Quelle stratégie data pour une meilleure performance cross-canal?

Le machine learning pour des solutions dynamiques

Avec sa solution Recommend, qui intègre du machine learning, RichRelevance propose aux enseignes de construire leurs propres algorithmes. Ils s'appuient sur 125 stratégies déjà éprouvées et sur les données les plus pertinentes pour chaque interaction client à travers le Web, le mobile, l'e-mail, le magasin ou le centre d'appel. Le moteur pousse les bannières qui ont le plus de chances de transformer. Les modèles se recalculent plusieurs fois par jour, afin d'adapter très vite la stratégie. Les clients peuvent aussi s'appuyer sur leur propre connaissance du marché pour pousser leurs actions.

Aux États-Unis, wine.com a par exemple intégré des informations d'oenologues qui ne figuraient pas à son catalogue. " Cette stratégie qui ramenait de la connaissance produit dans notre outil est celle qui a le mieux transformé. C'est aussi comme cela que certaines marques peuvent se distinguer de la concurrence ", fait valoir Olivier Barth.

L'outil Find, lancé en octobre par le groupe, fournit pour sa part des résultats de recherche personnalisée basés sur des comportements d'achat réels. Il s'adapte au parcours de chaque client pour faire ressortir les produits les plus pertinents sur tous les terminaux en connectant le public aux produits qu'il a l'intention d'acheter. Côté utilisateur, la recherche s'affine au fur et à mesure de la saisie. Côté enseigne, il est possible de promouvoir, filtrer ou cacher des produits dans les résultats de recherche.

Les Gafa en embuscade

Les Gafa veulent aussi se tailler la part du lion du business cross-canal. Facebook a lancé plusieurs solutions, notamment Store Visit, un outil de notoriété locale qui permet de personnaliser les campagnes. "L'annonceur peut voir en temps réel le nombre de visites en magasin en réponse à sa campagne Facebook. Le volume de visites est estimé à partir des infos des magasins indiquées sur Facebook, croisées avec les données des personnes qui ont activé la géolocalisation et des enquêtes réalisées auprès de groupes restreints de visiteurs en magasin", explique Grégoire Gimaret. Renault a ainsi généré 10 000 visites dans 100 concessions mises en avant, avec un coût par visite deux fois moins élevé que les autres canaux. En avril 2016, 12 % des gens qui avaient cliqué sur une publicité Leclerc sur Facebook se sont rendus en magasin dans les sept jours. L'application Offline Conversion peut être connectée aux données de transaction (CRM, sorties de caisse...) et mesurer les conversions online et offline.

Spécialiste du shopper média, Media­performances a noué un accord avec Google autour d'un dispositif drive-to-store s'appuyant sur Google Display Network. Il est intégré, depuis janvier, dans sa solution Actimédia. " Par sa puissance et sa capacité à cibler les profils orientés sur la grande consommation, les intentionnistes, les affinitaires..., Google était un partenaire évident pour aller chercher du contact utile et une couverture additionnelle aux campagnes télé ", note Élise Maingueneau, directrice marketing et communication. Quand la campagne pousse une bannière, Google Maps ouvre une fenêtre et indique le magasin le plus proche où le produit est disponible.

La data one-to-one, une promesse encore en devenir

Le développement des solutions drivées par la data, conjugué à la poursuite de la digitalisation des magasins physiques à travers des bornes ou des beacons, laisse-t-il entrevoir l'arrivée prochaine d'une véritable data one-to-one? Même si on se rapproche d'un référentiel unique autour du client, ce Graal n'est pas encore pour demain... Les enjeux autour de la maîtrise des données illustrent déjà les rapports de force autour de cette promesse marketing extrêmement forte. Si la distribution rechigne encore à partager ses données, le secteur prend progressivement conscience de l'intérêt de s'en servir pour travailler avec des partenaires.

La promesse d'une relation one-to-one entre une marque et ses consommateurs n'est d'ailleurs pas forcément utile dans tous les secteurs. "Dans la grande consommation, il est déjà intéressant de pouvoir faire du one-to-many ou du one-to-few. Le one-to-one n'aurait pas forcément de sens car il faut surtout lever des volumes importants", remarque Élise Maingueneau. Pour la distribution spécialisée, les évolutions seront peut-être plus rapides, surtout si des business cases parviennent à mettre en avant de véritables bénéfices pour les acteurs.