Le marketing relationnel 2.0

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Selon une enquête Gartner de 2013 sur le Big Data (1), 56% des directeurs marketing interrogés considèrent le Big Data comme un de leurs principaux challenges et 26% comme une priorité.

Dès lors, nous nous interrogeons afin de comprendre ensemble pourquoi le Big Data se pose au centre des préoccupations du marketing relationnel.

De plus, nous nous demandons comment le Big Data fait évoluer la nature même du marketing. Notre article consiste à montrer que le marketing, influencé par le Big Data, devient relationnel et non plus uniquement stratégique.

Cette évolution se traduit par deux phénomènes clés que sont le développement d’une relation client inoubliable et l’apparition de nouvelles offres tarifaires répondant parfaitement aux besoins des clients.

 

1-Une expérience client inoubliable

Une véritable évolution de la relation client…

 

Le Big Data est à l’origine de gains substantiels sur le plan de la performance commerciale.

En effet, selon une enquête Teradata Marketing de 2014, les entreprises ayant intégré des dimensions Big Data dans leurs services sont 20% plus performantes que leurs concurrents en 2015.

 

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Brynjolfsson et Kim, deux chercheurs au MIT déterminent en 2013 , auprès de 179 entreprises cotées en Bourse, l’impact quantitatif du Big Data sur la performance commerciale : ils montrent, grâce à un modèle économétrique, que l’amélioration de 10% du caractère utilisable des données accroît les ventes de 15%. L’amélioration de la mobilité des données de 10% augmente le ROIC de 1,4%.

De plus, l’enrichissement des données permet aussi d’améliorer l’expérience client via de meilleures prédictions sur le comportement des consommateurs qui induisent une compréhension accrue de l’unicité de chaque client, la création et le développement de produits différenciés. SFR a souhaité s’inscrire dans ce modèle : en 2012, l’entreprise a cherché à faciliter l’intégration de données non structurées (mots clés saisis sur Google, pages vues sur sfr.fr, recherches sur sfr.fr…). Ainsi, ils ont utilisé la capacité sémantique pour « tracker » les recherches clients et ainsi leur proposer des produits personnalisés en termes de forfaits téléphoniques, d’offres Box Internet…

Cette personnalisation de l’offre, accrue par le développement du Big Data, a ainsi favorisé la satisfaction client et permis de diversifier les business models via une meilleure segmentation de la clientèle.

Ainsi, le croisement en temps réel d’un grand nombre de données diversifiées permettrait une intensification du marketing relationnel grâce à une meilleure connaissance client. En effet, selon l’IBM Institute (2) (2012), 45% des projets Big Data sont tournés autour de la connaissance client.

 

Blue DME répond à cet objectif d‘intensification de la relation client :  la solution innovante de plateforme de négociations de données comportementales, développée par Blue DME, permet d’améliorer la performance commerciale et le score essentiellement dans les secteurs de la banque et de l’assurance.

 

…que l’on retrouve particulièrement dans un secteur précurseur, la banque

 

En effet, de tous temps, la banque s’est focalisée sur la connaissance client, sur le traitement et l’analyse de données de ses utilisateurs afin de connaître avec précision la solvabilité de ses clients et leur niveau de liquidité. Dès lors, l’enrichissement des données, de manière interne et/ou externe, au sein de l’entreprise, est particulièrement intéressant dans le secteur bancaire. En effet, l’analyse des flux de transactions permet de détecter en temps réel des événements aberrants et de déclarer des décisions de blocage de cartes de crédit en cas de suspicion de fraude. Cet enrichissement est également un levier de lutte contre la cybercriminalité. (3)

Enfin, le croisement de données externes et internes en temps réel permet d’affiner l’analyse du comportement client, lui proposant, dès lors, des produits réellement adaptés à ses besoins, personnalisés.

Ce succès de l’enrichissement des données internes et externes sur le marketing relationnel se traduit au travers de deux canaux  :

  • Une meilleure organisation des activités au sein des banques: la Société Générale qui considère que « l’exploitation des données comportementales recèle un potentiel de croissance colossal » (Françoise Mercadal-Delasales, directrice des ressources et de l’innovation à la Société générale France) a notamment créé en 2013 un poste de data chief officer qui dispose de 11 000 à 12 000 collaborateurs dans le monde et qui dispose d’un budget annuel de 3 milliards d’euros.

 

  • L’élaboration de technologies de traitement et d’analyse des données de pointe: Unicredit, un des plus grands groupes financiers européens, cherchant à mieux servir ses clients âgés, a, par exemple, constitué une équipe d’Open Innovation, un groupe de recherche qui ont choisi d’utiliser de nouvelles technologies comme Apache Spark et de créer une plateforme « Fast Data », réactive qui traite d’énormes quantités de données, très rapidement. Les résultats de la plateforme sont très probants, ont permis de développer un nouveau système CRM intelligent que les autres départements du groupe peuvent intégrer et utiliser à large échelle. La plateforme permet ainsi d’accéder à de nouvelles données clients et ainsi de proposer des services plus personnalisés.

