Article | 12 min read

Données et personnalisation: la clé pour de meilleures conversions

Par Susan Lahey

Dernière mise à jour 19 Août 2021

Aujourd’hui, en matière de marketing, la personnalisation fondée sur les données est le Saint Graal. Diverses enquêtes, la plupart parrainées par des organisations du secteur du retail, indiquent qu’entre 65 et 95 % des clients préfèrent les expériences personnalisées. Il ne s’agit pas uniquement de clients convaincus que tout leur est dû et qui s’attendent à ce que leurs moindres désirs soient comblés de plus en plus rapidement et facilement, mais de tous les clients qui ont perdu des heures à essayer de trouver ce dont ils avaient besoin au milieu d’une marée d’informations et de pubs moins pertinentes les unes que les autres.

Quel soulagement extraordinaire pour le client de voir les informations dont il a besoin, provenant d’une entreprise qu’il apprécie, se matérialiser sous ses yeux ! C’est ça, l’objectif de la personnalisation.

Mais aujourd’hui, la réalité est souvent bien loin de cet objectif et les clients reçoivent des publicités pour des articles qu’ils ont déjà achetés (ou refusés) ou qui n’ont qu’un très vague rapport avec quoi que ce soit pour lequel ils ont montré un intérêt, aussi passager soit-il.

Parvenir à créer un moment magique de type « la bonne chose au bon moment » est à la fois une prouesse technologique impliquant recueil et analyse des données, et le fruit des efforts d’une équipe de marketing perspicace qui sait comment ordonner à son intelligence artificielle (IA) quelles informations extraire d’un océan de données de plus en plus vaste.

[Article connexe : Les clients auxquels tout est dû : le prix fort que nous payons tous]

Le paradoxe personnalisation/confidentialité

Si offrir des expériences personnalisées parfaites est un moment magique, le recueil de données qui le rend possible est un processus fastidieux.

Quel soulagement extraordinaire pour le client de voir les informations dont il a besoin, provenant d’une entreprise qu’il apprécie, se matérialiser sous ses yeux !

L’idée qu’un tiers suive nos moindres faits et gestes a quelque chose de sinistre et personne n’aime cette idée. Et pourtant, nous aimons les offres et les services personnalisés. On parle du paradoxe personnalisation/confidentialité. Les enquêtes montrent que les clients font inconsciemment un calcul mathématique pour décider laquelle des deux l’emportera. Si les données recueillies ne présentent que peu de risques et qu’ils pensent que la personnalisation qui en résulte leur apportera une vraie valeur ajoutée, le coût relatif de la confidentialité leur semble faible.

Par exemple, si un client cherche une paire de bottes pour l’hiver et si vous lui proposez la paire de ses rêves à un prix défiant toute concurrence, il a sacrifié un minimum de sa confidentialité pour un résultat extraordinaire.

Mais si un client fait des recherches au sujet d’un problème de santé gênant, les recherches montrent que même une offre exceptionnelle ne compense pas le risque d’atteinte à sa vie privée.

Un exemple d’atteinte à la vie privée ? Target a accidentellement annoncé la grossesse d’une adolescente à son père en envoyant des offres « personnalisées » à leur domicile.

Quand les consommateurs rêvent d’une expérience personnalisée, ils ne veulent pas que ce soit au prix d’une « fouille » de leurs informations quand ils font des recherches sur Internet. C’est pourtant ce qui se passe. Les entreprises doivent donc s’assurer que la personnalisation qu’elles offrent en vaille vraiment la peine.

Parvenir à créer un moment magique de type « la bonne chose au bon moment » est à la fois une prouesse technologique impliquant recueil et analyse des données, et le fruit des efforts d’une équipe de marketing perspicace qui sait comment ordonner à son IA quelles informations extraire d’un océan de données de plus en plus vaste.

La plupart des clients comprennent que les cookies suivent leurs activités. Ils savent que leurs données sont massivement recueillies et cela contribue à l’impression que les entreprises les espionnent. C’est peut-être vrai dans le cas d’Alexa, mais en règle général, ce n’est pas comme cela que les marques créent des expériences personnalisées.

[Article connexe : Le RGPD a-t-il signé l’arrêt de mort du mouvement de la personnalisation ?]

