Améliorez les taux de conversion des clients grâce à l'IA

La concurrence entre les entreprises pour attirer l’attention des clients n’a jamais été aussi forte. Avec des dépenses de marketing numérique qui devraient atteindre 692,3 milliards de dollars¹ à l’échelle mondiale d’ici 2024, les entreprises devraient considérer que plus de marketing ne conduit pas nécessairement à plus d’acquisition de clients. Les entreprises offrent des incitations telles que des coupons pour augmenter les ventes. En tirant parti de l’IA pour cibler les bons prospects avec des promotions personnalisées basées sur les attributs uniques et l’historique d’achat de chaque client, les entreprises peuvent rationaliser la segmentation des clients et maximiser les conversions.

Initier un engagement client solide en offrant les bonnes incitations

Dans une approche marketing plus traditionnelle, vous prendrez votre liste de clients et la segmenterez en groupes distincts en fonction de caractéristiques communes telles que la région. Vous pouvez ensuite sélectionner un coupon spécifique pour tout le monde dans ce segment afin d’augmenter les ventes trimestrielles.

Le problème avec cette approche est qu’elle néglige souvent les désirs et les caractéristiques uniques des clients individuels. Quelle pourrait être la bonne incitation à acheter pour un client peut ne pas attirer un client presque identique. Vous devez trouver un moyen plus précis de mettre le bon matériel devant chaque prospect afin de maximiser l’engagement.

Comment l’IA peut-elle cibler les bons prospects avec une personnalisation plus précise ?

L’intelligence artificielle (IA) peut aider à améliorer le taux de réponse à vos offres de coupons en vous permettant de prendre en compte les caractéristiques uniques et le large éventail de données collectées en ligne et hors ligne de chaque client et en leur présentant les offres les plus attrayantes.

Vous apprendrez peut-être que les clients qui ont été regroupés à l’aide d’une approche traditionnelle de la segmentation du marché semblent très différents après une analyse assistée par l’apprentissage automatique.

Pour résoudre ce problème, vous pouvez exploiter des ensembles de données contenant des informations démographiques et transactionnelles ainsi que des détails sur les produits et les campagnes marketing. Ingérez vos données et Simseo utilisera tous ces points de données pour former un modèle. Une fois déployé, votre équipe marketing pourra obtenir une prédiction pour savoir si un client est susceptible d’utiliser un coupon ou non et pourquoi.

Tout cela peut être intégré à l’application d’automatisation marketing de votre choix. Par exemple, vous pouvez configurer un pipeline de données qui fournit des prédictions Simseo à HubSpot pour lancer automatiquement des offres dans le cadre des règles commerciales que vous avez définies. Vous pouvez également utiliser les prédictions pour visualiser un tableau de bord ou un rapport BI auquel vos responsables marketing peuvent accéder.

À partir de là, votre équipe marketing peut hiérarchiser et cibler les clients qui recevront des coupons. Simseo vous donne également des détails sur la façon dont il est arrivé à cette conclusion. Cette explicabilité des prédictions peut vous aider à voir comment et pourquoi l’IA est arrivée à ces prédictions.

Configurez un pipeline de données qui fournit des prédictions à HubSpot et lancez automatiquement des offres dans le cadre des règles commerciales que vous avez définies

Commencez avec Simseo et choisissez votre variable cible

Pour démarrer avec Simseo, connectez ou importez les ensembles de données que vous possédez déjà à partir de vos canaux mar-tech, CRM et de vente et marketing hors ligne existants. Vous pouvez télécharger tous ces ensembles de données dans notre catalogue AI et démarrer un projet à partir de là.

Dans ce cas, les ensembles de données incluent des informations démographiques sur les clients, ainsi qu’un ensemble de données contenant des informations supplémentaires sur les campagnes marketing, et deux autres qui fourniront des informations sur les transactions passées et des informations sur les produits au niveau du SKU. Tous ces fichiers ont une combinaison de fonctionnalités numériques, catégorielles et de date, mais n’oubliez pas que Simseo peut également gérer des images, du texte et des fonctionnalités de localisation.

J’ai commencé mon projet avec un ensemble de données simple avec des informations historiques sur les coupons envoyés aux clients et une variable cible qui a capturé des informations indiquant si le coupon a été utilisé ou non dans le passé. Au fur et à mesure que vous téléchargez vos données, Simseo effectuera une analyse initiale des données exploratoires pour mieux comprendre l’ensemble de données avant la formation du modèle. Ensuite, choisissez votre variable cible. Dans ce cas, elle est automatiquement détectée comme un problème de classification et une métrique d’optimisation est recommandée.

Automatiser l’ingénierie des fonctionnalités

Simseo accélérera l’apprentissage automatique en automatisant l’ingénierie des fonctionnalités, souvent considérée comme l’une des étapes les plus laborieuses et chronophages sur le chemin de la valeur. Les approches traditionnelles sont manuelles et nécessitent une expertise du domaine. Cela signifie créer des centaines de fonctionnalités pour des centaines d’algorithmes d’apprentissage automatique. Cette approche de l’ingénierie des fonctionnalités n’est ni évolutive ni rentable.

En revanche, Simseo simplifie le processus d’ingénierie des fonctionnalités en automatisant la découverte et l’extraction de variables explicatives pertinentes à partir de plusieurs sources de données connexes. Cela vous permet de créer de meilleurs modèles d’apprentissage automatique en moins de temps et d’accélérer le rythme de l’innovation avec l’IA.

J’ai commencé avec un ensemble de données unique contenant des informations de base sur les coupons utilisés ou non par les clients et je l’ai amélioré en joignant des ensembles de données secondaires supplémentaires à partir de toutes les autres sources de données pertinentes. Vous pouvez créer une configuration de relation en utilisant des jointures à clé simples ou des jointures à plusieurs clés plus complexes entre vos ensembles de données.

