6 janvier 2021

Écrit par Khaled Damer, Consultant Senior et Léa Nogier, Damien Godet et Marine Filoni, Consultants

L’hyperpersonnalisation : mythe ou réalité ? Utiliser ses données pour enrichir son expérience client

Relation client unique, différenciée, personnalisée, sur tous les supports et sans délai : voici ce qu’attendent aujourd’hui les clients dans leur relation avec les marques. Pour cela, les entreprises redoublent d’efforts pour améliorer l’expérience délivrée et perçue en misant sur la personnalisation. Certaines vont même plus loin grâce au concept d’hyperpersonnalisation…

Mais alors qu’est-ce que l’hyperpersonnalisation ? Comment mettre en place ce type de stratégie ? Quels sont les prérequis et les principaux écueils à éviter ? 

Thinkmarket vous aide à y voir plus clair. 

L’hyperpersonnalisation : une approche novatrice qui met le client et la donnée au coeur de la stratégie marketing

Le concept d’hyper-personnalisation s’inscrit dans un changement de paradigme et dans l’avènement du concept de personnalisation en marketing. Il s’agit d’une forme poussée de personnalisation qui s’appuie sur une nouvelle manière de penser le marketing par la donnée.

Cette approche va considérer de nouvelles dimensions qui vont au-delà du produit et du service en se recentrant autour du client et de ses attentes en temps réel. Elle devra s’affranchir de la seule performance creuse (combien de clients ont vu ma campagne, combien ont cliqué, etc..) pour s’intéresser aux attentes liées à la précision et à la pertinence. Le but n’est plus alors d’adresser un maximum de messages mais plutôt d’adresser le bon message ou de proposer le bon produit ou service à la bonne personne et au bon moment, selon la célèbre formule.

Ce changement de vision émane directement du client. Celui-ci attend de l’entreprise encore plus de communications et de recommandations pertinentes. Selon le rapport “Personalization Pulse Check” en 2018, 91% des clients sont prêts à consommer auprès d’une entreprise qui reconnaît leurs besoins et leur propose des offres adaptées et 83 % sont même prêts à partager leurs données pour avoir une expérience personnalisée. 

Mais avant de parler précisément des attentes en termes d’hyperpersonnalisation des consommateurs, révisons un peu nos classiques. Depuis les débuts du marketing, plusieurs approches distinctes existent en termes de stratégie : elles vont du marketing de masse traditionnel au marketing personnalisé, et donc désormais hyperpersonnalisé. Ces différents concepts permettent de répondre à des enjeux spécifiques en termes d’acquisition client, de fidélisation ou de récurrence : 

Le marketing de masse ou “one to many”, né avec l’avènement des médias, offre une opportunité de communication globale, uniforme, mais ne dispose que de leviers limités pour adresser une cible particulière. 

Le marketing segmenté ou “one to few”,  cible des catégories particulières pour optimiser la rentabilité des efforts marketing comme par exemple via des actions adressées par emails et/ou sur les réseaux sociaux.

Le marketing ciblé ou “one to one”, initié par le relationnel vendeur/client en magasin, marque le besoin de personnalisation. Il a su se développer au travers du marketing automation par l’évolution des moyens technologiques et l’accessibilité à la donnée permettant de connaître les attentes, les habitudes de consommation ou encore les voies de communication préférées. 

Ces approches ont évolué et sont toujours utilisées car elles répondent à des besoins précis permettant d’atteindre certains objectifs.  Elles tendent toutes cependant vers un marketing de plus en plus proche des besoins individuels. Ce niveau de maturité est poussé à son extrême au travers du marketing hyperpersonnalisé.

Le marketing hyperpersonnalisé ou “one to you” est une stratégie qui s’effectue au-delà de l’échelle individuelle. La dimension temporelle et contextuelle s’ajoute, le comportement précis du client est alors pris en compte en temps réel et peut être également anticipé. Plus précisément, le marketing hyperpersonnalisé consiste à individualiser les actions de promotion et de communication en fonction des attentes (ou des demandes) et du profil ou comportement de chaque client ou prospect. Empathie et singularité en sont les maître-mots. À chaque individu doit correspondre une action ou une offre particulière, voire unique et sur-mesure, le tout en temps réel et en anticipation en s’appuyant sur des technologies avancées de traitement de la donnée. 

