Comment construire une nécessaire vision client 360° ?

La principale source de données reste bien évidemment le CRM¹ de l’entreprise. Mais dans une optique de personnalisation cross-canal et temps réel, ces données doivent être croisées avec d’autres sources d’information.

Tout d’abord, il y a les données liées aux achats passés ou aux services déjà détenus : ces dernières sont des informations factuelles rattachées à un client clairement identifié. On s’intéressera entre autres au cycle de vie du client, à sa situation de paiement ou encore à ses préférences de contact. Ces données vont notamment permettre de réaliser une segmentation basée sur la valeur client, et permettre de construire des règles de cross-selling basées sur les services complémentaires aux offres détenues. Elles permettent également d’analyser la fréquence d’achat et détecter la possibilité de churn².

À côté de cela, il y a également les données issues des campagnes sortantes (e-mailing notamment). Elles permettent de mesurer le degré d’engagement vis-à-vis de la marque et la fidélité. Ces indicateurs peuvent inclure le taux de clics, de désabonnement ou de parrainage.

Le webanalytics est aussi source d’information : les données recueillies permettent d’analyser finement le comportement des internautes sur internet (centres d’intérêt, requêtes dans le moteur de recherche interne…). Et même si ces données restent anonymes tant que  l’internaute ne s’est pas authentifié, elles constituent néanmoins une solide base pour prédire les intentions d’achat en rapprochant les comportements similaires.

Last but not least, les réseaux sociaux : l’analyse des données rattachées à un client via une délégation d’authentification de type Facebook Connect (ou même anonyme) permet de mesurer à la fois l’engagement vis-à-vis d’une marque, mais aussi de détecter les tendances ou l’appétence pour un produit en particulier.

Certes, l’analyse de toutes ces données peut être onéreuse, mais les directions marketing y voient leur intérêt : le Big data est un formidable tremplin pour la relation client.

Mettre en œuvre une stratégie de personnalisation efficace

La clé d’une stratégie efficace et personnalisée des parcours client réside dans la capacité à se démarquer de la concurrence en plaçant le client au centre de l’expérience. Pour cela, les équipes webmarketing peuvent s’appuyer sur différents leviers.

Tout d’abord, il faut anticiper le comportement des clients à partir d’un modèle prédictif. La personnalisation permet d’utiliser les données client pour influencer et encourager les prospects à passer à l’action. L’analyse des données comportementales doit permettre d’établir les schémas types qui amènent à une interaction, par exemple un achat ou l’inscription à une newsletter.

Il est également clé d’automatiser la personnalisation en s’appuyant sur un moteur de recommandation en temps réel. Ce moteur peut être une solution dédiée, tel qu’Interact d’IBM ou Aprimo de Teradata, ou directement intégrées au CRM. Il est par exemple possible de déterminer en temps réel le montant d’un code promo en fonction du profil du prospect et de sa maturité. Cependant, il convient de s’assurer des performances de ce type de solution : un délai de plus de 500 millisecondes pour afficher une recommandation sur un canal temps réel est rédhibitoire.

Il ne faut pas négliger par ailleurs le concept de personnalisation sur l’ensemble des canaux de contact. Une campagne marketing sera d’autant plus efficace si elle est cohérente. Une entreprise qui souhaite dématérialiser ses factures pourra par exemple encourager les clients qui ne l’ont pas encore fait à souscrire à la facture en ligne via son espace client et depuis l’interface du conseiller de clientèle. Néanmoins, il convient de tenir compte du contexte (canal entrant ou sortant, préférence de contact…) pour optimiser le message et le délivrer le plus efficacement possible.

Bien entendu, affiner les campagnes personnalisées grâce aux outils d’A/B ou multivariate testing est clé. Ces outils vont permettre de déterminer quel est le meilleur visuel, le meilleur message ou encore le meilleur produit à recommander en cross-selling par exemple. Le canal internet se prête particulièrement bien à cet exercice qui permet d’obtenir des gains significatifs en termes de conversion.

Enfin, il faut réussir à prioriser le contenu à personnaliser (bannière, cross-sell, campagne d’e-mailing…) en fonction de l’objectif fixé (rétention, augmentation du taux de transformation, captation de lead…) et du résultat des campagnes d’A/B testing, afin d’éviter de se disperser et de réduire l’efficacité de la personnalisation.

Quels bénéfices attendre de la personnalisation ?

La personnalisation des parcours apporte au client la reconnaissance et l’intimité qu’il cherche de plus en plus lorsqu’il interagit avec une marque. La navigation devient plus fluide, rapide et intuitive. De son côté, le conseiller peut plus facilement adapter son discours pour prendre en compte les interactions passées (appétence pour un produit particulier, réclamations…).

Les offres se veulent plus attractives pour favoriser la loyauté des consommateurs envers la marque. En s’appuyant sur IBM Interact, SFR a ainsi pu multiplier par 6 le taux de clics sur les bannières proposant du cross-selling personnalisé pour les clients connectés et générer 5000 ventes de plus par mois en agence.

La personnalisation permet, ne le négligeons pas, d’augmenter la rétention client et ainsi de réduire le risque d’attrition. Les programmes de fidélité, de couponing ou la distribution d’échantillons peuvent ainsi être optimisés à partir des actions du client combinées aux tendances identifiées sur les réseaux sociaux pour ce segment.

