Stratégie d'activation des données client : pourquoi vous en avez besoin, dès que possible
Publié: 2020-12-16Dans la Ligue nationale de hockey, le pourcentage d'arrêts d'un gardien de but est un indicateur clé de succès. En règle générale, une bonne saison signifie qu'il a maintenu son pourcentage au-dessus de 0,915. Pourtant, chaque centième de point de pourcentage compte. Pour preuve, le gardien des Maple Leafs de Toronto, Jacques Plante, détient le record avec un pourcentage d'arrêts de .944 lors de la saison 1970-71.
Qu'est-ce que cela a à voir avec la stratégie d'activation des données client d'une marque ? Beaucoup, comme il s'avère.
Les clients d'aujourd'hui sont tout aussi dynamiques et imprévisibles qu'une équipe de hockey professionnelle en attaque. Les engagements - les tirs au but dans cette analogie - peuvent provenir de n'importe où : en magasin, en ligne, à la caisse ou lors d'un appel de service.
Comme les gardiens de but, les marques d'aujourd'hui doivent apporter des réponses décisives en temps réel si elles veulent réussir. Tout retard pourrait entraîner une perte pour la marque sous la forme d'opportunités de revenus manquées, d'une perte de confiance des clients et d'une atteinte à la réputation de la marque.
Cette pression en temps réel met en évidence la nécessité pour une entreprise de forger une stratégie d'activation des données client efficace et efficiente.
Qu'est-ce qu'une stratégie d'activation des données client ?
Une stratégie d'activation des données client est le processus de libération de la valeur de ces données client grâce au développement d'informations qui éclairent des actions spécifiques.
Dans le passé, les marques considéraient l'activation des données clients principalement comme un vecteur de segmentation d'audience. Détenue par les équipes marketing et commerciales, cette capacité à utiliser les données pour cibler des publics spécifiques et personnaliser les engagements augmente les taux de conversion et renforce les relations avec les clients.
Pourtant, aujourd'hui, deux grandes tendances accroissent son importance :
- Les marques doivent connaître la finalité de leurs données clients. Les réglementations sur la confidentialité et la protection des données des consommateurs détaillent les bases juridiques permettant aux marques de traiter les données des clients. Ces fins agissent comme les gardiens de l'activation des données. Par exemple, si un client remplit une garantie mais refuse l'option "Je souhaite recevoir des messages marketing", la stratégie d'activation des données de la marque doit respecter ses souhaits en gardant ses données hors de la solution d'automatisation marketing de l'entreprise.
- L'activation doit informer les engagements à chaque point de contact. Aujourd'hui, les informations tirées de l'analyse des données client peuvent avoir un impact sur chaque engagement : lors de la navigation en ligne, en magasin avec un représentant commercial, lors d'un paiement en ligne et même lors d'un appel au service client.
En temps réel, prédictif : engagement client ponctuel
Les gardiens de la LNH ont des réflexes remarquables. Lorsqu'ils détectent un tir, leur cerveau traite les données entrantes, comprend la situation et envoie des milliards de neurones à l'endroit approprié pour activer une réponse - une sauvegarde de bâton, un bloc de pad ou un accroc avec le gant. Tout cela se passe en temps réel.
En théorie, la stratégie moderne d'activation des données client devrait fonctionner de la même manière. Après avoir reçu les commentaires des clients, ces données devraient être transmises en temps quasi réel à la pile martech de la marque. Ce « cerveau » peut alors interpréter les données, comprendre le contexte de la situation, décider d'une action et informer les bons systèmes d'engagement.
Par conséquent, chaque expérience peut être pertinente, opportune et personnalisée selon les conditions du client.
Pourtant, les gardiens ne comptent pas uniquement sur leurs capacités athlétiques. Ils étudient la stratégie de l'équipe adverse et les tendances des joueurs offensifs afin de pouvoir prédire d'où proviendront les tirs.
Dans le même ordre d'idées, une stratégie d'activation ne doit pas uniquement se concentrer sur des engagements réactifs. Les technologies d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) peuvent trouver des tendances et des idées cachées.
Grâce à ces outils, les marques peuvent s'éloigner du concept d'étapes de parcours prédéfinies et prédire où, quand et comment les clients préfèrent s'engager.
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Le défi de l'activation des données clients
Si vous avez vu un match de hockey, vous savez que le gardien de but a un travail difficile. Les opposants bloquent leur vision. La rondelle est en mouvement constant. Et les tirs ne restent presque jamais sur une trajectoire fixe.
De même, l'activation des données clients est aujourd'hui un enjeu majeur pour les entreprises. Les multiples silos de données offrent une vue fragmentée du client et entravent les expériences cross-canal exceptionnelles. De plus, les réglementations sur la confidentialité des données affectent différents clients et différentes régions, ce qui rend difficile de comprendre quelles données peuvent être activées et quelles données doivent rester sur le banc.
La gestion de la relation client (CRM) et les plates-formes de gestion des données (DMP) peuvent aider les entreprises à consolider et à rationaliser les données, à organiser les flux de travail et à améliorer les relations avec les clients.
Mais ils ne tirent pas pleinement parti des signaux numériques que les clients fournissent à travers les points de contact. Au lieu de cela, ils s'appuient sur des extractions de listes désuètes, une segmentation de base et des campagnes.
Les marques ont également du mal à gérer toutes leurs données clients d'une part et à offrir des expériences client en temps réel d'autre part. Bien que les solutions d'entrepôt de données et de lac de données puissent gérer la quantité considérable de données client ingérées par une entreprise, elles ne peuvent pas rendre les données disponibles à la vitesse demandée par les clients ou aider à la prise de décision en temps réel.
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La catégorie de marché des plateformes de données client (CDP) existe depuis plusieurs années, mais l'adoption généralisée a été lente. Selon IDC, "les CDP fournissent des inventaires de données et une puissance d'analyse extraordinaires, mais sans élargir la façon dont les gens perçoivent les données, l'innovation sera limitée".
Ces systèmes prédéfinis centralisent les données client de toutes les sources, puis les mettent à la disposition d'autres systèmes d'engagement client. Bon nombre des premières solutions CDP se concentraient sur des cas d'utilisation de marketing et de vente, ce qui explique en grande partie la critique d'IDC. Ils ne répondaient pas non plus entièrement aux exigences d'échelle et de disponibilité des entreprises mondiales.
Aujourd'hui, cependant, l'adoption est en hausse, car les solutions CDP apportent des améliorations majeures dans des domaines tels que la confidentialité des données et l'impact cross-canal. Avec la possibilité de collecter des données clients à partir de toutes les sources, une entreprise peut combler les silos et obtenir une vue complète de ses clients.
Grâce aux intégrations, un CDP peut orchestrer les bonnes données client vers les bons systèmes d'engagement en temps réel. Il peut également alimenter les solutions d'IA/ML avec des données client propres et fiables, ce qui peut améliorer la prise de décision automatisée, la modélisation adaptative et l'utilisation agile des données pour faire évoluer les engagements hyper-personnalisés.
Ainsi, alors que les entreprises poursuivent une approche d'activation des données client qui peut offrir une personnalisation gagnante, les solutions CDP sont une force émergente. Seront-ils une étoile martech à égalité avec les réalisations de Jacques Plante dans la NFL? Seul le temps nous le dira.
