Data : le troisième œil de la relation client

PRM et CRM : oracles de l’annonceur

La transformation numérique dans le marketing conduit de plus en plus cette discipline à être piloté à la performance (modélisation mix-media, retargeting data-driven, cookies management, onboarding…) Or, revers du succès de cette digitalisation des usages, la première phase du parcours client (recherche d’information, réflexion) avant l’acte d’achat s’est considérablement réduite. Si cela prouve que ces nouvelles technologies et stratégies sont comprises et performantes, cela implique que les annonceurs ne doivent plus seulement adresser les bons messages aux bonnes personnes, mais aussi au bon moment.

Un moment de plus en plus difficile à saisir, à moins d'appliquer des modèles prédictifs au Prospect Relationship Management (PRM) et Customer Relationship Management (CRM). C’est en tout cas la vision de l’agence Chemistry (Groupe Publicis) qui propose à ses partenaires annonceurs une approche de la data permettant d’anticiper les étapes de la "consumer journey" de leurs clients.

"On prédit les résultats de nos opérations digitales en créant un modèle mathématique qui identifie les différents facteurs de succès. Ensuite, on surveille et on optimise en continu les campagnes marketing.  Dès que les résultats s'éloignent de la prévision, les plans d'action sont réajustés." - Hélène Meinerad, Vice-Présidente Chemistry

Une question se pose alors. Si cette approche est aussi efficace dans le cadre des stratégies PRM et CRM, sur laquelle de ces deux facettes du marketing relationnel les annonceurs doivent-ils miser ? Pour Hélène Meinerad, il n’y a pas lieu de choisir.

"C'est un cercle vertueux. Le CRM nourrit le PRM et le rationalise en concentrant le ciblage sur des segments rentables et compatibles avec le modèle de business exploité (vos meilleurs prospects ressemblent souvent à vos meilleurs clients). Le PRM nourrit le business et renseigne l'entreprise sur les besoins et les attentes des prospects (signaux faibles, concurrence, disruption...), au-delà de la connaissance des clients déjà acquis (CRM)."

Si Bruno Louy, Chief Data Officer de Chemistry admet qu’il n’existe pas de "situation moyenne" ou de best practices applicables par tous, certains critères restent essentiels à l’application des stratégies prédictives : "Une problématique stratégique et marketing clairement formulée, des données en quantités et de qualité, des méthodes scientifiques rigoureuses, un plan de test et de validation clairement établi sur la base de KPIs précis."

Cette approche implique notamment une vision "smart" de la data, par opposition avec les anciennes pratiques du Big data où la priorité était le rassemblement massif de données afin d’étendre les potentiels de la marque. Aujourd’hui, la nécessité de précision, mais aussi le contexte légal avec l’arrivée prochaine du GDPR, incitent à penser l’usage de la donnée avant même de la collecter. Comment sélectionner les données nécessaires aux stratégies PRM et CRM prédictives ? Pour Bruno Louy, l’essentiel repose sur la Customer Data Platform (CDP).

"Dans le fond, il y a autant de consumer journey que de consommateurs. La data enregistre le réel, dans ses moindres détails et c’est là tout son intérêt. L'analyse des données analytics omnicanales via les CDP (Customer Data Plateform) est la source la plus importante permettant la réalisation de calculs prédictifs pour un segment de population ou pour un individu donné."

"Grâce à notre solution créée avec @ChemistryAgency, notre taux de concrétisation est en hausse de 20%. Nous sommes très satisfaits." @BMWFrance présente la data au service de la prédiction PRM/CRM. #HUBDAY #DATA pic.twitter.com/SDGxizPO6y

— HUB INSTITUTE (@HUBInstitute) April 10, 2018

L’IA : grande maîtresse des calculs

Comme nous l’avons vu lors du dernier HUBDAY Future of Data, CRM & Programmatic, il est désormais impossible d’évoquer l’avenir du marketing sans l’intelligence artificielle.

En la matière, Microsoft fait figure de leader. Le groupe technologique étudie ces algorithmes depuis de nombreuses années et se réorganise d’ailleurs pour accorder plus de place à ce domaine d’expertise. Présente lors du HUBDAY Data, Pauline Maillard, directrice marketing de Microsoft Business Apps, nous a permis d’en apprendre davantage sur les bienfaits d’une stratégie de relation client boostée par la data et l’intelligence artificielle.

"L’IA n’est pas la clé, c’est un moyen qui va s’avérer de plus en plus indispensable. Aujourd’hui, elle permet de comprendre ses clients et d’anticiper leurs besoins."

Si elle n’est pas indispensable à l’établissement de stratégies PRM et CRM (notamment pour les petites structures), "il est dommage de ne pas saisir cette opportunité" et de profiter des considérables évolutions qu’elle peut apporter dans le domaine.

"Les enjeux relevés par l’IA sont multiples. Elle permet de rendre les stratégies de relation client/prospect plus intelligentes, prédictives, scalables, intégrées et personnalisées. De l’amélioration de la collaboration entre les équipes à l’accélération du cycle des ventes en passant par la croissance du ROI des campagnes marketing, les bénéfices potentiels pour les entreprises sont très importants."

Si l’IA s’impose comme une solution majeure pour convenablement mener des stratégies PRM et CRM prédictives, de nombreux annonceurs manquent des moyens humains (développeurs et data scientists) ou financiers pour internaliser ces technologies ; ce qui constitue un frein considérable à l’insertion de l’IA dans les usages marketing.

Conscient de cet état de fait, des acteurs comme Microsoft ont pour stratégie de proposer des plateformes de solutions marketing SaaS (logiciel en tant que service) hébergés dans le cloud et conçue autour de l’intelligence artificielle.

Concrètement, ce positionnement se traduit par exemple au travers de Microsoft Dynamics par "la capacité de détecter des signaux d’achat ou des demandes de support via l’analyse sémantique des posts sur les réseaux sociaux, la suggestion de ventes croisées pour les vendeurs dans leur CRM, ainsi que la capacité à évaluer des leads en fonction de leur potentiel business."

Quels que soient leurs moyens, les annonceurs peuvent ainsi avoir accès au potentiel de l’IA. Les éditeurs de solutions SaaS intègrent majoritairement à leurs offres des conseils afin de déterminer précisément les outils indispensables à leurs besoins et les passerelles possibles entre les plateformes SaaS et leurs propres écosystèmes IT.

Le tout pour garantir la meilleure personnalisation possible des outils marketing, une bonne adaptation aux stratégies en cours, et surtout le rapport qualité/prix le plus efficient.

2020 : le CRM au centre de l’expérience client

Le concept d’expérience client (CX) est devenu le nouveau cheval de bataille des marques qui cherchent à se différencier de la concurrence. Dans ce contexte, le CRM va progressivement occuper une place centrale dans les stratégies marketing en permettant d’exploiter la data pour développer des expériences innovantes, personnalisées, intégrées et désormais prédictives.

Parallèlement, de nouveaux modes de communication se développent et vont enrichir les CX proposées, à l’image de la voix (via les assistants vocaux que sont par exemple Google Assistant et Alexa) ou de l’essor de l’internet des objets (IoT).

Le Graal de l’expérience client ne sera alors acquis qu’aux marques réellement omnicanales, c’est-à-dire capables de déterminer les canaux de communication favoris de leurs clients et prospects, et d’unifier leurs campagnes.

Le @ClubMed a investi massivement avec @microsoftfrance pour sa solution #data pour aller plus loin dans l'#omnicanalité et avoir des données sur l'historique d'un client #HUBDAY pic.twitter.com/YpK09ihHBf

— HUB INSTITUTE (@HUBInstitute) April 10, 2018