tendance, ce qui démontre à quel point des signaux en évolution rapide façonnent la fidélisation.

Des marques novatrices comme Feel Good Contacts et Gibson ont déjà adopté des modèles prédictifs pour personnaliser leurs contacts, mieux fidéliser leurs clients et accélérer les revenus. Vous découvrirez ci-dessous les stratégies qui rendent cela possible, comment les appliquer à votre guide de l’engagement, etc.

Au premier abord, réaliser une analyse prédictive des clients peut paraître extrêmement compliqué. Mais lorsque vous disposez des bonnes fondations et des bons outils de données, elle devient un moyen pratique (et étonnamment intuitif) de maximiser la valeur vie client et de préserver l’afflux de revenus. 

Vous trouverez ci-dessous cinq stratégies éprouvées, chacune associée à un contexte réel et à un moyen simple de transformer les informations en actions.

1. Centraliser et intégrer les données clients

Les données éparpillées entre les systèmes d’e-commerce, de PDV, de fidélisation et d’email vous forcent à deviner ce que l’acheteur voudra par la suite. Un profil unique à 360° connecte ces points afin que vos prévisions ne soient pas faites à l’aveugle.

Stratégie : rassemblez les données issues de tous les points de contact au sein d’une source unique de vérité. Grâce à SAP Emarsys, l’historique d’achat, le comportement de navigation, les interactions de service et les visites en magasin convergent en un seul et même profil. 

Cette vue à 360° rend les prévisions plus précises et veille à la cohérence des messages, de la boîte de réception au passage en caisse.

Avantage clé : les équipes marketing, de service et en magasin ont accès au même profil, ce qui autorise une segmentation mieux ciblée et une prise de décision plus rapide.

Exemple : un retailer international dans le domaine des chaussures a fusionné les scans de son app de fidélisation avec les données en magasin. Résultat ? Les clients qui recevaient autrefois des promotions génériques sont désormais la cible d’alertes de retour en stock adaptées à leur taille et d’offres géolocalisées, ce qui maximise les conversions en magasin.

2. Déployez une personnalisation axée sur l’IA

Les consommateurs dédaignent les promotions à caractère universel. Ils veulent que les marques se souviennent d’eux et leur présentent des éléments pertinents en temps réel.

Stratégie : les modèles d’apprentissage automatique notent chaque contact afin de déterminer le « deuxième meilleur achat », la probabilité d’engagement et le risque de désabonnement. Les fonctionnalités d’IA de SAP Emarsys analysent chaque clic, chaque achat et chaque ouverture pour prévoir le produit, l’offre ou le canal le plus susceptible d’entraîner une conversion. 

Ces informations renseignent automatiquement des bannières web, des blocs d’email et des notifications push sur mesure (envisagez cela comme une personnalisation optimisée par l’IA en pilote automatique). 

Il est donc essentiel de définir les variables que vous jugez importantes (propension à acheter, affinité avec le canal, risque de désabonnement). Vous pouvez également créer des segments prédictifs (ex. : « acheteurs végans à haute valeur susceptibles d’acheter dans 7 jours »).

Avantage clé : des taux de clic plus élevés, moins d’opt-out et des dépenses marketing orientées vers les segments à plus forte valeur. 

3. Automatisez les parcours clients

Les campagnes manuelles peinent à tenir le rythme des dizaines de micro-moments vécus par chaque acheteur. L’automatisation, en revanche, garantit un suivi en temps réel en fonction du contexte tout en donnant à votre équipe la liberté de penser de manière stratégique.

Stratégie : les flux de travail préconçus gèrent l’accueil, la navigation, les paniers abandonnés, les rappels de rachat et les services après-achat. Des scores prédictifs décident du timing, du canal et de l’incitation à utiliser. 

Dans SAP Emarsys, des constructeurs de parcours déclenchent des messages quand un client atteint un jalon important : premier achat, anniversaire, montée en niveau de fidélité, etc. 

Le parcours est orienté automatiquement en fonction de l’engagement, afin de faire avancer les clients dans l’entonnoir de gestion du cycle de vie client sans leur tenir la main en permanence.

