Qu’est-ce que le Marketing ultra personnalisé ?

Avant tout, il convient de définir le concept de Big Data. Selon la CNIL :

« Le gigantesque volume de données numériques produites combiné aux capacités sans cesse accrues de stockage et à des outils d’analyse en temps réel de plus en plus sophistiqués offre aujourd’hui des possibilités inégalées d’exploitation des informations. Les ensembles de données traités correspondant à la définition du big data répondent à trois caractéristiques principales : volume, vélocité et variété. ».

Définition de “Big Data” selon la CNIL

Ainsi, des quantités gigantesques de données en tout genre sont collectées chaque jour, qui, bien exploitées, constituent un outil considérable en matière de prise de décision. De nombreux domaines divers et variés sont concernés comme la physique, l’aéronautique, la robotique, le droit ou encore le marketing. C’est sur ce dernier que nous allons concentrer nos efforts.

BIG Data, CRM et marketing ultra personnalisé : kézako ?!

Le Big Data au service du marketing

En marketing, les données sont pour une grande majorité relatives au comportement des consommateurs, mais aussi celui des concurrents par exemple. Grâce à internet mais aussi des magasins équipés, les entreprises sont en mesures de récolter des informations telles que les articles consultés, le temps passé sur une page produit, l’historique des achats, les paniers abandonnés etc. A ces précieuses informations s’ajoutent celles des entreprises tierces comme Google Adwords, Facebook Business ou encore Critéo, fournissants à la fois des données précieuses bien agrégées et la possibilité de les exploiter directement à travers leur offre de service. Ces tiers apportent des informations complémentaires traduisant des préférences quant à leurs activités, leur situation familiale, leurs types de services préférés ou encore leur destination de vacances rêvées.

Marketing, CRM et protection des données personnelles

Bien sûr il existe un cadre juridique à l’échelle Européenne pour protéger les internautes d’éventuelles dérives, à l’image du récent scandale de Facebook et Cambridge Analytica. A ce propos, pour tout organisation ayant des activités commerciales sur internet en Europe, il est impossible d’être passé à côté du RGPD – Règlement Général pour la Protection des Données – en vigueur depuis le 24 mai 2018. Si le débat sur la protection des données a autant de résonance aujourd’hui, c’est en partie parce que les possibles en matière d’exploitation de ces dernières sont considérables.

A l’aide d’un système d’information intégrant correctement les différents flux d’une organisation et celles de partenaires tiers, le Big Data prend alors son sens et les actions qu’il permet en marketing digital se cristallise par le CRM. Concept qu’il s’agit là aussi de définir :

“Le CRM est l’acronyme de « Customer Relationship Management » ou « Gestion de la Relation Client ». Le CRM regroupe l’ensemble des dispositifs ou opérations de marketing ou de support ayant pour but d’optimiser la qualité de la relation client, de fidéliser et de maximiser le chiffre d’affaires ou la marge par client.”

Définition de “CRM” proposée par definition-marketing.com

Les progrès du Big Data au service d’un marketing ultra-personnalisé

Le CRM permet un renouveau du marketing dans son approche, où la relation client prend une autre dimension.

Il invite à un analyse profonde du comportement de sa base clients / prospect. A travers elle, il est ensuite possible de constituer des clusters de clients / prospects en fonction de leurs caractéristiques comportementales et de leur position dans le cycle de vie du clientpropre à l’entreprise.

Le marketing ultra personnalisé pour améliorer la relation client

Il est ainsi possible de mettre en place des stratégies marketing ultra personnalisées pour améliorer la relation client. Voici quelques exemples :

• Mettre en place un programme de fidélité non plus basé sur les codes promotionnels mais porté sur des avantages serviciels adaptés aux besoins spécifiques des clients. Une étude démontre qu’il n’est pas pertinent de proposer toujours davantage de réductions à des clients déjà fidèles qui sont déjà prédisposés à consommer à nouveau. Cette politique a pour résultat de réduire les marges réalisés. A l’inverse, proposer une offre premium demande certes la mise en place d’un process adéquat, qui une fois bien formalisé, permet une amélioration tangible de l’expérience utilisateur vécue par le client et permet ainsi à l’entreprise de se démarquer des entreprises concurrentes pour éviter que le client ne s’en détourne.
• Réactiver des clients inactifs depuis un certain temps à travers des opérations spécifiques et un message adéquat.
• Contacter un cluster de clients / prospects au moment qui semble le plus opportun.
• Proposer à travers une opération de communication les offres de produits ou services les plus susceptibles de générer une réponse positive.
• Mettre en place des scénarios d’automatisation tout au long du cycle de vie du client à l’aide d’outils de marketing automation. Le but est d’envoyer des messages adéquats dans les moments clés du cycle de vie du client pour maximiser la rétention. Cela permet une excellente scalabilité au fur et à mesure que la base client s’agrandit tout en générant un gain de temps considérable.
• Lancer des campagnes de retargeting permettant de soumettre un message particulier aux visiteurs de votre site ou application qui n’ont pas réalisé d’achat par exemple.

Il est possible d’appliquer ces préceptes à des contenus à forte valeur ajoutée comme la vidéo. L’entreprise web Skerwerlab propose par exemple une solution d’ultra personnalisation de vidéos produits selon des données spécifiques. Ainsi, une même vidéo va se transformer en plusieurs vidéos personnalisées en fonction par exemple de la géolocalisation, de l’âge ou du sexe de l’internaute. Outre Skewerlab, de nouvelles entreprises du digital apparaissent pour permettre aux marques de différencier leur webmarketing.

Cette liste n’a pas vocation d’être exhaustive mais de faire comprendre l’étendue des possibilités permises par l’ultra personnalisation à travers quelques exemples.

