L’institut de recherche BVA a récemment mis en avant l’exigence et les attentes des Français en termes de relation client avec les marques. L’étude indique notamment que 86 % des consommateurs veulent être reconnus, et 92 % des 18-24 ans attendent que les entreprises échangent avec eux de façon personnalisée.
Pour répondre à ce besoin particulier, les marques doivent connaitre leurs clients individuellement ainsi que leurs habitudes de consommation. Mais pour cela, il est indispensable d’exploiter efficacement les importants volumes de données dont elles disposent – thématique clé du Marketing Day qui s’est déroulé le 15 novembre dernier.
Les marketeurs sont confrontés à des milliers de données on et off line dont la collecte est devenue un enjeu décisif pour les entreprises. Ce nouveau marketing data-driven ne vise pas seulement à récupérer le maximum d’informations sur ses clients et prospects mais également de collecter la bonne donnée. De nos jours, la data est une denrée précieuse qui, outre des attributs sociodémographiques, peut fournir des informations comportementales – données de navigation ou clic sur une publicité par exemple – et compléter le profil du consommateur.
C’est pourquoi il est important de mesurer la qualité et "la fraîcheur" de la data récoltée. L’écosystème digital actuel oblige en effet les marques à réagir en temps réel, or une donnée obsolète peut desservir une marque qui affichera alors ouvertement son retard auprès de son client. Par ailleurs, la fiabilité des informations est indispensable, et ce, qu’elles proviennent du magasin ou du site internet de l’entreprise. Les enseignes doivent faire preuve d’une rigueur implacable quant aux processus de collecte de données pour s’assurer que les informations dont elles disposent sont correctes. Si la data collectée est erronée, les campagnes et messages basés sur ces informations seront moins performants.
Le respect de ces deux prérequis permet alors aux marques d’exploiter plus efficacement les données dont elles disposent. Elles sont par exemple en mesure d’adresser des messages plus personnalisés à leurs clients, en tenant compte des comportements d’achat passés et des réactions aux messages publicitaires reçus. A l’aide d’algorithmes de segmentation et de scoring comportemental, les offres deviennent ultra-ciblées selon le profil du client et le potentiel détecté chez lui. Ces stratégies, possibles uniquement grâce à une utilisation intelligente des données, permettent in fine d’améliorer l’expérience du consommateur et, par extension, la relation et la fidélisation client.
Les entreprises doivent répondre aux exigences croissantes des consommateurs, tout en tenant compte à la fois de leur désir de visualiser une publicité ; elles doivent également être à même d’anticiper des besoins et attentes encore inconscients. Pour ce faire, l’analyse de l’historique d’achats, des visites sur les sites web, ou des réseaux sociaux sont autant de signaux essentiels permettant de prédire les comportements futurs des clients. La collecte et l’exploitation pertinentes des données permettent de répondre à un autre enjeu majeur pour les marques : bien gérer leur pression marketing afin de pérenniser une relation de qualité avec chaque client ou prospect, et contribuer à contrer l’utilisation naturelle des ad-blockers. »