Cette fois-ci, je vous dirai Qu'est-ce que l'analyse prédictive ? et son impact sur les tendances du marketing bancaire. Il s'agit de l'une des applications les plus valables et les plus efficaces de ces dernières années.

Dans notre étude de marché sur le marketing numérique et la banque nous avons déterminé que l'une des tendances les plus utilisées est précisément l'analyse prédictive. Elle a non seulement gagné en popularité dans le secteur, mais aussi en importance.

D'une manière générale, cette stratégie de marketing prédictif utilise l'analyse pour anticiper les événements susceptibles d'avoir un impact commercial.

À son tour, aide à déterminer certains modèles de comportement qui permettent de déterminer à quel stade se trouve un client potentiel et quelle est la probabilité qu'il devienne effectivement un client officiel.

Qu'est-ce que l'analyse prédictive appliquée au marketing bancaire ?

L'analyse prédictive est l'une des principales tendances de l'économie de la connaissance. stratégies de marketing numérique pour les banques. Et une partie de l'étude et de l'utilisation des données qui sont capturées dans ce secteur, en particulier celles qui permettent d'identifier les modèles de consommation.

L'objectif de la tendance à l'analyse prédictive appliquée aux entreprises financières est en partie d'acquérir une meilleure compréhension des clients potentiels. À partir de cette compréhension, il est possible de canaliser une transaction avec un impact positif plus important.

Obtenir l'adhésion du public est l'un des objectifs les plus pertinents selon les dernières tendances du marketing bancaire.

Une étude réalisée par Adobe Digital Trends FSI 2021 démontre que les entreprises leaders dans ce secteur maintiennent des stratégies avancées pour améliorer l'expérience du client.

Grâce à l'influence de l'analyse prédictive, l'attention accordée au public est beaucoup plus précise.

Il en résulte une augmentation de la confiance et de l'estime, non seulement chez les personnes âgées, mais aussi chez les personnes handicapées. renforcer l'impact positif de la marquemais en encourageant l'intention d'acheter le service.

Au niveau de l'exécution, la tendance de l'analyse prédictive utilise une grande variété de données et gère des études statistiques. Mais surtout, elle s'appuie sur la modélisation et l'apprentissage du comportement du consommateur moyen du secteur.

D'un point de vue beaucoup plus technique, l'analyse prédictive est censée pouvoir collecter et interpréter des milliers de données circulant sur l'internet. Le sens utile de cette tendance est de reconnaître les tendances et les intérêts des utilisateurs.

Même la Banque d'Angleterre a initié le développement d'une équipe d'analystes pour le compte de l'Union européenne. étude des utilisateurs dans les médias sociaux. Les résultats ont été très utiles pour la planification ultérieure de stratégies de marketing correctement associées aux intérêts et aux besoins réels des clients potentiels.

Le besoin de différenciation et de marketing prédictif

La différenciation de la proposition de valeur est la clé du succès de la publicité ciblée pour une entreprise financière. D'autant plus qu'il existe de nombreuses similitudes entre les produits et les services de ce secteur.

Les consommateurs sont exposés quotidiennement à une grande variété d'informations et de publicités. Comment capter l'intérêt réel d'un client potentiel ? À partir de l'étude sur les clients !

Cela est possible grâce à l'analyse d'une grande variété de données, c'est-à-dire en appliquant des stratégies de marketing prédictif.

Par conséquent, l'intention de tirer parti de cette tendance est liée à la capacité de créer des stratégies personnalisées. De cette manière, elles ne passeront pas inaperçues, mais plutôt l'utilisateur saisira le message parce qu'il est pertinent pour ses besoins.

Grâce à la personnalisation des offres et à la la publicité axée sur les intérêtsLes résultats sont très positifs. C'est essentiel pour attirer les clients et les fidéliser.

Cette tendance permet de gagner et d'éviter de perdre

La plupart des tendances en matière de marketing numérique pour le secteur financier concernent la conception de méthodes qui favorisent le profit. Mais ce qui est intéressant avec l'analyse prédictive, c'est qu'elle est polyvalente.

Il s'agit non seulement d'attirer des clients et d'accroître le positionnement de la banque en tant que référence, mais aussi de consolider des liens solides et durables avec le public.

Marketing prédictif est capable de déterminer le degré d'insatisfaction d'un clientIl est ainsi plus facile de mettre en place des mesures pour éviter qu'un client ne décide de quitter la banque.

C'est là tout l'intérêt de l'analyse prédictive des données : elle vous permet d'anticiper les événements qui se traduisent par des pertes pour votre entreprise. On peut donc dire qu'elle permet non seulement d'augmenter les bénéfices, mais aussi de prévenir les pertes.

En conclusion : quels sont les avantages de l'analyse prédictive ?

De grandes entreprises du secteur bancaire ont exploité les avantages de l'analyse prédictive pour réaliser une croissance substantielle de leurs bénéfices. Mais cela vaut-il la peine d'investir dans de telles mesures ?

Il s'agit d'une tendance très utile, et de nombreuses études ont été réalisées sur la base de l'interprétation des données. Cela a permis d'identifier non seulement les besoins des clients, mais aussi les lacunes du secteur bancaire.

C'est pourquoi les institutions qui décident d'utiliser l'analyse prédictive pour optimiser vos campagnes de marketingIls parviennent à susciter l'intérêt et la confiance des utilisateurs. Mais surtout, ils commencent à être considérés comme des références dans le secteur.

Ce type de mesures apporte donc également les avantages en termes de performances par rapport à la concurrencesurtout dans un créneau où la différenciation peut être un défi majeur.

D'autre part, la gestion du marketing prédictif est associé à l'apprentissage automatique. Ces deux éléments sont très appréciés en termes de techniques de vente.

L'apprentissage automatique permet d'économiser du temps et des ressources, car un large éventail de données quotidiennes est converti en données efficaces. Et c'est précisément en interprétant les bonnes données que ces stratégies sont les plus fructueuses.

Enfin, il est bon de compléter l'analyse prédictive par des outils de gestion de la relation client (CRM)Ceci est particulièrement important pour une bonne segmentation des données.