Personnalisation de l’expérience utilisateur : comment ça marche ?

La donnée est aujourd’hui le point d’ancrage de la relation client. Si comprendre le comportement utilisateur reste un enjeu critique, l’analyse des interactions entre ces utilisateurs et la marque est la clé d’une expérience utilisateur unique vectrice de fidélisation et de satisfaction client.

Quels enjeux recouvre l’expérience utilisateur ? Voilà la question à laquelle toute entreprise doit désormais répondre pour rester compétitive. Selon une étude réalisée par DataStax auprès de plus de 200 responsables Customer Experience (CX), 3 objectifs stratégiques ressortent : fidéliser les clients et réduire le taux d’attrition ; développer la croissance de l’entreprise ; et accélérer les initiatives en faveur de l’amélioration de l’expérience client. 

Pourquoi personnaliser l’expérience utilisateur

Comment y parvenir ? Grâce à 3 qualités essentielles : l’agilité, la réactivité et l’élasticité de la base de données. Toutefois, pour faire la différence sur des marchés mondialisés, il ne suffit plus d’être capable de gérer le big data, mais de le replacer dans un contexte global en temps réel.


En effet, la mondialisation ne permet plus aux entreprises de se différencier sur le produit seul : elles doivent évoluer d’un marketing produit à un marketing utilisateur. L’objectif est de donner au consommateur l’impression d’être traité comme un individu et non comme un usager. D’où l’importance critique de personnaliser son expérience !

 
Personnalisation rime avec différentiation

Les entreprises doivent donc se montrer capables d’analyser précisément le comportement de chaque utilisateur pour non seulement répondre à ses attentes – le plus précisément et le plus rapidement possible – mais aussi anticiper ses éventuels besoins à venir ou lui proposer une offre susceptible de l’intéresser. 


Une offre sur-mesure factrice de différentiation sur le marché mais difficile à appliquer dans le cas d’entreprises mondiales qui comptent des dizaines voire des centaines de millions d’utilisateurs dans le monde – soit des milliards de données à gérer – à l’image d’eBay ou de Netflix par exemple qui enregistre plus de 2,1 milliards d’opérations de lecture et 4,3 milliards d’opérations d’écriture par jour, soit l’équivalent de 10 millions de transaction par seconde.

Les 5 critères d’une expérience client sur-mesure

Tout d’abord, l’application doit se montrer capable de comprendre immédiatement le profil du consommateur et de recueillir un maximum d’informations sur le contexte client pour interagir intelligemment. À la clé : proposer des offres complémentaires en adéquation avec ses besoins.

De plus, la solution doit afficher une disponibilité 24h/24 et 7 jours / 7. Imaginez les conséquences économiques et en termes d’image d’un arrêt de service non planifié ! Un coût qui s’élève à 2,5 milliards d’euros par an pour le Fortune 1000 – les 1 000 entreprises américaines les plus importantes. D’où l’importance de recourir à un expert, seul capable de comprendre la différence entre "hautement disponible" et "totalement disponible".

Autre point critique : la vue en temps réel sur les données. Une gestion de la dernière milliseconde qui peut s’avérer critique tant elle est rare sur le marché. De la même manière, la distribution de la même information en temps réel partout dans le monde se révèle tout autant clé. Enfin, la capacité à traiter les flux de données et à les restituer quasi instantanément sur la page recouvre des enjeux stratégiques majeurs. Une scalabilité primordiale pour des entreprises comme eBay ou Best Buy – l’équivalent de la FNAC aux États-Unis – qui font face à des pics d’affluence récurrents tout au long de l’année : Black Friday, soldes, Noël…

La proaction plus que la réaction

Non seulement les entreprises peuvent donc répondre en temps réel aux attentes de leurs clients à travers une expérience utilisateur personnalisée, mais elles peuvent également proposer de nouveaux contenus adaptés à la demande grâce à une analyse fine des données recueillies.

L’exemple le plus marquant reste celui de Netflix : la plateforme a ainsi investi plus de 100 millions de dollars dans sa série House of Cards sans avoir visionné le moindre prototype. Pourquoi ? Parce que l’analyse des données utilisateurs avait ainsi prédit le succès de la série. Pari doublement réussi : la série est un vrai succès et les abonnés sont satisfaits. Voilà la recette du succès. 

Etats-Unis / Noel