Réconcilier les données Offline et Online pour une meilleure performance client

En tant que marketeur, vous avez des données stockées dans de nombreux silos, à différents endroits et dans de multiples formats. Des données sur les performances des vos campagnes? la navigation de vos clients sur votre site aux données de CRM, vous recueillez un énorme volume d’informations sur vos clients et prospects. Mais comment les exploiter convenablement ? Il est en effet extrêmement frustrant de connaître le potentiel de la réconciliation des données online et offline sans connaître la meilleure démarche à suivre pour en faire un levier d’amélioration de votre performance client.

Dans cet article nous abordons le sujet de la fusion des données provenant des canaux digitaux et physiques en détail : les enjeux et les méthodes à mettre en place pour atteindre vos objectifs.

Les données de votre écosystème

Quelles sont les données online ?

Les données online sont celles qui sont générées par les plateformes et les campagnes en ligne, ainsi que par les communications sur les différentes plateformes digitales. On parle donc des données liées à la navigation de vos visiteurs sur votre site, des données provenant de vos campagnes marketing (emailing, réseaux sociaux), des emails et des chats.

Il est possible de collecter de multiples données comportementales et démographiques à partir de vos sites, applications, publicités et landing pages. En saisissant les modes d’interaction de vos clients et prospects entre ces différents points de contact digitaux, vous pouvez en dresser un tableau détaillé permettant de cartographier :

• Quel contenu consomment vos client
• Sur quel appareil
• Quelles actions spécifiques ils entreprennent

Ces données se combinent pour vous fournir des informations importantes, que vous pourrez ensuite utiliser pour optimiser votre stratégie de contenu avec des campagnes mieux ciblées et des messages plus précis.

En outre, tant que vos données sont collectées de manière anonyme afin de respecter les règles de confidentialité, vous pouvez les combiner avec des données offline pour observer quels parcours en ligne conduisent également à des ventes physiques.

Quelles sont les données offline ?

Les données collectées offline sont des informations provenant de sources hors ligne ou « physiques ».

Ici, on parle des :

• Coordonnées de contact
• Données des cartes de fidélité
• Achats dans les magasins physiques
• Services client
• Abonnements
• Données démographiques

Dans la plupart des cas, elles sont stockées dans votre système de gestion de la relation client (CRM). Il est important de noter que ces données sont généralement identifiables personnellement.

Pourquoi réconcilier vos données online et offline ?

La combinaison des données online et offline au sein d’une plateforme centralisée vous offre une vue complète à 360 degrés de vos clients et prospects. Ces informations vous permettront de mieux cibler votre audience, de mener des campagnes marketing plus personnalisées et de maximiser le retour sur investissement de votre budget marketing.

Renforcer votre connaissance client et optimiser vos actions marketing

La fusion des données vous donne donc une vue globale du comportement de votre client à chaque interaction avec votre marque. L’accès aux deux types de données vous aide à voir les processus et les points de contact qui sont essentiels pour votre entreprise en termes de connaissance client.

Les données online sont nombreuses et assez « faciles » à collecter car il existe de multiples outils facilitant cette tâche. Les données offline en revanche sont beaucoup plus compliquées à collecter car cela demande des investissements matériels et une forte implication des équipes sur le terrain. D’autre part, ces données sont souvent de natures différentes et donc plus difficiles à centraliser et à associer.

L’enjeu est donc d’utiliser les données online afin d’enrichir les données offline et de construire une compréhension globale du comportement de vos clients. Voici comment l’intégration des données en ligne et hors ligne peut contribuer à améliorer non seulement l’attribution, mais aussi les performances globales de vos stratégies de marketing digital.

#1 Mesurer plus précisément l’impact de vos actions marketing

En fusionnant vos données en ligne et hors ligne, vous pourrez voir comment un client est passé d’un e-mail à un site web puis à une application mobile avant d’effectuer un achat en magasin, qui est toujours le lieu de plus de 80 % des ventes au détail aux États-Unis. En effet, les études montrent qu’après plusieurs points de contact digitaux, les clients préfèrent souvent finaliser leur achat dans un magasin physique.

Cette vision à 360° de votre activité vous permet de vous rapprocher de vos clients mais également de mieux comprendre la portée des actions que vous menez. Ainsi il est difficile d’attribuer une vente uniquement à un point de vente physique lorsqu’un long travail d’éducation a été réalisé auparavant via des canaux digitaux.

#2 Cesser de spammer vos clients

Il y a de fortes chances que vous ayez déjà été traqué par une publicité contextuelle en ligne et ce, bien après avoir acheté un article en magasin. Et avouons-le, c’est lourd.

En reliant les données historiques offline au comportement digital actuel de vos clients, vous allez savoir si votre client est déjà passé à l’achat sur tel ou tel canal. Ainsi, vous éviterez de pousser des publicités répétitives ou non pertinentes, réduisant ainsi la sursaturation, la lassitude et le gaspillage de vos budgets marketing.

#3 Anticiper les besoins

Au delà de campagnes mieux ciblées, le croisement de ces données permet de prévoir le comportement futur et améliorer les relations avec les clients grâce à des engagements plus pertinents, ce qui, in fine, vous permettra de bénéficier de possibilités d’upsell et de cross-sell.