Augmenter son ROI d’acquisition client avec le marketing ultra personnalisé

Nous avons vu plus haut quelques utilisations du Big Data au service du marketing relationnel. S’il permet, intégré dans un CRM, de mettre en place des programmes relationnels complexes et sophistiqués, il constitue également un outil remarquable en matière d’acquisition client.

De nombreuses entreprises de services comme Google Ads ou Facebook Ads proposent de diffuser les campagnes publicitaires de leurs annonceurs en offrant des possibilités de ciblages très poussés. Il est ainsi possible de réaliser de segmenter en fonction de centres d’intérêts, de situations familiales, de la géolocalisation, du sexe, etc. Une des formes de ciblage parmi les plus sophistiquées est l’audience similaire (look a like). Le lookalike fonctionne grâce à des algorithmes sophistiqués permettant, à travers la connaissance de ses propres clients, de trouver des prospects ayant un comportement similaire. Facebook propose ce type de publicitéoù il s’agit d’importer un segment homogène de sa base de données clients. A partir de cette liste, l’algorithme procède à la création d’un nouveau bassin d’audience avec des consommateurs très similaires au segment importé. De telles pratiques, bien réalisées, permettent d’obtenir des ROAS / ROI très intéressants.

Le consommateur face à une communication ultra personnalisée

Nous avons pu dresser un panorama des utilisations du Big Data au service du marketing à travers l’utilisation d’un CRM. Devant ces possibilités de ciblages poussées et cette ultra personnalisation des campagnes de communications permises par le Big Data (Mouncey, 2012), il est légitime de s’intéresser au consommateur lui-même afin d’essayer de comprendre sa perception de ce type d’opérations marketing.

Cas pratique : exemple d’un retargeting client

Pour bien comprendre la problématique, plantons le décors avec un exemple concret. Un individu consulte une paire de chaussure sur Amazon à partir de son smartphone. Elle passe un certain nombre de temps sur la fiche produit, mais ferme l’onglet sans réaliser d’achat. Quelques heures plus tard, elle se connecte sur son site d’actualité préféré à partir de son laptop. A cette occasion, elle remarque une publicité faisant la promotion de la paire de chaussure qu’elle a consulté tantôt. Enfin quelques semaines plus tard, elle se connecte sur Facebook et aperçoit dans son fil d’actualité une nouvelle ans avec cette fois-ci le prix barré avec une promotion.

Ce cas de figure est permis grâce à une pratique baptisée ciblage comportemental, et plus précisément ici : le retargeting ou remarketing.

Pour l’annonceur l’intérêt est grand : si les taux de clics d’une publicité display classique dépasse que très rarement les 0,1%, la publicité display en retargeting affiche des taux de conversions en 5 et 10%.

Si ces performances sont très encourageantes, il s’agit tout de même de s’assurer que ce mode opératoire n’ait pas d’effets pervers sur la perception de la marque par le consommateur.

Les effets des campagnes marketing de retargeting sur le client

Reprenons l’exemple de la solution proposée par Skewerlab. Il est légitime de se demander si l’expérience ultra personnalisée de diffusion de vidéo en fonction de la data fournie par les données de navigation du consommateur peut effrayer.

A travers l’article “L’amélioration du reciblage par les Big Data : une aide à la décision qui menace l’image des marques ?” Maria Mercanti-Guéren se concentre justement sur cette problématique. Ses recherches ont abouti sur le modèle conceptuel suivant :

Tout d’abord ce modèle conceptuel illustre très bien notre propos précédent sur l’apport du Big Data à l’endroit d’une communication ultra personnalisée. Mais le véritable intérêt de ce modèle réside dans la totalité de son cheminement.

Les résultats de la recherche montrent deux facteurs influents la perception des consommateurs face à une campagne de publicité : la répétition de l’annonce et la pertinence de l’annonce par rapport à la requête. Plus la répétition de l’annonce est élevée, plus l’intrusionperçue est élevée. De la même manière, une annonce pertinente par rapport à la requête de l’internaute est moins perçue de manière intrusive qu’une annonce dénuée de pertinence.

Ensuite, les résultats indiquent que l’image de marque peut être détériorée par une trop grande intrusion perçue et par ce biais, peut amoindrir l’intention de retour sur le site.

Cependant l’hypothèse selon laquelle l’intrusion perçue joue un rôle direct sur l’intention de retour sur le site s’est trouvée invalidée.

Transparence et marketing ultra personnalisé

Par ailleurs puisque l’on s’intéresse au consommateur face à l’utra personnalisation des campagnes publicitaires, il est difficile d’omettre le concept de transparence. Une étude (Portes, Cases, Ngoala, 2017) nous éclaire à ce sujet. Ces travaux préconisent l’établissement d’un nouveau contrat social entre consommateurs et entreprises plutôt qu’une “dictature de la transparence”. De la stratégie web marketing doit émaner une réflexion profonde sur trois dimensions : limpidité, objectivité et ouverture. Le but est de réduire le désengagement et la résistance des utilisateurs afin de s’inscrire dans une relation durable. Les préconisations managériales invitent à proposer des informations pertinentes, facilement accessibles, éviter la censure d’avis négatifs et instaurer un dispositif multi-canal propice à un dialogue horizontal.

Conclusion

Cette article constitue une entrée en matière permettant de se représenter globalement l’univers des possibles en matière de campagnes publicitaires personnalisées par le biais d’un CRM et d’en comprendre les mécanismes.

Dans un prochain article, nous discuterons des stratégies permettant, grâce au CRM, d’initier un véritable cercle vertueux permettant d’améliorer sans cesse l’expérience relationnelle pour une meilleure rétention client.