En bref

En bref

  • La plupart des entreprises ont déjà fait de grands progrès pour améliorer leur expérience client dans certains points de contact numériques.
  • Elles doivent maintenant propager cette expérience à l’ensemble de leur organisation, en mettant le client et les données au cœur de tout ce qu’elles font.
  • De solides architectures de données et solutions d’IA/d’analyse de la clientèle favorisent ce genre d’expérience, pour stimuler la croissance et la fidélité à la marque.


La plupart des entreprises ont fait de grands progrès pour améliorer leur expérience client dans certains points de contact numériques, et les chefs de file d’industrie cherchent maintenant à propager cette expérience à l’échelle de l’entreprise. Pour ce faire, ils doivent être branchés sur leur clientèle et mettre les données au cœur de tout ce qu’ils font, pour mieux anticiper leurs besoins et leur offrir des expériences personnalisées en tout temps.

Selon notre étude intitulée L’entreprise de l’expérience, les dirigeants qui s’attaquent à l’expérience client de façon holistique multiplient par six leur rentabilité d’une année à l’autre, en comparaison avec leurs homologues. Ils envisagent l’expérience au-delà des points de contact, et l’embrassent à l’échelle de leur entreprise pour répondre aux exigences évolutives des clients d’aujourd’hui. De plus, ils sont deux fois plus susceptibles d’affirmer être capables de convertir les données sur les clients en mesures concrètes, ce qui est essentiel pour se centrer sur le client – et les rendre « accros » à la marque.

Grâce à de solides solutions d’intelligence artificielle (IA) et d’analyse de la clientèle, les entreprises peuvent offrir des expériences distinctives et contextuelles qui renforcent la loyauté envers la marque et stimulent la croissance.

Que signifie « être axé sur les données »?

Par le passé, on résumait les clients numériques à des adresses courriel et à des témoins – une empreinte numérique de leurs habitudes de navigation. Aujourd’hui, les spécialistes du marketing ne peuvent plus se fier qu’aux témoins pour connaître leurs consommateurs et mesurer leur rendement, surtout depuis l’annonce de Google qu’elle bloquerait par défaut les témoins tiers dans Chrome, marchant sur les traces d’Apple (Safari) et de Mozilla (Firefox). Il est primordial pour les entreprises d’utiliser des données de diverses sources, de renforcer leurs architectures de données et d’établir des cadres de gouvernance pour bien comprendre leurs consommateurs et, surtout, ce qu’ils attendent des marques.

Les entreprises prospères ont probablement formé un graphique d’identité unifié, ou ont établi une compréhension de chaque client. Elles utilisent des modèles, des outils analytiques et des techniques d’IA pour regrouper une vaste gamme de données – autrefois cloisonnés avec ou sans structure – et les fusionner avec les données de leurs partenaires d’écosystème. C’est cette convergence de données transactionnelles, démographiques et psychographiques qui aide les marques à lire les pensées des clients et à prédire quand ils décideront d’acheter. Réunies de manière à assurer la protection de la vie privée, les données permettent de brosser un tableau plus complet – un profil dynamique – de chaque client actuel ou potentiel.

Auparavant, ce qui nous empêchait d’obtenir des renseignements essentiels pour mieux servir nos clients, c’était un manque de données reliant des sources de données cloisonnées. Aujourd’hui, à l’aide de nos partenaires de données et des accélérateurs d’Accenture, nous pouvons mieux saisir le client.

Harmonisez vos données avec vos objectifs d’affaires

Une fois que les organisations ont créé des profils client, elles doivent déterminer les analyses à générer, les leviers à utiliser, les hypothèses à tester et les expériences à mener pour atteindre leurs objectifs d’affaires.

Dans un marché soumis aux aléas des événements, cela pourrait se traduire par une augmentation des revenus de vente en suscitant des expériences de magasinage fondées sur l’activité dans les médias sociaux. Ou en envoyant un courriel présentant des produits ciblés et des promotions adaptées en fonction des achats antérieurs. Les outils d’IA et d’apprentissage automatique peuvent automatiser ces points de contact, en tirant parti d’analyses approfondies – voire en temps réel – à une échelle autrefois impossible à atteindre. Autre avantage : ils peuvent améliorer l’expérience client au fil du temps. Lorsqu’une offre est prolongée et qu’un client y répond, les entreprises peuvent exploiter ces signaux pour automatiquement optimiser leurs prochaines offres et expériences.

Rassembler les données pour de meilleurs résultats

Prenons par exemple la plateforme Consumer 360 (C360) d’Accenture, le moteur de données qui alimente sa solution de marketing d’IA, suggère la meilleure mesure suivante et offre des capacités d’hyperpersonnalisation. Accenture s’associe à des fournisseurs de technologies clés pour rassembler des données sécurisées au sein d’une seule architecture, où elle pourra appliquer des algorithmes exclusifs d’IA et d’apprentissage automatique pour bâtir des profils client exhaustifs. Les modèles peuvent alors prédire avec précision le quoi, le quand et le comment du prochain achat du consommateur. En puisant dans les données des divers partenaires d’écosystème d’Accenture – au lieu d’un seul fournisseur –, les marques peuvent élargir leur public en ligne et convertir des clients potentiels en clients confirmés.

Un fabricant mondial de cosmétiques a utilisé la plateforme C360 pour doubler le nombre d’identités client dans sa base de données. Dans le cadre de cet effort, plus de 35 sources de données ont été centralisées dans un seul écosystème infonuagique, et des identités clients ont été créées pour plusieurs marques à l’aide de méthodes sécurisées de collecte et analyse de données. L’entreprise a pu de prédire les actions des clients et déterminer le type d’engagement qui les interpellera.

En regroupant, activant et optimisant les données sur sa clientèle, une entreprise a pu accroître son engagement de 25 % et le revenu moyen par visite de 10 %.

Cas typique : une cliente regarde plusieurs capsules YouTube montrant comment appliquer certains produits cosmétiques. Elle parle de ces produits à ses amies sur une plateforme de médias sociaux. Elle a probablement navigué sur le site Web du fabricant pour y trouver des détails sur les produits et les prix, et a fait des recherches dans plusieurs canaux numériques de vente au détail.

Toutes ces données alimentent le moteur C360, pour fournir un portrait complet des préférences de la cliente et les motifs qui l’incitent à interagir avec la marque. Grâce à ces renseignements, le fabricant peut prédire avec exactitude quand et où elle fera son prochain achat, ainsi que le type de produit qu’elle est susceptible d’acheter. Il pourra alors lui présenter des offres et des promotions pour d’autres produits ou services qu’elle pourrait aimer.

En regroupant, activant et optimisant les données concernant ce genre de client, l’entreprise a pu accroître son engagement de 25 % et le revenu moyen par visite de 10 %.

Connaître votre client pour faire croître vos affaires

En combinant les données, les capacités de l’IA, des outils analytiques et leurs partenariats, les entreprises de tous les secteurs – commerce de détail, télécommunications, services financiers, industrie automobile – peuvent connaître presque intimement leurs clients. Les entreprises peuvent donc profiter d’une myriade d’occasions de créer et offrir des expériences leur permettant de fidéliser leur clientèle, tout en stimulant leur croissance et en se démarquant de leur concurrence – un souhait commun à toutes les entreprises.

Ryan Anderson

Directeur général – responsable canadien Intelligence appliquée, Accenture


Paul Fernon

Senior Principal – Applied Intelligence, Solutions.AI for Marketing Lead


Brad Herndon

Directeur général – Accenture Interactif, responsable, Personnalisation et données/analytique

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