Inbound, data et expérience client constituent les fondements d’une stratégie marketing réussie. Une PME du B2B qui la met en place améliore le ciblage de ses prospects et la personnalisation de ses offres. Patrick Le Tacon, chef de projet digital, nous explique les enjeux et les avantages d’une telle stratégie.
Inbound marketing, data et expérience client : le trio gagnant
Dans les PME intervenant en B2B, tout reste à faire pour créer et prendre en compte l’expérience client. Leur retard dans leur transformation digitale, comme le montre l’étude BPI France de 2017, y est pour beaucoup. La complexité du processus expérientiel y contribue également. Car ce dernier implique une relation avec :
- de multiples acteurs ;
- une organisation centrée client (customer centric) ;
- un cycle d’achat long et complexe.
En B2C, les données sont plus volumineuses et le parcours d’achat plus simple. Par conséquent, l’utilisation du Big Data est plus avancée. Il est par exemple plus facile de mettre en place un processus de datamining basé sur des modèles prédictifs.
Mais en B2B, le déploiement de ces technologies Big Data au sein des stratégies d’Inbound et d’expérience client a un bel avenir. La valeur à vie du client (ou CLTV, Customer LifeTime Value) est souvent plus importante en B2B qu’en B2C. Le ROI d’un cycle d’Inbound s’apprécie donc sur une temporalité plus longue en B2B. En outre, la prise en compte de l’expérience client exige un environnement data unifié. Ce dernier doit servir une stratégie opérationnelle pragmatique pour les équipes front-office.
L’Inbound marketing se fonde sur l’analyse de la data
L’Inbound est un marketing de permission. Il vise à faire évoluer la maturité d’un prospect pour un produit ou un service grâce à une stratégie de contenus élaborée (content marketing). Cette stratégie consiste à créer et diffuser aux cibles des contenus pertinents comme des :
- pages web ;
- articles de blog ;
- articles et posts sur les réseaux sociaux ;
- infographies ;
- vidéos…
Le but principal d’une marque qui se lance dans cette stratégie est de générer du trafic qualifié et de l’engagement de la part des internautes. 100 % digitale, elle permet donc d’exploiter une grande quantité de data : profil, comportement, engagement, transactions.
L’Inbound marketing ou le marketing automation orienté client
Dans une démarche d’Inbound marketing, la stratégie de contenu s’appuie sur des processus de lead nurturing et de lead scoring. Le lead nurturing fournit aux prospects des contenus en phase avec leurs problématiques et leurs attentes. Il cherche à les faire évoluer progressivement vers l’achat ou la concrétisation de leur projet pour la marque. Cette technique marketing est automatisée.
Autre composante du marketing automation (automatisation des processus marketing), le lead scoring. Complémentaire du lead nurturing, il permet de prioriser les actions du service commercial sur les prospects les plus prometteurs, ou leads chauds, en calculant un score à chaque prospect. Ce dernier cumule ou perd des points en fonction de :
- son profil : son entreprise, sa fonction, sa localisation géographique…
- ses actions au contact de la marque : réaction aux emailings, navigation sur le site de la marque, engagement sur les réseaux sociaux….
Quand le prospect atteint un certain score, il est transféré automatiquement au service commercial. Cette technique optimise l’action commerciale en priorité sur les prospects chauds et donc maximise la conversion en client. L’alignement Marketing-Vente est parfois difficile à mettre en place et il demande une collaboration optimale entre les deux services. Dans certains cas, selon la typologie de la cible et sa maturité, les résultats peuvent être longs à obtenir voire en décourager certains.
Associer expérience client et Inbound marketing
Sujet d’intérêt majeur des marketeurs d’aujourd’hui, le concept d’expérience client mérite de s’y attarder. Il est apparu sous la plume d’Holbrook et Hirschman dans leur article fondateur de 1982 The Experiential Aspects of Consumption: Consumer Fantasies, Feelings, and Fun.
Ces deux chercheurs sont les premiers à avoir étudié l’expérience client sous l’angle de l’expérience de consommation. La considération des émotions dans l’acte d’achat, les aspects sensoriels et les motivations hédonistes ont alors ouvert un vaste courant de recherche, plus connu aujourd’hui sous le nom de « marketing expérientiel ».
Les grandes entreprises du B2C ont mis ces théories en pratique. Progressivement, elles ont scénarisé la visite et l’acte d’achat de leurs clients dans les magasins, les points de vente, les parcs de loisir, etc. Elles tentent ainsi de rendre mémorable chaque contact physique du client avec la marque.