Expérience client – L’exemple Alibaba

Une entreprise qui semble être bien consciente de ces enjeux et qui montre la voie est le géant du e-commerce : Alibaba. Loin de chercher à remplacer le retail traditionnel, il vise à transformer le secteur en ajoutant des solutions digitales pour renforcer l’expérience client en magasin.

Ainsi, les supermarchés Hema d’Alibaba, combinent e-commerce, restaurant, supermarché et centre de distribution. Les clients peuvent se promener dans le magasin, smartphone en main, sélectionner des produits de leur choix et se les faire livrer en une demi-heure dans un rayon de 5 km. Et c’est un véritable succès, à tel point qu’Alibaba a annoncé son objectif de faire passer le nombre de magasins Hema de 22 en Chine à pas moins de 2000 dans les trois à cinq prochaines années.

Un magasin Hema par Alibaba

L’utilisation de la technologie mobile n’est pas seulement bénéfique pour le consommateur, elle fournit également aux retailers des données instantanées sur le comportement des consommateurs qui peuvent optimiser la réponse, améliorer le catalogue d’un magasin et aider à concevoir de meilleures activités promotionnelles.

Quelles sont les difficultés que vous allez rencontrer pour croiser ces données ?

Si les bénéfices de la fusion des données online et offline sont multiples pour votre entreprise, ils n’en sont pas moins difficiles à obtenir. En effet, cela implique que votre organisation relève des challenges importants que nous allons détailler ci-dessous.

Evolutions au sein de l’entreprise

Personne n’aime le changement. Le modèle commercial traditionnel est établi depuis des décennies. Le passage à une stratégie multi-canal puis omnicanal signifie rompre avec la structure de l’entreprise conventionnelle.

De nombreuses entreprises, et particulièrement dans le retail, fonctionnent avec des business model dépassés qui ne sont plus en adéquation avec les attentes et les pratiques des consommateurs. Les marques doivent comprendre l’intérêt de mettre en place des stratégies qui font avancer l’entreprise dans son ensemble en non pas sous la forme de silos qui se tirent la couverture.

Cela demande parfois de refondre la structure de l’organisation, en ne créant pas un pôle e-commerce éloigné du reste des équipes par exemple, mais en créant une structure permettant aux équipes de se voir quotidiennement et de travailler ensemble.

De la même façon, la politique de primes doit être repensée, clarifiée et communiquée à chacun afin que les vendeurs en magasin n’aient pas l’impression de perdre une vente lorsqu’ils conseillent un client et que celui termine finalement son parcours d’achat sur internet.

Ces aspects ont besoin de temps pour montrer des résultats et prouver leur efficacité mais il est impossible de les négliger.

Réconcilier des données hétérogènes

Comme nous l’avons évoqué précédemment, les données en ligne sont « relativement » simples à collecter car de fait, vous n’avez pas besoin de vous déplacer. De plus, les outils utilisés pour la collecte de ces données partagent (dans l’ensemble) des modes de fonctionnement similaires et facilitent la collecte via les multiples possibilités d’intégration des logiciels entre eux.

Pour les données physiques en revanche, c’est une autre histoire. Ces données vont d’une part être collectée plus difficilement : il faut mettre en place des outils sur le terrain, on fait face à des pannes matérielles, les équipes sur place ne sont la plupart du temps pas qualifiées pour traiter ces données et doivent donc les faire remonter à l’équipe compétente, ce qui prend du temps.

Par ailleurs ces données offline prennent plusieurs formes tels que :

• Données transactionnelles liées au paiement
• « Heat-map » : outil permettant d’identifier les flux de clients dans les magasins via des caméras
• Beacons : outils permettant d’identifier le passage d’un client à un endroit précis
• Echange avec un vendeur
• Réponse à un questionnaire de satisfaction sur une tablette à la sortie du magasin

Exemple de heat-map par retailflux.com

Le caractère hétérogène de ces donnés le rend plus difficile à exploiter et à fusionner avec les données en ligne, cela nécessite un vrai travail de qualification en aval.

Règles d’attributions

En suivant la logique du commerce traditionnel vous êtes amenés à vous poser les questions suivantes :

• Combien de consommateurs veulent encore faire leurs achats dans mes magasins physiques
• Pourquoi les consommateurs entreraient-ils dans mon magasin physique
• Quels types de visiteurs font leurs achats dans mon magasin

Mais dans une logique omnicanal, vous allez vous poser la question différemment. L’attribution Online-to-offline qui consiste à déterminer quelle visite en magasin a été provoquée par un canal digital à l’origine est l’un des KPIs les plus importants de ce processus.

Ainsi, vous allez être amené à vous poser les questions suivantes :

• Combien de clients entrent aujourd’hui sur le site en raison d’une campagne spécifique menée en ligne ?
• Quels sont ceux qui ont été accrochés et par quel message spécifique ?
• Combien coûte l’acquisition d’un client en ligne ?
• Quel est le rapport coût-performance d’un produit et d’un service spécifiques ?

