Partie 1 - Mieux comprendre vos clients grâce au profilage progressif

Le profilage progressif (ou Progressive Profiling) est une approche de la collecte de données qui nous permet de développer progressivement notre connaissance d’un client et de son comportement au fil du temps.

Cette approche de la capture de données présente une myriade d’avantages :

• Augmenter les taux de conversion (CRO)
• Créer des expériences utilisateur plus personnalisées (CX)
• Augmenter les ventes (ROI)
• Accélérer le parcours d’achat de l’utilisateur
• Générer de meilleures leads et donc permettre une meilleure segmentation
• Améliorer la perception de la marque

Vous pouvez intégrer plusieurs typologies de données dans le profil d’une personne, notamment :

• Les données « transactionnelles », telles que les achats effectués
• Les données « comportementales », telles que les pages Web visitées
• Les données « personnelles ou d’attributs », telles que l’adresse ou l’âge
• Les données d’identité, telles que les cookies ou l’adresse électronique
• Les données contextuelles, telles que les indicateurs d’intérêt

De toute évidence, plus vous disposez de données sur vos clients, mieux vous pourrez savoir qui ils sont, ce qui vous permettra de leur proposer des communications personnalisées et opportunes. Ainsi, cela permettra aussi de délivrer la Next Best Action (NBA) avec le bon message destiné à la bonne personne, sur le bon canal et au bon moment.

Dans cette 1re partie, nous aborderons les 3 premières composantes à prendre en compte pour faciliter le profilage : la capture, la réconciliation et la récupération des données. La 2nde partie traitera de l’amélioration de la qualité des données via la définition d’une taxonomie standardisée et l’enrichissement des données.

Comment capturer ces données clients ?

Il n’est pas réaliste de s’attendre à tout savoir sur vos clients dès le premier jour. En outre, les comportements évoluent dans le temps, tant dans le tunnel d’achat que dans les cycles de vie des clients. En réalité, nous capturons beaucoup d’informations pertinentes au fil du temps, car des données sont produites à chaque interaction.

Généralement, une entreprise n’est pas équipée pour interpréter les données générées. Par ailleurs, la façon dont elles sont capturées n’est pas toujours structurée de manière à le permettre.

Compte tenu de cela, il y a quelques dimensions à prendre en compte pour faciliter le profilage :

• La réconciliation des données
• La centralisation des données
• La taxonomie
• Combler les vides

Réconciliation des données

Il y a diverses occasions de collecter des informations tout au long du parcours client. Avec la multiplication des canaux par lesquels les entreprises collectent leurs données, il peut être difficile de percevoir comment ces informations interagissent les unes avec les autres.

Nous voyons principalement des canaux intervenant à la source du tunnel d’achat, comme les médias et le web, qui traitent avec des entités « inconnues ». Ainsi, la connaissance du visiteur ne se résume qu’à un identifiant (un nombre) et ne nous permet pas de connaître leur identité. À mesure que les clients avancent dans le tunnel d’achat, ils sont plus susceptibles de se faire connaître de la marque et de devenir une entité « connue », par exemple en donnant une adresse électronique et leur nom. Cela permet d’utiliser des canaux tels que l’e-mail, le SMS ou même un ciblage plus précis dans les médias.

Cependant, en raison de la multitude de canaux et d’identités qui ont été générées pour un même client, les informations obtenues peuvent être disparates. Cela empêche d’avoir une vision complète de son parcours. Ce qui augmente le risque que les communications soient moins pertinentes, voire irritantes. Par exemple, si les données transactionnelles, comme un achat, ne sont pas liées aux canaux comportementaux, le client sera continuellement ciblé pour des produits qu’il a déjà achetés. Cela risque d’entraîner un déficit de budget et peut aussi nuire à la perception de la marque qui ne connaît pas son client. À l’inverse, il est possible de manquer des occasions de ventes incitatives, sachant que le client a consulté d’autres produits avant l’achat, et qu’un produit supplémentaire pourrait donc être recommandé après la transaction.

La clé est la capacité à identifier un individu à travers les canaux et de consolider les interactions et les événements qu’il a réalisés dans un parcours client holistique. Avec l’évolution des solutions techniques telles que la proéminence des plateformes de données clients (Customer Data Platforms), des résolutions d’identité sont disponibles pour unifier les fiches clients sur tous les canaux en une vue unique via des liens déterministes et probabilistes en temps réel. Il s’agit essentiellement de prendre les identifiants ou les clés primaires qui sont produits dans chaque canal ou ensemble de données et de les relier à un identifiant principal consolidé, comme représenté ci-dessous.

Centralisation des données

La possibilité d’unifier l’identité des clients sur tous les canaux permet de consolider et centraliser les informations, d’enrichir le profil du client et les caractéristiques ou attributs qu’il possède. En outre, la centralisation des données permet de mettre à jour fréquemment le profil du client, en tenant compte de tout changement d’intérêts ou de préférences. Cela peut également simplifier les solutions techniques d’une entreprise, de sorte que toutes les plates-formes accessibles par des visiteurs se réfèrent à une seule source contenant les informations clés, plutôt que de chercher sur différentes base de données, fournissant ainsi à l’entreprise une seule source de vérité pour prendre la décision.

Maintenant que nous savons qui est qui, les interactions des clients vont constituer un flux d’événements reprenant l’ensemble de leurs actions, de manière chronologique, et sur l’ensemble des canaux. Les entreprises peuvent ensuite capitaliser sur ces informations pour mieux comprendre les parcours clients. En identifiant les points communs sur la base de caractéristiques de profil similaires, elles peuvent ainsi déterminer la meilleure action suivante (NBA), comme vous avez pu le lire dans l’article de Salesforce Interaction Studio.

La suite au prochain épisode !