Le O’Hare Parking de l’aéroport international de Chicago, cité par B.J Pine et J.H Gilmore, en est un exemple frappant. Chaque étage du parking est décoré aux couleurs d’une franchise sportive de la ville. Les Bulls au 5ème, les White Sox au 3ème… avec leur propre chanson à chaque étage. L’expérience du client est mémorable et personne ne risque d’oublier où est garée sa voiture !
L’expérience client agit à tous les niveaux d’une entreprise, jusque dans le parking. Crédit photo : Patrick Daley.
Expérience client et expérience omnicanale produisent des données
La scénarisation de l’expérience est également omniprésente sur les plates-formes digitales et les sites e-commerce. Désormais, des UX designers les conçoivent et les affinent afin de proposer aux internautes et mobinautes la meilleure expérience d’usage possible.
Elle se retrouve aussi dans les services de support et d’assistance client. Ces derniers se sont fortement réorganisés pour améliorer leur relation client… et par conséquent l’expérience post-achat.
Physique ou digital, chaque contact du client avec la marque produit donc beaucoup de données. Le rôle du marketeur est de mesurer l’ensemble de ces datas en vue d’affiner son offre, de répondre au mieux aux besoins de ses clients.
La data est au cœur de la stratégie Inbound et de la mesure de l’expérience client
Afin de mesurer cette expérience client, la gestion de la data client dans une stratégie Inbound est donc essentielle. L’objectif est de disposer et d’exploiter idéalement une connaissance à 360° du consommateur. Pour cela, on s’appuie sur l’important volume de données complémentaires disponibles :
- données commerciales ;
- caractéristiques de chaque contact (socio-démographiques…) ;
- comportement lors d’une interaction avec les différents points de contact digitaux (site Internet, site e-commerce, blog, réseaux sociaux, support client en ligne) et physiques de la marque (passage en point de vente, appels à l’assistance…) ;
- mesure de son expérience avec la marque, avec l’indicateur NPS, qui évolue au fil du temps (une expérience négative peut annihiler les 5 précédentes expériences positives du client).
L’ensemble de ces données constituent le RCU (Référentiel Client Unique). Des outils comme les CDP (Customer Data Platform) permettent de réconcilier toutes ces données client de manière unifiée et d’en tirer une connaissance utile et exploitable concrètement.
Cet objectif est néanmoins souvent difficile à atteindre pour les PME. Car elles sont majoritairement dotées de systèmes d’information hétérogènes : ERP, CRM, applications de Helpdesk et support client, et les irremplaçables fichiers Excel. Interconnecter ces outils est complexe et coûteux. Le manque d’approche stratégique et de compétences spécialisées dans les PME renforce également ce constat.
Place à l’ultra-personnalisation des contenus et des offres !
Patrick Le Tacon
Comment l’intelligence artificielle aide l’Inbound à utiliser la data et améliorer l’expérience client
L’exploitation de cet écosystème data unifié permet ainsi d’engager des actions ciblées et concrètes par exemple :
- exploiter les signaux faibles pour traiter l’insatisfaction client et réduire le churn (l’attrition) ;
- proposer un accompagnement personnalisé aux clients qui s’éloignent peu à peu de la marque (webinaires spécialisés, formations ciblées…) si l’on identifie un manque d’usage ou de maîtrise du produit ou service.
S’agissant spécifiquement de l’Inbound marketing, je pense que les processus de lead nurturing et de lead scoring évolueront fortement à l’avenir en intégrant progressivement l’intelligence artificielle. Celle-ci permettra de guider et d’aider les services marketing à modéliser automatiquement des cycles de lead nurturing plus fins et plus performants. Ils prendront en compte l’historique des connaissances omnicanales du contact et pas uniquement digitales.
Les mécanismes de lead scoring seront également nourris par des modèles prédictifs et apprenants. Ainsi, le Club Med a récemment déployé une solution de lead scoring basée sur plusieurs mécanismes d’IA : deep learning, gradient boosting et modèles bayésiens. La plate-forme calcule 14 milliards de scores par jour pour proposer à chaque client la meilleure destination à la meilleure date selon son appétence.
La méthode de ciblage des personas prônée par la démarche d’Inbound marketing semble désormais dépassée, place à l’ultra-personnalisation des contenus et des offres !
Et dans votre PME, comment construisez-vous votre expérience client ?
