Promotion personnalisée : calibrer le niveau d'offre par client pour convertir sans dégrader votre marge

Vous pourriez convertir davantage sans rogner votre marge en personnalisant le niveau de promotion par client. Mais sans les moyens de calibrer finement l'offre par profil, cette marge de manœuvre reste hors de portée.

Cet article fait partie d'une série qui décline, un par un, les usages concrets de Batch AI Predict. Pour comprendre pourquoi un score prédictif ne crée de valeur qu'une fois activé, vous pouvez lire notre article dédié au sujet.

Pourquoi est-il si difficile d'arbitrer entre conversion et marge ?

Vous disposez d'un éventail de mécaniques promotionnelles, chacune avec un niveau d'avantage différent et un impact direct sur votre marge. L'équipe CRM applique souvent la même mécanique à toute l'audience, généralement la plus performante en conversion, donc la plus coûteuse en marge : cette uniformité maximise la conversion mais érode la rentabilité. À l'inverse, une offre trop faible compromet la conversion. Sans moyen de calibrer l'offre client par client, vous êtes coincé entre deux mauvaises options.

La métrique clé ici est le taux de marge, à surveiller en complément du taux de conversion.

Le même arbitrage se joue sur la pression d'envoi : uniformiser la sollicitation, comme uniformiser la promotion, dégrade la pertinence perçue par le client.

Comment Batch personnalise-t-il la promotion par client ?

Avec Batch AI Predict, la promotion affichée se personnalise client par client, directement dans la plateforme.

• On sélectionne les mécaniques promotionnelles existantes parmi lesquelles le modèle peut choisir.

• Le score attribue à chaque client la mécanique optimale.

• Ce score alimente directement la section promotionnelle de la campagne.

Le geste est natif dans Batch : la promo recommandée est un attribut de la fiche profil, utilisable comme variable conditionnelle dans le contenu. On retrouve la même logique sur la personnalisation du contenu produit, où c'est un bloc produit plutôt qu'une promo qui s'adapte à chaque client.

Quel est le score derrière ce cas d'usage ?

Le score qui alimente ce cas d'usage est la recommandation promotion. Son principe : pour chaque client, il prédit le type de promotion optimal parmi toutes les promotions disponibles dans la marque, celle qui maximise à la fois le taux de conversion du client et le taux de marge de la marque.

Ce score est calculé par un modèle entraîné sur l'ensemble des données disponibles : données comportementales, catalogue produits et mécaniques promotionnelles, données socio-démographiques. Le modèle prédit, pour chaque mécanique, la conversion attendue d'un client donné, puis croise cette prédiction avec la marge associée. Ce principe d'allocation par la valeur prédite se retrouve aussi sur les avantages exclusifs, attribués selon la valeur future du client plutôt que son historique.

Quelles performances observe-t-on sur ce type de cas d'usage ?

Sur ce type de mise en place, mesuré en A/B test, le taux de marge progresse de +8% et le taux de conversion de +25% sur la période observée. Deux résultats obtenus en même temps, sans arbitrer l'un contre l'autre.

En résumé

Envoyer la même promotion à tous force un arbitrage perdant entre conversion et marge. Le score de recommandation promotion de Batch AI Predict attribue à chaque client la mécanique optimale et l'affiche directement dans la campagne. Plus de marge et plus de conversion, en même temps.

Pour l'activer sur vos campagnes, parlez à un expert Batch.