{"id":36416,"date":"2026-05-09T11:56:03","date_gmt":"2026-05-09T11:56:03","guid":{"rendered":"https:\/\/aisuperior.com\/?p=36416"},"modified":"2026-05-09T11:56:03","modified_gmt":"2026-05-09T11:56:03","slug":"predictive-analytics-features-in-klaviyo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aisuperior.com\/fr\/predictive-analytics-features-in-klaviyo\/","title":{"rendered":"Fonctionnalit\u00e9s d'analyse pr\u00e9dictive de Klaviyo\u00a0: Guide 2026"},"content":{"rendered":"

R\u00e9sum\u00e9 rapide\u00a0:<\/b> Les fonctionnalit\u00e9s d'analyse pr\u00e9dictive de Klaviyo utilisent l'apprentissage automatique pour anticiper le comportement des clients, notamment la valeur vie client (CLV), l'\u00e9valuation du risque de d\u00e9sabonnement, les dates pr\u00e9vues des prochaines commandes, l'affinit\u00e9 avec les canaux de distribution et les recommandations de produits les plus pertinentes. Ces outils analysent l'historique des achats et les donn\u00e9es d'engagement pour aider les marques \u00e0 segmenter leurs audiences, personnaliser leurs campagnes et r\u00e9duire le taux de d\u00e9sabonnement, ce qui se traduit par des am\u00e9liorations mesurables en mati\u00e8re de fid\u00e9lisation et de chiffre d'affaires.<\/span><\/p>\n

L'analyse pr\u00e9dictive transforme les donn\u00e9es clients brutes en pr\u00e9visions exploitables. Au lieu de deviner quels clients risquent de se d\u00e9sabonner ou quels produits ils ach\u00e8teront ensuite, les marques peuvent tirer parti de mod\u00e8les d'apprentissage automatique qui analysent les comportements pass\u00e9s et fournissent des pr\u00e9dictions pr\u00e9cises.<\/span><\/p>\n

Klaviyo int\u00e8gre l'analyse pr\u00e9dictive directement \u00e0 sa plateforme, en appliquant des techniques d'analyse de donn\u00e9es \u00e0 la client\u00e8le unique de chaque compte. Ces pr\u00e9dictions apparaissent sur les profils clients individuels et permettent une segmentation avanc\u00e9e, offrant ainsi aux sp\u00e9cialistes du marketing la possibilit\u00e9 de cibler les bonnes personnes avec les bons messages au bon moment.<\/span><\/p>\n

Voici ce qui distingue l'approche de Klaviyo\u00a0: la plateforme ne partage pas les donn\u00e9es d'entra\u00eenement entre les comptes. Chaque entreprise b\u00e9n\u00e9ficie d'un mod\u00e8le de d\u00e9sabonnement personnalis\u00e9, adapt\u00e9 \u00e0 ses cycles d'achat, son catalogue de produits et les comportements de ses clients. Les mod\u00e8les acad\u00e9miques g\u00e9n\u00e9riques ont tendance \u00e0 \u00eatre trop optimistes, attribuant des probabilit\u00e9s de d\u00e9sabonnement moyennes (40-70\u00a0%) \u00e0 des clients qui, selon les donn\u00e9es de Klaviyo, se d\u00e9sabonnent en r\u00e9alit\u00e9 \u00e0 des taux de 88 \u00e0 97\u00a0%. Les mod\u00e8les sp\u00e9cifiques \u00e0 chaque compte de Klaviyo offrent des pr\u00e9dictions bien plus pr\u00e9cises.<\/span><\/p>\n

Fonctionnalit\u00e9s principales d'analyse pr\u00e9dictive<\/span><\/h2>\n

La suite d'analyse pr\u00e9dictive de Klaviyo comprend cinq fonctionnalit\u00e9s principales, chacune con\u00e7ue pour r\u00e9pondre \u00e0 une question strat\u00e9gique sp\u00e9cifique concernant le comportement des clients.<\/span><\/p>\n

Pr\u00e9visions de la valeur vie client<\/span><\/h3>\n

Les pr\u00e9visions de CLV se d\u00e9composent en trois indicateurs distincts visibles sur chaque profil client\u00a0:<\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
M\u00e9trique<\/b><\/th>\nD\u00e9finition<\/b><\/th>\nExemple de valeur<\/b>\u00a0<\/b><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
CLV historique<\/span><\/td>\nValeur totale de toutes les commandes pr\u00e9c\u00e9dentes, en tenant compte des remboursements et des retours.<\/span><\/td>\n$401<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
CLV pr\u00e9dit<\/span><\/td>\nUne pr\u00e9vision des d\u00e9penses qu'un client donn\u00e9 effectuera l'ann\u00e9e prochaine.<\/span><\/td>\n$99<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
CLV total<\/span><\/td>\nSomme des valeurs historiques et pr\u00e9vues<\/span><\/td>\n$500<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Le calcul de la valeur vie client (CLV) pr\u00e9visionnelle utilise la fr\u00e9quence d'achat, la valeur moyenne des commandes et le d\u00e9lai entre les commandes pour estimer les d\u00e9penses futures. Les marques peuvent segmenter leurs clients en fonction de cette CLV pr\u00e9visionnelle afin d'identifier les prospects \u00e0 fort potentiel sur lesquels il est judicieux d'investir gr\u00e2ce \u00e0 des campagnes de fid\u00e9lisation personnalis\u00e9es.<\/span><\/p>\n

