Modélisation client - Le sens et ses différents aspects

La modélisation client est le processus de prédiction et de prévision des aspects comportementaux des perspectives futures des clients . Le processus comprend l'identification des cibles de marketing et de campagne et l'optimisation de l'analyse prédictive. Voici les aspects largement discutés de la modélisation client :

• Modélisation des réponses - La modélisation améliore les connaissances de l'organisation sur chaque client individuel et identifie si les clients d'un segment spécifique sont bons et efficaces pour les campagnes marketing et la promotion. Ce processus comprend la validation et le test des données et informations collectées sur les réponses des clients. Après avoir analysé et calculé ces données, des scores ou des classements sont attribués aux clients qui représentent leur volonté de répondre à un programme ou à une promotion spécifique. L'approche consiste à diviser les clients en modules ou sous-groupes, puis à attribuer une probabilité de réponse à chaque sous-groupe. Les professionnels du marketing et les décideurs décident ensuite du nombre exact de clients à inclure dans cette promotion ou ce programme particulier.

• Prédiction du comportement du client - Toutes les organisations sont intéressées à déterminer la valeur future de tous leurs clients existants. Des techniques de modélisation sont utilisées pour prédire la valeur à vie des clients et les bénéfices ayant un impact sur le comportement des clients, comme la probabilité d'achat du produit, fréquence d'achat des produits, capacités de dépenses, fidélité, l'utilisation de l'assistance et des services. Ces modèles prédictifs prennent en charge divers types de processus tels que les campagnes marketing, prévision des aspects financiers et de développement, gestion du budget client et gestion des actifs.

• Optimisation du retour sur investissement (ROI) - La modélisation met l'accent sur l'optimisation des activités marketing suivantes telles que la tarification, la canalisation et la détermination du support de réponse. L'organisation obtient généralement le meilleur retour sur investissement de ses promotions marketing en modélisant l'élasticité des prix des clients afin qu'une offre valable puisse être donnée à chaque client. Par cela, la marge bénéficiaire du produit augmente avec un faible coût pour l'organisation.

• Mesurer l'impact sur le marché - Dans le scénario d'aujourd'hui, les organisations doivent proposer des programmes de marketing efficaces et attrayants pour communiquer avec les clients et transmettre leur message, car les clients sont exposés au marché libre où la concurrence marketing est inévitable. En raison de cette stimulation du marché sur les clients, ils sont correctement pris en compte, ce qui crée des confusions chez les clients et ils deviennent biaisés. En raison de ce comportement biaisé, les prédictions et l'analyse pourraient ne pas correspondre à la mise en œuvre réelle. La modélisation étant de nature multidimensionnelle, elle permet de mesurer et de pérenniser cet impact du marketing sur le comportement des clients de manière maîtrisée et efficace.

La modélisation et le profilage sont pour la plupart identiques, mais la différence fondamentale entre eux est le facteur temps impliqué dans les processus de modélisation; car la modélisation n'est pas un processus statique. La modélisation est mise en œuvre de manière beaucoup plus sophistiquée, ce qui en fait une technique puissante pour prédire le comportement des clients. Le processus de modélisation est orienté action et n'est pas du tout statique tout au long du cycle de vie du client. Le profilage, en revanche, est statique et aucune action n'est entreprise à part l'enregistrement des informations réelles et l'analyse de ces informations. La modélisation, quant à elle, implique des actions à mener dans le temps. La modélisation augmente également le retour sur investissement et améliore les perspectives commerciales en dégageant de bons bénéfices. Être une technique plus puissante et efficace, les professionnels du marketing préfèrent la modélisation client au profilage client car ils doivent traiter des données client réelles.