‘Pourtant, la technologie est désormais mature. Les pionniers que sont Mint dans le secteur bancaire, Amazon dans la distribution ou NetFlix dans les médias, nous l’ont prouvé : il est aujourd’hui possible de mettre en place une plate-forme centralisée de gestion des données clients, capable d’intégrer et de fournir des informations en temps réel, quel que soit le canal d’interaction utilisé.
Cette plate-forme, communément appelée Customer Data Platform (CDP), permet de reconstituer l’intégralité du parcours client en centralisant et en croisant non seulement des données d’interaction : historique d’achat, préférences, satisfaction, fidélité, etc. (données internes), mais également des informations sociales permettant de comprendre les intentions ou l’appétence : goûts, instants décisifs, habitudes d’achat, parcours web, réseaux sociaux, etc. (données externes). Grâce à la puissance de la nouvelle génération de technologies analytiques tirant notamment parti d’Hadoop et de son écosystème et à la baisse drastique de leurs coûts la consolidation de ces énormes volumes de données est aujourd’hui très rapide et offre les moyens de réagir en temps réel à tout événement.
Ainsi, elle aide en amont à améliorer la connaissance client et à bien appréhender les besoins d’un individu. Elle permet en outre de prédire ses intentions et au final, elle offre à l’entreprise toute l’information nécessaire pour influencer le parcours client, en proposant des expériences significatives, au bon moment et via le bon canal.
Pour y parvenir, la Customer Data Platform doit reposer sur quatre piliers principaux. D’une part, des fonctions de gestion de données permettant de récupérer, intégrer et centraliser toute source de données utiles. Ces fonctions incorporent des modules de qualité de données qui garantissent la pertinence et l’actualisation des informations client, ainsi que de Master Data Management (MDM) à travers lesquelles sont fixées les règles d’association entre ces données.
Le second pilier consiste à établir une liste des offres et les conditions d’éligibilité, tenant par exemple compte des spécificités de l’entreprise : clients premiums, cartes de fidélité, etc. Le troisième pilier vise à analyser les données et leurs relations, pour établir une segmentation client. Enfin, le dernier pilier concerne la capacité prédictive et prescriptive de l’entreprise, qui grâce au machine learning, permet de pousser l’offre qui sera la plus probablement acceptée par le client (la recommandation).
Côté méthode, quatre étapes nous semblent essentielles pour parvenir au Graal ultime du marketing one-to-one en temps réel. Avant le projet, il est évidemment capital de définir le business case de votre projet : quels enjeux (augmenter les taux de transformation commerciaux, fidéliser le client en leur proposant le bon service au bon moment, lancer un nouveau produit ou service) ? et quel retour sur investissement ? Les pionniers nous conseillent ainsi de concevoir un storyboard décrivant le parcours client idéal, en s’intéressant aux « moments de vérité » c’est-à-dire aux interactions qui ont le plus de valeur et d’impacts aux yeux du client.[…]’
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Par Jean-Michel Franco, Product Marketing Director – Talend
Source : economiematin.fr