Stimulez la croissance grâce à l’analytics omnicanal.

La clientèle attend des entreprises qu’elles lui proposent des expériences engageantes. Si vous diffusez un message marketing, vous devez le personnaliser pour qu’il suscite l’intérêt de votre destinataire et faire en sorte qu’il arrive au bon endroit, au bon moment. Si vous recommandez un produit ou un service, il doit s’agir de quelque chose que la personne a déjà recherché auparavant ou dont vous savez qu’elle a besoin. Aujourd’hui, les entreprises ne sont plus jugées uniquement sur leurs offres et leurs capacités, mais sur la qualité et la cohérence des expériences qu’elles proposent à chaque point d’interaction.

Cette exigence s’applique à tous les canaux, digitaux comme physiques, et implique un engagement constant, hautement personnalisé et parfaitement adapté au contexte. Un message marketing doit correspondre aux intérêts individuels, tout en arrivant précisément au bon endroit, au bon moment. Une recommandation de produit doit refléter une recherche ou un besoin exprimé auparavant. Cette exigence s’étend à l’ensemble des canaux, qu’ils soient digitaux ou physiques.

L’analytics omnicanal consiste à intégrer et synthétiser les données issues de tous les points de contact. Il permet d’obtenir une vue d’ensemble du parcours en analysant comment les interactions sur un canal influencent le comportement sur d’autres, ce qui favorise les transitions fluides et l’unification de vos informations client. Pour y parvenir, les données sont rassemblées en une identité client unique et persistante grâce à des processus avancés comme la résolution d’identité et le data stitching qui relient des interactions disparates sur diverses plateformes et appareils au fil du temps. Sans cette unification, les insights restent fragmentés, empêchant les entreprises de comprendre le parcours client de bout en bout.

Une stratégie marketing omnicanal complète doit combler le fossé entre le digital et le physique. Se limiter aux données en ligne donne une vision partielle. Pour obtenir une compréhension globale, il est essentiel d’intégrer les données hors ligne, comme les visites en magasin, les conversations avec les centres d’appels ou les interactions avec les équipes commerciales. Cela nécessite une technologie capable de traiter et de relier divers types de données provenant de sources en ligne et hors ligne.

La création d’un profil client unifié implique aussi de briser les silos de données traditionnels qui existent souvent entre les départements comme le marketing, les ventes, le support client et le développement produit. Mettre en œuvre une source unique de vérité pour les données client exige une collaboration transversale et un engagement commun à privilégier l’expérience globale plutôt que des mesures spécifiques à chaque canal.

La mise en œuvre d’une stratégie robuste d’analytics omnicanal offre un certain nombre d’avantages tangibles, essentiels à la réussite dans l’environnement concurrentiel actuel. Ces derniers couvrent l’expérience client, l’efficacité opérationnelle, les performances financières et la prise de décisions stratégiques.

Amélioration de l’expérience client

L’avantage le plus direct réside dans la capacité à offrir des expériences fluides, cohérentes et hautement personnalisées, quel que soit le canal utilisé par la clientèle. En analysant les données à travers tous les points de contact, les entreprises peuvent découvrir des schémas, des préférences et des besoins cachés qui resteraient invisibles en observant chaque canal séparément. Cette compréhension approfondie facilite la personnalisation des offres, du contenu et des interactions en fonction des profils client individuels, ce qui augmente considérablement la satisfaction.

Optimisation de l’efficacité opérationnelle

Une vue unifiée des interactions client révèle les inefficacités et les domaines à améliorer dans les workflows opérationnels, particulièrement en ce qui concerne le service clientèle. L’analyse des données cross-canal permet d’optimiser l’allocation des ressources, d’identifier les problèmes récurrents et de repérer les requêtes courantes pouvant être automatisées via des outils comme les chatbots. Résultat : des coûts opérationnels réduits, des équipes mieux informées ainsi qu’un service plus rapide et efficace.

Augmentation du chiffre d’affaires et du retour sur investissement

L’amélioration de la satisfaction client et de la fidélité, grâce à des expériences personnalisées de qualité se traduit directement par une augmentation du chiffre d’affaires. Des études montrent que la clientèle engagée sur plusieurs canaux a tendance à dépenser plus que celle limitée à un seul. De plus, l’analytics omnicanal permet d’identifier des opportunités de ventes croisées ou additionnelles à partir des comportements et des préférences observés tout au long du parcours client. Les entreprises peuvent ainsi allouer efficacement les ressources marketing et commerciales aux canaux les plus performants afin de booster leur retour sur investissement. La réduction des frictions tout au long du processus d’achat favorise également l’augmentation des taux de conversion.

