Personnalisation : comment répondre aux attentes de ses clients ?

L’enfer est pavé de bonnes intentions. Qui ne s’est jamais senti trop sollicité par une marque, voire envahi, au point de devenir hermétique à tout message, même personnalisé ? Quelques pistes pour ne pas faire fuir les consommateurs.

Si les marques ont compris l’intérêt de proposer une expérience personnalisée dans l’ensemble du parcours client, elles sont nombreuses à se confronter aux difficultés inhérentes à la collecte de données personnelles : non-conformité ou non pertinence des données, défiance des consommateurs... Parce que la personnalisation aujourd’hui est essentiellement opérée par l’intelligence artificielle, elle implique le recueil du consentement du client à ce que ses données personnelles soient prélevées, analysées et conservées. D’autre part, le e-commerçant doit avoir à l’esprit que la personnalisation sert avant tout les intérêts du consommateur.

C’est un impératif légal, les marques doivent être transparentes sur le fait qu’elles collectent, ou non, des informations personnelles appartenant à leurs clients. Dans une étude* réalisée au premier semestre 2018, la plupart des consommateurs (73%) indiquaient qu’aucun vendeur ou fournisseur de service n’avait jamais communiqué avec eux d’une façon jugée trop intrusive. Ce qui est rassurant. Mais parmi les 27% qui ont trouvé l’interaction trop personnelle ou envahissante, près de deux tiers (64%) ont été mal à l’aise parce qu’ils n’avaient pas partagé volontairement les données utilisées par la marque. Si depuis le mois de mai 2018 les entreprises ont l’obligation de rendre leurs process de collecte de données conformes au règlement européen pour la protection des données (RGPD), elles peuvent aller plus loin encore.

C’est ainsi que certains acteurs proposent aux internautes de choisir les informations qu’ils souhaitent partager, et pour quelles finalités : analytique, personnalisation, connaître leurs choix de technologiques, leurs résolutions, leurs machines, leur qualité de connexion Internet… Cela passe aussi par la sensibilisation des consommateurs au fait que ces pratiques de collecte et d’analyse de leurs informations personnelles ne sont pas uniquement motivées par des aspects mercantiles. C’est avant tout un moyen de recommander des produits ou services taillés pour chacun d’entre eux, une expérience sur mesure, dans leur intérêt propre. « C’est d’autant plus important qu’un acheteur va être davantage enclin à partager ses données personnelles si la permission lui a été demandée, si on lui laisse la possibilité de se rétracter ou de lui offrir de la valeur en retour. Personne n’a envie de parcours cinq pages de produits avant de trouver ce qu’il recherche, c’est pourquoi le client doit se sentir aidé par la personnalisation », explique Aurélien Lewin, Lead Front-end Developer & SFCC Solution Architect chez OSF Commerce.

Les marques doivent agir dans l’optique de rendre service au consommateur. La même étude révélait également que « 75 % des consommateurs apprécieraient de pouvoir créer et gérer un profil que les marques pourraient utiliser pour mieux organiser les expériences et faire des recommandations ». Jusqu’alors, l’essentiel de l’analyse client passait par l’utilisation de trackers comme Google Analytics, qui servait d’abord les intérêts du vendeur. Aujourd’hui il faut aller plus loin et aider le client dans sa recherche, ce que permet l’intelligence prédictive.

Une solution comme Salesforce Einstein propose en effet plusieurs leviers d’action : des recommandations personnalisées de produits, en fonction de ce qui est cliqué ou oublié dans le panier, mais aussi du comportement de navigation, le tri des produits affichés ou encore l’optimisation du dictionnaire de recherche : le vendeur pourra identifier les recherches les plus courantes mais aussi celles qui manquent, rajouter des termes ou des synonymes suggérés pour répondre au besoin client et ne pas le perdre. Ainsi les internautes qui font des fautes d’orthographe ou qui n’utilisent pas le mot le plus pertinent se verront quand même pousser des produits, jusqu’à les emmener le plus loin possible dans le tunnel d’achat (résultats de sacs pour la recherche « sacoche », par exemple).

L’intelligence prédictive seule ne peut pas tout résoudre. « Le marketing a un grand rôle à jouer sur la pertinence des offres, afin de ne pas noyer un client dans des tentatives de personnalisation, et répondre à une véritable attente », rappelle Aurélien Lewin. Concrètement, cela signifie éviter de pousser des offres si un client n’est pas dans une période de recherche, utiliser des informations qui ne sont pas obsolètes ou erronées...

De plus, un système d’intelligence prédictive, nécessitant énormément de capture d’informations, et en temps réel, a besoin d’un nombre gigantesque de données pour devenir pertinent. Les risques sont qu’il n’y ait pas assez de données à exploiter, ou au contraire des données de mauvaise qualité, parce qu’elles sont influencées. Par exemple, si la majorité d’une clientèle relève d’une même typologie, un nouveau client sera automatiquement classé dans cette typologie. C’est pourquoi il faut surveiller en permanence ces outils, vérifier dans les tableaux de bord que les informations collectées ne sont pas biaisées, les nettoyer…  Ce qui requiert l’implication totale du e-commerçant, du marketing autant que de l’IT.

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* source: Accenture