Utilisez-vous les données que vous collectez pour proposer des offres pertinentes ?

La tarification dynamique, les offres personnalisées et les interactions en temps réel génèrent une productivité supérieure, une croissance plus rapide et une augmentation des recettes

Dans la plupart des cas, les marques collectent ce que nous appelons des données « implicites » et « explicites ». Les données implicites concernant l’appareil, la localisation, les mots-clés, les liens, le chemin parcouru sur le site, etc. d’un consommateur. Les données explicites concernent le nom, l’âge, le sexe, l’adresse, les préférences, etc. de l’utilisateur. 

Le défi que doivent relever les fournisseurs d’e-commerce consiste à réunir ces deux types de données sous la forme de connaissances exploitables, afin d’augmenter les conversions. Cependant, il est important de garder à l’esprit que différentes marques possèdent des besoins bien spécifiques en matière de données. 

À l’heure où les évolutions technologiques s’enchaînent à un rythme sans précédent, le volume de données que peuvent capturer les marques augmente chaque année de manière exponentielle. Le véritable défi auquel sont confrontées les marques est la vitesse à laquelle elles doivent capturer, analyser et traiter les données, tout en s’assurant que ces dernières restent fiables et propres. 

Le véritable défi auquel sont confrontées les marques est la vitesse à laquelle elles doivent capturer, analyser et traiter les données, tout en s’assurant que ces dernières restent fiables et propres

Pour maximiser l’impact du Big Data sur votre entreprise et déterminer le moyen le plus efficace de convertir des visiteurs ponctuels en acheteurs réguliers et, au final, en clients fidèles à vie, il est important de comprendre les critères suivants : 

• Volume de données phénoménal : le volume de données pouvant être capturées dans un espace numérique augmente chaque année. Un des effets secondaires est que les données capturées ne sont pas toujours propres ou fiables. Par conséquent, le défi consiste à ne pas utiliser de données corrompues lors de la prise de décisions stratégiques.
• Type de données : lorsqu’elles sont associées, les données implicites et explicites offrent une véritable vue à 360 degrés du client ; elles nécessitent cependant l’utilisation de différents modèles analytiques pour comprendre le contexte fonctionnel dans lequel elles sont les plus exploitables.
• Propreté des données : la qualité et la pertinence des données sont peut-être l’aspect le plus important. Il est essentiel de ne pas prendre de décisions stratégiques reposant sur des données capturées corrompues ou de mauvaise qualité. Il est recommandé aux marques d’effectuer, à leur convenance, un nettoyage périodique de leur plate-forme CRM.
• Valeur métier : les données capturées ne doivent pas seulement servir de moteur de personnalisation et de modèle prédictif pour identifier les préférences du client ; elles doivent également générer une valeur métier et stratégique, capable de dynamiser les ventes et les recettes. 

Il convient de préciser que si le terme « Big Data » est utilisé ici dans le contexte de la quantité de données que nous pouvons collecter, les marques devraient plutôt s’intéresser aux « données intelligentes » ; en d’autres termes, aux données qui sont importantes pour eux, au regard de leur activité et de leur clientèle, pour créer des relations fondées sur la confiance et la fidélité.

La première chose à laquelle peut servir le Big Data n’est un secret pour aucun spécialiste du marketing : la personnalisation. Sans données, la personnalisation ne peut simplement pas exister. L’analyse en temps réel des données capturées permet aux marques de proposer des promotions et des services personnalisés, reposant sur des facteurs explicites et implicites.

La tarification dynamique, rendue possible par la capture de Big Data, tient compte des prix pratiqués par la concurrence, des ventes de produits, les tendances des clients, des habitudes d’achat et des préférences géographiques, et permet également de mettre en œuvre un ajustement automatique de prix compétitifs.

 « Il est important de garder à l’esprit que différentes marques possèdent des besoins bien spécifiques en matière de données. »

Par ailleurs, les données analytiques prédictives (la pratique consistant à proposer à un client une offre ou un service dont il a besoin avant même qu’il n’ait conscience de ce besoin) permettent aux marques d’anticiper le prochain achat d’un consommateur sur la base de différents facteurs. Ceci permet ensuite aux entreprises d’anticiper les besoins de stock, de préparer leur budget et de prévoir leurs recettes, mais également d’améliorer la logistique de leur chaîne d’approvisionnement.

Dans une étude réalisée chez Sitecore, les marques sont divisées au regard de leur utilisation du Big Data pour proposer des offres pertinentes à leurs clients : 31 % déclarent utiliser ces données, tandis que 31 % indiquent ne pas le faire, sans que l’on relève de différence significative entre les branches B2B et B2C.

La bonne nouvelle, cependant, est que 31 % des marques interrogées ont l’intention d’utiliser les données capturées pour proposer des expériences d’achat contextuelles pertinentes à l’avenir.

•  Les données implicites et explicites offrent une vue à 360 degrés des clients ; cependant, chaque catégorie nécessite sa propre analyse fonctionnelle
• Différentes marques possèdent des besoins bien spécifiques en matière de données, en raison de la nature de leur activité et de leur clientèle
• Si les marques sont intimidées par la notion de « Big Data », elles devraient évoluer vers les « données intelligentes » et privilégier la création de relations reposant sur la confiance
• Les données doivent être capturées rapidement, analysées et traitées en temps réel, tout en restant fiables et propres

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