Intelligence artificielle et données clients : quelle approche mettre en place ?

Données

Dans un précédent article, nous nous sommes interrogés sur la manière dont l’Intelligence Artificielle et le Marketing Digital pouvaient être joint de manière pertinente. Cette réflexion a donné plusieurs axes de collaboration entre ces 2 domaines, dont l’analyse des données clients (pour en savoir plus, lire : Marketing Digital & Intelligence Artificielle : une combinaison gagnante).

Il est nécessaire de mettre en place une stratégie sur 2 axes pour qu’une organisation réalise une analyse de données clients optimale : tout d’abord une compréhension en temps réel des clients finaux qui permet d’enclencher une approche personnalisée, elle aussi en temps réel.

Pour mieux comprendre la manière dont cette stratégie marketing est mise en œuvre, nous avons interviewé Laurent Heurtin, Solutions Maker chez Fujitsu France :

1) Pour commencer, peux-tu revenir sur les objectifs de cette approche en 2 temps ?

Selon des études concernant le taux de transformation des sites e-commerce, plus le client est relancé tôt lors d’un abandon de panier, plus le taux de transformation est élevé. Pour avoir un impact réel, il faut relancer le client moins d’une heure après l’abandon du panier. Le taux de transformation diminuant avec ce délai, l’impact de la relance devient dérisoire passé une journée d’attente. Dans un tel contexte, l’un des objectifs de cette stratégie en 2 temps est de générer cette relance le plus rapidement possible.

Pour revenir sur la différence entre l’action et la compréhension, il faut comprendre que les 2 se mettent en place simultanément. En effet, si un projet de compréhension en temps réel est lancé mais qu’il n’y a aucune action mise en place par la suite, le retour sur investissement sera nul ou décalé. L’accumulation de données sera donc inutile si les 2 réflexions ne sont pas lancées parallèlement.

La compréhension permet d’obtenir une visualisation des données client en les rassemblant et en les unifiant. Les actions permettent de déclencher l’engagement du client, quel qu’il soit (chiffres d’affaires, clics sur la publicité, etc …)

Si ces 2 composantes sont séparées, c’est parce qu’elles n’utilisent pas les mêmes moteurs pour être mises en place. La compréhension nécessite des outils qui vont permettre d’aller se connecter aux données existantes où qu’elles soient – dans le système d’information de l’entreprise ou sur les sites webs. La partie action nécessite de se connecter à ce moteur d’intelligence ainsi qu’à des outils qui vont générer des actions, comme Marketo ou le programme de fidélité de la marque.

2) Comment les organisations doivent-elles s’y prendre pour mettre en place cette approche ?

Pour arriver à cette approche en 2 temps, il faut impérativement commencer par « dé-silotter » la donnée. Dans les entreprises, la donnée client peut bien sûr être retrouvée dans un CRM, mais aussi dans de nombreux autres outils en lien avec les clients (outils d’emailing, back-office, call center, etc…).

Il est donc important de réconcilier la donnée client  peu importe le canal dans lequel elle se trouve en la fédérant  sous l’angle de l’utilisateur.

La 2ème étape consiste à transformer cette donnée en information actionnable. Des outils doivent être mis en place pour permettre cette exploitation, et ce dès que les données surviennent.

Une fois que la capacité à analyser les données clients en temps réel est mise en place, il est impératif de mettre en place des actions. Comme dit précédemment, si les 2 premières étapes sont effectuées mais qu’aucune action n’est menée pour répondre aux besoins des clients, le retour sur investissement sera nul.

3) Concrètement, comment Fujitsu aide les entreprises à mettre en œuvre cette vision ?

Pour accompagner une entreprise dans cette démarche, celle-ci doit en premier temps déterminer le parcours client puis déterminer comment elle désire interagir avec le client tout au long de ce parcours. Connait-il des problèmes qui doivent être résolus ? Faut-il optimiser les stratégies actuelles ? Va-t-on oublier l’existant et définir de nouveaux objectifs afin de repartir sur de bonnes bases ?

Une fois que l’entreprise a identifié l’approche qu’elle souhaite adopter, elle doit mettre en place des actions pour modifier ce parcours client. L’amélioration qualitative pour l’utilisateur est donc un des axes principaux à aborder.

Si l’entreprise désire améliorer sa stratégie actuelle, elle doit se baser sur des éléments quantitatifs afin de déceler les éléments sur lesquels le focus doit être mis (comme l’amélioration du taux de transformation par exemple). Une fois les actions correctives mises en place, il est primordial de s’assurer que ces dernières ont eu l’effet escompté. A partir de ce constat, il faut adopter une démarche itérative pour atteindre l’objectif fixé.

Pour illustrer ces propos, prenons l’exemple d’un de nos clients qui a une plateforme de mise en relation. Cette plateforme propose à l’utilisateur 2 formules : acheter un service en one-shot ou souscrire à un abonnement.

Ce client avait une double problématique : comment améliorer le taux de transformation des nouveaux visiteurs et comment fidéliser ces clients (faire en sorte qu’ils dépensent plus) ?

Pour répondre à cette problématique, nous avons adopté une démarche analytique sans remettre en cause la stratégie de notre client ni le parcours client qui est très intéressant sur cette plateforme.