 

2-De nouvelles offres tarifaires répondant parfaitement aux besoins des clients et ce notamment dans le secteur de l’assurance

 

Dans le marché fortement concurrentiel, que constitue l’assurance, marqué par une intense guerre des prix, l’enrichissement des données permet de proposer des nouvelles méthodes de segmentation et de tarification afin de créer des produits plus efficaces, plus adaptés aux besoins des clients.

De plus, le croisement en temps réel des données externes et internes aux compagnies d’assurance est un moyen de réduction des risques de fraude à l’assurance et de meilleure gestion des sinistres.

Des concepts innovantes se sont ainsi développées, dès les années 2000, afin de personnaliser davantage les produits d’assurance.

On peut notamment donner l’exemple du système télématique OnStar de General Motors Corporation et GMAC Insurance qui se sont associés, dès 2007, pour créer une nouvelle offre se servant des données télémétriques afin de proposer des primes d’assurance aux clients qui roulent moins. Il s’agit du système nommé « pay as you drive ». En effet, aujourd’hui, la tarification classique des assurances impose le même prix à tous les clients qu’ils conduisent bien ou mal, peu ou beaucoup…ou parallèlement discrimine des franges entières de population en fonction de l’âge (par exemple, le premium de plus de 50% pour les jeunes conducteurs) ou du sexe. La personnalisation de la prime d’assurance constitue donc une source de satisfaction client accrue et une innovation disruptive.

En 2014, cette initiative a été reprise par Direct Assurance, filiale « low cost » d’Axa, à travers le concept de « pay how you drive ».

En effet, le produit actuariel personnalisé, développé par GMAC Insurance semble avoir obtenu un franc succès auprès des assurés puisqu’une enquête PWC de 2013 a fait le constat que 70 % des Français étaient prêts à installer des capteurs dans leurs voitures pour influencer leurs tarifs d’assurance.

Direct Assurance a ainsi développé l’installation de boîtiers au sein des voitures qui enregistrent les données de conduite (accélération, freinage, allure…). L’assurance module les tarifs chaque mois en fonction de la conduite de l’assuré. Les bénéfices de ce type d’assurance sont multiples  :

  • Une réduction des tarifs de près de 30% pour les « bons conducteurs »
  • Une diminution sensible des franchises pour vol du véhicule induisant une baisse du prix de l’assurance car l’ordinateur est actif dès la mise en marche du véhicule
  • Une localisation plus facile de la voiture en cas d’accident ou de panne

La nécessité du Big Data pour développer et améliorer la relation client

Si un certain nombre d’initiatives associant Big Data et marketing ont lieu aujourd’hui, notamment dans des secteurs précurseurs comme la banque et l’assurance, il semble néanmoins que le chemin à parcourir pour développer les meilleures pratiques marketing reste encore long. Cela se retrouve à travers trois constats majeurs élaborés par une enquête Teradata Marketing en 2014 :

  • Les directeurs marketing ont encore une vision tournée marché et pas suffisamment client : 91% pensent avoir manqué des opportunités d’affaires par manque d’informations sur les clients
  • Les entreprises sont en retard dans leur capacité à utiliser la donnée: 71% des directeurs marketing interrogés ne pensent pas avoir les bonnes compétences pour traiter et analyser les bases de données client.
  • Les canaux digitaux sont aujourd’hui sous-utilisés dans le secteur B2B : 57% n’ont pas de stratégie marketing Big Data

 

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Ainsi, le Big Data constitue une évolution clé du marketing relationnel, permettant d’intensifier la relation client, de proposer des produits mieux ciblés et davantage personnalisés.

Le rapport Lauvergeon de 2013 corrobore bien cette nécessaire intégration du Big Data dans les différents services de l’entreprise et en particulier au sein du département marketing :  le Big Data constitue un des domaines d’innovation que la France doit soutenir, une des 34 filières de la Nouvelle France Industrielle. Il est nécessaire mais coûteux de mettre en place une équipe de data scientists dans l’ensemble des grands groupes français. En 2014, 300 000 data scientists étaient nécessaires en Europe. (4)

Blue DME s’inscrit dans cette mouvance grâce à sa plateforme d’échanges de données comportementales développée par un CTO féru de l’ensemble des nouvelles technologies de machine learning, deux développeurs à la pointe en Big Data, un expert UX, deux data scientists, encadrés par un CEO et un CDO adeptes du marketing relationnel.

Sources :

  • (1)Enquête Gartner (2013)
  • (2) Enquêtes d’IBM Institute de 2012
  • (3) J S Vayre, « Les big data et la relation client-Quand les traces numériques organisent l’échange marchand » (Novembre 2013)
  • (4) Rapport de 2014 de L’observation de l’innovation de l’institut de l’entreprise :  « Faire entrer la France dans la 3ème Révolution Industrielle : le pari de l’innovation »