Récemment, je suis allé acheter un billet sur un grand chemin de fer en utilisant leur carte de crédit comarquée. Dans leur panier, j’ai sélectionné leur carte cobrandée dans le menu déroulant pour effectuer l’achat. Le site a demandé un mot de passe à usage unique (OTP), que j’ai reçu sur mon téléphone. En entrant dans l’OTP, j’ai été informé que la carte avait été refusée. Après plusieurs refus supplémentaires, j’ai essayé d’appeler la compagnie de carte de crédit mais j’ai été mis en attente. Plutôt que d’attendre, j’ai utilisé une carte d’une autre banque. Après avoir entré cette autre carte, j’ai toujours reçu un message de refus. Pourtant, je reçois instantanément un message sur mon téléphone : « Nous voyons que votre carte a été refusée sur ce chemin de fer, mais il semble que vous y ayez déjà effectué un achat chez nous… Souhaitez-vous approuver cette transaction en tapant simplement Y pour oui? » J’ai tapé oui et j’ai resoumis l’achat sur le site. La transaction a été approuvée.
Ce qui était une expérience client terrible et décalée avec une banque a été une victoire instantanée et une expérience formidable avec une autre. Pourquoi? Parce que la banque qui a approuvé la transaction maîtrisait le déploiement de l’expérience client ou des moteurs de décision client. Il s’agit d’un excellent exemple de la valeur qu’apporte un moteur de décision client lors de l’utilisation de modèles d’apprentissage automatique. (Remarque : j’ai par la suite annulé la première carte que j’ai utilisée et je ferai mes futurs achats sur la deuxième carte !)
Examinons un peu cet exemple : quelles sont les technologies sous-jacentes qui différencient mon expérience avec la carte n°2 de la carte n°1 ? Je laisserai la discussion sur l’expérience client, la conception et le parcours client pour d’autres publications. Concentrons-nous sur la technologie afin de bien comprendre cet espace dans lequel de nombreux outils et logiciels sont en jeu, sans parler des ensembles de compétences. L’exemple ci-dessus nécessitait l’ingestion de plusieurs types de données différents, y compris des données numériques provenant de canaux tels que l’application mobile et la détection des transactions et des fraudes en temps réel. Les plates-formes impliquées dans cette interaction sont décrites en détail ci-dessous. Toutes ces données provenaient d’une plateforme de données client et ont été décidées par un moteur de décision client.
La catégorie technologique qui a alimenté l’exemple ci-dessus est l’automatisation du marketing ou MarTech : certains experts considèrent que la catégorie globale est la gestion de la relation client (CRM), qui est encore plus large (elle comprend les ventes et la gestion des prospects). De toute évidence, avec le lien étroit entre les ventes et le marketing, il est naturel qu’il y ait une convergence dans la boîte à outils. Dans le cadre de l’automatisation du marketing, il existe divers outils (dont beaucoup sont basés sur le cloud) et il existe de nombreuses sociétés de logiciels en tant que service (SaaS) à exploiter, chacune avec des forces différentes en fonction des besoins / de la taille de votre entreprise. Pour cet article, je supposerai que les lecteurs font partie des entreprises Fortune 1000, et je ne couvrirai que les meilleures solutions dans l’espace, mais je reconnais librement que beaucoup d’autres peuvent mieux convenir à votre échelle et à votre budget. Gartner et Forrester Research sont de bonnes sources d’information sur ce sujet.
Alors, décomposons :
Tous les éléments suivants relèvent de la catégorie parapluie des suites logicielles de marketing d’entreprise ou EMSS. L’ensemble du paysage peut être très déroutant car il est parfois difficile de savoir quels termes incluent tous les sous-composants. Dans cet article, je me concentrerai uniquement sur les plateformes de données client (CDP) et les moteurs de décision client (CDE*) qui relèvent des solutions EMSS, comme de nombreuses autres parties de l’écosystème de solutions, y compris l’analyse de données, la science des données et l’IA.
* Les CDE peuvent parfois être appelés CEE (moteurs d’engagement client). Je préfère le terme moteur de décision car nous utilisons la technologie et la science des données pour décider qui engager, où et pourquoi. De plus, sous CDE ou CEE, vous entendrez le terme centre de décision client (CDH), qui fait partie du CEE et nécessite des technologies très modernes telles que Kafka et Cassandra, les deux centrales des systèmes de gestion des interactions en temps réel.
Les CDE sont également appelés RTIM (gestion des interactions en temps réel). Les entreprises qui fournissent des RTIM (moteurs de décision) sont Pegasystems, SAS et Teradata. Dans l’ensemble, à l’heure actuelle, Pegasystems est celui à surveiller dans l’espace et celui que j’ai souvent vu en action. Voir d’excellentes études de cas de la Commonwealth Bank of Australia (mon ancien employeur) sur le site Web de Pegasystems.
