Ce sera le sujet principal du salon Big Data de cette année. Il intéresse bon nombre d’entreprises, certaines vont même jusqu’à en faire la base de leur business model. 50% des sociétés établies en France le pratiquaient en 2015 (sondage IFOP/Sia Partners)…  Non, il ne s’agit pas du plan social, mais bien du « marketing prédictif ». S’appuyant sur le Big Data, les données massivement collectées et relatives aux clients potentiels ou effectifs vont être analysées et permettre plusieurs choses : en effet (toujours selon l’étude IFOP/ Sia Partners) les entreprises ayant recours au marketing prédictif le font principalement dans l’optique d’affiner leur segmentation client, d’anticiper la rentabilité de leurs offres, mais aussi de mettre en place des offres intéressantes pour les clients en temps réel.  

Mais limiter cette notion uniquement à un aspect commercial serait purement réducteur. Aujourd’hui son usage s’étend à des domaines d’utilité publique comme l’urbanisme (en fonction de la donnée récoltée, on peut anticiper les activités routières avec plus d’efficacité qu’auparavant) ou la santé (prévision du risque de propagation d’un virus par exemple). Avec le croisement de plusieurs millions d’informations récoltées antérieurement et en temps réel, on arrive donc avec plus d’exactitude à se rapprocher des comportements des sujets concernés.

L’intérêt pour les entreprises dont le marché est ultra-concurrentiel reste pourtant non négligeable. Elles ont désormais la possibilité de prévoir les attentes clients et donc d’y répondre plus efficacement. Dans les télécoms par exemple, on serait en mesure d’anticiper le non renouvellement d’un abonnement pour trouver une solution en vue de conserver le client : un atout précieux dans une époque où l’acquisition de nouveaux acheteurs est plus onéreuse que la fidélisation.

En réalité, derrière cette notion se cache le besoin du marketing de se réadapter. Avec la crise, il s’agit d’un des départements les plus touchés par la réduction des budgets dans les sociétés, les dépenses lui étant liées devront donc être faites avec plus de parcimonie et si possible avec une possibilité de rentabilité concrète. Beaucoup de compagnies vont conjointement utiliser le marketing prédictif dans leurs promesses d’usage. Ainsi Netflix, pour pouvoir adapter sa proposition de programmes à ses clients, va se baser sur leurs goûts et les contenus déjà consommés, idem pour des magasins comme Citadium ou le Printemps qui utilisent la recherche en ligne pour mettre en avant les produits les plus à même d’intéresser le client. TF1 dans une optique de re-segmentation de sa clientèle a noué un partenariat avec Cdiscount pour croiser leurs bases de données et ainsi affuter son offre pour les « Jeunes Mamans ». Le terrain de jeu est donc Internet, où le consommateur veut quelque chose rapidement et où il n’aura aucun mal à passer d’un site à un autre s’il ne trouve pas son intérêt… Une logique de course à la montre où le temps réel (ou le temps « presque » réel) est un atout clé.

Mais derrière cette méthode, où l’on cherche à se rapprocher de plus en plus de son client se cache un paradoxe : comment aspirer à cette proximité en évitant de perdre le contact direct avec le client ? C’est là tout le contresens du marketing prédictif. Aujourd’hui le client a besoin de se sentir unique, et c’est ce que cherche à mettre en place cette notion. Pour autant, le client n’est plus vu en tant qu’être humain, mais comme un mix de plusieurs données qui seront traitées afin de devenir une information. Bien que l’image soit réductrice elle reste pour autant le fondement de cette méthode qui déshumanise la relation client en passant par des algorithmes mais qui au final reste le nec plus ultra pour la prévision.