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Comment transformer un simple recueil de données en véritable échange de consentement ?

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Aujourd’hui, les entreprises ont la capacité de démultiplier l’acquisition de données sur leurs clients. Qu’il s’agisse de data média, shopper, interactive ou sociale, les marques peuvent maintenant en recueillir en grande quantité de façon consentie par ses clients.

Le problème est qu’une partie de ces données échappe au contrôle des marques : quand les entreprises poussent leur portefeuille de clients à interagir sur Facebook, quand elles intègrent des API à leurs objets connectés pour pouvoir exister dans la catégorie. Et quand, sans forcément agir dessus, elles voient ses clients débattre des sujets qu’elles préemptaient jusqu’alors.

Comment faire pour conserver la maîtrise de l’information générée par ses prospects et clients autour de sa marque ?

Face à ce problème d’évasion de données, alors que l’entreprise prend la mesure de ce que cette donnée représente (son principal actif), certains CMO (voire CTO) mettent en place leur « projet Big Data ». Une course à la collecte d’informations s’enclenche alors sans qu’aucune stratégie d’utilisation et de restitution de cette donnée à l’utilisateur n’ait été initiée.

Le terme Big Data n’est pas un laisser passer à une collecte infinie de toute l’information disponible. Il faut constamment, à chaque type de donnée collectée, avoir anticipé son utilisation et la manière dont elle va pouvoir enrichir l’expérience Client, sa relation avec la marque. Il n’y a rien de pire que de demander des informations personnelles à un client sans lui faire ressentir en retour un bénéfice associé. C’est source de déception, perte de confiance et finalement contre productif pour le business.

Alors comment intégrer cette nouvelle donnée dans la relation que l’on souhaite installer avec le consommateur ?

Encore aujourd’hui, la plupart des segmentations clients sont toujours focalisées sur la valeur actuelle, sur une base de segmentation RFM qui intègre parfois des notions de fragilité lorsque l’attrition est un sujet bien identifié. Les plus sophistiquées s’ancrent dans le cycle de vie du client, intègrent également d’autres éléments de régularité d’achats, de type de produits achetés, …

Les technologies actuelles permettent d’aller bien au delà de ces considérations.

Les indices de fidélisation tels que l’ACSI ou le NPS ont montré depuis le début des années 90 l’intérêt de considérer la recommandation positive comme reflet de cette fidélisation toujours difficile à mesurer directement. Mais ces indices ne donnent qu’une vision macro du niveau de fidélité alors que les données individuelles de potentiel de bouche à oreille sont aujourd’hui à la portée de toutes les marques. Elle sont disponibles via les réseaux sociaux (pour le potentiel qui intéressera toute stratégie de fidélisation digitalisée) et doivent être gérées au même titre que des données d’achats.

Des scores d’engagement peuvent également se bâtir à partir de l’enregistrement des actions engageantes réalisées par les utilisateurs sur les outils digitaux de l’entreprise. Le fait d’ouvrir systématiquement un contenu de Marque, de donner des informations personnelles associées au bon niveau de consentement, d’utiliser les outils de diagnostics, de simulation, de qualification que proposent les marques sur leurs sites web ou leur applications mobiles. Tous ces évènements reflètent le niveau d’engagement du client vis à vis de l’activité digitale de l’entreprise.

Un client très engagé à très forte capacité de bouche-à-oreille est à considérer de la même manière qu’un client à forte valeur actuelle dans la mesure où il augmentera son intensité d’achats dans le temps et qu’il générera également indirectement du chiffre d’affaires via ses pairs.

Toute une quantité de données désormais à la portée des marques pour affiner leurs programmes relationnels dans un objectif de pertinence et de performance.

ET, au final, ces nouvelles données, moins structurées pour l’analyse que les données d’achats maintenant bien maîtrisées par les entreprises, s’avèrent tout aussi pertinente dans l’animation commerciale d’un CRM efficace.

C’est à dire un CRM qui débute dès l’acquisition de prospects en s’intégrant aux dispositifs médias pour recruter des futurs clients rentables et engagés dans la relation.

C’est là tout le challenge de l’exploitation profitable des données digitales. La maîtrise de leur utilisation, et la pertinence de la restitution sous forme d’avantages immédiatement perceptibles pour le consommateur:

  • Simplification des interactions grâce aux données déjà recueillies (formulaires pré-remplis, points de contacts privilégiés, …)
  • Pertinence des recommandations via une personnalisation poussée qui améliore la performance mais aussi l’attachement par la reconnaissance
  • Maîtrise du rythme de la relation grâce à une pression autorégulée, fonction des attentes de chacun sur ses points de contacts favoris.                                                                                                


Stéfan GALISSIE
Chief Data Officer
OgilvyOne & Geometry Global France

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