Explications détaillées : la personnalisation pour les dêbutants

Voici comment ça marche : les clients qui consultent un site acceptent que ce site enregistre des « cookies » sur leur ordinateur. Il s’agit de petits bouts de code qui suivent toutes les activités du client sur ce site. Les cookies peuvent enregistrer les mots de passe, les informations de carte bancaire, l’historique des transactions ou des recherches, et ainsi de suite. Ainsi, l’entreprise peut s’adapter plus facilement aux préférences du client quand il consulte son site. On appelle les données recueillies par l’entreprise au sujet du client « first-party data » ou données de première partie, et l’entreprise peut s’en servir pour fournir plus de contexte au sein de son logiciel CRM.

Cependant, quand les clients acceptent les cookies, ils ne se rendent pas toujours compte qu’ils viennent aussi de donner l’autorisation à l’entreprise de partager leurs informations avec ses partenaires, bien que cela soit précisé dans l’accord, car peu de personnes prennent la peine de le lire. La première entreprise ne partagera pas d’informations personnelles, comme les mots de passe, mais elle partagera des informations susceptibles d’aider les autres entreprises à vendre leurs produits ou services au client, par exemple son historique des recherches ou des transactions. Les entreprises partenaires utilisent ces données pour envoyer au client des publicités ciblées. On parle alors de « second-party data » ou données de deuxième partie. Ces données peuvent être stockées sur une plateforme qui associe les données de première et de deuxième parties pour créer une image plus complète du client. En d’autres termes, la personnalisation n’est efficace que s’il y a suffisamment de données à exploiter.

Les données partagées par les entreprises n’identifient pas le client individuellement ou personnellement. Les clients tombent dans une catégorie ou un type de clients que les entreprises partenaires peuvent vouloir démarcher. Par exemple, si un client réserve un voyage écologique avec Green Tours, il est possible que les partenaires de Green Tours identifient le client comme un « fan de tourisme écologique » ou un « adepte de l’écotourisme », et que le logiciel d’automatisation du marketing soit configuré pour présenter des publicités spécifiques aux clients qui tombent dans cette catégorie. Tout d’un coup, le client se met à recevoir des publicités pour un nouveau sac à dos produit par une entreprise dénommée Outside Gear. Il recevra peut-être aussi des offres pour un imperméable, une assurance voyage ou un séjour dans un hôtel écologique provenant d’autres entreprises. L’IA utilisée par chaque entreprise recueille et analyse les données des anciennes transactions avec d’autres clients, en plus des données partagées par Green Tours, pour prédire les offres les plus pertinentes.

Des partenaires triés sur le volet

Green Tours ne choisit probablement pas ses partenaires à la légère. Un partenariat avec un producteur de fromages ou une marque de sacs à main de luxe, par exemple, semble peu probable. Donc, même si le client reçoit des offres spontanées, ces offres sont plus ou moins personnalisées en fonction des préférences du client. Si le client achète un sac à dos Outside Gear, cette entreprise recueille elle aussi ses données et les partage à son tour avec ses partenaires.

Chaque achat fournit de nombreuses données sur les habitudes d’achat. Les entreprises peuvent aussi étoffer leurs données avec les données tierces d’autres entreprises disposées à les vendre. Ces fournisseurs de données utilisent de nombreuses sources différentes, notamment les réseaux sociaux, pour se procurer l’âge du client, son état civil, son travail, son affiliation politique, son type de résidence, son moyen de transport, sa tendance à faire du bénévolat, ses préférences alimentaires, ses conditions médicales (pour les médicaments sans ordonnance), et ainsi de suite.

En d’autres termes, la personnalisation n’est efficace que s’il y a suffisamment de données à exploiter.

Outside Gear achète peut-être des données tierces au sujet de ses clients, mais ces données lui sont fournies sous forme agrégée. De telles informations peuvent aider à segmenter la clientèle, par exemple « 30 % des acheteurs de sacs à dos haut de gamme ont entre 35 et 50 ans », mais n’identifient aucun client personnellement.

L’enquête Forbes Insights et Arm Treasure Data a révélé que les entreprises privilégient les applications mobiles et l’e-mail pour le recueil de données, bien que l’e-mail soit considéré comme un canal à faible valeur ajoutée pour les entreprises, contrairement aux programmes de fidélité et aux applications mobiles. Supposez que les données soient recueillies chaque jour, pour chaque transaction, pendant des années, puis partagées. Cela vous donne une bonne idée du client en toute simplicité.

