Les marketeurs veulent être pertinents
Aujourd’hui plus que jamais, les marketeurs CRM doivent s’efforcer de se faire entendre au milieu du déluge de messages que les clients reçoivent chaque jour. Mettez-vous dans la peau de vos clients un petit moment et pensez maintenant au nombre d’e-mails que vous recevez des marques dans votre boîte de réception chaque matin. Combien en lisez-vous réellement ?
En moyenne, nous recevons entre 40 et 60 e-mails par jour. Alors, comment les marketeurs CRM peuvent-ils réellement réussir à émerger ? La réponse est la pertinence.
Nous savons pertinemment que les marketeurs CRM sont conscients que des expériences pertinentes sont la clé pour attirer l’attention et construire des relations plus fortes avec leurs clients. En fait, le manque de pertinence des messages peut avoir des effets négatifs, puisque 90 % des clients affirment que les messages non pertinents les agacent.
La bonne nouvelle, c’est que les marketeurs CRM sont au courant de ce problème. Nos clients nous répètent sans cesse qu’ils cherchent à créer de la pertinence dans leurs campagnes CRM. Mais les marketeurs ont du mal à trouver la meilleure approche. La plupart se concentrent sur la création de segments et leur ciblage avec des messages similaires. Mais peut-on alors vraiment parler de pertinence ?
Et qu’en est-il de l’idée d’individualisation ? Il s’agit de créer une expérience unique et pertinente adaptée à chaque client. Cette approche est basée sur le fait que chaque client est unique. S’il s’agit de la recette miracle de la pertinence, pourquoi les marketeurs n’emploient-ils pas tous déjà cette tactique ?
Commençons par décomposer les deux approches.
Segmentation ou individualisation ?
La segmentation cherche à créer de la pertinence en regroupant les individus sur la base d’un attribut ou d’un ensemble d’attributs communs. Par exemple, les personnes d’une certaine tranche démographique ou celles qui ont effectué un achat spécifique récemment.
L’individualisation est la création d’une expérience pertinente adaptée à un client particulier. Elle part du principe que chaque client est unique et que de subtiles différences peuvent en réalité avoir une grande importance. Il ne s’agit pas seulement d’identifier un attribut ou quelques attributs… mais de comprendre chaque client de manière holistique afin de pouvoir leur adresser un message plus pertinent.
Pourquoi avoir recours à l’individualisation pour créer de la pertinence ?
Le défaut de la segmentation est de savoir dans quelle mesure on peut réellement supposer que les clients sont similaires sur la base d’un unique ensemble d’attributs. Si vous disposez d’un ou deux points de données sur votre client, vous n’en savez essentiellement rien si vous les considérez dans le contexte des milliers de points de données potentiels dont vous disposez sur cet individu.
Il en résulte que les segments sont créés en supposant que les individus sont plus semblables qu’ils ne le sont en réalité. Les marketeurs peuvent tendre à augmenter la probabilité que leur messages de campagne soit pertinents, tout en ayant des individus très différents au sein des mêmes groupes.
Si cette approche est encore couramment utilisée par les marketeurs, c’est parce que 1) il existe de nombreuses solutions axées sur la segmentation et 2) il est facile d’adapter le ciblage à de plus grandes audiences segmentées.
Qu’en est-il de l’individualisation ?
L’individualisation part du principe que chaque client est intrinsèquement unique. Et même s’ils partagent de nombreuses similitudes avec d’autres clients, ces points de données communs ne signifient pas nécessairement qu’ils ont la même intention d’achat.
Lorsque vous considérez l’ensemble de vos données first-party et que vous examinez chaque point de données dont vous disposez sur un individu pour dresser un portrait fidèle de qui il est en tant que client, vous pouvez créer une expérience vraiment pertinente pour les attentes de cet individu.
Mais cette approche présente trois défis majeurs :
- Utilisation des données : les marketeurs disposent probablement des données dont ils ont besoin pour créer des expériences individuelles, mais n’ont pas les capacités nécessaires pour les analyser et en exploiter le potentiel.
- Difficultés de scaling : créer des messages pertinents avec des offres conçues pour plaire à chaque individu est difficile à faire sans la bonne technologie.
- La technologie n’a pas été développée pour permettre l’individualisation : les marketeurs n’ont pas vraiment exigé une meilleure alternative à la segmentation, et les éditeurs de logiciels n’ont donc pas été incités à développer des solutions proposant une meilleure approche que la segmentation.
Comment les marketeurs peuvent-ils exploiter le pouvoir de l’individualisation ?
Un bon point de départ est de réfléchir à ce que vous vendez. Il est peut-être impossible de créer des parcours vraiment uniques pour chaque personne de votre base de données, mais il n’est pas impossible de s’assurer que les offres que vous proposez à chaque personne lui donnent réellement envie d’acheter.
Vous avez tout ce dont vous avez besoin pour le faire dans vos données first-party.
Mais vous aurez besoin d’une approche solide en data science. Traditionnellement, les équipes de data science se sont concentrées sur la création de segments internes, car cette tâche reste envisageable à l’échelle d’une équipe de data scientists. Mais si vous cherchez à prédire une réelle intention d’achat, vous allez avoir besoin d’un outil puissant de modélisation de la propension d’achat, capable de prédire la probabilité que les gens veuillent acheter un produit spécifique à un instant donné.
Les équipes de data science pourraient être en mesure de le faire pour 1 ou 2 offres, 1 ou 2 fois par semaine, mais pour garantir que vos campagnes sont toujours pertinentes, vous devriez être en mesure de le faire pour une multitude d’offres, plusieurs fois par semaine.
Alors comment avancer ?
C’est là qu’une IA avancée entre en jeu. En utilisant l’IA, les marketeurs peuvent jeter un coup d’œil à toutes leurs données de première partie. Il peut s’agir de données démographiques, transactionnelles, de comportement en ligne, etc. L’IA peut comprendre quels points de données et quelles intersections de points de données peuvent être les plus utiles pour prédire une intention d’achat.
Les signaux que l’IA utilise pour prédire l’intention sont des éléments que les humains ne peuvent pas toujours eux-mêmes saisir. Il ne s’agit pas seulement d’un achat passé ou d’une visite sur un site web. Il existe des signaux cachés dans les données des marketeurs qu’ils ne peuvent pas voir. Ce sont les signaux implicites.
Les signaux implicites peuvent être un moyen extrêmement puissant de prédire les intentions d’achat. Seule l’IA peut comprendre réellement ces signaux et adapter la modélisation de la propension afin que les marketeurs puissent comprendre la demande pour chacun de leurs produits.
Grâce à l’IA, les marketeurs peuvent classer leur base de données en fonction de la probabilité d’achat de chaque produit. Cette base de données peut être actualisée fréquemment afin de toujours capter la demande la plus actuelle et être utilisée pour créer rapidement des audiences pour autant de campagnes que les marketeurs le souhaitent.
On dirait de la science-fiction ? Eh bien… ça ne l’est pas. La technologie existe déjà. Il existe des partenaires dans ce domaine (comme Tinyclues) qui comprennent les limites de la segmentation et ont créé des solutions qui peuvent aider les marketeurs à s’assurer qu’ils restent pertinents pour chaque client. Il ne s’agit peut-être pas d’un parcours unique et personnalisé pour chaque client, mais en promouvant auprès de chacun des produits qu’il souhaite réellement acheter, les marketeurs peuvent adopter une approche individualisée de leur marketing CRM. Si la première approche relève de la science-fiction, la seconde peut être mise en œuvre dès aujourd’hui par les marketeurs.
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