Repenser le parcours client à partir des données

Autrefois jugées intrusives, les initiatives des marques pour offrir à leurs clients une expérience unique et personnalisée sur la base de l’analyse de données sont désormais parfaitement acceptées. Une évolution qui s’explique par la promesse d’une expérience client optimisée et d’un service personnalisé offrant une forte valeur ajoutée.

Pour tirer le meilleur parti des données collectées au fil des interactions avec leurs clients, les marques abandonnent progressivement l’approche traditionnelle (canal, produit, message) pour se concentrer sur le client, son comportement, ses préférences et ses attentes. Objectif : proposer à chacun l’offre la plus pertinente au moment le plus opportun. La segmentation des clients en fonction de critères démographiques et de leur historique d’achat a donc fait son temps. L’adoption d’une approche analytique favorise désormais une segmentation « one-to-one » et une prise de décision temps réel. Avec à la clé, une meilleure expérience pour les clients, et pour les marques, la connaissance précise de la position de chaque client dans le cycle d’achat.

 

Les bons messages au bon moment

 

Adele Sweetwood, l’auteur de cet article publié par HBR, revient en détail sur la transformation qu’elle a menée dans la stratégie marketing de l’éditeur SAS. Une transition qui a débuté il y a six ans avec l’abandon des campagnes d’e-mailing traditionnelles, au profit de messages personnalisés tirant parti de l’analytique. L’initiative a d’abord imposé la consolidation de toutes les données relatives aux parcours d’achat des clients (données souvent complexes, revêtant des formats variés), leur nettoyage en vue de leur intégration dans des data stores, puis la définition de règles de gouvernance. L’utilisation d’outils analytiques a ensuite permis d’identifier des erreurs d’adressage (comme par exemple l’envoi de messages de début de cycle d’achat à des clients venant d’effectuer une transaction). Résultat, les ventes comme le marketing sont désormais en mesure de déterminer précisément à quel stade du parcours d’achat se situe le client : se renseigne-t-il sur le sujet ? Vient-il d’acheter un produit et a-t-il besoin d’informations complémentaires ? S’agit-il d’un client récurrent ?

 

L’analyse des données client collectées en ligne doit également permettre d’identifier le canal et les contenus les mieux adaptés pour engager un client en fonction de l’étape du parcours dans laquelle il se trouve (besoin, recherche, décision d’achat, adoption, utilisation, recommandation). Assez logiquement, on réservera par exemple les ressources techniques aux clients existants, au risque de perdre les clients qui en sont encore au stade de la recherche ou de la décision d’achat.

 

Lire l’article (en anglais)

 

En complément :

Un livre blanc pour comprendre comment la mise en œuvre d’une stratégie analytique bouleverse l’entreprise,

Les petites entreprises n’échappent pas à la pression des big data.