Avec Adobe, Nissan utilise data et IA pour optimiser son customer journey
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A l’occasion du HUBDAY Data & IA for Business, Grégoire Pauty, Principal Innovation Designer Adobe, et Alexandre Pichard, Digital Experience Manager Nissan, ont partagé des cas d’usage particulièrement concrets de l’intelligence artificielle au service des enjeux business. Un retour d’expérience pour mieux comprendre comment les décideurs peuvent capitaliser sur la donnée au quotidien pour dérouler leur stratégie et accomplir leurs objectifs.
- Grégory Pauty fait un rappel rapide des domaines d’expertise d’Adobe, dont 30% du business est directement lié à la data et à l’intelligence artificielle. Le métier d’Adobe, dit-il, est "d”aider marques et entreprises à transformer leur business vers un business de l’expérience" : les créer, les personnaliser, les mettre en oeuvre, et mesurer leurs impacts sur les clients, le business en général et l’organisation.
- Trois grandes activités structurent l’offre Adobe : Creative Cloud, Document Cloud et Experience Cloud. Le tout est structuré par par Adobe Sensei, IA destinée à rendre plus intelligentes les créations, les contenus et les expériences délivrées par les marques.
- Côté Nissan, la stratégie du constructeur repose sur "l’intelligent mobility", qui se décline en trois axes :
- Intelligent driving : développement des voitures connectées et autonomes
- Intelligent power : développement des véhicules électriques, notamment la Nissan Leaf. Aujourd’hui Nissan est le premier vendeur de véhicules électriques en Europe.
- Intelligent integration : développement de l’écosystème connectant le conducteur, le véhicule et l’espace urbain
- C’est dans ce cadre stratégique que s’effectue la transformation de Nissan, avec par exemple l’ouverture récente d’un pop-up store à Vélizy lié à un site e-commerce pour tester la vente de véhicules par le Web.
- Dans son métier, Alexandre Pichard identifie trois grands domaines d’activités sur lesquels il est crucial de capitaliser sur la donnée :
- Le réseau de distribution, qui n’est pas possédé en propre, et donc maîtrisé, par le constructeur et qui évolue dans le temps, avec des strates de complexités qui s’accumulent. Il y a donc un enjeu à l’unification de la donnée entre le central et les concessions.
- La compréhension du customer journey et notamment, du passage du on au offline : 94% des acheteurs automobiles utilisent le web pour s’informer, mais la cassure entre digital et physique est assez nette, et pose la question de la traçabilité entre les deux univers.
- L’évolution du consommateur : le renouvellement d’un véhicule se fait tous les 6 à 7 ans, sur un temps très court allant de 2 à 6 semaines. Il y a donc un enjeu à cibler, détecter, et anticiper ces renouvelants et nouveaux prospects dans un time to market extrêmement court.
- Alexandre Pichard prend l’exemple d’un acheteur de véhicule neuf. Son customer journey est complexe : exposition TV, exposition display, visite de sites de comparaisons et de auto-news, search, visite sur la page du véhicule, recherche d’options, de solutions de financement, demande d’essai, rendez-vous et visite en concession… Une chaîne longue et disruptive, sur laquelle il convient d’unifier l’ensemble des touch points, de les faire parler, afin d’optimiser l’ensemble.
- Le projet consiste donc à connecter le ciblage, le comportement site, les leads, le call center mais aussi le discount, car dans l’automobile, la politique promotionnelle constitue une vraie bataille entre constructeurs. On peut même y intégrer les données déjà collectées par le véhicule connecté Leaf, au niveau persona.
- Les impacts peuvent être énormes : quand on arrive à connecter ces touch points, on peut alors démontrer le résultat des actions marketing et marketing digital sur les ventes, notamment les économies générées sur les discounts faits aux consommateurs. On peut aussi optimiser l’acquisition média et le customer journey sur le site, en changeant par exemple en temps réel l’expérience sur le site selon le persona.
- Alexandre Pichard revient précisément sur la gestion et l’optimisation des discounts : "en renversant le funnel de conversion, on peut chercher à segmenter les dépenses en discount et incentives grâce à la data, pour ensuite la traduire d’un point de vue expérience site et segmentation de l’audience et enfin, cibler ceux qui consomment le moins d’incentives et de discount." Pour Nissan, l’enjeu consiste donc à trouver le bon équilibre d’acquisition au meilleur prix. Une approche déjà live sur la France et l’Espagne, avec un objectif à terme d’économies sur les discounts d’environ 5%.
- La data permet donc de tracer le client, de personnaliser le tunnel d’acquisition et d’hyper qualifier le prospect pour anticiper le niveau de discount qui lui sera accordé.
- Dans la mise en oeuvre de tels dispositifs qui peuvent être fastidieux, l’intelligence artificielle représente une opportunité, notamment par le temps gagné sur les phases d’implémentation, de data-crunching et de segmentation.
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