L’hyperpersonnalisation met le client au cœur de la réflexion marketing pour lui offrir la meilleure expérience possible. Tout doit partir du client, la “customer centricity”, et il est donc nécessaire de mieux comprendre ses besoins et ses attentes. 

Mais alors, comment la donnée intervient-elle pour créer ces expériences ? L’hyperpersonnalisation requiert l’exploitation d’une multitude de données. Les entreprises peuvent ainsi conserver des données de navigation, telles que les visites de pages produit ou de simulateurs afin d’alimenter un scoring d’appétence produit individuel, et des moments-clés comme l’abandon d’un parcours de vente ou une visite d’une page FAQ, pour déterminer le moment adéquat pour la sollicitation. À l’inverse de la personnalisation qui fonctionne manuellement avec des règles définies en amont, l’hyperpersonnalisation fonctionne grâce à des moteurs de décision puissants qui nécessitent de fortes capacités de calcul pour répondre aux exigences de rapidité et d’arbitrage. 

Des freins dans l’exploitation de la donnée au sein des organisations : les entreprises encore peu matures

Aujourd’hui, l’hyperpersonnalisation est encore un concept peu développé dans les entreprises, à l’exception de certains pure players comme Netflix, Spotify ou bien d’autres entreprises spécialisées dans les usages tirés de la data. En effet, la norme reste encore aujourd’hui de créer un produit ou même une campagne qui sera adressée à une cible en particulier, à un moment précis et sur un canal en particulier, à travers le marketing ciblé. Mais, dans cette stratégie, le client en tant qu’individu unique n’est pas pris en compte et la campagne ou l’offre n’est pas spécifiquement créée pour lui selon son contexte particulier.

Les entreprises manquent de maturité à ce sujet et rencontrent des freins dans leur organisation pour mettre en place de telles stratégies. En effet, selon une enquête de l’Association française de la relation client (2019), pour 65 % des entreprises, la gestion, la qualité et la disponibilité des données sont perçues comme des obstacles majeurs à la mise en place d’une telle stratégie et, pour 91% d’entre elles, c’est l’organisation interne qui va en être le principal frein. D’ailleurs, selon cette même étude, seulement 16% des entreprises françaises interrogées se considèrent comme matures sur du marketing ciblé et 2% sur du marketing hyperpersonnalisé. Cette lacune semble plus importante en France puisqu’à l’international, 21% des entreprises se considèrent matures sur du marketing ciblé et 8% sur du marketing hyperpersonnalisé. 

Cependant, les entreprises sont conscientes de l’enjeu actuel de construire une stratégie marketing d’hyperpersonnalisation et, selon l’étude d’Adobe “Context is everything” (2018), 88% des entreprises françaises mettent la personnalisation au coeur leurs priorités. 

On peut par exemple citer SEPHORA qui utilise la technologie NFC pour personnaliser l’expérience en magasin et proposer aux clients disposant de l’application Sephora ou de la carte de fidélité d’être identifiés lors de leur entrée en magasin et ainsi de recevoir un accueil personnalisé, un accompagnement spécifique par une conseillère ou encore des recommandations d’achats en fonction des derniers produits consultés en ligne.

Mettre en place une stratégie hyperpersonnalisée : des prérequis nécessaires pour réussir sa transformation

Acculturer son organisation à l’utilité de la donnée et tendre vers une culture analytique dans la mise en place des stratégies font partie des premières étapes de la transformation digitale des entreprises. L’investissement dans des initiatives Big data, comme la création d’un data lab, peut être un excellent moyen d’inculquer cette culture et d’ainsi favoriser la montée en compétence sur un questionnement analytique. 

Il convient également de militer pour une démarche data customer-centric et remettre l’utilisation des données au coeur de la stratégie marketing afin de tendre vers un réenchantement de l’expérience. La donnée client se doit d’être considérée et exploitée dans cette perspective afin de proposer à ses utilisateurs une expérience ultra-personnalisée : 

  • En définissant les meilleurs touch points et les meilleurs canaux de conversation
  • En construisant des scores sur-mesure pour adapter sa stratégie d’activation 

Il est également indispensable de définir la gouvernance des projets en mettant en place des instances capables de piloter des projets liés à la data, un facteur déterminant pour garantir leur succès. Une des clés est aussi de réunir plusieurs entités et des équipes pluridisciplinaires au sein de mêmes projets et autour d’objectifs communs. 

