Attention, automatiser ne veut pas dire, appuyer sur un bouton pour diffuser un message à tout le monde. Les marques les moins équipées et les moins regardantes ne s’embarrassent pas de la personnalisation et envoient des emails ou des sms à tout va, à chaque nouveauté, à chaque vague de promotion, à tous les contacts, sans différenciation. C’est la méthode « Jean-Claude Dusse dans les Bronzés : sur un malentendu, ça peut marcher ! ». Sauf que, comme dans le film, la méthode est peu appréciée en face. Le « rentre-dedans » ne plaît pas à tout le monde. Les consommateurs ne veulent pas être bombardés d’emails.
Les marques l’ont bien compris et cherchent à personnaliser la relation.
Toutes les marques veulent mieux connaître leurs clients et répondre à leurs besoins.
Aujourd’hui, les outils de relation client permettent d’engranger les données (tranche d’âge, sexe, typologie de clients, localisation géographique, historique d’achats). Reste à les exploiter au mieux. Facile ? Tout est question de temps. S’il fallait tout exploiter pour vraiment répondre à chaque personne individuellement, cela prendrait un temps infini. C’est possible avec 10 clients, ça l’est moins avec 1000, 10 000, 100 000, 1 000 000. Heureusement, les algorithmes permettent de faire le travail à notre place et créent des « buyer persona », des typologies de clients ayant les même caractéristiques : femmes trentenaires aimant la mode et le shopping, hommes de 50 ans prenant soin de leur corps, mères de familles, et autres.
Aujourd’hui, grâce aux cookies et aux comptes clients, les outils permettent d’aller plus loin et d’étudier le comportement des clients sur un site web : produits consultés, gammes de prix, coloris choisis, achats, panier abandonné, visite sans achat, fréquence, etc., de quoi affiner l’intérêt du client.
Maintenant, reste à exploiter toutes ces informations.
Les algorithmes permettent de segmenter les clients, très bien, mais cela ne génère-t-il pas plus de travail pour le marketeur qui doit imaginer autant de messages que de typologies clients.
C’est alors que l’intelligence artificielle peut intervenir pour créer des relations de causes à effet : si le client fait partie de telle typologie et qu’il a eu tel comportement, je peux lui adresser un message prédéfini selon des scénarios (relance de panier abandonné, visite sans achat, vente croisée) et je peux lui proposer les 3 produits qu’il a consulté et 3 produits que les personnes ayant le même comportement et appartenant à la même typologie ont acheté. C’est ainsi que l’on peut créer une vraie relation client personnalisée sans que cela soit chronophage. Comme l’a fait la marque de mode féminine Pako Litto, dont la petite équipe communication n’avait le temps d’envoyer qu’une newsletter tous les quinze jours avant de passer à l’automatisation. Les échanges se sont multipliés, à bon escient, et l’outil mis en place génère 35% du chiffre d’affaires en ligne.
L’IA permet d’avoir des échanges fréquents et personnalisés avec le client, de manière automatisée. Le consommateur se sent pris en compte, écouté, chouchouté et la relation s’installe, une relation fidèle et suivie, comme toutes les marques en rêvent ! Le constat est qu’avec cette personnalisation rendue possible grâce à l’IA, le taux de désabonnement est faible et les taux d’ouvertures et de clics sont très élevés, en B2C comme en B2B. Le taux d’ouverture est de 45% sur les paniers abandonnés chez Desineo, spécialiste du Hamam et du sauna, de 32% pour la marque de collants et lingerie Well, avec 27% de taux de conversion sur les premiers mois de passage à l’automatisation. Chez Pyrenex, le taux d’ouverture oscille entre 45 et 49%, un très bon taux.