La satisfaction client dépend de la qualité des expériences qui elles-mêmes dépendent beaucoup des données clients en votre possession et des ‘insights’ que vous pouvez en tirer. Dans cette quête, les CDP, nouvelles plateformes de données clients, peuvent être un formidable atout. Voici pourquoi.

Les clients souhaitent bénéficier d’expériences pertinentes et personnalisées, sans pour autant perdre le contrôle sur les données qu’ils acceptent de partager avec les entreprises et sur la manière dont ces données peuvent être exploitées. 63 % des consommateurs cesseront d’acheter des marques qui recourent à des stratégies de personnalisation inefficaces selon une étude SmartInsights.

Cette réalité pousse les entreprises à chercher comment collecter, gérer et extraire efficacement un plus grand nombre d’insights à partir de leurs données client, pour ensuite les exploiter avec la personnalisation, l’IA, l’apprentissage automatique, la CX et plus encore, tout en garantissant leur conformité aux règlements et normes de confidentialité, de consentement et de protection des consommateurs.

C’est en trouvant le bon équilibre entre la valeur client et la valeur pour l’entreprise que l’on peut garder une longueur d’avance aujourd’hui et demain.

Les CDP pour une orientation client évolutive

Dans ce contexte, comment les plateformes de données client (CDP) aident-elles les entreprises à trouver cet équilibre et à mettre en œuvre les transformations requises pour y parvenir ?

Les CDP sont des solutions relativement nouvelles, mais ayant déjà le vent en poupe parmi les tendances technologiques. Elles aident à hiérarchiser les données client pour tirer le meilleur parti des investissements marketing, assurer la pérennité de l’entreprise et faire en sorte que l’organisation respecte les réglementations en matière de confidentialité et de conformité.

Les CDP collectent et unifient les données issues de différents canaux pour créer des profils client complets (anonymes et identifiés) contenant toutes les informations générées sur les différents points de contact, tout au long du parcours client. Ces profils unifiés et centralisés donnent ainsi une vue complète de chaque client, tout en respectant les lois en vigueur sur la protection des données.

Contrairement aux solutions CRM, les CDP sont conçues pour offrir une capacité évolutive d’alimentation en données avec une automatisation par apprentissage automatique intégrée capable d’unifier les données, connecter un profil client unique sur tous les appareils, cookies, canaux et réseaux publicitaires, et permettre l’analyse et l’activation en temps réel de ces données par l’exécution d’une campagne omnicanal. Par conséquent, la plateforme de données client étend les fonctionnalités des systèmes comme les CRM, les DMP et les hubs marketing car elle centralise et analyse toutes les données clients historiquement stockées dans des environnements compartimentés tels que les réseaux publicitaires, les solutions d’emailing, les applications, les sites Web, etc.

Ensuite, il incombe aux marketeurs de déterminer comment, quand et où atteindre au mieux leurs clients.

« La personnalisation gagne du terrain. Mais pour être capables d’offrir de la valeur à leurs clients et à leurs marques, les entreprises doivent impérativement agir maintenant. » (source McKinsey).

Les CDP pour la valeur client d’aujourd’hui

Toutes les entreprises ne sont pas au même niveau de maturité des données, mais quelle que soit sa position en la matière, chaque organisation dispose forcément de données client qui pourraient être mieux exploitées :

* En tirant parti de la personnalisation sur ses canaux : grâce aux CDP, les marketeurs peuvent déjà prendre les premières mesures visant à unifier et analyser les données client structurées et non structurées, puis les passer dans des algorithmes prêts à l’emploi qui trouvent des recommandations de produits ou de contenus pour des clients spécifiques, et qui peuvent même anticiper la probabilité d’achat ou de perte de clients. Ils peuvent alors appliquer ces insights sur leurs canaux dans le cadre de campagnes orchestrées. Les CDP dotées de ces capacités sont souvent conçues pour les équipes ayant un accès limité à l’expertise et aux compétences techniques.

