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Et si l'exploitation de vos données consommateurs devenait enfin « intelligente » ? Complémentaire du big data, le smart data représente une innovation clé pour améliorer rapidement votre connaissance client et optimiser l'efficacité de vos stratégies marketing. Découvrez l'originalité de son approche, son influence sur l'expérience client et ses principales étapes de traitement.

Du big au smart data : quand la qualité doit primer sur la quantité

Avec la démocratisation du big data depuis le début des années 2000, les entreprises ont découvert une solution très performante pour collecter et analyser les informations consommateurs laissées sur internet. « Web mining », géolocalisation et profils se combinent à des modèles mathématiques prédictifs et au « cloud computing » (stockage informatique décentralisé) pour faire apparaître des stratégies marketing pertinentes et faciliter la prise de décision.

Mais la démultiplication des interactions clients, liée notamment à l'avènement des réseaux sociaux, à la numérisation de la vie quotidienne et à la téléphonie mobile, génère une masse de données hétérogène de plus en plus difficile à manipuler. Chaque heure, Walmart, la plus importante enseigne de distribution du monde, doit ainsi intégrer dans ses systèmes informatiques les renseignements détaillés associés à plus d'un million de transactions.

La complexité de ces informations de plus en plus « désordonnées » et « déstructurées » oblige à trouver des solutions avancées pour identifier les relations sous-jacentes entre les différentes données. Basé sur la recherche permanente de pertinence, le smart data aide à identifier le levier d'action le plus cohérent face à un objectif précis de l'entreprise.

conjugueZ personnalisation, omnicanal et efficacité

Très utile pour disposer d'une vision 360° du consommateur, le smart data permet de renforcer la satisfaction client et d'améliorer le taux de conversion.

Son exploitation fine des données assure une personnalisation encore plus poussée de l'expérience client, notamment sur le web. Il constitue la solution idéale pour satisfaire des consommateurs désormais soucieux de nouer des relations privilégiées avec les enseignes réellement capables d'anticiper leurs désirs. Il permet aux retailers de s'adapter de manière immédiate et contextualisée à toute intention d'achat, en générant par exemple des recommandations en temps réel tout au long de la navigation d'un prospect dans un magasin en ligne.

En complément, l'unification des données online et offline offerte par le smart data renforce la fluidité d'un parcours client de plus en plus omnicanal. Elle se révèle incontournable lors du déploiement de solutions comme le « click and collect ». Grâce à l'utilisation ingénieuse de la géolocalisation, le spécialiste américain de l'équipement de la maison Home Depot n'affiche sur son site web que les articles présents dans les magasins les plus proches de l'internaute : il évite ainsi toute déception au client tout en soulignant la disponibilité très rapide de ses produits.

Enfin, le smart data constitue une aide puissante pour renforcer l'efficacité des actions marketing en termes de ROI. Sa capacité à agréger des informations très diverses permet d'optimiser les stratégies existantes de conversion ou de mettre en évidence de nouvelles possibilités d'interaction. Il identifie rapidement les canaux les plus performants, tandis que son analyse pro-active permet de définir le moment clé et le message le plus adapté pour convaincre le prospect.


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Smart data : accéder à une meilleure connaissance client

se rapprocher de ses clients avec le smart data

De très nombreux outils sont disponibles pour accompagner le déploiement du smart data en retail. Ils s'organisent autour de 5 étapes pour transformer les renseignements « bruts » en données « intelligentes ».

La première phase consiste à préciser clairement l'objectif et le champ d'action d'une campagne. Il s'agit notamment de définir un thème de recherche et de collecter le maximum d'informations auprès de sources vérifiées.

Le filtrage constitue la seconde étape : il permet de supprimer les informations inintéressantes pour l'entreprise afin de réduire drastiquement le volume de données à manipuler. Ses critères dépendent étroitement de la thématique étudiée, sachant que les tris géographiques, socio-démographiques et par habitude de consommation se révèlent les plus utilisés.

Ensuite, une analyse de plus en plus affinée permet de transformer ces flux de données filtrées en « insights », des comportements clés associés à des leviers d'action marketing. Chez SFR, si certaines recherches web effectuées par les clients sur la concurrence sont suivies d'une visite sur le site d'un autre opérateur, elles déclenchent une prise de contact par le service client pour réduire le risque de résiliation.

La quatrième phase représente l'un des moments cruciaux du déploiement du smart data : « insights » et données « intelligentes » adaptés à chaque service doivent se diffuser dans toute l'entreprise (au travers des objectifs, des « bonnes pratiques »...) afin de garantir l'efficacité des stratégies créées.

La dernière étape, dite de combinaison, doit rendre la prise de décision toujours plus performante. Elle vise généralement à associer le smart data à d'autres outils de connaissance client, comme les objets connectés.

Les données de qualité générées par le smart data garantissent aux retailers d'améliorer leur connaissance client. Elles participent activement à une personnalisation toujours plus poussée de l'offre, à une fluidité totale de l'achat omnicanal et à une efficacité renforcée des actions marketing. Pour une réussite maximale, le déploiement du smart data doit s'inscrire dans un véritable projet d'entreprise « consumer centric » : cette organisation assure l'identification aisée des informations les plus pertinentes et la mise en place rapide de campagnes à fort taux de conversion.

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