6 étapes pour une budgétisation et des prévisions pilotées par l'IA pour le marketing numérique

L’IA transforme la façon dont les entreprises abordent leurs processus de budgétisation et de prévision en matière de marketing numérique.

Les entreprises peuvent développer des modèles de prévision et de budgétisation robustes qui se concentrent sur les décisions basées sur les données.

Cette approche permet des stratégies personnalisées qui s’alignent sur des objectifs commerciaux spécifiques et peuvent être ajustées en fonction des besoins et des canaux organisationnels.

L’IA est un moteur essentiel de la transformation.

• Jusqu'à 86 % des organisations mettant en œuvre l'IA générative déclarent constater une croissance de leurs revenus de 6 % ou plus du chiffre d'affaires annuel total de leur entreprise, selon un rapport Rapport Google Cloud.

Cet article explique comment exploiter l'IA avec les bonnes données pour établir des priorités en matière de prévision et de budgétisation, en particulier pour les efforts de marketing numérique.

Vous trouverez ci-dessous les six étapes à suivre pour élaborer un modèle adapté aux besoins uniques de votre entreprise.

Étape 1 : Définir les objectifs, les buts et les KPI de l'entreprise

Cette étape est divisée en deux parties : définir des objectifs et identifier des indicateurs de performance clés (KPI).

Énoncer clairement les objectifs commerciaux

Spécifiez les objectifs commerciaux globaux, tels que l’augmentation des revenus, l’amélioration de la notoriété de la marque, la génération de prospects ou l’augmentation des taux d’engagement.

Identifier des KPI spécifiques

Déterminez les KPI pertinents pour chaque canal ciblé, tels que les vues, les taux de conversion ou le coût par acquisition (CPA).

Après vous être aligné sur les objectifs et les KPI, analysez les tendances historiques pour identifier les canaux et les stratégies qui peuvent contribuer à atteindre les objectifs.

Étape 2 : Tendances, parcours client et canaux

Analyse de la distribution des chaînes

• Recueillir des données historiques:Collectez des données sur les dépenses marketing, les revenus et les indicateurs de performance clés pour chaque canal.
• Identifier les niveaux de performance:Analysez les données pour déterminer quels canaux sont les plus performants et lesquels sont les moins performants.
• Calculer le retour sur investissement:Connaître le retour sur investissement (ROI) et d’autres mesures pertinentes pour chaque canal.

Analyse du marché et des tendances

• Identifier les tendances de l'industrie et du marché: Examiner les tendances de l’industrie, y compris la demande du marché et les modèles d’offre pour l’année à venir et l’année précédente.
• Évaluer le comportement des consommateurs et les technologies émergentes:Identifier les changements dans le comportement des consommateurs et les technologies émergentes, telles que l’IA, les agents virtuels et le passage aux plateformes mobiles.
• Analyser l'activité des concurrents:Évaluez les performances des concurrents sur différents canaux.

Tendances de recherche et parcours client

• Analyser les canaux de découverte des clients: Déterminez comment vos clients découvrent votre entreprise. Même si de nouvelles stratégies marketing peuvent sembler prometteuses, assurez-vous que ces canaux correspondent au parcours de vos clients.
• Utiliser Google Search Console et Google Analytics:Exploitez des outils tels que la Search Console et les analyses pour comprendre les tendances de recherche des clients et les comparer aux changements de recherche à l'échelle du secteur.
• Évaluer les formats de contenu:Évaluez si votre entreprise gagne du terrain grâce à des vidéos, des aperçus générés par l'IA ou des images et comparez ces résultats avec les références du secteur et des concurrents.

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Étape 3 : Données et infrastructure

Évaluer la pile technologique existante

• Évaluer l’infrastructure technologique pour sa capacité à centraliser les données, à maintenir la qualité des données et à assurer la sécurité des données.

Centraliser les données

• Consolidez toutes les données provenant de différents canaux et points de contact en un seul emplacement, tel qu'un lac de données. Testez si les données peuvent être utilisées pour effectuer des analyses et des rapports.

Nettoyage et prétraitement des données

• Une fois toutes les données collectées, l’étape suivante consiste à les préparer pour les modèles de prévision et de budgétisation.
• Commencez par nettoyer et organiser les données, en vous concentrant sur les points de données les plus pertinents alignés sur les objectifs commerciaux et les KPI.
• Assurez l’exactitude et la cohérence des données en supprimant les valeurs aberrantes et en corrigeant les incohérences.
• Effectuer une analyse exploratoire des données pour identifier des modèles et des corrélations.

Étape 4 : Prévision

Les prévisions sont essentielles à la budgétisation car elles aident à gérer les risques, à saisir les opportunités, à optimiser les ressources et à prendre des décisions d’investissement intelligentes.

Les modèles d'apprentissage automatique et de langage suivants peuvent être utilisés pour générer ces prévisions :

ARIMA (Moyenne mobile intégrée auto-régressive)

• Combine l'autorégression et la moyenne mobile.
• Flexible pour différents modèles de séries chronologiques.
• SARIMA, ou ARIMA saisonnier, tient compte des fluctuations saisonnières.

