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S/4HANA : une infrastructure IT prête pour le marketing prédictif

S/4HANA : une infrastructure IT prête pour le marketing prédictif

Réduire le taux d’attrition, accroître le taux de transformation, booster ses campagnes digitales, optimiser les parcours clients… les objectifs du marketing prédictif sont ambitieux. Et les outils informatiques des entreprises doivent désormais se hisser à la hauteur de ces ambitions.

27 % d’augmentation du taux de conversion après la mise en place d’un dispositif de marketing prédictif. L’exemple cité par le cabinet Forrester dans sa dernière étude mondiale sur les technologies prédictives donne la mesure des extraordinaires gains à attendre de tels dispositifs. Pourtant, si les résultats du marketing prédictif sont sans appel, de nombreux freins se dressent encore sur la route des entreprises souhaitant optimiser leur stratégie marketing.

Vers une infrastructure IT « predictive-ready »

Le premier défi des organisations est lié à l’infrastructure informatique. Comment disposer des performances, de la rapidité et de la puissance de calcul nécessaires au marketing prédictif ? Jusqu’alors, les entreprises collectaient des volumes de données clients considérables issus de tous les canaux : navigation web, CRM, applications mobiles, programmes de fidélité, etc. Stockées généralement dans des bases de données diverses, ces informations étaient synchronisées avec difficulté. Dans ce contexte, impossible de mettre en place une solution de marketing prédictif qui soit capable de fournir des réponses en temps réel.

Les bases de données in-memory répondent entre autres à cet enjeu. La simplification qu’elles apportent en supportant simultanément transactionnel et décisionnel révolutionne le datawarehouse qui jusqu’ici était bâti sur des technologies traditionnelles héritées de concepts anciens.

L’indispensable machine learning

A cette tendance s’ajoute également le machine learning, c’est-à-dire une capacité d’apprentissage automatique. Cette technologie facilite la mise au point de dispositifs de marketing prédictif. En effet, sans elle, les entreprises sont contraintes de se reposer sur des règles figées. Dommage dans un contexte où les usages évoluent quasiment au jour le jour ! Avec le machine learning, les algorithmes apprennent seuls pour mieux anticiper les comportements des clients, les changements et les tendances. Par exemple, l’arrivée des générations Y et Z bouleversent d’ores et déjà les habitudes d’achat : émergence de nouveaux réseaux sociaux, besoin d’interactions avec les marques, etc. Seul un algorithme de machine learning peut s’adapter à ces changements. Le marché s’oriente donc aujourd’hui vers l’intégration de technologies rendues possible par le « in memory », jusqu’à réduire le besoin de faire appel à un data scientist.

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SCC

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