Face à la triple mutation du CRM, où en êtes-vous ?

Dans un contexte de mutation de la relation client latente depuis une dizaine d’années et qui s’accélère sous l’impulsion de consommateurs adoptant toujours plus vite les innovations, les annonceurs doivent repenser leur CRM.

On peut aujourd’hui faire le constat dans ce domaine d’une triple mutation qui est une opportunité pour la stratégie relationnelle afin d’optimiser ses performances :
1. Mutation de la collecte de données,
2. Mutation du traitement de la Data,
3. Mutation des canaux de contact.

1. Mutation de la collecte : multiplication des canaux de collecte et détection des signaux faibles

L’efficacité, la puissance et l’optimisation des coûts d’un programme relationnel dépendent directement du volume et de la qualité des données collectées. Les données de contact en particulier sont une condition sine qua non pour tout programme de CRM et donc une priorité absolue en matière de collecte.

Grâce à l’émergence successive des opérations Web, Mobile, Facebook et maintenant du RTB (Real Time Bidding), la donnée consommateur est désormais pléthorique et hétérogène. Les acteurs du retail ne doivent donc pas uniquement se focaliser sur les données collectées en point de vente mais aussi mettre en place des stratégies de collecte centrées autour de leurs clients et sur tous les canaux. Ceci pose des challenges en matière d’optimisation des sources de collecte, d’harmonisation des données collectées et de leur stockage (notamment les données de navigation).
Les nouvelles technologies qui génèrent des volumes de données inconnus jusque-là en Marketing (ce qui est souvent résumé par le terme Big Data) permettent aujourd’hui de mettre en œuvre ces stratégies de manière efficace, notamment en détectant des signaux faibles qui sont autant d’éléments clés pour le déclenchement d’actions à fort ROI.

En résumé, 4 sources de données…

1. Magasin : encartage, opérations en PDV,
2.
Web : mécaniques de collecte, jeux concours, e-commerce, Brand Content, Real Time Biding,
3.
Social : dispositifs sociaux Facebook, Twitter, réseaux pro…
4.
Mobile : collecte via app et site mobiles, via QR code, via SMS, via NFC…

… qui permettent de recueillir 7 données de contact :

1. E-mail,
2.
E-mail de repli,
3.
Adresse postale,
4.
Téléphone mobile,
5.
Facebook user ID,
6.
Token (via app mobile),
7.
Cookie.

… ainsi que 7 types de données de qualification :

1. Socio-démo,
2.
Comportement d’achat,
3.
Comportement de navigation,
4.
Réaction par canal,
5.
Attitude (satisfaction…),
6.
Signaux faibles,
7.
Données sociales.

2. Mutation du traitement de la data : de nouveaux types de données qui permettent d’optimiser la personnalisation et le ROI des programmes

Si la donnée est pléthorique, elle est aussi souvent incomplète pour les données de contact ou très vite périmée pour les données de qualification. En matière de données de contact, le niveau « parfait » de collecte des 7 données de contact citées ci-dessus n’est presque jamais atteint et d’ailleurs très rarement calculé. C’est une bataille désormais permanente afin de garder le contact avec un client et ainsi la certitude de pouvoir être entendu.
Face à la très forte croissance des bases de données issue des nouveaux moyens de collecte (notamment les données sociales et de navigation), les modèles traditionnels doivent être complètement repensés et renouvelés. Le Big Data nécessite des infrastructures, des systèmes de gestion de bases de données et des modèles mathématiques nouveaux.
Les mathématiques appliquées sont devenues une compétence clé dans les approches CRM, au service de problématiques très opérationnelles comme :

- Le calcul d’algorithmes de recommandation : quels produits recommander à quelqu’un en fonction de son historique d’achat offline mais aussi de clic et de navigation ?

- Comment définir les individus les plus susceptibles d’acheter un produit dans le cas d’une campagne ou d’une promotion ciblée sur un produit ou une famille de produits ?
-
Comment, pour un segment d’individus, déterminer les produits les plus pertinents pour chacun d’entre eux à un moment donné ?
-
Combien enchérir en temps réel sur chaque individu de la base en fonction de sa valeur client prévisionnelle en RTB ?
-
L’analyse multileviers : quelle valeur attribuer à une impression de bannière publicitaire ?

L’articulation d’une segmentation fine (approche top down : les actions sont pensées pour répondre à des segments) avec une personnalisation terrain (approche bottom up : les actions sont pensées en fonction des comportements observés en magasin comme un achat dans une catégorie de produit qui déclenche un scénario différencié par e-mail) devient un enjeu crucial. En termes de personnalisation de multiples modèles sont utilisés suivant le cas de figure : traitement à l’individu ou au segment (souvent dépendant du niveau de qualification des individus) et approche partant du client (pour un temps de communication défini) ou plutôt du produit (nécessité de trouver les clients les plus susceptibles de répondre à une offre donnée).
La prise en compte de la variable temps est aussi devenue fondamentale : augmentation de la part de voix annonceur auprès d’un individu avant un achat impliquant, communication liée au jour d’achat, surpression pendant les moments de vie importants.
La mesure de l’affinité individuelle par canal est enfin une variable sur laquelle on ne peut plus faire l’impasse dans l’optique de réduire les coûts de contact et la personnalisation de la relation.

3. Mutation du contact : par quels canaux s’adresser à chaque individu ou chaque segment pour augmenter l’efficacité relationnelle et commerciale tout en minimisant le coût de ces contacts ?

Un bon canal de collecte n’est pas forcément un bon canal de contact et inversement. Les canaux de contact se sont très largement étoffés durant les dernières années aussi bien en push qu’en pull :

Les canaux de contact push :

* ISA,
*
catalogue/courrier print,
*
e-mail,
* push notification/SMS,
* display RTB,
* Facebook Custom Audience.

Les canaux de contact pull :

* Service client,
* Site Web,
* App et site mobiles,
* SEO/SEM,
* Réseaux sociaux.

L’objectif désormais revient donc à déterminer le mix des canaux qui optimise l’efficacité relationnelle et commerciale  en s’appuyant sur les affinités individuelles par canal tout en abaissant le coût de contact par individu ou par segment d’individus.

Et vous, où en est votre programme CRM ?

Dans ce contexte de forte mutation, plus que jamais les objectifs d’un programme de fidélité sont triples :

* Identifier les clients : données de contact,
* Connaitre leur comportement d’achat dans le temps : qualification,
* Impacter leur comportement par des actions différenciées auxquelles les consommateurs répondent significativement.
C’est donc un outil essentiel dans une stratégie CRM mais ce n’est qu’un outil. C’est bien souvent les utilisations de ce programme, notamment les actions très précises utilisant la promotion ciblée qui vont le rendre profitable en déplaçant significativement certaines trajectoires naturelles de consommation.

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