La vue unique de l'utilisateur, une étape indispensable mais non suffisante

Au cours de la dernière décennie, deux solutions technologiques ont transformé le data marketing : les Data Management Platform (DMP) et les Customer Data Platform (CDP). Les CDP se sont avérées extrêmement populaires grâce à leur capacité à agréger des données de multiples sources online et offline et à trouver des identifiants communs pour créer une vision à 360° du client. Les CDP ont connu des hauts et des bas sur ce dernier point, certaines n’ayant pu ingérer que des données online, d'autres s’étant révélées incapables de gérer des données en temps réel. Bon nombre de ces échecs s’expliquent également par le manque de préparation des entreprises au déploiement de leur CDP. En 2019, Gartner prédisait même que les CDP déclineraient sévèrement d’ici à 2024.

Penser grand, penser business

La première question à se poser pour la création d'une vue client unique est "de quoi d'autre avons-nous besoin" ? Cette question est double : que devons-nous faire d'autre une fois que nous avons une vue unique du client ? Et quels sont les autres besoins de l'entreprise pouvant être satisfaits par la CDP ?

Par exemple, si vous souhaitez mesurer le succès en termes de fidélisation de la clientèle, vous devrez vous assurer que les données relatives à la clientèle alimentent en permanence la CDP.

Une autre raison pour laquelle les CDP ne répondent pas à l'objectif de créer une vue unique du client est qu'un objectif est fixé - comme dans l'exemple ci-dessus - mais qu'aucun cas d'utilisation n'y est associé, c'est-à-dire que la marche à suivre n'a pas été définie. Cela crée une situation où la technologie sélectionnée peut ne pas être en mesure de réaliser l'activation des données en apportant la valeur attendue.

 

Des cas d’usage pour vous aider à démarrer

Voici quelques exemples de cas d’usage classiques avec une CDP permettant aux marques d'améliorer leur ROI.

Suppression des clients existants

Lors de la mise en place d'une nouvelle campagne marketing, une CDP peut être utilisée pour s'assurer que les clients existants ne sont pas ciblés une seconde fois. Pour ce faire, on utilise des identifiants déterministes qui localisent les clients existants en ligne et veillent à ce qu'ils ne soient pas exposés à certaines campagnes. Cela signifie que l'intégralité du budget de la campagne est utilisée pour recruter de nouveaux clients. La mise en place d’une telle stratégie pour une marque cliente nous a permis d'économiser 3 millions de livres sterling en 12 mois.

Campagnes sur les utilisateurs inactifs

Grâce à la CDP, les responsables marketing sont en mesure d'identifier les clients inactifs pendant une période donnée, par exemple deux semaines, trois mois, un an. Ces utilisateurs peuvent alors être segmentés et ciblés par de nouvelles campagnes multi-canaux, spécialement conçues pour faire revenir ces clients. Cette stratégie peut s'avérer particulièrement efficace, car elle cible des consommateurs qui s'intéressent déjà à votre marque ou à vos produits, et il suffit de le leur rappeler !

Orchestration multicanale

Il s'agit d'utiliser différentes règles de ciblage basées sur le comportement du client via plusieurs canaux, en tirant parti des chaînes de mails pour créer des messages personnalisés en fonction de l'engagement et du segment du client. Le principal avantage de cette approche est que, comme dans un orchestre, c'est lorsque tous les canaux fonctionnent ensemble que l'on obtient le meilleur résultat. En termes de marketing, cela se traduit par une augmentation du reach et une augmentation de leur valeur à vie.

Interopérabilité

La possibilité de diffuser des données en temps réel depuis la CDP vers des outils de Business Intelligence (BI) permet à plusieurs équipes d'accéder à des rapports automatisés et personnalisés. Les avantages de cette approche sont multiples : les responsables du marketing peuvent optimiser les campagnes en temps réel par rapport aux objectifs de l'entreprise (et pas seulement ceux du marketing), et les équipes de BI peuvent identifier les domaines dans lesquels il est possible d'améliorer d'autres aspects de l'entreprise, par exemple les achats et l'exécution des commandes.

Cas d’usage avancés pour aller plus loin

Les alliances data

La création d’alliance data avec d'autres marques vous permet de cibler des publics communs ainsi que d'identifier de nouveaux publics similaires à vos publics les plus performants. En outre, la sécurité des données et de la marque n'est pas compromise, car toutes les données des parties alliées sont stockées dans plusieurs entrepôts de données. C'est un excellent moyen de gagner des clients et des revenus supplémentaires, mais aussi de recueillir de nouvelles informations pour les campagnes futures.

La lutte contre la résiliation grâce au Machine Learning

L'ajout du Machine Learning (ML) à une CDP permet d'intégrer des fonctions et des algorithmes ML sur mesure qui analysent les caractéristiques des clients qui abandonnent, pour les noter et utiliser les enseignements tirés en vue de s’adresser à de nouveaux potentiels clients. Forts de ces informations, les responsables du marketing peuvent alors activer des campagnes spécialement conçues pour fidéliser les clients qui risquent le plus de se désabonner. Ceci, à son tour, fournit plus d'informations sur les meilleurs messages et canaux pour prévenir les désabonnements auprès de différents publics. Avec nos clients, nous avons constaté jusqu'à 20% de réduction des résiliations en utilisant cette approche.

En outre, le ML peut être utilisé pour identifier le moment où une personne est susceptible d'acheter un produit et ainsi en profiter pour diffuser un message conçu pour l'inciter à réaliser son achat.

Les A/B tests

L'un des principaux avantages d'une CDP est la possibilité d'élaborer des tests A/B in situ, ce qui signifie que de multiples combinaisons de canaux, de créations, de moments, de données démographiques, etc. peuvent être testées en temps réel. Grâce à la rapidité des enseignements tirés, les responsables marketing peuvent optimiser les campagnes dans les heures qui suivent leur lancement, ce qui améliore considérablement les performances et réduit les coûts opérationnels.

Analyse du tunnel de conversion

Lorsque toutes les données marketing et client sont centralisées dans une CDP, il est possible d'obtenir des informations sur le comportement du consommateur et son interaction avec la publicité à chaque étape du tunnel, en temps réel. Les équipes marketing peuvent ainsi réagir rapidement au changement et optimiser l'expérience publicitaire d'un utilisateur pour maximiser la probabilité de conversion. À l'échelle globale, cela se traduit par une augmentation des taux de conversion et des revenus.

 

Les étapes suivantes

Il est indéniable que la CDP a un énorme potentiel, non seulement à travers les cas d'usage présentés dans cet article, mais aussi à travers de nombreux autres cas. Que vous disposiez déjà d'une CDP et que vous cherchiez à étendre les fonctions qu'il remplit aujourd'hui, ou que vous envisagiez de mettre en place une CDP, le plus important est de commencer par la fin... que cherchez-vous à réaliser ? Ne tombez pas dans le piège de dire ou de penser "je veux une vue unique du client", ce n’est qu’une étape. Une fois que vous avez clairement défini ce que vous voulez, vous pouvez travailler à rebours et identifier ce dont vous avez besoin pour que cela devienne une réalité.


Dans la même thématique

Nos articles triés par secteur d'activité

Inscription à la newsletter

Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.