Avantage clé : un suivi actif constant qui multiplie les commandes récurrentes tout en laissant aux marketeurs la liberté nécessaire pour se concentrer sur la stratégie. 

4. Testez et optimisez en continu

Pour qu’un modèle prédictif soit efficace, il ne suffit pas de le configurer une bonne fois pour toutes, puis de le laisser tourner dans son coin. Les goûts des clients évoluent, les algorithmes de boîte de réception aussi, et ce qui fonctionnait au trimestre précédent peut tout à fait échouer demain.

Stratégie : adoptez une culture de l’expérimentation. Réalisez des tests A/B (ou multivariés) sur les sujets, les offres, les heures d’envoi et les modèles, et affinez vos modèles sur la base des résultats obtenus, afin d’éliminer rapidement les éléments les moins performants.

Vous pouvez suivre les indicateurs de taux d’ouverture, de clics, d’achats et de valeur vie client afin d’identifier les variantes qui apportent les meilleurs résultats.

Avantage clé : les hausses incrémentielles se cumulent, ce qui entraîne des taux d’ouverture plus élevés, un nombre supérieur de conversions, des campagnes plus efficaces et une amélioration constante des performances. 

5. Stratégies d’upsell et de cross-sell prédictives

Il est bien plus efficace et bien moins coûteux (sur le long terme) de développer une relation existante que de décrocher un tout nouveau client. Pourtant, certaines marques continuent encore et toujours de proposer les mêmes add-ons à tout le monde.

Stratégie : les algorithmes pondèrent les anciennes commandes, l’affinité des catégories et la saisonnalité pour proposer les meilleurs add-ons en temps réel, que ce soit dans un panier, dans un email ou sur le PDV. Exploitez les modèles d’affinité prédictifs afin de trouver le deuxième meilleur produit pour chaque personne. 

Par exemple, si un client a acheté des chaussures de course, suggérez des chaussettes anti-humidité ou une montre GPS améliorée, pas un quelconque équipement en solde choisi de manière aléatoire. C’est l’essence d’une expérience client personnalisée moderne.

Avantage clé : proposer des recommandations pertinentes donne une impression d’utilité (et non d’insistance), ce qui entraîne des revenus incrémentiels qui se cumulent tout au long du cycle de vie du client.

Découvrons maintenant quelques exemples de la manière dont des grandes marques utilisent l’analyse prédictive pour anticiper les besoins des clients et réduire les désabonnements :

Gibson Brands : amplifier les relations avec les clients via l’engagement omnicanal

Gibson Brands, fabricant emblématique d’instruments de musique fondé en 1894, souhaitait approfondir ses relations directes avec ses clients (D2C) tout en continuant d’accompagner ses partenaires retail. 

Fort d’une clientèle extrêmement diversifiée, allant des débutants aux musiciens professionnels, Gibson envisageait de proposer des expériences personnalisées sur plusieurs canaux afin de favoriser la fidélisation et les revenus.

Défis :

• Développer les capacités D2C : s’appuyant historiquement sur des vendeurs partenaires comme Guitar Center et Sweetwater, Gibson souhaitait établir ses propres canaux retail et tactiques d’engagement.
• Comprendre des profils clients diversifiés : avec une base de clients incluant aussi bien des débutants que des artistes chevronnés, Gibson avait besoin d’informations pour adapter correctement son contenu et ses recommandations.
• Renforcer l’engagement client : l’objectif était de convertir les clients utilisant un seul canal en clients multi-canaux, afin de renforcer leurs relations et d’accroître la fidélité.

Solutions mises en œuvre :

• Profils clients unifiés : Gibson a rassemblé les données issues des achats en ligne, du comportement sur le web, des interactions avec l’app et des visites en magasin pour créer des profils clients complets.
• Cadre de données omnicanal : en intégrant les données de comportement, de produit et de vente, Gibson a pu dresser un profil complet des préférences et comportements des clients.
• Automatisation marketing personnalisée : grâce à SAP Emarsys, Gibson a développé des campagnes personnalisées, notamment des séries de bienvenue, des suivis après-achat et des rappels de panier abandonné, afin de répondre aux besoins de chaque client.​
• Ciblage basé sur des événements : en analysant les interactions clients, Gibson a pu fournir du contenu et des offres pertinents au moment optimal, afin de renforcer l’engagement.