Enfin, en plus d’avoir une organisation préparée, il est nécessaire de cerner le besoin de ses clients. Il ne faut pas oublier que l’hyperpersonnalisation doit répondre à un besoin existant, concret et utile, mais surtout non intrusif au risque de voir le client se désengager de la marque. Il est indispensable de définir les attentes auxquelles on cherche à répondre : 

  • proposer le bon produit ou service ?
  • adresser des sollicitations au meilleur moment ?
  • donner la capacité de personnaliser son produit ?
  • proposer un programme de fidélité sur mesure ? 
  • etc… 

Plusieurs stratégies peuvent être adoptées et nécessitent des méthodes adaptées pour maximiser sa réussite

Pour répondre aux attentes des clients de manière pertinente, l’organisation se doit de mettre en place des méthodes concrètes. L’objectif étant d’ouvrir la fenêtre d’action et d’évoluer d’une simple réaction à un acte d’achat vers une véritable interaction à un moment-clé. Une fois l’interaction en temps réel atteinte, il devient alors possible de se projeter sur une anticipation des besoins. 

  • Un ciblage statique optimisé :

La conception d’un socle unique et fiable d’exploitation des données clients est la première étape. Il est indispensable d’affiner l’analyse de ces données dites “froides” telles que la date d’anniversaire, la zone géographique ou l’historique d’achat. Elles permettront dans un premier temps d’optimiser les cibles des campagnes en évitant certains écueils, tel que la mise en avant d’un abonnement déjà souscrit.  

La mise en place d’une telle stratégie se concrétise par la configuration d’un CRM offrant une agrégation des sources de données et une gestion de toutes les relations et interactions de l’entreprise avec ses clients potentiels et actuels pour instaurer une relation personnalisée.  

  • De la segmentation statique à la segmentation dynamique :

Une fois que la segmentation est construite, elle doit continuer à vivre pour s’adapter aux mutations subies par la population ciblée : recalcul des segments en intégrant les changements de comportements, profil, consommation  produits, etc. à une fréquence régulière (mensuelle par exemple).

Ainsi, une marque qui actualise chaque mois sa segmentation clients connaît la trajectoire de l’ensemble de ses clients et leur évolution au fil du temps.

La prise de conscience de l’existence de trajectoires – à partir de la matrice de transition/passage – va permettre de détecter des trajectoires à forts enjeux (positifs ou négatifs) qui vont constituer autant d’alertes d’attrition ou d’opportunités de consolidation de la relation client.

Une hyper-contextualisation pour une hyperpersonnalisation pertinente :

Dans cette recherche d’hyper-contextualisation, l’intelligence artificielle a toute sa place. En effet, grâce aux modèles prédictifs, la détection d’une intention d’achat ou d’appétence à une offre en réalisant l’analyse d’informations comportementales ou contextuelles en temps réel facilitera et accélèrera le ciblage des bons leads en les adressant d’une manière personnalisée. L’IA va également permettre une analyse plus fine et des actions plus performantes lorsqu’il y a une forte disparité de données à traiter. Le gain de temps sera non négligeable pour l’entreprise par rapport à une exécution manuelle. 

Pour faciliter la mise en place de telles méthodes il est nécessaire de s’affranchir de plusieurs bonnes pratiques et de respecter des jalons indispensables à un déploiement pertinent. 

Tout d’abord, il est important de définir précisément une stratégie d’hyperpersonnalisation basée sur les besoins des clients et sur les interactions à développer avec eux pour y répondre et ainsi augmenter leur satisfaction. En effet, en fonction du secteur ou des produits ou services proposés, les stratégies devront être plus ou moins personnalisées pour ne pas freiner les consommateurs. 

Connaître les besoins de ses clients nécessite également d’avoir un maximum de données exploitables sur ces derniers et d’utiliser des outils de collecte et de gestion de données permettant de les analyser de manière qualitative. Outre les données classiques, comme l’état civil ou les transactions passées par exemple, il adviendra de récolter des données de type comportemental ou contextuel afin de comprendre les attentes des consommateurs et d’adapter au mieux sa stratégie d’hyperpersonnalisation. À noter, qu’il est important de ne négliger aucun canal : les informations recueillies peuvent être différentes avec la multitudes de parcours possibles et il sera important de toutes les traiter pour bénéficier d’une connaissance client globale. 

