Objectif de cet article
Découvrez les différents types de données d’analyses prédictives disponibles dans votre compte, les façons dont Klaviyo les calcule et les recommandations sur l’utilisation de ces données.
Le cas échéant, vous pouvez ajuster les indicateurs utilisés pour calculer les analyses prédictives et mieux les aligner sur vos objectifs commerciaux, votre structure des données ou votre intégration personnalisée. Pour ajuster les indicateurs qui sont mappés globalement dans votre compte, consultez le guide sur le mappage des indicateurs.
Klaviyo applique une combinaison de techniques de science des données et d’apprentissage automatique à toutes les données de votre compte pour vous fournir des insights utiles et exploitables.
Veuillez noter que vous ne verrez la section Analyses prédictives sur les profils que si vous remplissez les conditions suivantes :
-
Au moins 500 clients ont passé commande.
Il ne s’agit pas du nombre total de profils, mais plutôt du nombre de personnes qui ont passé commande auprès de votre entreprise. Ces commandes ne peuvent être ni annulées, ni remboursées et doivent être d’une valeur non nulle. Si cette section figure dans un profil mais qu’elle est vide, cela signifie que nous ne disposons pas de suffisamment de données sur cette personne pour faire une prédiction. - Vous disposez d’une intégration e-commerce (par exemple, Shopify, BigCommerce, Magento ou WooCommerce) ou utilisez notre API pour envoyer les commandes passées.
- Vous disposez d’un historique de commandes d’au moins 180 jours et des commandes ont été effectuées au cours des 30 derniers jours.
- Certains de vos clients ont passé 3 commandes ou plus.
Section des analyses prédictives d’un profil
La section Analyses prédictives d’un profil se trouve dans l’onglet Indicateurs et insights d’un profil. Voici un exemple de la section Analyses prédictives du profil d’un contact et des informations affichées :
Le tableau ci-dessous définit les champs d’analyses prédictives présentés ci-dessus.
| Champ | Définition | Exemple de valeur de la capture d’écran |
| Valeur vie client historique |
La valeur totale de toutes les commandes précédentes d’une personne, en tenant compte des remboursements et des retours. |
401 $ |
| Valeur vie client prévue |
Prévision du montant qu’un client donné dépensera au cours de l’année suivante. | 99 $ |
| Valeur vie client totale | La somme de la valeur vie client historique et de la valeur vie client prévue. | 500 $ |
| Prédiction du risque d’attrition | La probabilité d’attrition d’un client est basée sur le nombre et la fréquence de ses commandes.Chaque fois que le client passe une commande, la probabilité d’attrition diminue (vert), mais lorsque le temps passe entre deux commandes, la probabilité d’attrition augmente (rouge), le risque d’attrition moyen étant représenté en jaune. | 21 % |
| Délai moyen entre les commandes | Le nombre moyen de jours entre deux commandes d’un client. | 75 jours |
| Genre prévu | Le genre prévu fait également partie des fonctionnalités d’analyse prédictive de Klaviyo, cependant, il ne s’affiche pas dans le profil d’un client. | s/o |
Comment sont calculées les données de valeur vie client
Comment sont calculées les données de valeur vie client
Klaviyo génère automatiquement un modèle de valeur vie client sur la base des données de votre entreprise et entraîne le modèle au moins une fois par semaine.
Si vous utilisez l’API personnalisée pour envoyer des événements de commande passée, vous devrez confirmer que la valeur de votre commande passe par un champ $value. Vous obtenez ainsi des données de valeur vie client basées sur vos événements de commande passée. Veuillez noter que le champ $value doit correspondre à la valeur réelle de la commande pour que la valeur vie client soit calculée correctement.
Bien que personne ne puisse prédire l’avenir avec une certitude absolue, les fonctionnalités d’analyses prédictives de Klaviyo sont des outils performants pour optimiser vos dépenses de marketing et personnaliser vos communications avec vos clients. Toutefois, les prédictions fonctionnent mieux lorsqu’elles sont basées sur la moyenne des données d’un grand nombre de clients. Elles ne sont pas supposées être exactes pour chaque individu. Certains individus dépenseront plus que leur valeur vie client prévue et d’autres dépenseront moins, mais dans l’ensemble, leur moyenne s’équilibrera.
