Il y a comme une forme de schizophrénie à désormais afficher que d’un côté le Big Data et ses nouvelles techniques nous amène à un marketing de l’incertain, c’est-à-dire à une recherche via une démarche exploratoire (on cherche dans un puits de données sans savoir ce que l’on compte trouver) et de l’autre côté que nous allons vers une hyperpersonnalisation de la relation client, c’est-à-dire vers la capacité d’obtenir un niveau d’informations tel que le client ait l’impression que l’on ne s’adresse qu’à lui (dans ce cas on sait ce que l’on cherche mais on ne sait pas comment le trouver).
En réalité, il s’agit bien des 2 faces d’une même pièce devant in fine nous permettre d’atteindre la martingale de la satisfaction client. Cela doit se traduire par 2 axiomes :
→ Capter et exploiter le maximum de données, et si possible en 2 temps.
- Celles déjà présentes dans les systèmes d’information propres à chaque structure, dans une logique de « Little Data ». Dans les banques notamment, la richesse des systèmes d’informations est telle qu’il y déjà des mines d’or à exploiter avant d’aller chercher des donnés externes. Cela permettrait au passage de franchir un 1er palier sans perdre la confiance ou plutôt sans provoquer la défiance des clients (la banque n’exploitant que des données déjà à disposition, sans être intrusive).
- Dans un 2nd temps, les systèmes bancaires pourront être enrichis des données externes (opérateurs téléphoniques, réseaux sociaux, discounters, etc…). On voit bien au passage l’intérêt que pourrait avoir un portail bancaire enrichi dans ce contexte (cf. article précédent)
→ Ayant réunis l’ensemble des données permettant quoi qu’il arrive de connaître ses clients avec profondeur, il devient possible de partir à la recherche des facteurs et des leviers qui permettent de déclencher une vente, ou qui la freinent, qu’ils soient rationnels ou émotionnels (voir sensoriels).
- Pourquoi un client a besoin d’un prêt d’équipement, pourquoi il a commencé la souscription d’un CAT avant de s’arrêter et où il s’est arrêté, pourquoi il se met à acheter un portefeuille d’actions en arbitrage d’un livret A…
- Il «suffit» ensuite de monter les plans d’actions adéquats (offre promotionnelles, mise en avant du niveau d’appétence au risque selon le profil, provocation de rencontres, conseil personnalisé,…) pour monétiser cette démarche
NB : Ces 2 points reviennent à s’appuyer sur les apports technologiques du moment (capacité de stockage quasi illimité, interrogation simplifiée des bases de données structurées et non structurées, ….) mais aussi et surtout de concilier la connaissance de la donnée avec les techniques classiques du marketing, l’un étant toujours au service de l’autre
En synthèse, pas d’hyper-personnalisation du client sans avoir le maximum de données le concernant, et marketing de l’incertain car il faut ensuite essayer de comprendre, déterminer et influencer voir provoquer de manière prédictive les comportements associés à chaque nature de client.
Le client sera toujours plus complexe qu’une base données, et ce n’est qu’en partant du principe qu’il faut du temps et de l’analyse (passé, présent, avenir) pour le comprendre que nous saurons comment l’appréhender au mieux, voir comment devancer ses besoins…