Enfin, un élément crucial de la mise en place de l’hyperpersonnalisation réside dans la réalisation de nombreux tests et l’adoption d’une logique d’amélioration continue afin d’optimiser l’impact des actions. Ces cycles de tests, d’analyses et d’optimisations nécessitent également d’avoir en interne des équipes dédiées disposant des bons outils et fonctionnant de manière agile.

Ces nouvelles pratiques présentent des enjeux, mais aussi des risques, quels sont-ils ?

Une stratégie hyper-centrée autour des besoins clients est souhaitée mais peut engendrer la méfiance de certains consommateurs 

Selon le rapport “Personalization Pulse Check” en 2018, 91% des clients sont prêts à consommer auprès d’une entreprise qui reconnaît ses besoins et lui propose des offres adaptées et 83 % sont même prêts à partager leurs données pour avoir une expérience personnalisée. En ce sens, trois leviers peuvent être identifiés dans les attentes client :

  • La réactivité : Le consommateur souhaite que l’entreprise gagne en réactivité dans sa sollicitation, notamment en anticipant ses besoins. Ce n’est plus au client d’être régulier dans son rapport avec la marque, mais à la marque de proposer les bons produits au meilleur moment, inversant le rapport de force.
  • La pertinence : Le consommateur actuel s’attend à ce que les marques le connaissent et lui proposent des produits adaptés, non pas en fonction d’une segmentation planifiée, mais de qui ils sont personnellement. 
  • L’humanisation de la relation : Le consommateur ne souhaite plus être considéré comme le numéro d’une base de données ou d’un segment, et veut être reconnu dans son unicité et dans son individualité par l’entreprise. Celle-ci doit donc gagner en proximité et identifier les techniques permettant d’obtenir ce niveau d’information.

Sur cette base, le consommateur bénéficie d’un gain de temps et d’argent notable lorsqu’une entreprise ou une marque lui propose un produit dont il a besoin au bon moment. Le sentiment de considération est également renforcé via la proposition d’une offre sur-mesure. De ce fait, le client voit l’hyperpersonnalisation comme une solution à la croisée de ses attentes. 

Cependant, malgré l’avènement de la personnalisation forte, certains consommateurs sont tout de même méfiants et manquent de confiance envers ces stratégies. L’hyperpersonnalisation étant fondée sur la récolte d’informations personnelles, certains craignent pour leur vie privée. Selon la Global Consumer Pulse Research” (2017), 47 % des consommateurs français appréhendent que les nouveaux services intelligents en sachent trop sur eux et leur famille. Le manque de réceptivité à cette pratique marketing étant renforcé par l’usage que pourraient en avoir les entreprises (usage commercial abusif, revente de données personnelles …). Le challenge pour les entreprises va donc être de doser l’usage de cette donnée et le niveau de personnalisation apporté pour garder la confiance de ses clients et ne pas paraître trop intrusif.

Aussi, le client est susceptible de ressentir de la méfiance envers l’hyperpersonnalisation, en la considérant comme un outil de déshumanisation. Le lien établi entre la personnalisation et l’utilisation d’algorithme pouvant être perçu comme un éloignement de l’humain et une automatisation de la relation client.   

Pour totalement faire accepter l’hyperpersonnalisation comme nouveau mantra des stratégies marketing, les entreprises doivent rassurer les consommateurs. Transparence, contrôle et bonne gestion des données doivent être intégrés au coeur du processus développé par l’entreprise souhaitant se lancer sur de la personnalisation « one-to-you ». Une bonne offre ne suffit plus, l’image et les pratiques de la marque doivent dorénavant inspirer confiance aux clients.

Un véritable changement de paradigme au sein même de l’organisation de l’entreprise 

Les habitudes de consommation tendent vers une volatilité accrue des clients face à la quantité d’offres disponibles générant des attentes fortes de réactivité, de pertinence et d’individualisation. La notion historique de “client fidèle” devient chimère. La quête de satisfaction de ces trois piliers est alors clé, car simplement y répondre ne résoudrait pas l’équation. Une prise de conscience par les entreprises de l’importance d’une performance globale dans la délivrance de leur produits et/ou services est alors nécessaire. L’hyperpersonnalisation se positionne légitimement comme une réponse à cette nécessité  d’être simple, efficace et rapide sur chacun des piliers. L’intégration d’une telle stratégie est alors l’opportunité de renouer avec le recrutement, la conversion, la fidélisation et la réenchantement. 

