Relation client
Une data vieille de deux heures, c'est déjà trop. Pour être pertinente, la donnée doit être utilisée dans la seconde qui suit sa génération.

Si le temps irréel n’existe pas, le temps réel, lui, prend bel et bien forme dans le monde de la data. «C’est déjà une réalité», commente Stephan Hadinger, directeur des architectures de solutions d'Amazon Web Service. Depuis quelques mois, c’est la tendance dominante pour les annonceurs: récolter et traiter la data pour agir dans la seconde qui suit sa génération. Pourquoi? «Le phénomène vient des consommateurs», explique Antoine Ballerin, directeur des ventes de Qubit France, la société d’optimisation d’expérience client par la data. Et notamment du besoin de personnalisation face à des profils de plus en plus complexes, et de moins en moins patients. «On perçoit très bien ce mouvement dans le design des sites web, continue le spécialiste. Ils sont de plus en plus épurés, plus sobres, avec moins d’informations pour une meilleure ergonomie, mais ils doivent convaincre en quelques secondes.» Et faire mouche avec seulement quelques éléments, plutôt que de surenchérir en informations sur la page d’accueil.

Travailler autrement

Plus généralement, après avoir dépassé la notion de segments, le marketing ne se satisfait plus de la seule identité du consommateur. Il outrepasse la variété des individus en s'intéressant à un comportement à un instant «t»: «Quel est ce profil?» importe autant que «Que fait-il?». Un homme achète de la lingerie? Pas surprenant la veille de la Saint-Valentin. «Une donnée qui a plusieurs jours a moins de valeur, estime Dan Klein, directeur du département data chez Valtech. Elle doit être utilisée en temps réel. En magasin, si le conseiller sait directement les informations du client, son prénom, etc., il personnalise son approche. C’est ressenti comme un luxe par le consommateur.» S’adapter dès la réception du client en boutique est plus efficace que de le relancer le lendemain.

Tout cela est possible, car les outils sont désormais disponibles. «La technologie cloud a facilité ce traitement, observe Stephan Hadinger. On peut analyser un parcours client, une donnée non structurée en quelques minutes seulement, pour mettre en avant une promotion.» Un tel système permet aussi de détecter les anomalies rapidement, et d’agir tout autant. Un pic de fréquentation sur une page? Ce peut-être un problème de prix trop bas. L’inverse peut venir d’un souci de mise en ligne. Seul hic: il faut travailler autrement. «Trop souvent, la culture de la donnée en entreprise est teintée de questions financières, pour le seul reporting et l’analyse a posteriori. Une utilisation en temps réel des données impose de revoir les flux d’informations dans l’organisation.» Et changer la structure ne se fait pas en temps réel...

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