Ce parcours client est composé de plusieurs étapes :

  • La recherche sur un moteur de recherche liée aux services proposés par l’entreprise,
  • L’arrivée sur la plateforme de notre client, qui permet de qualifier cet utilisateur comme client potentiel,
  • La navigation sur cette plateforme, qui permet de convertir ce client potentiel en prospect qualifié puisqu’il a effectué une recherche sur le site et qu’il est sûrement intéressé par un des services proposés sur le site,
  • La réalisation d’un achat par cet utilisateur, qui devient ainsi un client réel.

Idéalement, ce client devient un client régulier, c’est-à-dire un client qui effectue plusieurs fois le même achat de manière ponctuelle jusqu’à devenir un client abonné et potentiellement influencer d’autres clients à prendre le même service.

Pour répondre à la problématique, nous avons commencé par nous intéresser aux clients qui consomment de manière régulière le service (au moins une fois par mois). Sur cette plateforme, il était pertinent de regarder si ces clients achetaient uniquement des services en one-shot ou via un abonnement.

A partir de cela, nous avons pu définir 5 profils de clients, et avons décidé de nous concentrer sur les prospects et ceux venant d’effectuer leur premier achat sur la plateforme.

En fonction des objectifs de départ – avoir plus d’inscrits et les fidéliser – nous avons effectué des actions différentes.

Typiquement, dans le cas où une personne n’est pas encore cliente, mais qu’elle est sur le point d’acheter un service, l’objectif est de la convertir et qu’elle réalise cet achat. Plusieurs stratégies sont possibles mais dans ce cas précis, c’est une logique de « on site remarketing » qui a été mise en œuvre : le pop-in, qui risque d’avoir un effet négatif, puisque cette fenêtre arrive directement sur l’écran de l’utilisateur, et masque la page qui est derrière. Ainsi, cela affecte l’expérience utilisateur dans le mauvais sens en dérangeant l’utilisateur.

Aujourd’hui, il est courant qu’un internaute quitte un site si une pop-in interrompt son parcours. Il faut donc cibler les bonnes personnes avec cet outil. Les personnes qui sont actives sur le site ne doivent pas être dérangées. A l’inverse, il est pertinent d’envoyer une pop-in à la personne ayant effectué une recherche et qui n’a plus d’activité sur le site depuis un certain temps. Dans le pire des cas, elle n’est plus du tout active sur le site et ne reviendra pas, donc son expérience utilisateur n’est pas détruite. Dans le meilleur des cas, la pop-in permet de rattraper ce potentiel client.

Pour savoir si une pop-in doit être envoyée ou non, nous avons mis en place des conditions très spécifiques grâce à Tealium pour savoir ce qu’il se passe sur le site en temps réel. En fonction du profil de la personne, la pop-in sera adaptée afin de ne pas rompre son expérience-utilisateur.

S’agissant ici d’un service de mise en relation, d’autres outils ont été également mis en œuvre afin de faire en sorte que la première expérience du service se passe le mieux possible. Les différentes stratégies qui ont été mises en œuvre pour ce client ont permis de multiplier par 7 le taux de conversion, ce qui représente une progression hors-normes lorsque l’on regarde les chiffres du marché qui tournent autour de 3-4% de taux de transformation. La profitabilité a également augmenté de 120% en comparaison annuelle, notamment grâce à la transformation des clients ponctuels en clients abonnés.

4) Pour conclure, peux-tu nous parler de l’activité de Consulting dans l’Intelligence Artificielle réalisée par Fujitsu ?

L’activité de Consulting dans les domaines de l’Intelligence Artificielle et du Digital Marketing est de plus en plus axée vers la donnée et l’utilisation de la donnée.

Lors d’une campagne marketing, si la cible est assez large et qu’elle n’est pas qualifiée, l’entreprise va alors dépenser beaucoup de ressources pour un taux de transformation peu élevé. A l’inverse, si la population est finement ciblée grâce aux données et à l’Intelligence Artificielle, le retour sur investissement sera plus élevé, même si la cible est plus restreinte. De ce fait, le coût d’acquisition client sera moins élevé.

Le centre d’excellence crée par Fujitsu en mars dernier a la capacité nécessaire pour répondre aux besoins du client en exploitant ses données. Notre équipe est expérimentée sur l’utilisation de l’intelligence artificielle et des projets de type Data Science en production. Ce type de projet requiert aujourd’hui une implication du côté du client et nous avançons ainsi sur un modèle de co-création pour aboutir à une solution optimale et atteindre les objectifs attendus.

Pour savoir comment Fujitsu peut accompagner votre entreprise et répondre à ses besoins, il est possible de me contacter à l’adresse suivante : laurent.heurtin@ts.fujitsu.com

Découvrez aussi...

Investissement Fujitsu : 50 millions d’euros pour ... Après plusieurs mois de discussions entre Fujitsu, le gouvernement français et Business France, un investissement à hauteur de 50 millions d’euros vie...
Etude PACT : comment réussir sa transformation dig... La technologie ne cesse d’évoluer et, au cours des dernières années, nous avons vu cette tendance s’accélérer considérablement. Le digital est devenu ...
Marketing Digital & Intelligence Artificielle... Le 09 mars dernier, Fujitsu annonçait un investissement de 50 millions d’euros pour soutenir la transformation digitale en France. Cet investissement ...
L’ intelligence artificielle au cœur du secteur én... L’ intelligence artificielle n’en finit plus de faire parler d’elle ! Que ce soit les entreprises, les médias ou encore le grand public, cette technol...

Soyez le premier à commenter

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée.


*