Reconnaître un client : le 1er défi de sa stratégie de fidélisation

« Je suis désolé monsieur Dupond, je ne savais pas que vous étiez client, qui plus est un très fidèle…»

Avant de parler de stratégie de fidélisation, le premier défi à l’heure de la multiplication des canaux est d’être capable de reconnaître un client à chaque fois qu’il est en contact avec votre marque ou enseigne. L’ensemble du marché se concentre sur les cartes de fidélité ou autres preuves d’achat, mais le vrai défi est plus ambitieux : il faut attaquer le sujet de la data en amont, lors de la collecte. Concrètement, cela signifie refondre les parcours clients, certes pour en améliorer l’efficacité commerciale, mais surtout pour générer de la donnée client :

• Identifiée, c’est-à-dire rattachable à un identifiant client, devenant la clef de réconciliation crosscanal permettant d’avoir une vision à 360° des interactions entre un consommateur et une marque/enseigne
• Fraîche, c’est-à-dire collectée fréquemment, ce qui signifie trouver les opportunités/prétextes pour engager un contact régulier avec le consommateur en travaillant notamment sa stratégie de contenus et services
• Respectueuse du RGPD et de la vie privée, avec un effort de pédagogie pour expliquer la dimension win/win pour le client de donner son consentement à la collecte et l’exploitation de ses données

Seule une donnée client respectueuse de ces 3 conditions peut-être considérée de qualité et confiée aux data scientists pour construire les scores et algorithmes de type de next best offer, best channel to engage ou anti-churn. Mais attention à ne pas se tromper de sujet. Si la data client est le carburant, le vrai challenge est avant tout marketing. Il faut penser à votre proposition de valeur pour expliquer le deal win/win, de la même façon qu’il a fallu expliquer au client pourquoi il ne devait pas oublier d’amener et de présenter sa carte de fidélité.

« La fidélisation client ne se décrète pas, elle se construit quotidien au plus proche du client. La data est un proxy du client. Elle permet de mieux appréhender ses besoins et attentes. La data science couplée avec l’automatisation permet de gagner en pertinence et de passer à l’échelle. » Raphaël Fétique, Co-fondateur et Directeur Associé Converteo

Etude de cas : 

Pour en savoir plus, vous pouvez télécharger le panorama des techniques de fidélisation client d’ADLPerformance 

Auteur : Raphaël Fétique, Directeur Associé