Par exemple, la valeur vie client prévue affichée dans la boîte d’analyses prédictives n’est pas une prédiction exacte. Dans certains cas, vous pouvez voir un nombre de commandes prévues qui n’est pas réalisable. Par exemple, vous pouvez voir 1,43 comme nombre de commandes prévues pour un client. Cela signifie que nous nous attendons à ce que le client passe une ou deux commandes, mais qu’il est également possible qu’il en passe plus ou moins. Ces prévisions prennent tout leur sens lorsque vous regroupez plusieurs clients, car vous pouvez prévoir le nombre total de commandes ou de dépenses pour le groupe. Si nous avons cinq clients dont le nombre de commandes prévues est de 1,43, 0,25, 3,12, 0,78 et 2,97, nous pouvons nous attendre à environ 9 commandes au sein de ce groupe.
Comment est calculée la date attendue de la prochaine commandeComment est calculée la date attendue de la prochaine commande
La Date attendue de la prochaine commande tient compte du comportement de commande du client en question et du comportement de commande de l’ensemble de vos clients. Si les commandes du client suivent une tendance, Klaviyo la reconnaît et fait une prédiction sur la base de cette tendance. Si les commandes du client ne suivent pas de tendance ou si nous n’avons pas assez de données sur le client, Klaviyo fera une prédiction raisonnable en se basant sur le comportement de vos autres clients.
FAQ sur les séries d’incitation au réachatFAQ sur les séries d’incitation au réachat
Dois-je ajouter des profils antérieurs dans ce flux ? Dois-je indiquer au flux d’intégrer tous les profils éligibles à l’avenir ?
Vous n’avez pas besoin d’ajouter des profils antérieurs pour les profils existants ou d’indiquer au flux quels profils inclure, il s’en charge pour vous. Une date attendue de prochaine commande est attribuée à chaque client qui passe une commande chez vous. En revanche, aucune date n’est prévue pour les profils qui n’ont jamais passé de commande chez vous.
J’ai vu que le flux comporte un fractionnement conditionnel. Comment connaître la date prévue pour les acheteurs ponctuels ?
Pour les acheteurs ponctuels, comme nous avons peu d’informations sur leur comportement d’achat, nous calculons la date prévue de leur prochaine commande en utilisant les données de l’ensemble de vos clients.
Notre marque a 3 catégories de fréquence de produits. Pour certains produits, les clients reviennent de manière aléatoire. Pour d’autres, le réapprovisionnement se fait entre 60 et 90 jours. Le dernier groupe de produits est renouvelé après 100 à 120 jours. Pouvons-nous apprendre à l’application à savoir ce que le client a acheté et à envoyer des rappels en fonction du type de produit ?
L’application ne tient pas compte des produits que le client a commandés. Si vous avez des produits avec des cycles de réapprovisionnement différents, nous vous recommandons de créer plusieurs flux déclenchés par Placed Order pour chaque cycle de réapprovisionnement en ajoutant les éléments suivants :
- Filtres de déclenchement pour limiter chaque flux aux produits qui partagent le même cycle.
- Délai qui reflète le cycle connu afin que vous envoyiez les e-mails de réapprovisionnement au bon moment
Étant donné que la date attendue ne tient pas compte de la dernière commande du client ni du cycle de réapprovisionnement probable pour ce produit, si un client a des cycles de réapprovisionnement connus pour la plupart de ses catégories de produits, il est préférable qu’il s’en tienne à un flux de réapprovisionnement standard et qu’il n’utilise pas cette fonctionnalité.
Éléments à prendre en compte dans le flux de la série d’incitation au réachat
- Nous ne recommandons pas de prévoir un compte à rebours jusqu’à la date attendue de la prochaine commande, car les clients réguliers recevront toujours la même série d’e-mails avant chaque commande, ce qui risque d’entraîner des désabonnements.
- Ce flux ne devrait pas remplacer l’utilisation des flux de réapprovisionnement si les clients connaissent les cycles globaux de la plupart de leurs catégories de produits.
- Si vous avez un pourcentage élevé de clients réguliers, vous pouvez utiliser cette fonctionnalité uniquement pour les clients ponctuels afin de les inciter à effectuer un deuxième achat.
Comment est prédit le genre
L’algorithme de prédiction du genre de Klaviyo recoupe le prénom des clients avec les données officielles de l’état civil pour prédire leur genre : probablement un homme, probablement une femme ou incertain.
Le genre prédit étant toujours approximatif, assurez-vous, lorsque vous utilisez une communication ciblée, d’inclure les deux genres.