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Publié le 29/03/2017

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Relever le challenge du Marketing et des Ventes : 4 étapes incontournables avec l’analyse

Les méthodes de prospection B2B ont connu un changement significatif ces dernières années. Désormais, les clients n’attendent plus d’être démarchés pour se renseigner sur une entreprise et ses produits. A l’ère de l’hyper-connectivité, il suffit de quelques clics pour connaître un marché et comparer les offres concurrentes. Le processus d’engagement commercial s’en retrouve par conséquent considér

Dans ce nouveau contexte, les marketeurs et commerciaux 2.0 sont à la recherche de nouveaux leviers pour engager plus rapidement les prospects et les convertir en clients. Ce contexte met en valeur les solutions avec une approche data-driven. En effet, les algorithmes de machine learning de telles solutions permettent de collecter et traiter la donnée disponible sur un prospect et son organisation et de la transformer en leviers d’action directement exécutables pour savoir qui cibler, avec quelle offre, et à quel moment.

Si la promesse semble incroyable, l’intelligence artificielle permet aux directions commerciales et marketing d’accéder à ce graal dès aujourd’hui. Zoom sur les étapes indispensables pour y parvenir.

Etape 1 : la collecte de données en masse

L’analyse prédictive requiert toutes les données disponibles sur le marché local – ou global –, qu’il s’agisse de données firmographiques ou individuelles, au niveau de chaque contact. Ces données sont collectées à partir de centaines de sources internes et externes, indexées en temps réel puis confrontées et analysées pour construire un modèle prédictif.

Etape 2 : la construction de modèles prédictifs

Cette étape exige que les données soient en amont normalisées (filtrage, arrondi, analyse factorielle, sélection de paramètres…) et modélisées à partir de différentes techniques statistiques suivant le résultat désiré. Ces modèles (modèles Linéaires Généralisés, réseaux neuronaux, Machines Vecteurs Supports…) doivent ensuite être évalués et continuellement comparés et testés, afin de définir quel est le processus qui permet de construire le meilleur modèle prédictif.



 

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