Une bonne stratégie de personnalisation peut ainsi créer une situation de win-win : vecteur de fidélisation et d’optimisation du ROI³ des campagnes cross canal, elle permet également de répondre aux attentes des clients. Big data et webmarketing est bel et bien le couple gagnant 2014 de la relation client !

¹ CRM : customer relation management

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Une explosion de données pour une relation client personnalisée

Le Big data, c’est la capacité technologique à analyser en quasi temps réel un très grand nombre de données :

• De nature variée : déstructurées, dans un langage naturel, de diverses sources (internes ou externes) et formats et dont la véracité ne peut être certifiée ;
• Issues de différents types d’interactions : géolocalisation, internet des objets, Machine to Machine (M2M), échanges interpersonnels, etc.

Aujourd’hui  la maturité de nouvelles technologies d’analyse permet de traiter l’explosion de ces données d’un genre nouveau et ainsi de visualiser en temps réel des tendances afin d’obtenir une connaissance détaillée et personnelle des clients.

Le Big data permet donc de répondre encore plus efficacement aux enjeux de la relation client :

• Personnaliser facilement les interactions avec le client ;
• Proposer des produits et services qui répondent mieux aux attentes des consommateurs ;
• Améliorer la satisfaction à chaque étape du parcours client ;
• Mieux comprendre, gérer et anticiper l’e-réputation de l’entreprise.

 Valorisez vos données pour améliorer votre relation client !

Le Big data est au service de plusieurs fonctions de la relation client : communication, vente, marketing et service client.

1. En premier lieu, au niveau de la communication, grâce à la surveillance et à l’analyse des conversations en ligne, le Big data permet de gérer l’e-réputation de l’entreprise et de décupler la notoriété et la visibilité de la marque. C’est l’approche qu’a utilisé Bank Of America en mettant en place un système qui permet de rassembler les requêtes similaires issues de Twitter et de les router vers le service client qui se charge de répondre. Un tel système permet de détecter rapidement les différents ensembles de réclamations sur un sujet similaire et d’y apporter une réponse personnalisée. De cette manière, Bank Of America améliore la satisfaction de ses clients et diminue le risque que certaines plaintes se transforment en phénomène viral pouvant dégrader en quelques heures l’image de l’entreprise.

2. Au niveau de la vente, le Big data c’est la possibilité de générer des leads qualifiés pour  comprendre le client en temps réel et ajuster l’offre à ses besoins exacts, de saisir les opportunités de vente en identifiant les leads des communautés en temps réel et d’améliorer le réseau de distribution en identifiant quel type de client achète sur quel canal à quel moment. En utilisant une telle approche, BestMart a été capable de prédire quels seront les jeux vidéo les plus demandés des saisons à venir, quel types de clients les demanderont et où ils les achèteront. De cette manière, BestMart a mis à disposition dans ses magasins le bon nombre de jeux au bon endroit afin de répondre exactement à la demande. L’entreprise a ainsi augmenté ses ventes et la satisfaction de ses clients.

3. Au niveau marketing, l’analyse et le suivi des tendances, des comportements et des réactions des consommateurs permet d’affiner la segmentation, d’améliorer le taux de rétention, d’adapter le pricing plus précisément en fonction d’évènements et de réaction du marché et de mieux cibler les campagnes marketing et publicitaires. C’est ce type de procédé que TF1 a mis en œuvre en s’alliant à Weborama, spécialiste de la gestion des données. Le but était de  créer une segmentation plus fine de son public de TV en replay grâce au Big data afin de proposer aux annonceurs des profils de cibles plus précis permettant d’améliorer l’impact des publicités.

4. Enfin le Big data permet d’optimiser la qualité de service en capitalisant sur les connaissances clients pour enrichir et corriger le support, en améliorant l’expérience client, en anticipant les réclamations et en réduisant le temps de réponse aux situations de crise. Ainsi, lors des Jeux Olympiques de Londres 2012, la société des transports londoniens TFL a utilisé une approche Big data pour anticiper les flux de voyageurs et informer ses clients en temps réel de l’état de congestion du réseau. De cette manière, elle a pu gérer son trafic en quasi instantané et réorienter les passagers vers d’autres itinéraires lorsqu’un pic d’affluence était détecté, incitant parfois les voyageurs à marcher pour leur faire gagner du temps.

Avec de tels arguments, un projet d’amélioration de la relation client d’une entreprise peut difficilement s’envisager sans étudier les opportunités offertes par le Big data. Et même si un projet Big data peut s’avérer complexe aussi bien en termes de technologie que d’organisation, il s’avérera être un véritable levier de performance et de satisfaction client.

Le Big data pour une vision 360° de vos clients

Le Big data, c’est l’occasion de construire une vision 360° de ses clients et ainsi mieux comprendre et tirer parti de leurs interactions avec l’écosystème de l’entreprise. Pour comprendre comment mettre en œuvre cette vision et  quels sont les bénéfices concrets qu’une telle approche peut vous apporter, rendez-vous prochainement sur SolucomINSIGHT !

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