L’année 2017 touche à sa fin et nous pouvons dire qu’elle fut un tournant sur la thématique de l’omnicanalité.
En effet, ce terme [qui fait partie du quotidien de nos clients depuis déjà quelques années] n’était pas encore une réalité dans les systèmes d’informations des entreprises. Mais force est de constater que le gap entre la « vision client » et la « vision entreprise » est en passe de disparaitre.
Retour sur les faits marquants de cette accélération omnicanale au sein des entreprises « data centric ».
L’omnicanalité, kezako ?
Selon Bertrand BATHELOT, l’omnicanalité se définie comme suit :
Dans un contexte marketing, le terme d’omnicanal ou d’omnicanalité désigne le fait que tous les canaux de contact et de vente possibles entre l’entreprise et ses clients sont utilisés et mobilisés
La mise en œuvre de ce concept au sein des entreprises a donc consisté, dans un premier temps, à rendre opérationnel l’ensemble des canaux pour toutes les interactions (visite, vente, contact etc.). C’est aujourd’hui un standard pour les clients. Chaque entreprise est donc en mesure de mettre en place des stratégies clients omnicanales par le biais d’équipes pluridisciplinaires.
L’Oréal a par exemple créé des applications qui permettent aux consommateurs de tester virtuellement le rendu d’un maquillage sur leur propre photographie. Ceci a pour but d’aider les consommatrices à simplifier leur expérience et préparer leur achat (on ou offline). Ainsi une complémentarité se crée entre les supports digitaux et les magasins physiques où chacun apporte ses points forts :
- Accès continue (24/7) et gamme complète pour les supports digitaux qui facilitent l’expérience utilisateur,
- Offre de conseil et accompagnement à l’achat avec récupération immédiate du produit dans le réseau physique.
Beaucoup d’enseignes proposent dans cette logique des dispositifs de « Clic & Collect » qui sont la consolidation du meilleur des deux mondes. [Bonus : Il arrive même d’observer des ventes additionnelles sur place lors du passage en magasin pour la « Collect »]
Pilotage & évaluation de ces stratégies sur le comportement des clients
Comme l’a écrit Peter DRUCKER en son temps « ce qui ne peut pas être mesuré, ne peut pas être géré ». Et l’Omnicanalité est un sujet qui fait émerger de nombreuses questions au sein des entreprises qu’il faut « gérer » et donc sur lesquelles il est nécessaire d’apporter des « mesures ».
- Qui sont les clients omnicanaux ? Génèrent-ils un chiffre d’affaire plus important que les clients monocanaux ? Ont-ils un profil spécifique ?
- Les paniers moyens des clients sont-ils plus importants online qu’offline ? La répartition du chiffre d’affaire par univers de produit est-elle la même online qu’offline ?
- Quel est l’impact du « Clic & Collect » sur le panier moyen online ? La récupération de la commande en magasin génère-t-elle des ventes additionnelles sur place ?
- Quelle part du chiffre d’affaire en magasin physique est apportée par une expérience digitale au préalable ? (Concept de ROPO : Research Online Purchase Offline ou de Web-to-Store)
- … etc.
Autant de questions qui ont toutes un intérêt business important et qui nécessitent toutes la même chose : collecter puis réconcilier l’ensemble des informations d’interactions entre les clients et l’entreprise.
La collecte et la réconciliation de l’ensemble des informations d’interactions
Sur la partie « offline », la collecte des informations de transactions, contacts entrants au service client (appel, courrier) ou sortants via des opérations marketing sont aujourd’hui bien couverts. De plus, l’existence de programmes de fidélité permet de disposer d’informations plus fines sur les clients (de type socio-démographiques) et de regrouper simplement l’ensemble des informations (via un identifiant type numéro de carte de fidélité).
Sur la partie « online », c’est quelque peu différent … Il est assez simple de collecter les informations de navigation des visiteurs, mais quand on commence à parler d’authentification les choses se complexifient. Non pas à cause de la technologie ou des outils car ces sujets sont assez basiques, mais plutôt à cause d’un manque de « data culture » général au moment des mises en place du tracking sur les sites ou apps.
Il est donc important d’avoir en tête quelques bonnes pratiques sur les plans de marquage & autres triggers marketing lors de déploiements :
- Définir des variables « custom » dédiées à la collecte des informations d’identification d’un client (numéro de carte de fidélité, identifiant client CRM, clé de rapprochement…),
o Dès lors, chaque visite réalisée par un client authentifié pourra accueillir l’information.
- Configurer la persistance dans le temps de ces variables « custom » au sein des cookies (selon les normes et la réglementation CNIL / GDPR),
o Ainsi, une fois qu’un client s’authentifie lors d’une visite, il le sera de façon automatique à ses revisites.
- Intégrer ces informations d’identification d’un client dans l’ensemble des communications sortantes (type email transactionnel, promotionnel ou institutionnel),
o Par conséquent, un client effectuant une visite suite à un clic dans ce type de communications sera automatiquement reconnu dans vos outils analytics.
Dans la majorité des entreprises, seules les visites où le client se logue à son espace personnel sont considérées comme « authentifiées ». Or ce n’est souvent le cas qu’au moment de réaliser un achat. Il est possible de retracer les précédentes visites, ce qui est couramment appelé de la « retro propagation », mais cela n’a d’intérêt qu’à des fins de pilotage pur (ex : suivre le nombre moyen de visites précédent un achat). Si l’entreprise souhaite aller plus loin, en faisant par exemple de la personnalisation ou en mettant en place des moteurs de recommandation, les pratiques précédemment citées sont nécessaires.
*« Reconnu » : Visite ou le client est « logué » ou automatiquement authentifié (revisite ou rebond sur communication)
Ainsi une entreprise qui ne respecte pas ces bonnes pratiques n’aura qu’une vision authentifiée de 2 à 5% de son trafic en moyenne… là où d’autres montent à plus de 50%. Cet écart constitue donc un réel avantage concurrentiel durable pour les entreprises matures, à l’image des programmes de fidélité au début des années 2000.
Quand on sait que selon Jeff BEZOS « le plus dangereux en entreprise, c’est de ne pas évoluer« , il y a fort à parier que les organisations qui ne réussiront pas à piloter ce sujet disparaîtront.
Et pour 2018 alors … on fait quoi ?
Si 2017 a été l’année de l’omnicanalité qui a permis de prendre conscience de l’importance d’être « excellent sur les basiques » en termes de collecte … il y a fort à parier que 2018 sera la transition vers la data culture et l’intelligence digitale. [Concepts que nous aurons le temps de vous préciser dans un prochain billet]
Pour ceux qui ne l’ont pas encore fait, de nombreux projets vont donc tourner autour de la mise en place d’infrastructures capables d’ingérer et accueillir ces data en interne (Datalake ou DMP en fonction des besoins à couvrir).
Pour les autres, une fois la maîtrise et la compréhension des data acquises, il sera l’heure de bâtir des applications d’intelligence artificielle et de les déployer en production. Les plus aventuriers les développeront en interne, d’autres achèteront des solutions clés en mains, tandis que le reste attendra de voir ce que font les autres et ce qui marche.