Cet article se concentrera sur la manière dont les outils de marketing numérique doivent bien s’intégrer aux moteurs de décision des clients. *
Les solutions CRM peuvent être classées de différentes manières. Les écosystèmes CRM comme Salesforce ont leurs racines dans la connaissance du client, la gestion des ventes et la génération de prospects ciblés, mais ont élargi leur mandat pour inclure l’automatisation et l’analyse du marketing. Salesforce a doublé ses efforts en matière d’analyse de données et d’intelligence artificielle avec son acquisition de Tableau, son partenariat élargi avec Snowflake, ses précédentes acquisitions d’Exact Target/Pardot, et bien plus encore. Salesforce s’est également étendu à d’autres domaines de la gestion d’une entreprise, notamment l’exécution, la maintenance et la production, notamment en proposant des modèles de données personnalisés pour les secteurs verticaux de l’industrie.
Les solutions d’automatisation du marketing telles qu’Adobe Enterprise Marketing, Google 360, HCL et d’autres ont tendance à se concentrer sur l’activation du marketing omnicanal et numérique. La liaison CRM est réalisée via des API. Ces solutions peuvent inclure un CDP et un CDE. Laquelle est la « meilleure » ? Cela dépend des besoins de votre organisation. Vous pouvez choisir Google 360 si votre écosystème utilise actuellement Google Analytics, vous offrant ainsi une intégration transparente.
Tous ces outils sont utilisés pour ingérer des données, créer des profils, décider ou sélectionner des clients, orchestrer des conversations, envoyer des interactions (offres ou messages) à des canaux, puis mesurer le résultat. Les solutions d’automatisation du marketing et de CRM reposent toutes sur un type de modèle de données qui est très probablement stocké dans le cloud.
Alphabet Soup… CDP, CDE et DMP
Alors, quels sont ces acronymes et à quoi servent-ils ? Quelle est leur valeur ?
Plateformes de données client (CDP)
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Les CDP permettent aux organisations d’ingérer, de combiner et d’unifier les données client provenant de plusieurs sources de données disparates à activer pour une utilisation dans des campagnes de marketing omnicanal.
- Il convient de noter que les CDP sont également mis à profit pour fournir un accès aux marchés de données tiers là où ils existent et faciliter la gestion et l’échange direct de données avec les partenaires. À l’ère de la banque ouverte et de la stratégie API, il s’agit d’un avantage concurrentiel crucial fourni par les CDP.
- Les CDP aident à donner un sens à l’expérience client fragmentée d’aujourd’hui. Ils aident l’entreprise à créer une colonne de données client ou une vue à 360 degrés afin que vous puissiez commercialiser vos produits et services. CDP connecte vos données aux outils et aux équipes de votre organisation.
- Il facilite la collecte de données, la gouvernance, le traitement/consolidation des données, la création de profils et l’activation. Vous pouvez considérer le CDP comme une base de données marketing 2.0 ou 3.0.
L’industrie du CDP est très fragmentée. Supposons que vous ayez de nombreux points de contact ; il est impératif d’avoir un CDP pour relier les données hors ligne et en ligne. Les CDP sont principalement destinés au marketing, mais pas uniquement. Les CDP sont utilisés pour le service, les dépenses publicitaires, l’analyse et le risque.
- Les CDP sont différents des autres technologies car ils offrent beaucoup plus d’événements et d’activités. Les CDP aident les entreprises à garantir la confidentialité et la conformité.
- Les CDP sont maintenant dans le courant dominant. Forrester et Gartner soulignent qu’il existe différents types de CDP : certains sont plus axés sur la gestion des données, certains sur l’orchestration, certains sur l’automatisation et d’autres sur la mesure. (Voir Forrester Now Tech : CDP, Q1 2022 par Joe Stanhope.)
Voici quelques exemples d’utilisation des CDP :
- Agrégation de données : grâce aux capacités d’ingestion, les CDP relient les données dans toute l’entreprise pour créer des profils qui peuvent ensuite être activés dans les conversations.
- Les CDP sont liés au CRM et à l’EMSS qui activent les capacités d’envoi des canaux.
- Vue à 360° du client : la résolution/les graphiques d’identité et la gestion des balises font partie d’un CDP, ce qui vous permet de déterminer qui sont les personnes et de vous connecter à leurs données dans toute l’entreprise. Ils créent le profil client et peuvent alors être la seule source de vérité client.