Prophète

• Développé par Facebook.
• Décompose les données de séries chronologiques en effets de tendance, de saisonnalité et de vacances.
• Fonctionne mieux avec des séries chronologiques avec de forts effets saisonniers et plusieurs saisons de données historiques.

Chronos (modèle basé sur le langage)

• Développé par Amazon.
• Une famille de modèles de prévision de séries chronologiques pré-entraînés basés sur des architectures de modèles de langage.
• Une série temporelle est transformée en une séquence de jetons via la mise à l'échelle et la quantification et un modèle de langage est formé sur ces jetons en utilisant la perte d'entropie croisée.
• Une fois formées, les prévisions probabilistes sont obtenues en échantillonnant plusieurs trajectoires futures compte tenu du contexte historique.

Envisagez d'utiliser Claude 3.5 Sonnet d'Anthropic pour générer facilement du code Python pour implémenter les modèles de prévision.

Étape 5 : Élaboration du budget

Déterminer l'allocation optimale des canaux

• Déterminez la méthode d’allocation budgétaire la plus adaptée en fonction des objectifs commerciaux, tels qu’un pourcentage du chiffre d’affaires ou un montant fixe par canal.
• Tenez compte de facteurs tels que la maturité du canal, le retour sur investissement potentiel et les tendances des clients et du marché.
• Utilisez des techniques statistiques telles que la régression linéaire pour générer un modèle de mix de marché qui optimise l’allocation budgétaire sur les différents canaux afin d’atteindre votre objectif commercial.

Suivi et optimisation réguliers

• Suivez en permanence les performances des canaux par rapport au budget et aux KPI.
• Identifiez les canaux sous-performants et réaffectez le budget en conséquence.
• Optimisez vos campagnes en fonction de données et d’informations en temps réel.

Étape 6 : Cas d'utilisation

Enfin, créez des cas d'utilisation spécifiques pour chaque étape de votre plan marketing. Par exemple :

• « En tant que directeur marketing d’un hôtel haut de gamme, je souhaite augmenter les revenus en ligne de 20 % par an. Pour atteindre cet objectif, je recommande la meilleure répartition budgétaire entre les canaux numériques. »

Étapes de la solution

Définir les objectifs commerciaux et les KPI

• Objectif – Augmenter le chiffre d’affaires global de 20 %
• KPI – Chiffre d’affaires

Distribution des canaux, retour sur investissement, revenus et conversions

• Collectez les données historiques sur les revenus et les conversions de Google Analytics sur tous les canaux.
• Collectez les données de dépenses pour tous les canaux.
• Calculez le retour sur investissement pour chaque canal.

Données et infrastructures

• Toutes les données doivent être disponibles dans un stockage centralisé tel qu'un lac de données.
• Il est plus facile d’accéder à des données propres et centralisées pour former le modèle.
• Installez les bibliothèques Python requises telles que pandas, numpy ou scipy.
• Effectuer une analyse exploratoire des données pour identifier les tendances et les modèles saisonniers en exécutant des bibliothèques Python et des analyses statistiques

Prévision et budgétisation

• Utilisez des modèles de prévision tels que SARIMA pour prévoir les revenus de chaque canal en fonction des dépenses. Le modèle tiendra compte des tendances saisonnières dans les données
• Utilisez des techniques d’optimisation statistique pour trouver la meilleure répartition budgétaire sur les canaux.

Sortie du modèle de travail

Dépenses moyennes actuelles sur les principaux canaux :

Après avoir exécuté toutes les étapes ci-dessus, voici l'allocation recommandée par le modèle budgétaire :

Attribution de canal individuel

Une fois que vous avez défini l’allocation budgétaire pour chaque canal, l’étape suivante consiste à la décomposer davantage et à identifier des sources ou des plateformes spécifiques au sein de chaque canal.

Par exemple:

• Dans le cadre de la recherche organique, vous pouvez envisager des sources telles que Google Business.
• Pour la recherche payante, des plateformes comme Google Ads et Facebook.

Cela permet de déterminer le budget précis nécessaire pour chaque source.

Pour notre cas d'utilisation, concentrons-nous sur le canal de recherche organique. Exécutez le modèle de budgétisation pour toutes les sources de ce canal afin de déterminer l'allocation de chaque source.

Après avoir exécuté toutes les étapes, voici l'allocation budgétaire recommandée pour les sources de recherche organique :

Stratégies et solutions pour maximiser l'expérience numérique complète

Maintenant, en fonction de l'allocation recommandée, déployez les stratégies pour optimiser les listes GBP et la recherche Google.

L'IA dans le marketing numérique : budgétisation et prévisions plus intelligentes

À l’ère de l’IA, la budgétisation et les prévisions peuvent être effectuées en temps réel si les données provenant de divers points de contact et canaux clients sont centralisées et facilement disponibles tout au long du parcours client.

En tirant parti de l’IA, vous pouvez optimiser les performances marketing en allouant le bon budget à chaque canal en fonction de sa contribution à la réalisation de vos objectifs commerciaux.