La data au service du marketing
À l’ère de l’hyperconnexion, posséder une abondance de données clients ne suffit pas. L’objectif n’est pas de collecter un maximum de données mais plutôt de se concentrer sur la qualité de celles-ci. Une donnée de mauvaise qualité conduira presque toujours à des analyses inexactes qui pourraient mettre en péril l’efficacité des actions marketing et par conséquent l’expérience client. Ainsi, il est essentiel pour les retailers de recueillir des données de qualité afin de mieux comprendre et appréhender les besoins des clients.
La complexité du processus d’achat oblige désormais les retailers à connecter les interactions en ligne et hors ligne des clients qui utilisent divers canaux et appareils. Cette intégration requiert l’utilisation d’un système de gestion de la relation client et un CRM pour obtenir une vue complète et cohérente du client.
Plus les retailers ont en leur possession de la de la donnée de qualité, plus ils vont pouvoir être pertinents dans la manière de s’adresser à leurs clients. Cela leur permettra aussi d’utiliser l’intelligence artificielle dans leurs stratégies. Dès lors qu’il y a de l’usage, la qualité des algorithmes s’améliore, on est sur un cercle vertueux. C’est ce que souligne Elise Bert Leduc, Directrice Client, Digital, Multi-accès et Partenariats chez AXA, au cours de sa prise de parole au HUBDAY Data & AI for Business. Ainsi, il faut considérer la data comme un moyen. Dès lors qu’il y a un besoin, il y aura une adoption de la part des utilisateurs et dès lors qu’il y aura une adoption il y aura des algorithmes qui vont fonctionner et qui vont marcher.
Il est également essentiel d’uniformiser les bases de données des clients online et offline. Le décloisonnement des bases de données est un véritable atout aussi bien pour les entreprises que pour les consommateurs. Mécaniquement, si le client ne trouve pas un produit en magasin il aura plus de facilité à aller effectuer une recherche sur le site web de l’enseigne. De plus, un client omnicanal est beaucoup plus engagé auprès d’une marque car il est en contact avec l’entreprise sur les différents points de contact de son parcours d’achat.
Grâce aux données collectées sur chaque consommateur et internaute, les retailers vont pouvoir mettre en place des stratégies plus efficaces et ciblées. Par exemple, en proposant des offres personnalisées et des recommandations adaptées à chaque client. De plus, grâce à l’analyse prédictive, ils pourront anticiper les tendances et les futurs comportements d’achat. Enfin, en établissant un historique des interactions et des achats, les enseignes offrent à leurs clients une expérience fluide et cohérente sur les différents canaux.
La puissance de la segmentation et de l’intelligence artificielle
La segmentation client a pour objectif de diviser la clientèle en groupes uniformes en fonction de différents critères tels que leurs besoins, leurs comportements , leurs caractéristiques ou leur parcours d’achat. Cette méthode permet aux retailers de mieux comprendre leurs clients afin de leur offrir une expérience pertinente et personnalisée. Grâce à une segmentation efficace, les enseignes peuvent proposer des offres sur mesure ce qui favorise la fidélité de ces derniers.
La segmentation peut se baser sur 3 critères :
- Les critères socio-démographiques : l’âge, le sexe, la géographie, les revenues (ils sont mesurables facilement et peu fluctuants)
- Les critères comportementaux : la situation d’achat, le degré de fidélisation des clients, le comportement d’achat (les moyens de paiement utilisés, le mode de livraison préférée, le canal utilisé, les périodes/horaires favorites pour effectuer l’achat)
- Les critères psychographiques : style de vie, passions, valeurs (ces critères permettent aux entreprises d’hyperpersonnaliser leurs communications)
Les critères psychographiques se basent principalement sur les déclarations des consommateurs, mais ces informations sont souvent fausses ou inexactes. En réalité, les internautes hésitent à partager leurs centres d’intérêt avec les marques en raison de la crainte de l’utilisation et le partage de leurs données personnelles par des tiers.
En revanche c’est l’idée que les marketeurs s’en font qui se voit être challengé comme le montre l’étude réalisée par Salesforce. Cette étude révèle que 63 % des individus de la génération Y, 58% de la génération X et 46 % des baby-boomers sont prêts à partager des informations personnelles avec les entreprises dans le but d’améliorer leur expérience d’achat.