* En appliquant les normes les plus strictes en matière de confidentialité et de protection des clients : il s’agit indéniablement de l’exigence et de l’enjeu n° 1 pour les entreprises lorsqu’elles traitent des données client. Elles doivent disposer de la bonne solution pour garantir le respect de la loi, être transparentes quant à la manière dont les données sont utilisées, limiter le traitement des données personnelles au strict nécessaire, protéger les données contre le vol et donner aux clients un droit à l’oubli.

Une CDP garantit aux entreprises la confidentialité, la sécurité, la transparence et le contrôle requis sur toutes les données qu’elles ont collectées sur une personne donnée, et permet aux clients de modifier le consentement spécifique accordé (ou non) pour leurs données et l’utilisation que l’entreprise en fait, à tout moment.

Les CDP, gages d’entreprises pérennes

Les organisations qui souhaitent garder une longueur d’avance à long terme doivent être en mesure de jeter des bases solides pour se préparer aux défis et aux changements vers lesquels le marché semble se diriger :

* Intégration de l’IA/de l’apprentissage automatique : L’IA et l’apprentissage automatique font appel à des capacités automatisées et prédictives pour traiter et analyser des données afin d’extraire des modèles capables de faire des prédictions et de fournir des recommandations. Par exemple, des e-mails peuvent être créés avec un contenu dynamique où, si le système reconnaît qu’un client envisage l’achat d’un T-shirt d’après ses données comportementales, un e-mail lui est envoyé pour lui recommander des articles similaires à ceux qu’il a récemment consultés, lui offrir un bon d’achat personnalisé ou lui proposer une tenue avec l’un des tee-shirts qu’il a vus.

Mais pour fonctionner, l’IA et l’apprentissage automatique ont besoin de beaucoup de données exploitables. Même s’il est possible de collecter suffisamment de données à traiter au sein d’un même canal marketing (réseaux publicitaires, site e-commerce ou réseau social, par exemple), il est beaucoup plus efficace d’exploiter des données unifiées issues de ces différentes sources pour alimenter correctement vos algorithmes.

C’est là que la CDP entre en jeu. Elle unifie toutes les données clients issues de différents systèmes au sein d’une seule et même solution pour les donner à traiter aux algorithmes. Cela permet d’identifier les clients les plus précieux, les recommandations de produits ainsi que les clients susceptibles d’acheter ou bien d’abandonner leur panier. Plus ces systèmes sont alimentés, plus ils gagnent en précision. Ainsi, c’est possible de prendre les meilleures décisions, améliorer les performances des campagnes et automatiser les processus de manière plus intelligente.

* Croissance exponentielle des canaux digitaux : la tendance qui consiste à contacter de plus en plus les consommateurs via de nombreux canaux peut générer des données déconnectées sur ces points de contact fragmentés. Lorsqu’elles ne disposent pas d’une solution de type CDP conçue pour intégrer « facilement » toutes les données générées par ces canaux, les entreprises auront toujours un temps de retard sur leurs clients et peineront à établir le contact, et ce, quels que soient l’emplacement et la plateforme choisie.

* Combler le fossé entre les expériences client en ligne et les expériences physiques : en centralisant toutes les données client au sein d’une solution unique, les organisations peuvent commencer à explorer le prochain domaine d’opportunité de la CX : des expériences transparentes et pertinentes dans les environnements physiques et digitaux, personnalisées en fonction du client. Elles pourront par exemple connecter leurs systèmes en ligne et physiques pour déterminer si un client a déjà effectué un achat en magasin et adapter en temps réel leurs recommandations de produits sur leur site pour proposer d’autres produits liés à cet achat (en affichant des accessoires pour vélo si le client a acheté un vélo en magasin par exemple, au lieu de recommander d’autres modèles de vélos).

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Par Marta Bote González, Marketing Automation, Consultant, SQLI.

 

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