En faisant évoluer vos process internes pour coller aux nouvelles habitudes de consommation, vous allez devoir également repenser vos outils de monitoring et de reporting afin de pouvoir continuer à mesurer l’efficacité de chacun des canaux. Cela rend un peu plus difficile le croisement des données online et offline.

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Quelles sont les solutions pour croiser vos donnée offline et online ?

#1 CRM – Pour des cas très simples

Les CRM peuvent être une alternative afin de croiser vos données offline et online. En effet, leur but premier est d’accompagner votre entreprise afin de centraliser les données collectées tout au long du parcours client. Utilisé principalement par les équipes de vente il doit aussi permettre aux équipes marketing de partager simplement les leads générés par les campagnes afin de les intégrer à votre funnel de vente.

Il n’a donc pas vocation à fonctionner uniquement comme une base de données clients et pourtant dans les faits c’est souvent le cas. Effectivement, pour bon nombre d’entreprises, les données CRM sont le fruit de saisies manuelles des commerciaux et permettent de garder un historique avec le client. Le manque de données provenant d’autres sources, et notamment comportementales, rend difficile voire impossible la fusion des données online et offline.

#2 RCU – Une option vite limitée également

Le Référentiel Client Unique (RCU) est une solution « externe » fonctionnant comme un véritable Hub permettant de centraliser les données clients de votre entreprise. Pour cela, le RCU va :

• Consolider
• Normaliser
• Dédupliquer

L’objectif est donc de centraliser les données de sources et de formats différents puis de les rendre disponibles pour les applications métiers.

La limite du RCU réside dans le fait que cette approche oblige la création d’importants agrégats de données et ce, en dehors de votre structure. Cela alourdit considérablement votre architecture data et bien souvent les structures technologiques des organisations n’y sont pas adaptées.

#3 DMP – Une approche média

A l’inverse de votre CRM où les données permettent d’identifier vos clients, les Data Management Platforms stockent des données anonymes. Ces données permettent de répartir l’audience de vos campagnes en ligne en segments afin de mieux cibler vos clients et prospects.

L’avantage principal de des DMP « média », c’est leur capacité à très bien traiter les données en ligne : les données de navigation et comportementales notamment. En revanche, on voit venir l’inconvénient assez rapidement : les données anonymes sont exploitables pour pousser des campagnes en ligne mais dans le cadre d’une stratégie omnicanal, vous aurez besoin d’identifier vos clients afin d’apporter un message cohérent sur les points de ventes physiques.

Ce gros point faible a poussé les spécialistes de la données à faire évoluer ce type de plateforme afin de permettre le couplage avec les données CRM : les Customer Data Platforms.

#4 CDP – Une approche « clé-en-main » pertinente

La CDP apporte une solution concrète à toutes les problématiques évoquées précédemment en rassemblant vos données clients aussi bien online que offline en une seule plateforme. Souvent déployée en Saas, les CDP permettent aux marketeurs de travailler facilement avec ces données.

Les CDP ont le potentiel de créer une vue unique du client. Mais la véritable valeur de cette démarche consiste à la rendre opérationnelle et à acquérir les connaissances nécessaires pour y parvenir. Pensez aux questions auxquelles les CDP peuvent répondre :

• Quel était le produit acheté par ce client avant son achat actuel ?
• À quels segments/groupes cibles ce client appartient-il ?
• Ce client est-il susceptible de changer de fournisseur ?
• Quelle est son intention (d’achat) et quel est le moment de son achat ?
• Quelle est la valeur et la valeur future prévue de ce client ?
• Quelles sont ses préférences et où se situe-t-il dans le parcours du client ?

Il s’agit de décider facilement des bons segments, des trajets des utilisateurs, des messages etdes canaux (tout en validant les hypothèses, en faisant des tests A/B, etc.) pour améliorer le CLV et prévenir le churn.

Source : econsultancy.com

#5 Des outils web comme Google Analytics

Si vous utilisez Google Analytics, vous avez accès à une multitude de données online ! Mais inévitablement, vous avez aussi de nombreuses données qui vivent en dehors de GA. Elles peuvent se trouver dans un système CRM, une plateforme de gestion de contenu, une base de données d’inventaire ou dans d’autres outils et systèmes que vous utilisez pour gérer votre entreprise.

Google Analytics a pensé à vous avec une fonction d’importation de données qui permet d’injecter vos propres données offline directement dans GA pour créer une image plus complète de votre entreprise et produire une analyse et une segmentation plus précises.

Si vous disposez d’un système CRM et que vous avez classé vos clients en fonction de personnalités ou de segments d’audience spécifiques, vous souhaiterez peut-être utiliser ces segments pour l’analyse avec GA. Avec l’importation de données, vous pouvez attacher des dimensions personnalisées à chaque personne en fonction de son ID utilisateur. L’importation des données utilisateur nécessite donc une dimension personnalisée soit pour l’ID utilisateur, soit pour le champ d’application de l’utilisateur comme clé. Attention, vous ne pouvez pas télécharger des informations personnelles identifiables (IIP).

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