Ainsi, plus le nombre de critères pris en considération est élevé, plus l’enseigne connaîtra son client et plus le ciblage sera précis. De cette façon, les offres proposées seront plus pertinentes et amélioreront l’expérience et la fidélité des clients. Cette approche de segmentation permet la création de campagnes mieux ciblées, facilitant ainsi le ré-achat et la fidélisation des clients. Par conséquent, la segmentation client permet de distinguer les clients les plus fidèles et de les traiter de manière spécifique, tout en identifiant également ceux qui montrent des signes de désengagement envers l’entreprise. L’objectif pour ces derniers est de faire de la rétention.
Au fil des années et à mesure que les entreprises évoluent, leur nécessité d’innover et de croître pour rester compétitives progressent. Pour atteindre cet objectif, une stratégie efficace consiste à la fois à élargir leur empreinte sur le marché, à identifier de nouveaux segments de clientèle et à adapter leurs produits et services en conséquence.
Ces derniers temps, l’intelligence artificielle et l’analyse prédictive se sont révélées être des outils puissants pour aider les entreprises à atteindre ce nouveau défi. Grâce à l’intelligence artificielle, il est possible d’identifier des schémas dans les données clients et de générer des informations pour mieux comprendre les clients et les marchés qu’ils ciblent. Elle permet principalement de traiter un très grand nombre de données provenant de sources diverses (historique d’achat, comportement de navigation, interactions sur les réseaux sociaux, localisation etc…) afin d’identifier des modèles ou des tendances.
De plus, grâce à l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle offre une segmentation automatique sans intervention manuelle. Elle permet également une personnalisation avancée en créant des profils clients détaillés incluant des données en temps réel. Ces données permettent d’ajuster la segmentation en fonction des changements de comportement de chacun. Ainsi, en utilisant l’analyse prédictive, de nouvelles opportunités de marché et de nouveaux segments de clientèle peuvent être découverts.
L’intelligence artificielle et l’analyse prédictive permettent de découvrir des nouvelles tendances qui pourraient échapper à une observation faite par l’homme. Cependant, il existe des défis, en particulier la garantie de l’exactitude des données utilisées pour la segmentation. En effet, pour produire des résultats pertinents, l’intelligence artificielle et l’analyse prédictive s’appuient sur des données fiables. Dans le cas où les données traitées seraient incomplètes ou inexactes, elles pourraient compromettre la fiabilité de la segmentation.
La segmentation permet ainsi la fidélisation client ce qui est bénéfique pour les entreprises. En effet, il est bien connu dans l’univers du marketing que les dépenses consacrées à l’acquisition client sont 5 fois supérieures à celles consacrées à la fidélisation. Valentin Maes, Fondateur & CEO chez Esteka Data ajoute à ce sujet lors d’un webinar organisé au sujet de la fidélisation client avec la data :
“ Il a été prouvé qu’un client convaincu, un client qui appartient déjà à notre base de données dépense plus qu’un nouveau. En effet, le panier moyen d’un client convaincu s’élève à 52,50 dollars contre 24,50 dollars pour un nouveau. D’après le cabinet McKinsey & Company La probabilité de vendre un produit à un client convaincu est comprise entre 60% et 70%, tandis qu’appliquée à un prospect elle ne dépassera pas les 20%.Pendant des années, on a montré qu’une entreprise a été efficace en fonction du nombre de clients qu’elle arrivait à acquérir. Cette tendance a changé depuis le covid, lorsque la prospection s’est arrêtée et les entreprises ont compris que la richesse qu’elles détenaient se trouvait dans leur fichier client. ”
En somme, l’IA joue un rôle central dans la segmentation client en améliorant la pertinence et la précision des actions menées par les retailers. Cela conduit à une expérience client plus satisfaisante car elle permet d’identifier avec précision les clients les plus fidèles et de les traiter de manière spécifique, tout en identifiant également les clients qui montrent des signes de départ afin de mettre en place des stratégies de rétention adaptées.
Cliquez ici pour découvrir l’interview d’Arnault Chatel au sujet de l’intelligence artificielle.
