e-PRM : gérer sa relation prospect online à l’ère du Big Data

e-PRM : gérer sa relation prospect online à l’ère du Big Data

Internet a changé la connaissance que nous avions des prospects : nous sommes passés de l’ère de la recherche de données prospect à l’ère de la sélection de la donnée prospect et de la relation établie avec eux.

Qu’appelle-t-on e-PRM ?

L’e-PRM, aussi appelé Prospect Relationship Management Online, se caractérise par l’ensemble des moyens technologiques et humains mis à disposition pour créer et développer une relation avec ses prospects via le canal Internet. Aussi anodine qu’elle puisse paraître, cette définition n’est pourtant pas sans conséquence.
Pourquoi ? Tout simplement, parce qu’elle implique l’introduction du web et de toutes ses composantes dans la relation prospect. Le web est devenu un media ancré dans la vie quotidienne des consommateurs, ainsi que l’un des principaux moyens d’entrer en contact avec les entreprises.

Voici 2 notions clés à avoir en tête :

  • Depuis 10 ans, +251% d’internautes en France (46,1 millions en août 2013 vs 18,4 millions en août 2003)
  • Multiplication par dix du temps passé sur Internet (65 h/mois en 2012 vs 6 h/mois en 2002)

Alors que le développement des technologies de collecte de données web a servi en premier lieu à l’enrichissement de la relation client, les prospects n’ont pas été pour autant laissés de côté.

Comment Internet est devenu un puits de données prospect ?

Internet a profondément modifié l’élément majeur à la base de toute relation : l’accessibilité à l’information, fiable et riche sur les prospects.

Auparavant, pour connaître un prospect de manière poussée, les moyens offerts allaient des études qualitatives, aux opérations commerciales coup de poing pour une récolte d’information en one-to-one par exemple ou encore à l’organisation d’évènements et d’animations sur le point de vente. Chacun de ces leviers permettait de collecter des informations allant de l’identification du prospect (nom/prénom/adresse/….) à la reconstitution des parcours de transformation.

Le digital est alors venu compléter cette palette d’outils en devenant une voie alternative à la récolte de ces données, en permettant leur existence techniquement. Il s’agit bien là de la base de toute connaissance, mais cela n’est en rien suffisant. Encore faut-il que ces données soient accessibles pour pouvoir être exploitées, et assez volumineuses pour pouvoir être en mesure d’en retirer des enseignements !
D’un côté, le développement de l’ADSL et l’accessibilité des outils technologiques ont permis d’attirer des populations d’acheteurs potentiels sur le web et de générer ainsi cette masse de données. De l’autre, la création et le développement des outils de webtracking ont permis la récupération de ces données par les entreprises. Ainsi naquit la corne d’abondance de données prospect qui nous entraîna à l’ère, lâchons le mot, du « Big Data » (lire aussi : « Big Data » : la quatrième révolution industrielle ?).

En quoi internet change la donne sur la gestion de la relation prospect ?

Internet a facilité la collecte de la donnée prospect, mais là n’est pas son seul effet : Internet a rendu la collecte de données riches plus rapide et moins coûteuse. En effet, la seule mise en place d’un outil de webtracking peut faire le travail (lire aussi : Le web analytics au cœur de la « 3ème révolution industrielle »).

Le périmètre de collecte va bien au-delà des données que l’entreprise peut récupérer sur son propre site web. En effet, ces données peuvent être enrichies grâce à des partenaires publicitaires, qui sont en capacité de retracer le parcours d’un internaute avant qu’il n’arrive sur un site web. Cela implique qu’en plus de connaître le point d’entrée vers le site que l’internaute a utilisé, on est en mesure de connaître ce qu’il a consulté précédemment.

Voici donc les 4 types de données qu’il est possible de récupérer via un tracking web :

  • Les informations d’identification du client : fingerprints, device, …
  • Les informations d’historique de navigation : point d’entrée sur le site, lien des sites précédemment consultés, …
  • Les informations de navigation sur le site : pages visitées, temps passé par page, fonctionnalités utilisées (moteur de recherche, click to chat, …), …
  • Les informations de « transaction » : produits mis en panier, taux de pénétration dans le tunnel de transaction, …

Les efforts déployés pour collecter de la data sur le web sont donc moindres par rapport à ceux requis par des opérations de collecte offline.