Prise de décisions prédictive

L’analytics omnicanal constitue le socle pour une prise de décisions véritablement basée sur les données. En offrant une vue d’ensemble précise, il permet aux équipes marketing, produit et opérationnelles d’identifier les tendances comportementales, de prédire les actions futures et de comprendre le « pourquoi » des choix de la clientèle. Il aide ainsi à prioriser les fonctionnalités des produits pour qu’elles répondent à la demande réelle, à traiter rapidement les problèmes et à aligner toute l’organisation autour d’une même source de vérité sur la satisfaction et le comportement client. En comprenant l’efficacité réelle des canaux, au-delà de l’attribution au dernier point de contact, vous êtes en mesure de prendre des décisions stratégiques plus pertinentes.

La valeur de l’analytics omnicanal réside dans sa capacité à générer des insights approfondis. Ces derniers apportent les informations nécessaires pour comprendre, cartographier et optimiser l’ensemble du parcours client.

Il est essentiel de disposer une vue à 360 degrés de la clientèle. Cela implique de consolider les données provenant des différents points de contact, en ligne et hors ligne, tout en connectant les identités et les interactions à travers les canaux, les appareils et le temps pour créer un profil client unique et cohérent. Cette vue unifiée sert de base à une cartographie précise du parcours client qui consiste à visualiser l’ensemble du cheminement d’une personne, depuis la prise de conscience de son besoin à l’assistance après-achat, en passant par l’engagement.

Une cartographie efficace exige d’identifier tous les points de contact clés, les objectifs et l’état d’esprit de la clientèle à chaque étape, ainsi que les transitions entre les différents canaux. Sans la couche de données unifiée apportée par l’analytics omnicanal, elle reste inévitablement incomplète, avec des interactions ou transitions cruciales manquantes, ce qui mène à des conclusions erronées. Les silos de données créent, en effet, des angles morts, notamment en ce qui concerne les activités hors ligne ou l’impact du support client sur le comportement en ligne.

L’une des principales applications de ces insights omnicanal est l’identification des points de friction et des lacunes dans l’expérience client. En analysant l’intégralité du parcours, les entreprises peuvent détecter avec précision les moments où la clientèle éprouve des difficultés, rencontre des obstacles ou abandonne les processus. Par exemple, l’analytics peut révéler qu’une information peu claire au moment du paiement entraîne systématiquement une augmentation des sollicitations du centre d’appels. Cette capacité à connecter les expériences à travers différents canaux permet d’identifier les causes profondes des problèmes, qui trouvent souvent leur origine à un endroit différent de celui où le symptôme se manifeste. En découvrant ces points de friction de manière proactive, avant qu’ils ne génèrent une frustration généralisée ou de l’attrition, il est possible d’intervenir, d’optimiser l’expérience et de préserver les relations client, afin de dépasser la simple résolution réactive des problèmes.

De plus, les insights omnicanal mettent en lumière les interactions complexes entre les canaux. L’analytics peut révéler comment une interaction sur un canal (comme la visualisation d’une publicité sur les réseaux sociaux) influence le comportement sur un autre (comme la visite du site web et la réalisation d’un achat). Le suivi de ces étapes séquentielles à travers les canaux offre une compréhension beaucoup plus riche du processus de prise de décisions d’un individu. Cette perspective cross-canal est essentielle pour une modélisation précise de l’attribution marketing. Sans elle, les entreprises risquent de mal répartir leurs ressources en surévaluant les points de contact finaux et en sous-estimant les canaux qui jouent des rôles pourtant essentiels plus tôt dans les phases de découverte ou de considération, ce qui entraîne des dépenses marketing inefficaces et des opportunités manquées.

En fin de compte, ces insights omnicanal approfondis alimentent une personnalisation efficace à grande échelle.

La compréhension des préférences individuelles, du comportement historique sur tous les points de contact et des besoins futurs permet aux entreprises d’adapter les messages, les offres et les expériences en temps réel, rendant les interactions beaucoup plus pertinentes et percutantes. Cette transformation des données brutes en informations exploitables peut être utilisée par les équipes marketing, produit, commerciales et opérationnelles pour créer des parcours fluides, cohérents et véritablement centrés sur la clientèle.

