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Objets connectés, comment le Big Data va révolutionner le parcours client ?

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Les objets connectés représentent une tendance très importante de ces dernières années. Du réfrigérateur à la montre, les applications se multiplient et les API intègrent désormais l’utilisation de ces nouveaux périphériques.

Ces évolutions technologiques amènent aux marketeurs un volume de données exponentiel, qu’il s’agit alors d’exploiter de manière optimale puisqu’elles regorgent d’informations précieuses, tout en étant prudent dans la démarche, tant le débat sur la protection des données personnelles accompagne ces évolutions.

1. Customer Intelligence : Le Graal du Marketing

La Customer Intelligence désigne le processus de récolte et d’analyse des données fournies par un prospect dans une optique d’amélioration de la relation client. Ces données sont délivrées par un nombre multiple de supports, du smartphone au cookie des navigateurs, et sont réutilisées par les CRM pour par exemple des processus d’automatisation. Mais là où les CRM se limitent trop souvent à l’utilisation de données volontairement transmises par le client (son adresse mail via un formulaire, ses cookies…), les évolutions technologiques actuelles autorisent la récolte de données qui échappaient alors à ces outils. Un client qui entre dans un magasin et qui en ressort sans achat, produit en soi des données (son parcours en magasin notamment, combien de temps reste-t-il, quels rayons il a visité…), qui ne sont pour autant pas exploitées par les méthodes traditionnelles.

Avec l’invention en 2006 par Nokia de la technologie Wibree, qui permet notamment d’envoyer/recevoir un nombre important de données avec une moindre utilisation de ressource (jusqu’à 10x moins, sachant que les limites de l’autonomie des appareils connectés est un grand frein au développement de nouvelles fonctionnalités, point non négligeable), les constructeurs de périphériques comme Apple ou Samsung ont chacun développé leur système intégrant cette technologie.

Alors que l’obtention de ces données passait auparavant par le biais d’agences marketing qui mettaient en place un suivi physique des clients et de leurs déambulations en magasin, ces données sont maintenant potentiellement émises par tous les utilisateurs ayant téléchargé l’application correspondant à une enseigne, ou même ayant le Bluetooth activé, et se trouvant dans le périmètre défini par la balise beacon. L’arrivée des montres connectées et même des voitures connectées vont également permettre une utilisation encore plus intelligente de cette technologie, en allant au delà des simples call-to-action (type annonce de réduction lors de l’arrivée du client dans une zone). Apple utilise déjà cette technologie pour fournir à ses clients des informations sur les produits qu’ils regardent, en fonction de leur position dans les magasins. L’application Launch Here est un exemple des futures utilisations de cette technologie, le principe étant qu’elle ouvre une application selon la position du consommateur: Spotify se lance quand il s’assoit sur le canapé, Carrefour quand vous vous approchez de votre réfrigérateur… Autant de nouvelles interactions, productrices de données nouvelles et intéressantes.

2. Atteindre l’omni-canal : Le Big Data au service d’un parcours client unifié

La mise en place d’une stratégie omni-canal est complexe dans la mesure ou elle implique également une excellente communication entre les différents services d’une entreprise. L’omni-canal, c’est considérer le client comme étant partout à la fois : Dans le magasin, sur le site internet, sur son smartphone, sur les réseaux sociaux… Le cross-canal se limite à une vision canal par canal et les interactions possible entre eux. L’omni-canal, lui, ajoute une notion de simultanéité entre ces canaux : Ils ne forment plus qu’une seul base de données unifiée, facilitant ainsi l’optimisation de l’expérience utilisateur et les interactions. Le Big Data devient le Smart Data : L’unification des données permet une analyse plus complète, décrivant un parcours client unifié.

Et c’est à ce niveau que de nouveaux outils arrivent, autorisant ce genre d’opération de rassemblement et d’analyse : Les Data Management Plateforms (DMP). Ces derniers effectuent le travail d’unification en collectant les données sur les différents supports, qu’ils soient digitaux ou hors ligne, et facilitent leur lecture et surtout leur interprétation, aussi bien pour les first data (données qui vous appartiennent et que vous exploiter) que les third party data (données que vous récupérez à partir d’une plateforme tierce, un site internet ou d’un autre magasin par exemple).

Les éditeurs de ces DMP, bien qu’étant d’accord sur la définition, ont des approches différentes : La ou les uns optent pour le best-of-breed, qui revient à offrir des fonctions avancées d’analyse, les autres ont une approche intégrative, en reprenant vos outils de récupération des données pour s’attarder sur l’assemblage et l’analyse de ces dernières.

Très utiles pour la gestion de données à très grande échelle, ces nouveaux outils permettent d’enrichir sa stratégie avec des reportings complets, et qui recommandent également des envois de mails ciblés ou encore donnent accès à l’achat d’espace publicitaire avec ces mêmes recommandations…

3. Un marketing opérationnel personnalisé et enrichi en algorithmes

En plus de grandement faciliter vos achats d’espaces publicitaires ou encore de mieux valoriser vos third data, les DMP intègrent également la création de processus d’automatisation, qui se déclenchent grâce à des évènements lors d’une session digitale par exemple. On se souvient du dépôt de brevet en 2013 d’Amazon, qui décrivait un algorithme permettant de déclencher la livraison d’un produit avant même sa commande. C’est grâce à la mutualisation de données par les DMP, aussi bien provenant de leur site internet que de l’utilisation de leur application, que des processus d’automatisation et ces nouveaux algorithmes sont nés. La perte d’un client peut également mieux s’anticiper, le non-renouvellement d’un abonné, l’abandon d’un panier… Un client a effectué une suite d’actions similaire à ce qu’un autre client, perdu celui-ci, a effectué avant de vous quitter ? Vous pouvez alors  paramétrer le DMP pour qu’il effectue une action (un geste commercial par exemple) afin d’éviter son départ, le tout de manière automatique. Un abonnement télé arrive à terme pour un client ? Votre DMP a déjà fait une relance personnalisée, en fonction des habitudes de visionnage de ce même client… La DMP offre même la possibilité d’apprendre, en exploitant les effets de tels relances envoyées précédemment par exemple.

L’apparition des DMP est donc une première réponse à l’arrivée des nombreux nouveaux objets connectée et avec eux du data toujours en grand volume. La vision omni-canal qu’elles apportent est également une nouvelle approche qu’il convient d’adopter, dans l’optique de récupérer des données auparavant ignorées. Les possibilités ainsi offertes sont nombreuses, notamment concernant l’optimisation des parcours clients et l’amélioration du marketing opérationnel. Pour en savoir plus sur l’activation de vos données et la mise en place de scénarios dynamiques de votre parcours client, n’hésitez pas à retrouver notre livre blanc dédié.

Crédit photo : shutterstock

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