Comment les entreprises doivent prendre en considération ces nouveaux paramètres ?

Les entreprises doivent donc trouver comment inscrire ce nouveau levier de collecte dans leur stratégie. Le travail consiste bien sûr à s’approprier l’étendue des possibilités qu’offrent le web en termes de qualification (tracking, opt in, espace personnel…) mais aussi et surtout de le positionner par rapport aux autres moyens de collecte offline. Cela demande donc aux entreprises de repenser leur mode de fonctionnement et de redéfinir l’usage de chacun des canaux dont elles disposent tant sur l’aspect collecte de la donnée que sur l’aspect relationnel avec les prospects. L’objectif en vue reste bien sûr celui de diminuer le coût d’acquisition client. Néanmoins, l’ambition sous-jacente est bien celle d’acquérir plus de clients fidèles !

En effet, Internet a permis de renforcer cette identification du prospect plus en amont de l’achat et offre donc aux entreprises l’opportunité de faire entrer plus tôt chaque prospect identifié et qualifié dans un cycle relationnel que l’on sait en adéquation avec son futur profil client.

En étudiant le parcours amont des internautes, on est en mesure d’identifier des parcours types qu’ils privilégient pour une certaine typologie d’achat. Cela conduit donc à identifier les sites consultés par les internautes avant leur achat et de pouvoir utiliser leurs espaces publicitaires pour pousser des offres adaptées.

Par exemple, si je suis un tour opérateur, je peux identifier que pour l’achat d’un voyage en Espagne pour les vacances d’été, le site « Réussir ses vacances en Espagne » est privilégié dès lors qu’il s’agit d’un achat de voyage à Alicante alors que pour les voyages à Séville, les internautes préfèrent le site « Vive l’Espagne ». Afin d’optimiser les performances de mon acquisition, je choisirais donc de pousser un contenu publicitaire sur Alicante sur le 1er site et de pousser un contenu sur Séville sur le second.

Une fois le prospect arrivé sur mon site, l’identification de son point d’entrée permet d’adapter le contenu à ses intérêts pré-identifiés. Ainsi, si je sais qu’il a cliqué sur mon lien sponsorisé concernant Alicante, je pousserai sur sa page d’entrée sur mon site des hôtels se trouvant à Alicante.

Partons du principe que le prospect quitte mon site sans avoir acheté (un achat de voyage se réfléchit) mais qu’il a consulté plusieurs produits. Je serai en mesure de partager cette information de navigation avec des partenaires d’ad-serving, qui pourront alors le cibler sur la suite de sa navigation hors de mon site. Ainsi, je pourrai décider de lui montrer les 2 hôtels qu’il a consultés sur Alicante ou encore de lui pousser un bon de réduction pour l’inciter à l’achat.

Les données collectées en amont permettent ainsi d’établir un modèle de comportement prédictif afin d’émettre des messages personnalisés dès les premiers contacts avec un prospect. Ces messages sont adaptés tout au long du parcours du prospect et font l’objet d’écriture de scenarii de communications. Il reste primordial de piloter de près les scenarii mis en place afin de valider les prédictions comportementales établies et d’améliorer leur performance de manière continue. L’objectif reste in fine d’augmenter les ventes, mais aussi de transformer plus rapidement pour diminuer les coûts d’acquisition, et ainsi améliorer son ROI.

En conclusion

Pour conclure, la collecte de la donnée prospect sur le web demande aux entreprises de faire une sélection dans l’ensemble des données qui s’offrent à elles. En effet, l’erreur serait de penser que les données étant désormais plus accessibles, et qui plus est à coût et efforts moindres, toutes sont bonnes à utiliser voire à conserver. Bien au contraire, cette abondance de données requiert plus que jamais une stratégie solide pour pouvoir leur donner de l’utilité et donc de la valeur. Aussi, seule une collecte guidée par un plan stratégique relationnel à court, moyen et long terme vous permettra d’atteindre l’effet escompté : un prospect transformé en client fidèle qualifié.

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