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.