tunnel d'achat

Issu de l’e-commerce, l’e-CRM est un concept qui rassemble l’ensemble des techniques pour gérer la communication avec le client en temps réel. Avec les échanges de plus en plus synchrones, les messages de communication sont multicanaux : email, sms, interactions via une application…

L’e-CRM pour optimiser le parcours client

L’objectif de l’e-CRM est d’organiser le parcours client (ou « Customer Journey » en anglais) au sein du système digital de l’entreprise. Contrairement au concept classique qui distingue seulement deux parcours clients, les anciens et les nouveaux, la culture « Customer Centric » amène les entreprises à construire des parcours adaptés à chaque catégorie de clients/prospects. Un parcours client est composé de plusieurs étapes clés avant, pendant et après l’achat, depuis la première prise de contact jusqu’au moment du paiement et la confirmation de la réception de colis. Le rôle de l’e-CRM est d’assurer la meilleure personnalisation de la communication des entreprises avec leurs clients/prospects dès qu’ils entrent dans leur univers digital.

Les techniques de l’e-CRM

En général, via des campagnes marketing digitales (emailing, sms…), les entreprises invitent et redirigent leurs clients/prospects sur leur site ou application mobile. L’objectif est de les conquérir et de les convertir en acheteur en construisant une relation de confiance. Suivant les réactions des futurs clients, de la réception de l’invitation jusqu’à la finalisation des commandes, l’e-CRM a pour l’objectif d’interagir au mieux avec ses clients afin d’obtenir le meilleur taux de conversion et de générer au mieux des profits via des achats finalisés.

En effet, une fois entré dans l’univers digital, toutes les informations de navigation concernant les visites ou achats effectués sur le site de chaque client/prospect sont collectées, historisées et analysées via une plateforme technique. En fonction des réactions (réponse ou non aux campagnes marketing, niveau de navigation, comportement d’achat), son scoring sera modifié à la hausse comme à la baisse. Ces scores permettent aux entreprises de mieux comprendre les profils type de leurs clients et ce à quoi ils s’intéressent. Autrement dit, tout ce qu’un client fait sera sauvegardé et contribuera à le scorer.

Son score va ensuite servir à classer le client dans un segment de population défini par l’entreprise. Il s’agit des catégories de clients/prospects classées selon différents critères distinctifs (âge, centres d’intérêt, besoins/envies, problématiques, comportement d’achat, risque de churn…).

L’outil e-CRM, en fonction des informations reçues, va segmenter et calculer des scénarios d’interactions adaptés à chaque client dans l’écosystème de l’entreprise. Il analysera les interactions et décidera des actions à entreprendre. Son objectif est d’optimiser la communication avec chaque client/prospect pour tirer la meilleure partie de cette relation.

1er niveau d’optimisation : les triggers marketing

L’e-CRM envoie des messages de communication (triggers) adaptés à chaque catégorie de clients. Ces messages sont définis à l’avance et envoyés lorsque des événements pré-paramétrés déclenchent leur envoi.

Il existe plusieurs types de triggers :

(1) Triggers relationnels : messages de bienvenue suite à une inscription ou lors d’un événement spécifique comme un anniversaire ou le Nouvel An.

(2) Triggers transactionnels : confirmation d’achat, suivi de l’avancement ou de l’expédition.

(3) Triggers comportementaux : suggestion de produits, message suite à une visite sans commande, relance de paniers abandonnés, sollicitation des avis client après la réception du colis.

(4) Triggers promotionnels : lancement d’un nouveau produit, promotions, invitation à un événement.

(1) Les triggers relationnels sont basés sur les données acquises grâce aux renseignements que le client a donnés lors de son inscription aux newsletters. Des messages sont déclenchés pour accompagner le client dans son premier contact avec l’entreprise (remerciement, confirmation de mot de passe) ou pour rappeler un événement spécial afin de maintenir une relation plus personnalisée. Ayant pour objectif de faire revenir le client sur le site, ces messages proposent souvent une gamme de produits ciblée selon les caractéristiques du profil client et son historique d’activités pour avoir un meilleur taux d’ouverture.

(2) Liés au cycle de vente, les triggers transactionnels apportent les informations essentielles de la vente et contiennent souvent des actions de cross-selling ou up-selling pour augmenter le nombre d’achats. Si le client a passé la commande, l’e-CRM ajoute dans l’email de confirmation d’achat ou de l’expédition du colis des publicités en lien avec les produits achetés. Il y a fort à parier qu’une cliente ayant acheté une poussette serait intéressée par des offres de produits pour bébé.

(3) Les triggers comportementaux sont basés sur tous les comportements du client lors de ses visites sur le site (comparer les produits, lire les avis des consommateurs, consulter sans déclencher un achat…). En fonction de l’ensemble des informations comportementales, le vendeur peut suggérer certains produits déjà consultés pour lui rappeler son intérêt ou pour susciter sa curiosité.

Concernant les profils « abandonnistes », la relance de paniers abandonnés aura un meilleur taux de réussite dans les heures qui suivent la visite. Si le parcours n’est pas finalisé, l’e-CRM déclenchera un message pour que le client valide sa commande. Le vendeur peut aussi décider d’inciter davantage son client à effectuer l’achat en utilisant des accélérateurs comme réductions ou remises complémentaires.

La sollicitation des avis client est un trigger comportemental très important pour renforcer le référencement naturel des produits et améliorer ainsi le positionnement du produit dans les résultats des moteurs de recherche. De plus, les avis positifs transforment le client en véritable ambassadeur et rassurent les autres clients/prospects qui les liront.

