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

big data objets connectés

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Les objets connectĂ©s reprĂ©sentent une tendance trĂšs importante de ces derniĂšres annĂ©es. Du rĂ©frigĂ©rateur Ă  la montre, les applications se multiplient et les API intĂšgrent dĂ©sormais l’utilisation de ces nouveaux pĂ©riphĂ©riques.

Ces Ă©volutions technologiques amĂšnent aux marketeurs un volume de donnĂ©es exponentiel, qu’il s’agit alors d’exploiter de maniĂšre optimale puisqu’elles regorgent d’informations prĂ©cieuses, tout en Ă©tant prudent dans la dĂ©marche, tant le dĂ©bat sur la protection des donnĂ©es personnelles accompagne ces Ă©volutions.

1. Customer Intelligence : Le Graal du Marketing

La Customer Intelligence dĂ©signe le processus de rĂ©colte et d’analyse des donnĂ©es fournies par un prospect dans une optique d’amĂ©lioration de la relation client. Ces donnĂ©es sont dĂ©livrĂ©es par un nombre multiple de supports, du smartphone au cookie des navigateurs, et sont rĂ©utilisĂ©es par les CRM pour par exemple des processus d’automatisation. Mais lĂ  oĂč les CRM se limitent trop souvent Ă  l’utilisation de donnĂ©es volontairement transmises par le client (son adresse mail via un formulaire, ses cookies
), les Ă©volutions technologiques actuelles autorisent la rĂ©colte de donnĂ©es qui Ă©chappaient alors Ă  ces outils. Un client qui entre dans un magasin et qui en ressort sans achat, produit en soi des donnĂ©es (son parcours en magasin notamment, combien de temps reste-t-il, quels rayons il a visité ), qui ne sont pour autant pas exploitĂ©es par les mĂ©thodes traditionnelles.

Avec l’invention en 2006 par Nokia de la technologie Wibree, qui permet notamment d’envoyer/recevoir un nombre important de donnĂ©es avec une moindre utilisation de ressource (jusqu’à 10x moins, sachant que les limites de l’autonomie des appareils connectĂ©s est un grand frein au dĂ©veloppement de nouvelles fonctionnalitĂ©s, point non nĂ©gligeable), les constructeurs de pĂ©riphĂ©riques comme Apple ou Samsung ont chacun dĂ©veloppĂ© leur systĂšme intĂ©grant cette technologie.

Alors que l’obtention de ces donnĂ©es passait auparavant par le biais d’agences marketing qui mettaient en place un suivi physique des clients et de leurs dĂ©ambulations en magasin, ces donnĂ©es sont maintenant potentiellement Ă©mises par tous les utilisateurs ayant tĂ©lĂ©chargĂ© l’application correspondant Ă  une enseigne, ou mĂȘme ayant le Bluetooth activĂ©, et se trouvant dans le pĂ©rimĂštre dĂ©fini par la balise beacon. L’arrivĂ©e des montres connectĂ©es et mĂȘme des voitures connectĂ©es vont Ă©galement permettre une utilisation encore plus intelligente de cette technologie, en allant au delĂ  des simples call-to-action (type annonce de rĂ©duction lors de l’arrivĂ©e du client dans une zone). Apple utilise dĂ©jĂ  cette technologie pour fournir Ă  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 Ă©tant qu’elle ouvre une application selon la position du consommateur: Spotify se lance quand il s’assoit sur le canapĂ©, Carrefour quand vous vous approchez de votre rĂ©frigĂ©rateur
 Autant de nouvelles interactions, productrices de donnĂ©es nouvelles et intĂ©ressantes.

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

La mise en place d’une stratĂ©gie omni-canal est complexe dans la mesure ou elle implique Ă©galement une excellente communication entre les diffĂ©rents services d’une entreprise. L’omni-canal, c’est considĂ©rer le client comme Ă©tant partout Ă  la fois : Dans le magasin, sur le site internet, sur son smartphone, sur les rĂ©seaux sociaux
 Le cross-canal se limite Ă  une vision canal par canal et les interactions possible entre eux. L’omni-canal, lui, ajoute une notion de simultanĂ©itĂ© entre ces canaux : Ils ne forment plus qu’une seul base de donnĂ©es unifiĂ©e, facilitant ainsi l’optimisation de l’expĂ©rience utilisateur et les interactions. Le Big Data devient le Smart Data : L’unification des donnĂ©es permet une analyse plus complĂšte, dĂ©crivant un parcours client unifiĂ©.

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

Les Ă©diteurs de ces DMP, bien qu’étant d’accord sur la dĂ©finition, ont des approches diffĂ©rentes : La ou les uns optent pour le best-of-breed, qui revient Ă  offrir des fonctions avancĂ©es d’analyse, les autres ont une approche intĂ©grative, en reprenant vos outils de rĂ©cupĂ©ration des donnĂ©es pour s’attarder sur l’assemblage et l’analyse de ces derniĂšres.

TrĂšs utiles pour la gestion de donnĂ©es Ă  trĂšs grande Ă©chelle, ces nouveaux outils permettent d’enrichir sa stratĂ©gie avec des reportings complets, et qui recommandent Ă©galement des envois de mails ciblĂ©s ou encore donnent accĂšs Ă  l’achat d’espace publicitaire avec ces mĂȘmes 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 intĂšgrent Ă©galement la crĂ©ation de processus d’automatisation, qui se dĂ©clenchent grĂące Ă  des Ă©vĂšnements lors d’une session digitale par exemple. On se souvient du dĂ©pĂŽt de brevet en 2013 d’Amazon, qui dĂ©crivait un algorithme permettant de dĂ©clencher la livraison d’un produit avant mĂȘme sa commande. C’est grĂące Ă  la mutualisation de donnĂ©es 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 nĂ©s. La perte d’un client peut Ă©galement mieux s’anticiper, le non-renouvellement d’un abonnĂ©, l’abandon d’un panier
 Un client a effectuĂ© une suite d’actions similaire Ă  ce qu’un autre client, perdu celui-ci, a effectuĂ© avant de vous quitter ? Vous pouvez alors  paramĂ©trer le DMP pour qu’il effectue une action (un geste commercial par exemple) afin d’éviter son dĂ©part, le tout de maniĂšre automatique. Un abonnement tĂ©lĂ© arrive Ă  terme pour un client ? Votre DMP a dĂ©jĂ  fait une relance personnalisĂ©e, en fonction des habitudes de visionnage de ce mĂȘme client
 La DMP offre mĂȘme la possibilitĂ© d’apprendre, en exploitant les effets de tels relances envoyĂ©es prĂ©cĂ©demment par exemple.

L’apparition des DMP est donc une premiĂšre rĂ©ponse Ă  l’arrivĂ©e des nombreux nouveaux objets connectĂ©e et avec eux du data toujours en grand volume. La vision omni-canal qu’elles apportent est Ă©galement une nouvelle approche qu’il convient d’adopter, dans l’optique de rĂ©cupĂ©rer des donnĂ©es auparavant ignorĂ©es. Les possibilitĂ©s ainsi offertes sont nombreuses, notamment concernant l’optimisation des parcours clients et l’amĂ©lioration du marketing opĂ©rationnel. Pour en savoir plus sur l’activation de vos donnĂ©es et la mise en place de scĂ©narios dynamiques de votre parcours client, n’hĂ©sitez pas Ă  retrouver notre livre blanc dĂ©diĂ©.

Crédit photo : shutterstock

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