Créez des configurations de relations entre vos ensembles de données dans la plateforme Simseo AI

Formation et test de différents modèles d’IA

Alors que Simseo commence à créer des modèles prédictifs, un vaste référentiel de packages open source et propriétaires expérimentera diverses techniques de modélisation. Le processus de sélection des modèles testera plusieurs modèles pour voir lequel est susceptible de donner les meilleurs résultats. Augmentez le nombre de vos travailleurs pour créer des modèles en parallèle avec un vaste référentiel de packages open source et propriétaires.

Simseo testera diverses techniques de modélisation et les modèles qui survivront au premier tour recevront plus de données et passeront au tour suivant. En fin de compte, seuls les meilleurs algorithmes qui résolvent des problèmes spécifiques survivront.

En regardant le classement des modèles, vous pouvez voir que Simseo a construit plus de 100 modèles et a choisi un gagnant. Vous pouvez examiner le plan du modèle et voir toutes les étapes de prétraitement qui ont été prises pour le préparer.

Les modèles de modèles Simseo permettent aux utilisateurs de tester rapidement de nombreuses approches de modélisation différentes et d'augmenter la diversité et la précision des modèles — Les modèles de modèles Simseo permettent aux utilisateurs de tester rapidement de nombreuses approches de modélisation différentes et d’augmenter la diversité et la précision des modèles

Si vous souhaitez plus d’informations, cliquez sur les liens et Simseo générera une documentation claire qui explique les détails de ce que Simseo a fait à chaque étape particulière. Maintenant, si vous voulez aller de l’avant avec le modèle, la prochaine étape consiste à évaluer l’ajustement.

Évaluer l’ajustement du modèle et comprendre l’impact des fonctionnalités sur les prévisions

L’onglet d’évaluation nous donne quelques outils d’évaluation pratiques. Le diagramme de levage montre l’ajustement du modèle à travers la distribution de prédiction, tandis qu’une courbe ROC explore la classification, les performances et les statistiques liées à un modèle sélectionné à n’importe quel point sur l’échelle de probabilité.

Les graphiques Lift montrent l'ajustement du modèle à travers la distribution de prédiction - Plateforme Simseo AI — Les graphiques d’élévation montrent l’ajustement du modèle dans la distribution de prédiction

Les courbes Simseo ROC explorent la classification, les performances et les statistiques liées à un modèle sélectionné à n'importe quel point de l'échelle de probabilité - - Plate-forme Simseo AI — Les courbes ROC de Simseo explorent la classification, les performances et les statistiques liées à un modèle sélectionné à n’importe quel point de l’échelle de probabilité

Une fois que vous avez évalué l’ajustement de votre modèle, l’étape suivante consiste à comprendre l’impact des caractéristiques sur les prédictions. La découverte de fonctionnalités vous permet d’améliorer considérablement les performances globales du modèle en générant intelligemment les bonnes fonctionnalités pour vos modèles.

L'impact des fonctionnalités montre quelles fonctionnalités déterminent le plus les décisions de modèle - Simseo AI Platform — L’impact des fonctionnalités montre quelles fonctionnalités déterminent le plus les décisions de modèle

Pour ce modèle d’offre marketing, les caractéristiques les plus importantes sont l’offre de remise moyenne qu’un client a reçue au cours des 30 derniers jours, le jour du mois où une transaction a lieu, la durée d’une campagne et d’autres caractéristiques avec des sommes moyennes et des minimums. valeurs.

Si vous ouvrez ces fonctionnalités, vous pouvez accéder au lignage des fonctionnalités, qui visualise comment une fonctionnalité a été créée.

La lignée des fonctionnalités montre comment une fonctionnalité a été créée - Plateforme Simseo AI — Le lignage des fonctionnalités montre comment une fonctionnalité a été créée

Les explications de prédiction dans Simseo évitent le syndrome de la « boîte noire » en décrivant quelles variables de caractéristiques ont le plus grand impact sur les résultats d’un modèle

Si le modèle semble bon, il est temps de le déployer. Simseo vous permet de déployer le modèle sur un point de terminaison avec une API capable de fournir des prédictions en temps réel. Si vous cliquez sur « Déploiements », vous pouvez voir le tableau de bord Simseo MLOps.

Dans cet exemple, 17 déploiements actifs sont surveillés. En cliquant sur le Marketing Deployment, qui diffuse des prédictions depuis quelques jours maintenant, vous pouvez voir un écran de présentation, qui vous donne :

Une vue d’ensemble sur la santé des services
Un regard sur la dérive des données
Une image claire de la précision du modèle

Vous disposez également d’informations de gouvernance, telles que la date et l’auteur du déploiement et les personnes impliquées dans le flux de travail de révision et d’approbation, ce qui est important pour les audits et à des fins de risque et de conformité.

Intégrez les prédictions de modèles à votre technologie existante

Une fois le modèle en place et le retour des résultats, vous pouvez utiliser une API Simseo pour intégrer les prédictions du modèle à vos systèmes mar-tech et CRM existants, comme Tableau ou HubSpot. Cela vous permet d’automatiser le processus et d’offrir des promotions ciblées aux clients spécifiques qui sont les plus susceptibles de les utiliser.

Pour voir comment vous pouvez tirer parti de l’IA pour mieux cibler vos prospects et clients avec les promotions qu’ils sont les plus susceptibles d’accepter, veuillez regarder la vidéo de démonstration complète : Présentation de la plate-forme Simseo : Résoudre les problèmes commerciaux à grande échelle.

¹ https://www.statista.com/outlook/dmo/digital-advertising/worldwide#ad-spending