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Le triangle d’or de la sollicitation digitale

sollicitation d'un client via son téléphone source stories by freepik

La data et les algorithmes permettent de créer une relation quasi-individualisée entre une marque et son marché. La marque, qui connait son client ou prospect, lui adresse des messages personnalisés sur lesquels il réagit positivement, car il est intéressé. Cet échange gagnant-gagnant est la voie royale pour maximiser l’effet des sollicitations qu’elle envoie. Mais pour atteindre ce sommet de l’efficacité du marketing digital, il est nécessaire de procéder avec méthode, car tout faux pas peut réduire à néant tous les efforts précédents. Comment exploiter la data pour acquérir et fidéliser des clients ? Réponse en 3 étapes. 

À son commencement dans les années 2000, le marketing digital a apporté un canal supplémentaire à l’arsenal d’outils de sollicitation commerciale existants. Nous avons remplacé les prospectus et catalogues papier par des campagnes d’emails et de SMS. Cela coûtait certes moins cher, mais le résultat était le même : un taux de conversion très faible, d’à peine 1%, et, en corolaire, un rejet généralisé des sollicitations.

Depuis, nous avons appris à mesurer très finement les comportements des individus aux sollicitations digitales, qu’elles soient par email ou SMS. La collecte et l'utilisation de ces données ouvre de nouvelles perspectives aux professionnels du marketing en permettant d’affiner le ciblage dès le départ et d’aller jusqu’au développement de relations quasi-individualisées avec les prospects ou clients. Grâce à la data, des taux de conversion de 30% et plus deviennent envisageables dès lors que l’on s’appuie sur les bonnes populations, c’est-à-dire celles qui manifestent une forte appétence à la marque et à ses produits.

Les restrictions – légitimes – imposées par les règlementations sur la protection des données personnelles, notamment par le RGPD, oblige à travailler avec finesse et mesure. Sursolliciter un prospect même bienveillant, c’est prendre le risque de susciter un rejet de sa part. Et si le refus se traduit par une demande « Stop SMS » ou « Stop Spam », cela revient à le perdre définitivement, puisqu’en en vertu de la réglementation, un « Stop SMS/Spam » implique de supprimer le contact de la base.

Les projets data en sollicitations digitales commencent là : comment utiliser l’intelligence de la machine pour maximiser les taux de réaction, puis de transformation, en respectant la règlementation ?

1. Une segmentation affinée par la donnée pour définir ses personae

La première phase vise à acquérir de la connaissance sur les clients et prospects ciblés. Elle démarre par la collecte du maximum de données sur les réactions aux précédentes campagnes marketing : taux d’ouverture, de clics, de rejet, etc. L’analyse de ces données permet de définir un ensemble de profils types - type personae - correspondant chacun à une combinaison de critères de comportements et d’identité (sexe, tranche d’âge, centres d’intérêt, niveau d’appétence selon les offres, etc.). L’objectif est de segmenter la population cible par personae en vue de diriger les envois de manière privilégiée vers les sous-groupes incarnés par les personae susceptibles d’y réagir positivement. Ces populations pourront devenir, par la suite, le terrain de jeu de campagnes de tests utilisateurs (via des techniques d’A/B testing, par exemple). Un sous-groupe doit être suffisamment large pour ne pas écarter de potentiels clients de la cible. Mais il ne doit pas être trop large non plus pour minimiser le taux de rejet et donc le risque de perdre des contacts.

2. Une juste mesure de la pression digitale

À partir de là, tout est une question de position de curseur. Il s’agit, pour chaque sous-groupe, d’évaluer le seuil au-delà duquel les sollicitations risquent de ne plus être acceptées. Car là encore, RGPD oblige, un rejet reviendrait à perdre définitivement le contact. Pour ce faire, on utilise des algorithmes qui prédisent le seuil d’acceptabilité de chaque groupe selon le contenu et le contexte de la sollicitation. Si la prédiction avance un taux de réaction positive supérieur à 50%, alors il ne faut pas se priver d’augmenter la pression et de passer au stade suivant qui est la fidélisation. En revanche, si le taux de réaction positive calculé ne dépasse pas quelques %, alors mieux vaut se garder de surenchérir. Prendre le temps de revoir le contenu de ses messages pour tenter de la rapprocher des attentes de la cible est sûrement la voie à privilégier.

3. Une stratégie de fidélisation pour augmenter la satisfaction client

La fidélisation est l’aboutissement des autres étapes, puisqu’il s’agit là d’utiliser le levier de « l’addiction » à la marque pour générer encore plus de réactions positives que l’on peut espérer voir se transformer en monnaie sonnantes et trébuchantes. Le premier niveau de fidélisation consiste en général à utiliser différents artifices (comme la recommandation) pour prolonger la durée de consommation d’un service auquel le client s’est abonné.

Le deuxième niveau de fidélisation consiste à transporter le client dans un sous-groupe connexe pour lui proposer des options ou de nouveaux types d’offres et/ou de services pour lesquels il n’avait pas manifesté d’intérêt de prime abord. Ce qui renforcera encore l’attachement du client à la marque tout en effectuant de l’up-selling ou du cross-selling.

Les parcours proposés, de même que les options ou services mis en avant, sont, là encore, le résultat d’algorithmes d’analyse des données comportementales. Mais attention, même à ce stade, une sollicitation à contre-temps peut susciter le rejet et rendre le prospect potentiellement disponible à la concurrence.

Pour conclure quelques bonnes pratiques pour mettre la data au service de la connaissance client :

 

  • Écouter et faire confiance aux données :

Les chiffres peuvent parfois apparaître contre-intuitifs ou opposés à la pensée commune ou à des convictions personnelles. Il peut être tentant de les balayer du revers de la main. Ce serait une erreur. Les chiffres révèlent des informations qu’il faut analyser et prendre en compte dans les stratégies marketing (un taux de réaction peu élevé à une campagne de test d’un nouveau service auprès d’une population a priori favorable peut juste signifier que les clients ne sont pas encore mûrs pour accueillir l’offre).

 

  • Progresser avec méthode sans brûler les étapes :

Les phases préalables de connaissance du client et de mesure du seuil de pression commerciale sont indispensables pour optimiser les sollicitations sans prendre de risques.

 

  • S’appuyer sur des spécialistes de la data :

Une stratégie de marketing digital implique aujourd’hui de déployer des technologies de collecte et d’analyse des données sophistiquées qui font appel à la data science. Il ne faut pas hésiter à s’appuyer sur les bons outils et des spécialistes qui vont accompagner les équipes marketing dans le déploiement de leur stratégie.

Philippe, Responsable de l'Offre Data

Publié le 20/01/2021
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