Dans un monde où les consommateurs sont de plus en plus exigeants, la personnalisation est devenue un enjeu crucial pour les entreprises du retail. Pour réussir leurs actions de personnalisation, les entreprises doivent adopter une stratégie « client Driven ». Cela implique de collecter les données pour identifier ses personae, de positionner les offres adaptées sur les canaux les plus pertinents, et de mettre en place une stratégie de contenus percutante sur tous les canaux. Les programmes de fidélité joueront également un rôle majeur dans la personnalisation des offres.
Des investissements technologiques nécessaires
Les entreprises doivent investir dans des technologies et des outils pour mettre en place une stratégie omnicanale efficace.
Construire une vision clients 360°
Les retailers possèdent de nombreuses données clients, qu’ils collectent lors de la création d’un compte en ligne ou de l’adhésion à un programme de fidélité omnicanal. Ces données leur appartiennent. En effet, les clients interagissent constamment avec les entreprises de manières nouvelles et via différents canaux. Ils laissent derrière eux des bribes d’informations, des données propriétaires, lors de chaque interaction.
Cookies tiers et données propriétaires
Les données liées aux comportements en ligne, appelées cookies tiers, sont plus sensibles. Ces cookies, déposés par des sites tiers, permettent de tracer les navigations d’un site à l’autre. Elles concernent toutes les données liées aux campagnes en ligne, notamment les campagnes de retargeting. Avec l’arrêt des cookies tiers à partir de 2024, les retailers doivent désormais se concentrer sur les données clients dont ils sont propriétaires.
L’importance des plateformes de données clients (CDP)
Afin d’optimiser l’utilisation des données, les plateformes de données clients (ou CDP Customer Data Platform) deviennent essentielles pour la personnalisation. Elles recueillent l’ensemble des données collectées offline et online. La CDP intègre un référentiel client unique, qui permet de construire un socle de données clients. Elle va au-delà d’un simple référentiel. Les plateformes de données clients sont des outils centraux de la connaissance client. Elles traitent, unifient, enrichissent les données en temps réel et les rendent accessibles et exploitables. Les retailers obtiennent ainsi une connaissance client très fine et peuvent constituer des segments dynamiques.
Collecter et unifier les données
Beaucoup de systèmes utilisés, tels que les e-mails, les analyses, le CRM (Customer Relationship Management), le e-commerce et les réseaux sociaux, fonctionnent en silos et n’associent pas les données entre eux. Il est difficile d’obtenir une image complète, ce qui complexifie l’analyse de celle-ci. Une plateforme de données client élimine ces barrières en connectant tous les outils utilisés par les experts marketing et en agissant comme une source unique pour les données client propriétaires. Ce processus est continu. La plateforme de données client ingèrent en temps réel de nouvelles données provenant de diverses sources, en maintenant un historique en constante évolution et mis à jour des interactions clients.
Une connaissance client très fine
Pour collecter les données clients et les intégrer dans la plateforme de data client, il est impératif d’identifier tous les points de contact et les sources de collecte de données. Les plateformes digitales des retailers (caisse magasin, site web, service clients, CRM, etc.) collectent ces données et les distribuent à la plateforme de data client. C’est à cette étape que la vision client 360° se construit, après unification des données, traitements et nettoyage. Un des principaux atouts de ce système est de pouvoir suivre et analyser une base clients et de mettre en place des rapports personnalisés grâce à la datavisualisation de manière actualisée et en temps réel.
Cependant, l’outil de CDP ne permet pas de personnaliser les contenus. Les données collectées et analysées sont ensuite redistribuées aux outils d’activation tels que le CRM, les outils de marketing automation, les solutions clients, les outils de personnalisation web (CMS ou A/B testing), les campagnes digitales et NPS.
Et l’IA dans la personnalisation ?
L’intelligence artificielle (IA) est un moteur essentiel de la personnalisation. Elle permet aux entreprises de créer des expériences uniques, adaptées à chaque client, et d’optimiser les interactions à travers tous les canaux. Grâce à des algorithmes avancés et à l’analyse de grandes quantités de données, l’IA affine les stratégies de personnalisation, rendant les recommandations, les offres et les services plus précis et réactifs. Spotify personnalise ses playlists et suggestions musicales basées sur l’historique d’écoute, les préférences des utilisateurs et les tendances mondiales.
L’IA traite des volumes massifs de données clients en temps réel. Elle analyse des données complexes comme les comportements de navigation, l’historique d’achats, les interactions sur les réseaux sociaux, et même les données contextuelles telles que la localisation ou la météo. Cela permet de tirer des connaissances profondes sur les préférences et les besoins des clients. La segmentation devient beaucoup plus fine que les approches traditionnelles. En analysant des critères multiples (comportementaux, démographiques, transactionnels), l’IA crée des segments ultra-précis et dynamiques, permettant aux marques et aux enseignes de personnaliser leur approche marketing pour chaque sous-groupe, voiremême pour chaque individu.
Prédictions et recommandations personnalisées
Les algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) prédisent les produits ou services susceptibles d’intéresser un client spécifique, en se basant sur son comportement passé et sur des profils similaires.
Des plateformes comme Netflix et Amazon utilisent ces algorithmes pour proposer des recommandations ultra-personnalisées et en temps réel. Plus un client interagit avec la plateforme, plus les recommandations deviennent précises. La relation client s’améliore également grâce aux chatbots et assistants virtuels, alimentés par l’IA. Les conversations peuvent être personnalisées en analysant les requêtes des clients et en offrant des réponses adaptées à leurs besoins spécifiques. Ils apprennent des interactions précédentes pour offrir des réponses plus pertinentes, améliorant ainsi l’expérience client de manière proactive. Les campagnes marketing, grâce à l’IA, sont hyper-personnalisées de manière totalement automatique. Par exemple, des e-mails ou notifications push peuvent être déclenchés automatiquement en fonction du comportement individuel d’un utilisateur (abandon de panier, visite d’une page produit spécifique, etc.). L’IA ajuste également le contenu des messages en fonction des préférences ou du cycle de vie du client. Certains systèmes d’IA ajustent les prix en fonction de la demande, des habitudes d’achat et des concurrents, créant ainsi un prix personnalisé pour chaque client ou segment de clients. Cela permet de maximiser les conversions et d’augmenter les marges.
L’IA bénéficie dans un premier temps au client en lui proposant une personnalisation de contenu et d’offres. Mais c’est aussi un outil puissant pour devancer les besoins et comportements de consommation. Grâce à des modèles prédictifs, l’IA anticipe les besoins futurs des clients. Par exemple, une IA pourrait prévoir qu’un client qui a acheté une poussette pourrait bientôt être intéressé par des produits pour enfants (sièges auto, jouets, etc.), et lui proposer des recommandations ou des offres proactives.
En offrant des expériences sur mesure, pertinentes et proactives, les entreprises renforcent leur relation avec les clients, ce qui peut conduire à une fidélisation accrue et à des taux de conversion plus élevés. En somme, la personnalisation est un axe du parcours client attendu par les consommateurs. Ils reçoivent une quantité importante de messages et d’offres. Pour se différencier, les retailers doivent mettre en place une stratégie centrée sur le client et la collecte de ses données pour répondre à ses attentes. Grâce aux avancées en matière d’intelligence artificielle, il est aujourd’hui possible d’aller encore plus loin en devançant le client sur ses futurs besoins.
Par Emeline Helion et Inès Montesinos
