Avec l'analyse prédictive, Pegasystems met le cap sur le marketing personnalisé

En intégrant un moteur prédictif en temps réel à sa gestion de campagnes, l'éditeur entend aligner les pratiques de vente sur le profil et le comportement unitaire de chaque client.

Incontestablement, l’une des stars de Pegaworld 2012 aura été le module analytique lancé il y a un an par l’éditeur. Un module qui sert à recommander en temps réel à un opérateur, ou à un vendeur, la meilleure action à mener (c'est le concept de « next best action »). Et si, aujourd’hui, ce module est au centre des débats, c’est que son association avec la nouvelle offre de gestion de campagne de Pegasytems, Unified Marketing, promet de chambouler la nature des interactions avec les clients. Et ce, parce qu'elle se focalise sur le profil et le comportement unitaire de chacun d’eux.

Deux approches marketing face à face

Traditionnellement, les entreprises mettent le produit au centre de leurs campagnes de ventes. « Je veux écouler un téléphone, je segmente ma clientèle et j’identifie le modèle idéal du prospect susceptible de l’acheter, sur des critères d’âge, de sexe ou de localisation », explique Rob Walker, vice-président decision management. Une autre approche, plus novatrice consiste à « se centrer sur le client et à déceler, en fonction de son profil et de son histoire, les offres qui lui conviendraient le plus ». C’est ce système de recommandations qui a donc été automatisé chez Pegasystems. Il s’appuie sur trois éléments, tous issus de l’acquisition de Chordiant : une analyse prédictive, qui se base sur le passé du client, une analyse « adaptive », qui intègre les intentions et les réactions de ce client en temps réel, et pour finir, un moteur de décision. Dans ce dernier, les modèles élaborés par l’analyse sont pondérés et arbitrés. « Si je dois choisir entre dix articles à proposer au client, je peux décider d’accorder plus de poids à la marge des produits ou à l’appétence d’achat de ce client », poursuit Rob Walker.

Autre bénéficiaire : la gestion de processus

Pour bâtir ses modèles, le système analytique croise un maximum d’événements liés au client : sa description objective (âge, localisation…), l’historique de ses transactions et de ses interactions avec les forces de vente, le risque qui lui est associé, ou encore son score d’attrition. Ces données sont récupérées auprès des datawarehouses, des datamarts et des fiches clients de l’entreprise, voire parfois directement dans les systèmes transactionnels de l’entreprise.

Outre le marketing, ce principe de recommandation automatisé pourra servir à la gestion de processus de Pegasystems. Aussi bien dans la fraude, le support client ou la détection d’incidents. « En cas d’événement imprévu dans un processus, le système pourrait alors décider des prochaines étapes à mener, des personnes à prévenir ou des alertes à générer », indique Rob Walker. Plus généralement, le moteur de décision, associé au prédictif, permettra d’analyser les risques encourus dans un processus et de proposer des actions de correction.