Cette opportunité présente cependant des complexités dans sa mise en place comme des risques dans sa réalisation. Une stratégie client hyperpersonnalisée implique de repenser son organisation dans sa globalité. Non seulement le service marketing doit être adapté, mais l’ensemble de la chaîne de valeur se doit de suivre le rythme imposé. Par exemple, un niveau de personnalisation aussi poussé implique de nouveaux enjeux de planification pour les équipes de la supply chain ou des opérations pour garantir un suivi de la consommation et un delivery optimisé pour assurer le bon produit, au bon moment à la bonne personne.

Une fois la mise en place achevée, l’entreprise doit faire face aux écueils de la réalisation. On peut retrouver ces écueils dans la collecte de la data – due à l’appréhension des consommateurs limitant le volume recueilli – comme dans l’exploitation de cette dernière. Le consommateur peut rapidement être enfermé dans une “bulle type” de consommation lors de l’interprétation de ses données. Les connaissances cumulées sur le client et ses habitudes de consommation incitent à lui proposer un catalogue de produits réduit semblant lui correspondre et donc à le formater. Il n’y a donc plus de place à la spontanéité ni à la découverte, compliquant la réflexion dans la recherche de nouvelles idées, de nouvelles expériences disruptives, pouvant conduire à une lassitude du consommateur. Une sorte de stratégie de l’erreur est alors recommandée dans le développement des algorithmes de recommandation permettant de pousser aux clients des offres diverses et éloignées, comme par dysfonctionnement. L’enseigne peut alors en apprendre plus sur les préférences globales de ses clients que sur les spécificités identifiées lors de la première approche.

Le risque d’enfermement apparaît également dans l’usage unique d’une stratégie hyperpersonnalisée. La capacité à pousser à ses clients les plus profitables le bon produit au bon moment pourrait inciter à se focaliser uniquement sur cette cible. Les objectifs de recrutement, de conversion ou encore de fidélisation des cibles, moins profitables, sont alors occultés rendant la stratégie marketing globale incomplète, instable et donc non pérenne. Il est indispensable de ne pas délaisser les techniques plus communes pour garder un équilibre et atteindre l’ensemble des objectifs fixés. 

La collecte de la donnée : un véritable enjeu concurrentiel pour se démarquer et gagner la confiance des clients  

Le modèle d’hyperpersonnalisation repose à la fois sur l’usage des données clients – nécessaires à l’analyse pour le prédictif – et sur leur stockage – nécessaire au bon fonctionnement de l’IA. Cependant, non seulement l’action du consommateur de fournir de la data est un véritable frein à la collecte de données, mais la mise en place de la RGPD et son application rigoureuse sur le consentement et la suppression des données personnelles accentuent l’écueil. Le durcissement des directives en juin 2019 sur la gestion du consentement et l’interdiction de la pratique du soft opt-in obligent les entreprises à modifier leur politique sur les cookies. La stratégie de collecte, de gestion du RGPD et d’utilisation éthique de la donnée devient alors un véritable enjeu concurrentiel. 

L’effort de transparence des entreprises permettra à la fois de challenger ces freins existants et d’identifier de nouvelles opportunités de collecte. D’une part, expliquer aux clients de façon claire et intelligible la finalité de l’usage de leurs données et leur durée d’utilisation permettra d’augmenter le volume recueilli. D’autre part, un schéma vertueux sera ainsi généré par le biais de la connaissance client acquise permettant d’enrichir les algorithmes pour une stratégie hyperpersonnalisée suffisamment fine permettant d’élever in fine le niveau de satisfaction client. 

En conclusion, l’hyperpersonnalisation semble être la vision cible à adopter pour développer une expérience client optimale, répondre aux attentes clients, tout en respectant les règles de traitement fixées par le RGPD pour gagner la confiance des utilisateurs. Voilà qui augure un bel avenir…

Sources : 

  • “Personnalisation de la relation client – les clients adorent, les entreprises en profitent” – AFRC – 2019 
  • Report “Global Consumer Pulse Research” – Accenture Strategy – 2017
  • Report “Personalization Pulse Check” – Accenture Strategy 2018
  • Report  “Context is everything” – Adobe – 2018
Contact

Un projet ou une problématique sur lesquels Thinkmarket pourrait vous accompagner ? Une simple question ? Contactez-nous.

map