Personnalisation et fidélisation : les coulisses du CRM chez Blissim

Le raisonnement économique, elle le pose d’entrée. « Une acquisition, c’est ce qu’il y a de plus cher. La réactivation c’est un peu moins cher, et garder un abonné c’est encore moins cher. » Chez Blissim, la base se lit à travers trois grands ensembles : les abonnés, les churners, les never subs. C’est ce découpage qui décide de tout. D’un côté on travaille la fidélisation, de l’autre l’acquisition.

Son diagnostic sur sa propre maison est direct. L’acquisition, notamment sur la box et côté paid, elle la juge bien maîtrisée. La fidélisation, en revanche, « c’est quelque chose qu’il faudrait peut-être un peu plus creuser ». L’exemple qu’elle donne est instructif. Le programme de fidélité n’a pas été conçu pour retenir un abonné à la box. Il offre des avantages transversaux : une remise, des points à dépenser sur le shop. Mais rien ne se débloque en fonction de l’ancienneté dans l’abonnement. Le sujet est en cours de refonte. L’objectif, tel qu’elle le formule : que le client « prenne encore une box, encore une box, encore une box ». Parce qu’il a « une petite carotte au bout ».

Là où l’entretien devient le plus concret, c’est quand elle raconte l’été 2026. En analysant l’année précédente, l’équipe repère deux pics de désabonnement très nets. Le premier arrive juste après le débit de la box d’été, 35,80 € prélevés d’un coup. Le second tombe courant août, juste avant le débit de septembre.

La réponse n’a rien d’un algorithme. C’est une séquence d’accompagnement. Juste après le débit, on explique pourquoi ce montant correspond à dix produits. On aide ensuite le client à utiliser ces produits, tutos à l’appui. Puis on tease le mois de septembre et sa box Caudalie. « C’est vraiment les accompagner tout au long de leur parcours pour justement qu’ils restent abonnés. » Pas de cadeau au bout. Mais un client qui se sent considéré au moment précis où il s’apprête à partir.

À côté de ce travail humain, Blissim utilise le machine learning sur deux terrains.

Le premier est l’anti-churn. Un modèle prédit, parmi les abonnés actuels, ceux qui risquent le plus de se désabonner le mois suivant. Il croise plusieurs signaux : fin d’engagement, avis déposés, ticket au service client, ressemblance avec des profils déjà partis. Ces clients reçoivent une offre ciblée avant le débit suivant. Par exemple deux euros de remise sur les deux prochaines box, doublés d’un teasing. Résultat sur le dernier mois : 350 clients conservés. Clémentine anticipe l’objection sur le chiffre et la retourne. Ces 350 clients, c’est pour une seule box. S’ils restent abonnés, il faut multiplier par le nombre de box suivantes.

Le second terrain est l’acquisition, avec le prestataire Orbital. C’est là que se joue l’enseignement le plus intéressant de l’entretien. Au départ, Orbital livre 13 personas : la makeup addict, la femme de 40 ans avec enfants. Ils sont construits sur le profil beauté et les données sociodémographiques. Utile pour comprendre la base, insuffisant en production. « On s’est rendu compte que d’avoir des clusters fixes avec une box qui change tous les mois, c’était pas ce qui fonctionnait le mieux. » Un e-commerce plus classique en tirerait probablement davantage.

Le modèle a donc été inversé. L’équipe ne part plus des clients pour leur associer des produits. Elle transmet les assets et les cadeaux de la campagne, les GWS (gifts with subscription). Puis elle demande, pour les quatre premiers e-mails, celui qui convertira le mieux chaque profil. Orbital renvoie une table d’attribution, intégrée dans Imagino. C’est elle qui décide qui verra quel cadeau.

Et les résultats ? Là encore, pas de storytelling. Sur les clusters, aucun écart significatif entre cibles et témoins. Sur l’attribution, le mois dernier a été meilleur que le groupe témoin. Pour le mois en cours, elle attend encore les chiffres. Et elle prévient : « pour le temps passé, je trouve que c’est pas aussi bien que ce qu’on pensait ». Une performance mise en regard de son coût réel : rare, et sain.

Interrogée sur le principal frein à la personnalisation, elle ne cite ni l’outil ni le budget. Elle cite la box elle-même. Le produit change chaque mois, et le contenu poussable se limite à cinq produits. « Si la box elle intéresse pas le client, t’as beau faire de la perso, il va pas l’acheter. » Pire : sur-promettre un produit précis expose à un effet retour. L’attribution des produits reste en partie aléatoire. Annoncer une marque que le client ne recevra pas serait « méga déceptif ».

Le même obstacle vaut pour l’IA. Entraîner un modèle suppose de la répétition. Une box qui se réinvente tous les mois en offre peu.

La comparaison avec l’e-commerce classique éclaire tout le reste. Ailleurs, on travaille des segments RFM relativement stables : récence, fréquence, panier. L’objectif est clair, faire venir plus souvent ou faire acheter davantage. Sur la box, la logique s’inverse. Un abonné reste en moyenne huit box, puis part souvent parce qu’il a trop de produits. « Bah non, j’ai trop de produits, tu vois. Le client il se réactive pas. » La bonne action n’est alors pas un message de plus. C’est moins de pression pendant quelques semaines, puis une relance quand son stock s’est épuisé. S’y ajoute une base qui vit sur plusieurs univers : box, shop, éditions limitées. Difficile de savoir lequel intéresse vraiment la personne en face.

Aux marques qui veulent faire de la personnalisation un levier de fidélisation, elle en adresse deux.

Le premier : commencer par sa donnée, pas par l’outil. Identifier ce qui compte vraiment d’un point de vue marketing. L’IA vient ensuite enrichir « des choses que toi t’as pas forcément vues ». Le modèle arrive après le métier, pas à sa place.

Le second est plus tranchant, et c’est celui qu’on retient. « Vaut mieux ne pas faire de perso si elle est pas bien faite. » Promettre un solaire « fait pour lui » quand le profil beauté dit le contraire abîme la relation. Intituler « recommandés pour vous » trois produits sans intérêt fait pire qu’un message générique. La formulation compte autant que le ciblage.

Cette prudence rejoint sa lecture du cadre réglementaire. Le discours doit rester sobre. On ne renvoie pas à un client la preuve qu’on a suivi toute sa navigation. Les recommandations de la CNIL se durcissent. Le consentement s’étend désormais au suivi des ouvertures d’e-mails. Les marques y perdent un indicateur historique. Elle ne le vit pourtant pas comme une pure contrainte. Certaines données servent aussi le client, à commencer par sa préférence de fréquence de contact. Sur l’IA, elle reconnaît une zone d’incertitude assumée. Les modèles accèdent aux données de l’entreprise, et la sécurité à long terme reste « un peu flou pour l’instant ».

La personnalisation n’est pas un curseur qu’on pousse. C’est un arbitrage permanent entre quatre contraintes : ce que la donnée permet, ce que le produit autorise, ce que la loi encadre et ce que le client accepte d’entendre. Chez Blissim, elle produit des résultats mesurables, 350 abonnés conservés en un mois. Mais elle vaut surtout par la lucidité de ceux qui la pilotent. Savoir renoncer à personnaliser quand on ne peut pas le faire bien : voilà peut-être la compétence CRM la plus difficile à acquérir.