Moteurs de décision client (CDE) ou plates-formes RTIM (gestion des interactions en temps réel)
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Certaines entreprises, telles que Pegasystems, appellent ces plates-formes le centre de décision client (CDH). Les moteurs de décision utilisent l’apprentissage automatique pour piloter les prochaines meilleures actions (NBA) en utilisant des données en temps réel via Kafka (données de diffusion d’événements) et Cassandra, la colonne vertébrale des données, pour servir les apprentissages de Kafka.
- Cassandra fournit les opérations de base de données de base pour le centre de décision de Pega en fournissant un accès rapide aux données essentielles pour prendre les meilleures décisions en temps réel ou par lots.
- Les CDE aident les entreprises à utiliser l’analyse prédictive et le ML pour sélectionner les clients pour les conversations (« le qui ») et peuvent aider à décider quels canaux les clients préfèrent engager (« le où »).
- Le CDE envoie ensuite (via des API) le client à inclure dans les conversations.
- Les solutions de CRM ou de marketing automation servent le contenu dans les canaux intégrés à l’écosystème. (« quel message » ou « quelle offre »). Dans le cadre de ce flux de travail, la décision concernant « qui » et « où » est prise en quelques millisecondes dans le CDE, permettant un engagement pertinent en temps réel avec le client.
- Si vous établissez une base de référence pour les CDE, l’entreprise devrait s’attendre à des augmentations incrémentielles à deux chiffres, et je dirais des rendements 1,5 ou 2x au minimum. Consultez le site Web de Pega pour d’autres KPI et impacts.
Discussions sur les DMP (plateformes de gestion de données) semblent s’estomper car ils se concentrent davantage sur la publicité numérique. De nombreux autres entrepôts de données et référentiels basés sur le cloud sont plus courants. Les raisons de la disparition du DMP sont qu’ils sont :
- pas capable de PII
- feuilles de route de développement / tarissement des investissements
- dépendent souvent de cookies tiers
- gouvernance des données limitée ou inexistante
Faites-moi savoir si vous êtes d’accord avec ces déclarations.
Ensembles de compétences nécessaires pour faire d’un CDE une réalité :
- Ingénierie des données
- Le marketing numérique
- Gestion des produits
- Architectes de données
- Marketing de bases de données
- Gestionnaires et conseillers
- Représentation légale
- Chefs de projet et experts agiles
Bien que ces compétences de base soient nécessaires pour le développement, l’engagement, le soutien et, plus important encore, l’adhésion des hauts dirigeants de l’organisation sont nécessaires pour générer de la valeur à partir de ces plateformes (plus d’informations à ce sujet dans les prochains articles).
Comme toute entreprise technologique, il est essentiel de réaliser un plan qui comprend une évaluation de l’état actuel/des lacunes et un état futur qui cherche à définir les cas d’utilisation que vous essayez de piloter. Par exemple, vous n’aurez peut-être pas besoin d’interactions en temps réel pour certains événements de service s’il ne s’agit que d’un message de rappel. Cependant, supposons qu’il s’agisse d’une interaction numérique sur un site Web ou dans une application où le client ou le prospect signale une intention d’achat. Dans ce cas, vous devez envoyer un message en temps réel pour qualifier le lead et conclure la vente rapidement. Il s’agit de comprendre le contexte de l’engagement des clients et quel est leur moment de besoin.
En outre, il est essentiel de considérer la hiérarchisation des messages et la manière dont vous hiérarchiserez les messages. Utiliserez-vous des KPI pour donner la priorité aux messages à haut retour sur investissement, tels que les offres marketing, avant les messages de service ? Le plan devrait vous aider à réfléchir à une stratégie de contact et à la façon dont vos partenaires commerciaux envisagent le succès.
En résumé, les systèmes de gestion des interactions en temps réel (RTIM) font partie intégrante de la gestion de l’expérience client à l’ère numérique. Ces systèmes alimentent la prochaine meilleure action ou la prochaine meilleure expérience. Si votre entreprise utilise toujours des systèmes de type batch-and-blast ou mène des conversations sans capacités d’architecture moderne en temps réel, vous avez, à ce stade, pris du retard. Les clients exigent plus des entreprises et s’attendent à être engagés dans le contexte ou la situation dans laquelle les clients veulent être engagés, et non dans le canal ou le contexte dans lequel les entreprises veulent les engager. Quels sont les signes que vous continuez à le faire à l’ancienne ? Vous utilisez des critères discrets, ou uniquement des règles métier et non des moteurs de décision pour déterminer les engagements à avoir, ou vous utilisez une terminologie et des fonctionnalités telles que des palettes d’offres qui sont une relique du passé. Les clients attendent plus.
J’ai hâte d’entendre parler de votre expérience avec les systèmes de gestion des interactions en temps réel et les moteurs de décision.