Pr\u00e9diction du risque de d\u00e9sabonnement<\/span><\/h3>\n

Le score de risque de d\u00e9sabonnement varie de 0 \u00e0 1 et repr\u00e9sente la probabilit\u00e9 qu'un client ne r\u00e9it\u00e8re pas son achat. Un score de 0,21 signifie une probabilit\u00e9 de d\u00e9sabonnement de 211\u00a0%, tandis qu'un score de 0,90 indique une probabilit\u00e9 de 901\u00a0%.<\/span><\/p>\n

Le mod\u00e8le prend en compte la fr\u00e9quence et la date des commandes. Plus les clients passent de commandes, moins ils risquent de se d\u00e9sabonner. \u00c0 l'inverse, plus le temps passe sans achat, au-del\u00e0 de leur cycle d'achat habituel, plus ce risque augmente.<\/span><\/p>\n

Si vos pr\u00e9visions de d\u00e9sabonnement avoisinent les 50%, votre client\u00e8le est en excellente sant\u00e9. En revanche, si elles d\u00e9passent 75%, vous devrez revoir vos strat\u00e9gies de fid\u00e9lisation et prioriser les clients les plus susceptibles de revenir.<\/span><\/p>\n

\"Comment<\/p>\n

 <\/p>\n

Date pr\u00e9vue de la prochaine commande<\/span><\/h3>\n

Cet indicateur calcule le d\u00e9lai moyen entre les commandes d'un client et le projette dans le temps. Si un client passe g\u00e9n\u00e9ralement une nouvelle commande tous les 75 jours, la date pr\u00e9vue de sa prochaine commande est de 75 jours apr\u00e8s son dernier achat.<\/span><\/p>\n

Les marques vendant des produits de consommation courante (compl\u00e9ments alimentaires, caf\u00e9, soins de la peau) y trouvent un int\u00e9r\u00eat particulier. Lorsque la date de r\u00e9approvisionnement pr\u00e9vue est d\u00e9pass\u00e9e sans achat, des processus automatis\u00e9s peuvent d\u00e9clencher l'envoi d'e-mails de rappel ou d'offres promotionnelles.<\/span><\/p>\n

Affinit\u00e9 de canal<\/span><\/h3>\n

L'affinit\u00e9 de canal pr\u00e9dit le canal de communication privil\u00e9gi\u00e9 par chaque client\u00a0: e-mail ou SMS. Le mod\u00e8le analyse les taux d'ouverture, de clics et de conversion historiques sur les deux canaux.<\/span><\/p>\n

Cela \u00e9vite la lassitude face aux messages. Au lieu d'inonder chaque client de messages sur tous les canaux, les sp\u00e9cialistes du marketing peuvent les diffuser via le canal pr\u00e9f\u00e9r\u00e9 de chacun. Une personne privil\u00e9giant les SMS re\u00e7oit des offres \u00e0 dur\u00e9e limit\u00e9e, tandis que les clients pr\u00e9f\u00e9rant les e-mails re\u00e7oivent des newsletters d\u00e9taill\u00e9es.<\/span><\/p>\n

Meilleur produit suivant<\/span><\/h3>\n

Les recommandations de produits les plus pertinentes analysent les habitudes d'achat de l'ensemble de votre client\u00e8le afin d'identifier les produits fr\u00e9quemment achet\u00e9s ensemble ou couramment achet\u00e9s en s\u00e9quence.<\/span><\/p>\n

L'algorithme analyse deux signaux cl\u00e9s\u00a0: les produits achet\u00e9s dans la m\u00eame commande et ceux achet\u00e9s dans la commande suivante. Il exclut automatiquement les articles indisponibles et ignore les donn\u00e9es des 48\u00a0premi\u00e8res heures d'achats r\u00e9p\u00e9t\u00e9s afin d'\u00e9viter de fausser les recommandations par des r\u00e9approvisionnements imm\u00e9diats.<\/span><\/p>\n

Ces suggestions sont mises \u00e0 jour en temps r\u00e9el au fur et \u00e0 mesure que les clients passent de nouvelles commandes. Le produit le plus recommand\u00e9 affich\u00e9 sur un profil change en fonction des derniers achats effectu\u00e9s par le client.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Utilisez l'analyse pr\u00e9dictive avec l'IA sup\u00e9rieure<\/span><\/h2>\n

IA sup\u00e9rieure<\/span><\/a> permet de construire des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs pouvant \u00eatre connect\u00e9s aux outils marketing et aux plateformes de donn\u00e9es clients.<\/span><\/p>\n

L'objectif est de cr\u00e9er des mod\u00e8les en dehors de la plateforme et d'int\u00e9grer les r\u00e9sultats dans les flux de travail existants o\u00f9 ils peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour le ciblage et l'automatisation.<\/span><\/p>\n

Vous souhaitez utiliser l'analyse pr\u00e9dictive avec Klaviyo\u00a0?<\/span><\/h3>\n

AI Superior peut vous aider avec\u00a0:<\/span><\/p>\n