1. Développez une compréhension approfondie de votre clientèle et visualisez son parcours. Tout repose sur votre connaissance de l’audience cible. Menez des recherches et analysez les données existantes pour identifier les préférences de la clientèle, les points de friction typiques et les modèles comportementaux entre les différents segments. Élaborez des profils client détaillés pour guider les décisions stratégiques. Cartographiez ensuite le parcours client de bout en bout, en identifiant chaque point de contact potentiel : sites web, applications mobiles, réseaux sociaux, e-mails, magasins physiques, centres d’appels, plateformes tierces, etc. Déterminez les objectifs, les motivations et l’état émotionnel de la clientèle à chaque étape.
2. Définissez des objectifs clairs et des indicateurs clés de performance (KPI). Fixez des objectifs spécifiques et mesurables qui s’alignent directement sur vos priorités commerciales et les besoins identifiés de la clientèle. Assurez-vous que tous les départements concernés les partagent et les approuvent, notamment les équipes marketing, ventes, produit et relation client. Définissez les KPI que vous utiliserez pour mesurer vos progrès, par exemple, le taux de fidélisation, le taux de conversion, la valeur de commande moyenne (AOV), la valeur durée de vie client (CLV), les mesures d’engagement cross-canal, le score NPS (Net Promoter Score) et le taux d’attrition.
3. Identifiez, consolidez et intégrez les sources de données. Recensez précisément tous les systèmes et canaux d’où vous pourriez extraire des données pertinentes. Pour cela, collaborez avec les équipes concernées (produit, ventes, IT et marketing) pour localiser et accéder à ces données. Tout l’enjeu est de décloisonner les silos de données existants et de consolider les informations dans une vue unifiée. Assurez-vous que les données sont centralisées, nettoyées pour garantir leur exactitude et correctement intégrées pour permettre une analyse complète. Établissez des processus robustes de collecte de données et, surtout, standardisez les conventions de dénomination et les définitions d’évènements dans tous les systèmes pour éviter les incohérences qui pourraient compromettre l’analyse.
4. Sélectionnez et intégrez la technologie appropriée. Choisissez des outils et des plateformes d’analyse, comme Adobe Customer Journey Analytics, capables de gérer le volume, la vélocité et la variété des données issues de tous vos canaux et entités. Évaluez votre tech stack actuelle pour identifier les capacités d’intégration des données existantes, les défis d’attribution et les silos de données. Assurez-vous que la technologie d’analyse choisie se connecte parfaitement aux sources de données et aux systèmes d’activation, comme les solutions d’automatisation du marketing, les CRM et les plateformes de données client (CDP), et permette d’agir en fonction des insights obtenus. Envisagez des outils proposant des interfaces low-code ou no-code afin de réduire la dépendance vis-à-vis des équipes IT ou BI spécialisées pour l’accès aux données et leur analyse. Les technologies clés souvent impliquées comprennent les CDP, les CRM, l’IA et les moteurs de machine learning et parfois les systèmes ERP pour les données de stock et de commandes.
5. Activez la personnalisation et fluidifiez les transitions. Utilisez les données unifiées et les technologies sélectionnées, en particulier les capacités d’IA et de machine learning, pour mettre en œuvre du contenu personnalisé, des recommandations et des offres sur tous les canaux. Garantissez des transitions fluides sans friction entre les différents points de contact (par exemple, lorsqu’un panier est créé sur un appareil mobile et que l’achat est finalisé sur un ordinateur de bureau).
6. Priorisez la sécurité, la confidentialité et la gouvernance des données. À mesure que la collecte de données s’étend, la mise en œuvre de solutions de sécurité robustes (comme les modèles Zero Trust) et de pratiques transparentes en matière de confidentialité devient indispensable. Mettez en place de solides frameworks de gouvernance des données pour garantir la conformité aux règlementations (comme le RGPD et le CCPA) et préserver la confiance de la clientèle. Il ne s’agit pas d’un complément facultatif mais d’une exigence fondamentale pour réussir à long terme.
7. Surveillez, analysez et optimisez en continu. Une stratégie omnicanal est dynamique. Surveillez en permanence les données entrantes et suivez les performances par rapport aux KPI définis. Analysez les résultats pour découvrir de nouveaux insights omnicanal, identifier les tendances émergentes, repérer les points de friction et mettre au jour les opportunités d’amélioration ou de croissance. Surtout, établissez un système de feedback où ces insights alimentent en continu le perfectionnement de la stratégie, des campagnes, des parcours client, et même du développement de produits.
8. Formez et autonomisez vos équipes. Assurez-vous que toutes les équipes en contact avec la clientèle, des ventes à l’assistance, en passant par le marketing, comprennent l’approche omnicanal et disposent des connaissances ainsi que des outils nécessaires pour offrir des expériences cohérentes et pertinentes à tous les points de contact. Encouragez également la collaboration et le partage des données entre les services.