Fidélisation client : quand le Big Data performe la relation client


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Big Data : relation client

 

Alors que les programmes de fidélisation déçoivent par leur manque de personnalisation, le Big Data réinvente la relation client. Encore faut-il que les entreprises soient prêtes à exploiter leurs données…

 

Réinventer la fidélisation

Scanner sa carte de fidélité lors de ses achats est devenu un geste courant pour plus des trois quarts des Français*. 99 % seraient membres d’au moins un programme de fidélisation (et de trois en moyenne). Une aubaine pour les enseignes désireuses de retenir leurs clients… et accroître leur chiffre d’affaires.

Or, voilà, ces programmes ne satisfont pas vraiment les consommateurs. S’ils acceptent d’être « fichés » c’est, la plupart du temps, parce qu’ils espèrent des avantages financiers, des remises ou la gratuité des frais de livraison, des produits gratuits, mais aussi plus de personnalisation et de flexibilité. 77 % des Français attendraient en effet des remises personnalisées ou des promos correspondant à leurs habitudes d’achat.

Des espoirs souvent déçus, les poussant à se désintéresser des programmes de fidélisation. Aujourd’hui, soit près de 40 ans après l’apparition du premier programme de fidélisation, plus des deux tiers des consommateurs n’en seraient pas satisfaits**.

 

Clé de la personnalisation : le Big Data

Avec le digital, les programmes de fidélisation se réinventent. Finies les cartes plastique, bienvenue aux applis ou même à la reconnaissance par empreintes digitales ; les données sont récoltées via les objets connectés, la montre, le Smartphone, ou même le frigo.

Mais la vraie révolution, celle qui vient bouleverser les codes de la relation client, est sans nul doute celle qui est née avec le Big Data. Selon une étude Forbes insights**, les stratégies marketing pilotées par les données dopent la fidélisation client.

En clair, le Big Data offre une longueur d’avance aux entreprises qui se démarquent ainsi de la concurrence. En permettant une meilleure personnalisation de la relation, l’utilisation des masses de données améliore considérablement la communication de la marque. Une nécessité de nos jours, la relation à la marque devenant plus importante que le produit lui-même.

 

Le traitement de masse pour la personnalisation

Traitement de masse

Le Big Data permet en effet de standardiser des approches clients que les entreprises ne pouvaient réserver qu’à quelques-uns, triés sur le volet. Des frais de gestion complexes qui se voient fondre avec le traitement de masse des données par de puissants algorithmes. Les banques et le monde de la finance ont particulièrement compris l’intérêt du Big Data.

Plus de la moitié des banques internationales ont d’ailleurs mis en place leur Chief Data Officer. Adieu le traitement de la clientèle à travers trois ou quatre segments collant à certains profils de risques, bienvenue à la valorisation des données accumulées au fil des années, afin d’avoir une vision des habitudes clients, de leurs événements de vie, et de leur proposer des offres pertinentes au bon moment.

Autre catalyseur de la transformation de la relation client : le BlockChain, technologie permettant de découper et encrypter les données, chacun pouvant contenir l’ensemble des échanges effectués par ses utilisateurs depuis sa création. Un système dans lequel les transactions s’effectuent de façon plus rapide, et qui simplifie aussi la gestion et l’usage des points fidélité par les clients.

 

Mais, pour de nombreuses entreprises, il reste encore à investir dans des méthodes de collecte de leurs données, encore trop souvent compartimentées par service. Hiérarchisation, rigidités inhérentes aux organisations en silo, manque de communication transversale… le principal frein à l’exploitation des données clients provient des entreprises elles-mêmes.

 

Faut-il donc mettre en place des algorithmes pour gérer sa relation client ? Oui, sans nul doute. Le bon produit au bon moment, aux bonnes conditions : n’en rêve-t-on pas à titre personnel ?

 

*Source: The Nielsen Global Retail Loyalty Sentiment Survey, 2016

**Étude Forbes insights, 2016

 

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