En dépit de la pandémie, les campagnes marketing ont le vent en poupe : comment connecter ses données peut-il aider à maintenir le cap ?

Selon les résultats du CMO Survey 2021 conduit par Deloitte, 72,2% des spécialistes du marketing déclarent que l'importance du marketing dans leur entreprise a augmenté au cours de l'année dernière. Depuis le début de la pandémie, les clients sont à la recherche d'expériences numériques, s'accompagnant d'un regain pour les sollicitations issues des campagnes marketing. En effet, certaines méthodes que l'on pensait devenues désuètes de l'outbound marketing, ont finalement connu un boom.

L’intérêt pour les messages commerciaux a plus que doublé, et les taux d’ouverture des mails et de clics ont explosé. 

Les marketeurs ont dû repenser la manière de déployer leur budget et leurs actions de communication, en prenant en compte l’accélération de la consommation sur le web, afin de proposer une expérience client à la hauteur. L’analytique a pris une place encore plus importante au sein des entreprises devenant une vraie valeur ajoutée pour elles. Or pour qu’elle fournisse des résultats probants et différenciants, un rapprochement entre une analyse profonde et variée (grâce aux données historiques) et les données captées en temps réel est indispensable.

La maitrise de la donnée est le facteur différenciant

Plusieurs hypothèses penchent vers un regain économique digne des 30 glorieuses[1] pour la période dite « post-covid ». Les entreprises devraient, si cela se concrétise, entrer dans une période de forte croissance. Or, le marketing est un élément de différenciation pendant cette période d’expansion d’autant qu’avec les nouvelles habitudes numériques des clients, ces derniers se retrouvent sursollicités sur tous les canaux. D’ailleurs, selon une étude menée par McKinsey, 79 % des consommateurs déclarent ne pas souhaiter interagir avec une marque si l'expérience n'est pas personnalisée en fonction de leurs interactions passées. 

Pour mieux connaitre les besoins des clients, la maitrise de la donnée est le facteur différenciant. Grâce à elles, les services marketing ont le pouvoir de créer des « conversations intelligentes » entre le client et la marque. Et pour que ces conversations soient intelligentes, quel que soit le canal d’interaction, les technologies utilisées doivent permettre de maitriser 4 étapes : l’écoute, la compréhension, la décision et l’orchestration.

La marque doit d’abord être capable d’écouter la demande du client, grâce à des technologies qui collectent les signaux faibles ou forts du client, afin de collecter et de qualifier le plus rapidement possible la donnée. Ensuite, il s’agit de bien comprendre, grâce à l’exploitation efficace de toutes données disponibles, la demande explicite ou sous-jacente du client dans le cadre de l’interaction, de manière à déterminer les contenus disponibles ou les actions adéquates pour répondre aux attentes de celui-ci. Vient ensuite l’étape décisionnelle, c’est-à-dire de pouvoir exploiter tous les bons modèles analytiques pour choisir la réponse qui pourra satisfaire à la fois les attentes du client et les objectifs et contraintes de la marque. Enfin, l’étape d’orchestration est cruciale puisqu’il s’agit de s’assurer que la décision pourra être communiquée en cohérence avec les différentes actions gérées dans l’ensemble des applications marketing utilisée parallèlement par les marketeurs qui peuvent embarquer leurs propres données et leurs propres modèles analytiques et ainsi agir de manière isolée, pouvant créer des voix dissonantes aux messages de la marque.

Données historiques et données temps-réel, le duo gagnant

Les entreprises doivent pouvoir combiner le plus efficacement possible les données historiques (ce qu’une entreprise sait de son client) et les données en temps réel (ce que l’on sait de son comportement sur un site web par exemple, via une exploitation immédiate de la donnée par une « écoute active »). Les spécialistes du marketing dans les entreprises utilisent depuis longtemps les données historiques pour leurs campagnes sortantes, mais il est souvent complexe d’utiliser en même temps pleinement les sources de données captées au moment même de l’interaction ou de l’apparition d’un évènement, données qui peuvent en dire autant sur le comportement ou la compréhension du contexte spécifique de leurs clients. 

Par exemple, lorsqu’un client se présente sur un canal digital pour obtenir plus de détails sur un produit, les entreprises doivent tenir compte de l’historique client, des derniers évènements et incidents qu’il aurait pu rencontrer sur tous les autres canaux et également de l’ordre des pages vues, la durée de consultation des pages, les paniers non convertis, les erreurs de navigations, problèmes d’affichage et autres frictions dans les parcours souvent négligés… Mais les entreprises doivent pouvoir également s’appuyer sur des enseignements tirés de la modélisation analytique de l’ensemble de ces données, telles que l’appétence au produit ou au canal, les scores de prévision d’achat ou de satisfaction client. En conséquence, il faut être capable d’ajuster ces données avec la requête du client, afin de lui proposer une réponse pertinente. L’analytique et l’équilibre entre données historiques et données en temps réel permettent dans ce cas de ne pas offrir un produit à un client qui ne correspondrait pas finalement à ses attentes, un produit qu’il a déjà acheté très récemment, ou dont il a indiqué plusieurs fois son désintérêt, de façon à éviter d’abimer la perception de sa relation et sa fidélité à la marque.

Le marketing est à un tournant à l’heure où les clients demandent l’hyperpersonnalisation des offres. En connectant données historiques et temps-réel à un client bien identifié, les spécialistes du marketing pourront sereinement proposer cette personnalisation tant attendue par leurs clients. L’intérêt croissant pour les Customer Data Platforms (CDP) sur le marché se confirme. Ces plateformes proposent de fournir une centralisation des données client, de garantir l’identité de ces clients et d’activer les différentes solutions marketing déjà utilisées. Le but : rattacher ces données d’usage aux données historiques déjà existantes. Mais attention à ne pas créer un nouveau silo !

Pour dompter la donnée client, de nouvelles solutions marketing, et des acronymes associés, ont été créés au fil des ans, avec la promesse de résoudre la complexité liée à l’utilisation la plus efficace possible de cette donnée, certains avec succès et d’autres dont les résultats étaient loin d’être au rendez-vous. Mais quelle que soit la solution choisie, il est essentiel de pouvoir bien identifier son rôle et sa responsabilité dans la vue globale 360 client, partagée au sein de l’entreprise, et de prendre en compte la nécessité du temps réel, inhérente à la transformation digitale. Les sujets de qualité de données, de partage et de réutilisation de données, de maitrise des flux, de sécurité, de contrôle granulaire d’accès, d’accostage avec d’autres solutions, de performance pour obtenir la bonne information au bon moment et de possibilité d’évolutions, quel que soit la forme ou le volume des données, ne saurait être de la responsabilité d’une solution unique, mais d’un écosystème de données client et de solutions interconnectées qui coopèrent pleinement.

[1] Selon le livre « Et si la crise sanitaire était une chance ? » de Martial You