Suite du voyage dans les coulisses du marketing du futur avec une des retombées du Big data dont nous venons de découvrir les énormes possibilités : celle qui consiste à passer d’un marketing ultra réactif à un marketing en temps réel puis à un marketing prédictif. Comment cela se passe-t-il ? Pourrons-nous résister à cette course à la vitesse et à l’information ? Quel intérêt pour nous les consommateurs ?
Le temps réel, stade ultime du service client ?
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Un des critères de qualité d’un service de relation clients et de la qualité de service d’une entreprise est sa réactivité, autrement dit la vitesse à laquelle elle arrive à réagir à un événement client. Ainsi la vitesse et l’optimisation des organisations sont des sujets d’amélioration permanents au sein des entreprises.
Sur ce plan, l’internet a apporté des innovations qui facilitent la réactivité recherchée. On peut distinguer deux plans d’action pour les entreprises : tout d’abord celui de la réaction et ensuite celui de la proposition. Car pour être pertinentes et présentes à bon escient dans la vie du consommateur, les marques modernes doivent être à la fois précises et plus rapides.
Le trigger marketing, le doigt du marketing sur la gâchette
Une des manières d’être rapide est d’automatiser la réponse qu’apporte une entreprise à une demande ou à une action d’un client. C’est justement ce que propose de faire le « trigger » marketing, du mot anglais « trigger » ou gâchette en français. Il s’agit de déclencher une action de l’entreprise automatiquement quand se produit un événement ou une action du client. Il peut s’agir, tout simplement, d’une commande qui déclenche instantanément un courrier de confirmation. Mais c’est là le cas le plus basique.
Car pour déclencher une réponse automatique de l’entreprise, il existe bien des gâchettes possibles.
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Il peut s’agir d’un client qui franchit le cap de 1000 points sur son compte de points fidélité et qui va automatiquement recevoir une proposition de les convertir en bons d’achat. Il peut s’agir d’un client qui change de région et de zone de chalandise (géofencing), d’un client qui « fête » l’anniversaire de son premier achat ou bien franchit le cap de 6 mois sans commande.
Exemple : quand un internaute dépasse un certain nombre de pages consultées sans mettre un produit au panier, une fenêtre de dialogue apparaît et un conseiller (réel ou virtuel) se propose pour aider ou donner des conseils… Ou encore, imaginez un site qui vend de la mode en ligne qui constate de très nombreuses recherches « short en jeans », il peut alors tout de suite mettre ce produit en page d’accueil et placer un bandeau promotionnel sur ses pages avec une offre spéciale sur ce produit.
Le but du trigger marketing est toujours le même :
Faire une proposition ou passer un message qui est d’autant plus pertinent qu’il est forcément personnalisé et quasiment en temps réel. Le but est bien entendu commercial comme dans le cas où un client reçoit un message lui proposant de reprendre sa commande lorsqu’il ne valide pas un panier sur un site marchand. Mais fondamentalement, il s’agit de de battre le fer quand il est chaud. Et c’est efficace ; d’autant plus efficace que le message arrive vite.
Analyser a posteriori puis en continu
Longtemps le marketing s’est contenté d’essayer d’analyser des phénomènes de consommation a posteriori, après qu’ils se soient passés. L’arrivée du marketing digital a permis de faciliter la rapidité des analyses et des remontées d’information, tout en apportant un premier accroissement massif du volume d’information. Les méthodes de prévision et « d’études de marché » sont malgré tout relativement statiques par rapport à la réalité. Avec le big data, le marketing analytique apporte une dimension temps nouvelle : le marketing prédictif se nourrit d’historiques de données volumineux mais également et de plus en plus, de remontée continue et en temps réel d’informations. Cela entraîne deux nouveautés :
- La modélisation numérique du réel pour manipuler virtuellement le monde,
- Le marketing en temps réel qui propose des ajustements instantanés et continus des politiques commerciales.
Le désir, longtemps inatteignable, d’arriver à identifier et prendre en compte les désirs secrets et les besoins des consommateurs sans que ces derniers les expriment explicitement, est enfin à la portée des marques. Faut-il s’en réjouir ?
- Le terme prédictif nous vient du latin praevidere qui signifie « juger par avance qu’une chose va arriver ».
Quels sont les gains pour les consommateurs ?
Ils se concrétisent essentiellement sous la forme d’une meilleure qualité de service et d’une meilleure satisfaction dans sa relation avec la marque. L’exemple des transports à Abidjan montre comment la somme des informations individuelles, collectées via les smartphones, a servi à améliorer le bien-être collectif. Voici d’autres exemples récents :
Google et l’anticipation des besoins
Les géants américains du net comptent bien exploiter ces nouvelles possibilités de faire la différence par le service.
Ainsi Amazon, pour livrer encore plus vite ses clients, entame la livraison des colis avant même que les commandes soient passées. Comment ? En menant des analyses prédictives des commandes sur le plan collectif (et non client par client du coup). Les colis des best-sellers sont préparés en amont et finalisés dès la commande individuelle reçue : gain de temps, meilleure satisfaction client. Est-ce un vrai progrès ?La Redoute et les 3 Suisses qui ont été les précurseurs de la livraison ultra-rapide ont fini par constater que cette extrême rapidité logistique n’intéresse finalement qu’une franche étroite de leurs clients… qui en profitent tout de même puisque cela fait partie de l’offre standard.
Google a élaboré un logiciel, « the predictive marketing engine » dans son laboratoire d’intelligence artificielle (Artificial Intelligence and Robotics). L’algorithme de ce logiciel est conçu pour prédire les comportements subjectifs des internautes. Il décortique en temps réel les actions et interactions de chaque internaute dont il déduit un score. Ce score dépend des des sources de trafic que la personne a utilisées, de comportement en multi-canal : e-mail, visites sur le site ou en magasin. Toutes ses informations sont réunies pour élaborer un modèle de marketing prédictif propre à chaque individu.
> Suite : Anticiper et prédire : mieux que le temps réel
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