Contextualiser pour mieux fidéliser

Les innovations numériques successives ne cessent de relever le niveau d’exigence des consommateurs en matière d’expérience client, tous canaux de communication confondus.

Les marques commencent à intégrer cette dimension omnicanal dans leur approche de relation client pour renforcer l'engagement. Désormais, elles ne peuvent plus se contenter de classer leurs clients dans des catégories démographiques et ensuite élaborer des offres générales sur des canaux fixes. Elles doivent s’adresser à leurs clients individuellement. 

L’une des clés de la fidélisation client est la compréhension. Comprendre le comportement, le contexte, les centres d’intérêt et les préférences. Avec une compréhension plus fine des clients, les marques peuvent proposer un contenu adapté, au bon moment, sur le bon canal. De cette manière, elles pourront améliorer l'expérience client et par conséquent la fidélité à la marque, le tout ayant vocation à offrir de la valeur. D’où l’importance d’apprendre à exploiter les données pour optimiser l’expérience client. Si le contexte du client et le contenu partagé ne sont pas pertinents, l'expérience ne sera pas bonne.

Le temps réel : un atout majeur de la personnalisation

Dans un contexte où les contenus sont consommés en masse au gré des activités et des déplacements, les consommateurs sont devenus de réels prescripteurs et de potentiels ambassadeurs des marques à chaque instant. Il est donc essentiel de nouer une relation personnelle avec eux en veillant à comprendre véritablement leurs besoins et leurs préférences.

Pour les acteurs des nouvelles technologies, par nature centrés sur les données, la gestion de l'expérience client est déjà un véritable atout. Google, par exemple, rassemble d'énormes quantités de données sur les activités de ses utilisateurs, leur position géographique, leurs centres d'intérêt et bien plus encore, simplement à partir de leur activité en ligne. Ainsi, votre expérience avec Google est plus personnalisée qu'avec votre banque ! Google va jusqu'à vous annoncer la météo du jour avant que vous commenciez votre journée, vous indiquer le trafic prévu avant que vous partiez au bureau, l'heure à laquelle le prochain train arrive lorsque vous vous tenez sur le quai ou le score de votre équipe favorite lorsqu'elle joue. Et tout cela est généré automatiquement !

Les entreprises dont le modèle repose sur un abonnement peuvent exploiter les données collectées et créer continuellement des expériences client connectées et hautement personnalisées, tandis que les acteurs des nouvelles technologies dépendent de l'activité en ligne pour les créer. Comme ils sont plus exigeants, les consommateurs vont naturellement privilégier les marques qui leur proposent des informations plus pertinentes et qui améliorent leur confort de vie.

Jusqu'à présent, les marques s'appuyaient uniquement sur les intentions de leurs clients et sur des considérations liées aux produits. Les discussions et les interactions avec les clients n'étaient pas une nécessité. Aujourd'hui, exploiter les données clients permet de cerner les centres d'intérêt et de créer une expérience personnalisée où le contenu, les produits et/ou les services sont présentés aux clients avant même qu'ils aient conscience de leurs besoins.

Data et machine learning au service de la satisfaction client

Des milliers de marques s’appuient déjà sur le big data et l'analytique pour mieux exploiter leurs données. Si la visualisation des données est utile, les graphiques à eux seuls ne suffisent pas. Il est important que les marques tirent des informations utiles de leurs données pour aider leurs collaborateurs à être plus performants. Par exemple, le département marketing ou les commerciaux pourraient être alertés chaque matin par une notification telle que : « Ces 50 clients sont susceptibles de se désabonner dans les 30 jours à venir. » C'est en cela que la gestion du big data peut créer une vraie valeur ajoutée - en fournissant des informations précises et utiles pour optimiser et accélérer le service. Les applications orientées données créent une valeur ajoutée car elles fournissent aux utilisateurs des informations utiles en temps réel et éliminent la subjectivité humaine grâce à l'apprentissage automatique.

Les data scientists ne peuvent pas tout faire manuellement et doivent s’appuyer sur le machine learning pour analyser et transmettre des indications sur les actions à mettre en œuvre. Plus le système reçoit des données, plus l'apprentissage automatique s'améliore afin d'offrir aux clients un contenu aussi pertinent que possible. Cependant, inutile de collectionner de jolis graphiques valorisant les données. Il est préférable de se concentrer sur le problème à traiter, d’avoir des objectifs clairs et d’introduire des technologies de machine learning pour obtenir des résultats automatisés et exploitables.

Finalement, plus les marques disposent de données sur leurs clients, plus elles sont en mesure d'obtenir rapidement des informations exploitables, tout en assurant la confidentialité des données personnelles et la satisfaction clients. N'oubliez pas cependant que pour offrir une expérience client de niveau supérieur, il est essentiel de contextualiser les données, de comprendre les clients et d'établir une relation personnelle avec eux au niveau individuel, sur le bon canal, au bon moment. 

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