(4) Les triggers promotionnels sont utilisés pour informer le client de l’arrivée d’un nouveau produit ou d’une nouvelle version d’un produit qu’il a acheté auparavant (jeux vidéo, logiciels…). Cette technique est couplée souvent avec une réduction exceptionnelle lors de l’événement. Les triggers promotionnels sont puissants mais coûteux et doivent être correctement utilisés afin de cibler uniquement les clients susceptibles d’acheter et de ne pas en abuser.

2ème niveau d’optimisation : Vers l’outil e-CRM « intelligent »

Au-delà de la mise en place des triggers marketing dits « classiques », les nouvelles générations de l’e-CRM doivent faire preuve d’une capacité d’interaction en temps réel afin d’assurer leur rôle de chef d’orchestre dans l’organisation du parcours client. L’arrivée du Big Data est prometteuse dans le domaine du marketing en général et dans l’e-CRM en particulier car il permet d’alimenter davantage les connaissances client. A partir des données massives de toutes les catégories de prospects, les algorithmes sont capables d’analyser et de détecter des typologies de comportements pour trouver les interactions les plus efficaces par segment. Autrement dit, plus les données sont stockées et analysées, mieux l’e-CRM interagit avec les clients grâce à des messages personnalisés dont le système prédit qu’ils vont correspondre à leurs attentes. Ces analyses sont souvent faites par des algorithmes dans les plateformes Big Data interconnectées avec l’e-CRM. Elles sont en effet plus performantes en stockage et puissance de calcul que les outils d’e-CRM eux-mêmes.

(1) Identifier les interactions « intelligentes » :

Le Big Data permet aux entreprises de mesurer l’intérêt du client sur la communication qu’il reçoit afin de trouver les moments propices pour entrer en contact avec lui sans risquer la saturation.

Exemple : si historiquement le client a un comportement d’abandon de panier et qu’il est en phase de finalisation de son parcours d’achat, c’est le moment propice pour l’inciter à passer la commande. En revanche, s’il s’agit d’un « bon client » qui n’abandonne jamais ses paniers, le moment propice pour interagir est la confirmation de son achat avec un message pour l’inviter à revenir.

(2) Approfondir le « machine learning » :

L’outil analyse les données et détecte des patterns dans le comportement d’achat du client. A ce niveau, l’e-CRM fait preuve d’une « intelligence » basée sur du machine learning, à savoir la capacité de détecter des typologies de comportements pour ensuite prendre une décision en fonction des interactions du client/prospect.

Exemple : si le prospect a déjà visité le site plusieurs fois sans pour autant finaliser un achat, l’e-CRM peut envoyer une sélection des offres similaires à celles qu’il a consultées antérieurement. En revanche, si le client n’est pas satisfait de ses premiers achats sur le site ou s’il a subi plusieurs crashes dans l’application mobile, il se laissera moins facilement tenter par les offres. Dans ce cas, l’e-CRM décide de ne pas envoyer des messages de publicité trop intrusifs car ceux-ci pourraient paraître agaçants à l’égard de son client. Le seuil de décision d’envoyer ou pas le message est le résultat d’un apprentissage de l’algorithme. Il sera réévalué à chaque envoi et optimisé en permanence.

La clé de cette intelligence de l’e-CRM est de réagir en s’appuyant sur les outils de calculs et le machine learning. En fonction des réactions des prospects/clients, l’outil va s’entraîner et améliorer ses propositions pour les prochaines interactions. Avec le temps, le machine learning arrive à faire des propositions de plus en plus pertinentes afin d’obtenir un maximum de taux de conversion.

Exemple : au moment où le client met deux produits de la même gamme dans son panier, l’e-CRM déclenche un message pour l’insister à acheter le 3ème produit à moitié prix. En fonction des réactions du client (accepter ou non la promotion), son comportement d’achat sera stocké et analysé. Au regard des résultats enregistrés, l’outil adaptera ses messages lorsqu’un client du même segment navigue sur le site.

L’optimisation des parcours client… jusqu’où ?

Dans un monde de plus en plus connecté et face aux attentes client de plus en plus exigeantes, les logiciels e-CRM du futur devront traiter plus de données entrantes pour proposer rapidement des scénarios de vente plus adaptés. A l’ère de l’intelligence artificielle, nous pouvons imaginer des futurs assistants CRM intelligents forts en capacité prédictive et capables d’anticiper des scénarios d’interaction complexes grâce à l’apprentissage profond (deep learning). De grands éditeurs ont déjà intégré l’intelligence artificielle dans leurs solutions innovantes comme Watson (IBM) ou Einstein (Salesforce). De nombreuses solutions tierces proposent également ce type de plateforme de machine learning et d’intelligence artificielle à coupler à des outils de CRM.

Le parcours client sera donc unique pour chaque client car il sera construit en fonction de ce qu’il est et de ses réactions.

Pour conclure, même si nous voyons bien le rôle stratégique et l’efficacité de l’e-CRM en termes de vente et de marketing, ce n’est pas une « baguette magique » qui transforme automatiquement les prospects en acheteurs. Pour que l’outil puisse optimiser la conversion à travers la Data, les marketeurs devront toujours imaginer et définir des campagnes marketing ainsi que des parcours client pertinents. La démarche Data Driven sera intégrée pour optimiser l’efficacité de ce marketing. Au-delà de l’innovation technologique, la créativité et l’intelligence humaine reste la base d’une bonne mise en œuvre d’une plateforme e-CRM.

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