Résultats obtenus :

• 50 % de croissance des revenus email la première année de mise en œuvre de SAP Emarsys.
• 27 % de hausse de l’impact global du marketing email. Les taux d’engagement des campagnes email ont également doublé, symbole d’interactions clients plus nombreuses.
• 10 % du revenu total issu de l’automatisation des campagnes.

Vous voulez en savoir plus ? Amplifier les relations avec les clients : comment Gibson favorise l’engagement en jouant de l’omnicanal

Feel Good Contacts : des expériences omnicanales personnalisées bâties sur l’analyse prédictive des clients

Feel Good Contacts, premier retailer en ligne du Royaume-Uni spécialisé dans les lentilles de contact et les produits ophtalmologiques, souhaitait améliorer la rétention client et accroître le panier moyen en proposant des expériences personnalisées. 

En se concentrant sur la commodité et l’accessibilité, l’entreprise s’est efforcée de proposer des interactions fluides sur plusieurs canaux, notamment une app mobile conviviale.

Défis :

• Renforcer la personnalisation grâce à l’automatisation : l’entreprise avait besoin d’automatiser ses communications personnalisées afin de répondre efficacement à une base de clients en pleine croissance.
• Augmenter les upsells de panier : l’une des priorités consistait à identifier des opportunités de recommander d’autres produits répondant aux besoins du client.
• Accroître la rétention client : développer des stratégies pour garder les clients engagés et encourager les achats récurrents s’est avéré essentiel.

Solutions mises en œuvre :

• Automatisation des parcours clients personnalisés : avec l’aide de SAP Emarsys, Feel Good Contacts a mis en œuvre des flux de travail automatisés pour envoyer des emails de bienvenue personnalisés et des rappels de panier abandonné; afin de garantir que les interactions clients sont pertinentes et se produisent au bon moment.​ L’entreprise a ainsi fourni aux clients des suggestions de produits sur mesure en analysant leur historique d’achats et leur comportement de navigation, dans le but d’améliorer leur expérience d’achat.
• Stratégies d’upsell sur mesure : en utilisant l’analyse prédictive de SAP Emarsys, Feel Good Contacts a identifié des opportunités de vendre des produits complémentaires en suggérant des lunettes aux acheteurs de lentilles de contact.
• Promotions saisonnières : l’entreprise a utilisé les informations acquises pour proposer des produits pertinents à certains moments spécifiques, comme la promotion de gouttes lors de la saison des allergies de printemps.
• Des expériences d’app mobile personnalisées : l’amélioration de l’app mobile, avec l’aide de l’engagement client mobile SAP Emarsys a permis de personnaliser les notifications push et les messages in-app, afin de faciliter les commandes additionnelles et d’accroître l’engagement.​

Résultats obtenus :

• 24 % des commandes mensuelles réalisées via l’app mobile.
• 37 % de taux de conversion pour la marque interne.
• 26 % de hausse des revenus d’une année sur l’autre.
• 40 % d’augmentation du panier moyen.

L’analyse prédictive des clients permet aux marques soucieuses d’approfondir les relations clients et d’enregistrer une croissance durable d’entrevoir des possibilités incroyables pour l’avenir. Mais ces informations, aussi puissantes soient-elles, peuvent être limitées par la plateforme qui les relie entre elles.

Les piles technologiques déconnectées et les données cloisonnées vous empêchent d’obtenir des informations marketing précises et exploitables.

SAP Emarsys pallie ces manques. Ses fonctionnalités d’analyse optimisées par l’IA identifient les tendances derrière chaque interaction client, détectent les opportunités de revenus cachées et prévoient la prochaine action optimale avec un haut niveau de confiance. 

• Unification des données clients au sein d’un seule et même profil fiable.
• Prévision des moments de désabonnement, d’upsell et de cross-sell avant qu’ils se produisent.
• Gestion des messages personnalisés sur email, mobile, web et en magasin.
• Mesure exacte de la manière dont chaque engagement accroît les revenus et la valeur vie client.

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