Le rôle des analystes

Les informations n’ont pas toutes la même valeur : certaines sont utiles, d’autres moins. C’est aux analystes de déterminer les données à prendre en compte pour la création d’expériences personnalisées.

Traditionnellement, les clients étaient segmentés par âge, par sexe, par ethnicité, par région géographique, par revenus et autres facteurs démographiques. Mais avec les progrès de la technologie, une enquête de MarketingWeek a révélé que ce sont les données comportementales qui sont les plus utiles pour créer des expériences personnalisées qui boostent les bénéfices. Les participants à l’enquête ont cité le comportement, l’emplacement géographique, les centres d’intérêt personnel, l’étape de la vie et l’attitude comme principaux facteurs de segmentation. L’entreprise alimentaire française Danone segmente ses clients en « tribus » en fonction de leurs passions et ainsi, l’ancrage de ses publicités dans la mémoire des consommateurs a augmenté de 40 %.

[Article connexe : Grâce à la connectivité émotionnelle, j’ai le plaisir de faire partie de la tribu Spotify]

Jean-Marc Bellaiche, directeur de la stratégie chez Contentsquare, une plateforme d’analyse de l’expérience, a déclaré que les entreprises doivent adopter cette approche unique pour comprendre leurs segments de clientèle. « Dans cette nouvelle ère de l’expérience, les entreprises florissantes sont celles qui ont compris qu’il n’y a pas vraiment de meilleures pratiques, qu’il n’y a pas une solution adaptée à tous, pour relever le défi de l’expérience », a-t-il expliqué.

Les participants à l’enquête ont cité le comportement, l’emplacement géographique, les centres d’intérêt personnel, l’étape de la vie et l’attitude comme principaux facteurs de segmentation.

Un rapport Gartner sur la personnalisation du marketing, The Essential Guide to Marketing Personalization, a noté que Clorox recueille diverses données sur un segment de marketing particulier pour ses produits de nettoyage des besoins des animaux. Elles incluent notamment l’âge du client, le nombre de chats, l’adresse, le type de résidence, le moyen de transport et la fréquence des courses en supermarché. L’entreprise voulait arrêter de gaspiller de l’argent pour des efforts de personnalisation de masse et ses analystes ont donc cherché des moyens d’affiner les données. Ils ont décidé que l’un des facteurs clés était la précision d’une mesure et donc qu’il valait mieux se limiter aux sources les plus fiables. Certains points de données ont ainsi été éliminés, par exemple si le client vit dans un immeuble sans ascenseur ou son moyen de transport préféré. Ils se sont ensuite penchés sur d’autres critères, comme la portée, c’est-à-dire les dimensions à inclure pour toucher le public le plus large possible. Chaque critère a réduit le nombre de points de données qu’ils ont inclus dans leurs efforts de personnalisation. Le résultat ? Une baisse considérable des frais de marketing et une hausse de 5 % des ventes en un an.

Meilleures expériences, revenus accrus

« Nos clients ont de nombreuses identités différentes et créent des volumes de données en constante augmentation partout… que ce soit au sein de notre entreprise ou ailleurs », a déclaré Mikkel Svane, PDG de Zendesk, dans un article du blog. « Pour compliquer encore les choses, les plateformes CRM traditionnelles nous imposent leurs technologies propriétaires. Il nous est ainsi difficile, coûteux et quasi impossible de voir les nombreuses facettes des clients et de leurs données, une vision pourtant nécessaire pour véritablement améliorer l’expérience client. »

[Article connexe : Ce sont les données qui vous donnent les clés de l’intimité des clients]

La personnalisation étant sur le devant de la scène, de plus en plus de technologies conçues pour savoir facilement ce que veulent les clients voient le jour. Par exemple, on constate l’apparition d’un nouveau type de CRM ouvert et souple qui permet aux entreprises de connecter les données client, là où elles se trouvent, pour que toute l’entreprise puisse les exploiter.

Ces technologies respecteront probablement de plus en plus la confidentialité qu’exigent les clients. La plupart des entreprises commencent tout juste à se pencher sur la question, mais la base de tout effort de personnalisation est sans aucun doute l’accès à une technologie permettant un recueil et une utilisation efficaces des données.

Le résultat final est d’offrir à des segments de clients uniques des moments magiques… des moments magiques qui n’existeraient pas sans les données.