Comment utiliser Braze Predictive Analytics pour la fidélisation client

Les relations avec les clients ne se mesurent plus par des interactions ponctuelles, mais par un engagement et une fidélité durables. Aujourd’hui, pour conserver leurs clients, les marques ont besoin de bien plus que de simples promotions : elles ont besoin de stratégies fondées sur les données.
C’est précisément là qu’intervient Braze Predictive Analytics.

Grâce à sa puissante infrastructure d’intelligence artificielle, Braze permet aux marques d’anticiper le comportement des clients, de réduire le risque de désabonnement (churn) et d’intervenir avec le bon message au bon moment.
Dans cet article, nous verrons étape par étape comment fonctionne Braze Predictive Analytics, comment il contribue à la fidélisation des clients, et comment Omtera, en tant que partenaire Braze, aide les marques à exploiter tout son potentiel.

Les bases de l’analyse prédictive

L’analyse prédictive (Predictive Analytics) est une méthode d’analyse qui apprend à partir des données passées pour prédire les comportements futurs.
Braze applique cette approche en analysant les données des utilisateurs présentes sur sa plateforme (par exemple : fréquence d’interaction, taux de réponse aux campagnes, dernière session, historique d’achat).
Ainsi, le système génère un score de probabilité (likelihood score) pour chaque utilisateur.

Exemple :

• Un utilisateur a 85 % de chances de revenir sur l’application dans les 7 prochains jours.
• Un autre utilisateur a 60 % de chances de résilier son abonnement.

Ces informations permettent aux équipes marketing de prioriser les segments clients et de développer des plans d’action personnalisés.

Comprendre le comportement des clients avec Braze Predictive Analytics

Braze soutient ses modèles prédictifs grâce à l’apprentissage automatique (machine learning). Ces modèles mettent continuellement à jour les données des utilisateurs et produisent des résultats toujours plus précis.
Les principaux modèles sont :

• Modèle de prédiction du churn : Prédit le risque qu’un utilisateur quitte l’application.
• Modèle de prédiction d’achat : Estime la probabilité qu’un utilisateur effectue un achat dans une période donnée.
• Modèle de prédiction d’engagement : Mesure la probabilité qu’un utilisateur réponde aux campagnes.

Ces modèles permettent de concevoir des stratégies adaptées à chaque étape du cycle de vie client (customer lifecycle).
Par exemple :
Si un utilisateur présente une forte probabilité de churn, Braze peut automatiquement déclencher une campagne de réengagement personnalisée.

Étapes pour améliorer la fidélisation client

L’intégration de Braze Predictive Analytics dans une stratégie de fidélisation client se déroule selon plusieurs étapes :

Étape 1 : Nettoyer les données et alimenter le modèle

Des prédictions précises nécessitent des données propres, structurées et pertinentes.
Braze unifie les données issues du CRM, des applications mobiles, du web, de l’e-mail et des API pour offrir une vue client à 360°.
Omtera gère ce processus d’intégration, optimise les flux de données et connecte Braze de manière fluide à des systèmes tels que Snowflake, Segment ou Mixpanel.

Étape 2 : Créer un modèle prédictif

Il est possible de créer un modèle prédictif en quelques clics via le tableau de bord Braze (Braze Dashboard).
Par exemple, un modèle de « Conversion Prediction » peut identifier les utilisateurs ayant une forte probabilité d’achat et les regrouper dans un segment spécifique.

Étape 3 : Automatiser la segmentation

Les résultats prédictifs sont automatiquement intégrés aux processus de segmentation.
Exemples :

• Envoyer un e-mail de réduction aux utilisateurs à fort risque de désabonnement (High Retention Risk).
• Envoyer une offre premium aux utilisateurs du segment High Purchase Likelihood.
  Ces segments peuvent ensuite être ciblés via des campagnes omnicanales dans Braze Canvas.

Étape 4 : Suivre et optimiser les résultats

Braze permet de mesurer en temps réel les résultats des campagnes d’analyse prédictive.
Grâce à des indicateurs tels que le taux d’engagement, la réduction du churn ou l’augmentation du chiffre d’affaires (Revenue Uplift), vous pouvez identifier les stratégies les plus performantes et les optimiser.

Le rôle d’Omtera : mise en œuvre stratégique et optimisation continue

Braze est une plateforme puissante, mais l’exploiter efficacement demande de l’expertise.
En tant que partenaire officiel Braze, Omtera accompagne les marques dans les domaines suivants :

• Configuration des modèles prédictifs : Conçoit des modèles adaptés à la qualité de vos données et à vos objectifs commerciaux.
• Intégrations de données : Connecte Braze à votre écosystème de données existant (CRM, BI, CDP).
• Stratégie et orchestration des campagnes : Transforme les résultats des modèles prédictifs en automatisations marketing.
• Suivi et optimisation continue : Analyse les performances des campagnes et met à jour les segments de manière dynamique.

Ainsi, les marques ne se contentent pas d’accéder à leurs données : elles construisent une structure capable de transformer les données en actions concrètes.
La valeur ajoutée d’Omtera réside dans sa capacité à aligner la puissance de Braze sur les objectifs stratégiques de la marque pour garantir un succès durable.

Avantages concrets de Braze Predictive Analytics

Exemple concret : segmentation + puissance prédictive

Imaginons une marque e-commerce.
20 % des utilisateurs ont réduit leur fréquence d’achat, et le risque de churn augmente.
Braze Predictive Analytics identifie ces utilisateurs comme ayant une forte probabilité de churn (High Churn Probability).
L’équipe Omtera conçoit la stratégie suivante pour ce segment :

• Notification push : « Une réduction spéciale sur les produits que vous avez récemment consultés. »
• Campagne e-mail : « Aujourd’hui seulement — 10 % de réduction sur votre catégorie préférée. »
• Message in-app : « Merci d’être de retour ! Votre bonus de bienvenue vous attend. »

Résultats :

• 18 % de réduction du churn
• 25 % de taux de réactivation
• 12 % d’augmentation du chiffre d’affaires

Tout cela de manière automatisée et durable.

Bonnes pratiques

• Ne complexifiez pas vos modèles inutilement : Les petits ensembles de données avec des modèles simples offrent souvent les meilleurs résultats.
• Mettez à jour vos segments régulièrement : Le comportement des clients évolue, vos modèles doivent suivre.
• Maintenez la cohérence sur les canaux : Les campagnes prédictives doivent conserver le même ton sur tous les canaux.
• Appuyez-vous sur l’expertise d’Omtera : Une mauvaise configuration peut conduire à des résultats trompeurs.

Souhaitez-vous améliorer la fidélisation de vos clients et renforcer vos stratégies marketing basées sur les données?
Contactez Omtera dès aujourd’hui pour intégrer Braze Predictive Analytics à votre entreprise.

FAQ

Quelle est la précision de Braze Predictive Analytics ?
La précision dépend de la qualité et du volume des données. Le moteur de ML de Braze apprend au fil du temps, atteignant des taux de précision de 80 à 90 %.

Puis-je créer des campagnes automatisées avec Predictive Analytics ?
Oui. Vous pouvez configurer des déclencheurs automatiques dans Braze Canvas basés sur les résultats de vos modèles prédictifs.

Quel type de support Omtera fournit-il ?
Omtera offre un service complet : configuration du modèle, intégration des données, stratégie de campagne, tests A/B et optimisation continue.