Les outils numériques – IA, données, analyses, apprentissage automatique – permettent, toujours davantage, d’optimiser les parcours clients. Selon Kunal Puri en charge du Succès client chez Infosys Equinox (une plateforme de commerce et marketing), les enseignes ou commerçants qui les utilisent à bon escient pour personnaliser l’expérience client parviennent à générer des revenus supérieurs de 5 à 15 % et mènent des campagnes marketing jusqu’à 30 % plus efficaces. Mais, explique-t-il, le défi reste pourtant entier : qu’en est-il du comportement hors ligne ? des visites anonymes sur les sites ? des goûts et des préférences des clients ? Ses explications.
Rassembler des données pour créer une véritable vision à 360 degrés des clients reste complexe. Sans données client unifiées, il est impossible de personnaliser efficacement le parcours du client à chaque point d’engagement. De quels outils les responsables marketing ont-ils vraiment besoin pour atteindre le Saint Graal de l’hyperpersonnalisation ?
Des profils clients unifiés avec les plateformes de données clients (CDP)
Le segment du client unique est désormais atteignable, grâce à l’abondance de moteurs de personnalisation et de plateformes de données clients pilotés par l’IA. Les équipes marketing peuvent agréger des données provenant de multiples sources sur tous les canaux (navigateurs et terminaux), et créer une base de données clients unifiée, qui sera ensuite utile en e-commerce, pour des actions de fidélisation (via des mailings, SMS, chatbots), pour les centres d’appels, les points de vente, les réseaux publicitaires etc.
Comment fonctionnent les CDP ?
Elles ingèrent des données, les nettoient pour pouvoir les utiliser au mieux et peuvent même faire correspondre un profil de client à ses visites (résolution d’identité). Ces données peuvent ensuite être utilisées pour enrichir les profils (génomes) basés sur des centaines de critères spécifiques. Ces génomes sont mis à jour en temps réel en fonction de l’engagement en ligne et hors ligne afin de fournir des informations sur les parcours et le comportement des clients tout au long de leur vie.
Grâce à la segmentation de l’audience basée sur des règles et à l’apprentissage automatique, les CDP peuvent appliquer des analyses prédictives avancées pour cibler les clients de manière très fine, en fonction des objectifs et des stratégies de l’entreprise. Grâce à une CDP, les spécialistes du marketing peuvent offrir les expériences les plus pertinentes aux consommateurs, en leur proposant davantage de ce qu’ils veulent et moins de ce qu’ils ne veulent pas. Par exemple, un client peut être un “VIP” dans un rayon ou une marque, mais acheter rarement d’autres produits. Un acheteur peut déplacer ses dépenses d’une catégorie de produits à l’autre, en fonction de ses revenus, de son statut familial, de sa situation géographique, de sa santé ou de son mode de vie. En parallèle, la CDP associera les acheteurs aux tendances comportementales de “clients comme eux” grâce à l’analyse prédictive.
Un ciblage plus précis permet d’améliorer le taux de conversion et la valeur des commandes, de réduire le taux de désabonnement et d’augmenter la valeur du cycle de vie des clients (CLV).
Connecter les données clients au commerce
Disposer d’une CDP n’est que la première étape de la vente hyper personnalisée. La CDP doit s’intégrer à la plateforme de commerce, idéalement une plateforme qui prend déjà en charge la vente omnicanale. Les plateformes de commerce headless basées sur les microservices fournissent des API bien définies pour chaque composant du back-end de commerce et peuvent s’interfacer avec n’importe quel front-end. Par exemple, les points de vente en magasin et les caisses en ligne peuvent partager le même panier et les mêmes capacités de paiement, et être reliés aux mêmes applications de fidélisation et moteurs de promotion. Ils peuvent même se connecter à l’Internet des objets, tels que les appareils et téléviseurs intelligents, les voitures, les assistants vocaux etc.
La segmentation du client unique en action
L’association d’une CDP et du commerce “headless” permet aux enseignes d’exploiter des données clients plus riches et de les relier à des initiatives innovantes en matière de contenu, de service client, de marketing et d’expérience avec comme conséquence d’approfondir les relations clients, stimuler leur satisfaction et augmenter la conversion et les revenus. Voici 2 exemples concrets.
Une grande marque de produits de grande consommation cible les profils de goût
L’une des cinq premières entreprises mondiales de produits alimentaires et de boissons collecte des centaines de critères de consommateurs pour établir des “profils de goût” basés sur le “génome” du client. Elle applique ces informations au parcours du client de bout en bout sur des réseaux sociaux tels que Facebook et sur ses 250 sites de marques et de recettes, en reliant les profils de goût à l’engagement et aux achats en ligne et hors ligne (y compris les transactions avec ses partenaires de vente au détail).
Un concessionnaire de pièces détachées pour motos augmente ses revenus
La personnalisation individuelle n’est pas réservée aux très grandes entreprises. Les entreprises de taille moyenne et les pure-players en ligne sont également dans le coup. Un revendeur de pièces détachées pour motos en ligne tire parti d’un profilage riche pour anticiper le moment où les clients ont besoin de pièces de rechange, de rendez-vous d’entretien ou sont le plus susceptibles d’acheter un nouvel équipement. En combinant les données démographiques et le style de vie avec des informations spécifiques au véhicule, l’historique des entretiens, les visites et le comportement en ligne, les réponses aux courriels, etc., le commerçant peut adapter les messages et les produits à chaque client au bon moment et offrir une expérience numérique plus “humaine”.
Prêt à hyper-personnaliser le commerce omnicanal ?
Les technologies d’aujourd’hui rendent le ciblage plus accessible à toute entreprise. L’objectif est de rendre le commerce plus humain. Pour servir efficacement un segment de clients, il faut à la fois une plateforme de données clients et une plateforme de commerce moderne, basée sur des microservices, qui peut se connecter à tous les points de contact de l’expérience client. Il faut également des analystes de données compétents et des talents informatiques pour élaborer une logique de ciblage, coordonner les flux et orchestrer les données entre les systèmes et les expériences.
