Misez sur l’accélération des données 

La création d’un parcours client pertinent et personnalisé repose sur la disponibilité absolue de ces données.

Aujourd’hui, les clients attendent d’une entreprise ou d’une marque qu’elle rende l’ensemble du parcours client aussi agréable et personnel que possible. Un défi de taille, puisque le climat actuel favorise plutôt une visite courte et puissante : l’achat en un clic. Vous souhaitez optimiser le parcours client ? Il vous faudra alors un maximum d’informations, disponibles le plus rapidement possible. Comment y parvenir, face à des systèmes de données de plus en plus vastes et complexes ?

À chaque étape du parcours client, les entreprises ont la possibilité de collecter des données sur le visiteur. C’est ainsi que s’empilent, très rapidement, des montagnes de renseignements distincts : ce sont les « silos » de données. Imaginez qu’un client se rende d’abord sur la boutique en ligne (silo 1), puis dans un magasin physique (silo 2) avant de passer commande en ligne (silo 3). Il est parfaitement possible qu’une même personne apparaisse donc dans trois bases de données qui contiennent toutes des informations que le magasin pourrait (théoriquement) utiliser. Le silo 1 montre ce que le client cherchait, le silo 2 indique où il habite, tandis  que le silo 3 montre ce qu’il a acheté et à quel prix. Autant de renseignements pertinents, mais isolés en l’absence d’une plateforme globale qui structure le tout.

Écrire ou collecter

Dans la composition traditionnelle de nombreuses bases de données, on distingue grossièrement deux tâches communes : la rédaction et la récupération. Les bases de données qui enregistrent les transactions sont faites pour « écrire » tandis que les outils d’analyse récupèrent principalement des informations – ce qui occasionne une perte de temps. En tant qu’analyste, vous devez parfois axer vos recherches sur les données de transaction, alors qu’à un autre moment, il s’agira d’inscrire des données dans un fichier d’analyse. Sans parler des collaborations entre les deux : tout cela est chronophage. Résultat, 76% des entrepreneurs indiquent passer à côté d’opportunités professionnelles à cause de ces retards.

Des données en temps réel pour le parcours client

La création d’un parcours client pertinent et personnalisé repose sur la disponibilité absolue de ces données. Il existe déjà des détaillants qui combinent des données provenant de différents silos en un clin d’œil, filtrent les informations pertinentes et les utilisent en temps réel pour accorder une attention personnelle au client. Imaginez : votre client scanne sa carte de fidélité, et l’ordinateur s’inspire (avec son accord) de l’historique des achats, des habitudes de navigation et des dépenses moyennes pour formuler une suggestion : ce polo, dans la couleur préférée du client, en solde et disponible en magasin. Et voici une image en réalité augmentée du polo combiné au pantalon que le client vient d’acheter. Un parcours client plus personnel que jamais.

De nombreuses entreprises doivent encore progresser dans leur transition numérique avant que l’exemple ci-dessus ne devienne réalisable. Il est bon de savoir que chaque pas franchi dans la transformation numérique se traduit par de nouvelles données, et donc une augmentation du trafic de données. Sans une approche proactive pour regrouper toutes ces informations et les rendre gérables, la pression subie par la capacité des serveurs continuera d’augmenter. Les processus deviendront de plus en plus lents, et la possibilité d’offrir une expérience unique disparaîtra.

Plateforme globale

En faisant appel à une plateforme de données globale, les marques et entreprises pourront combiner les données provenant des différents silos et les rendre exploitables. Ces plateformes reposent sur trois piliers : l’uniformité, l’interopérabilité et la fiabilité. Elles rendent les données utilisables de manière uniforme, quel que soit le type d’information. Par exemple, il est possible que le site web d’une entreprise fournisse des données de type X, tandis que Google Analytics produit des données de type Y. Une plateforme permet, en quelque sorte, de transformer ces données en un ensemble d’informations Z, de sorte que X et Y puissent fonctionner ensemble. C’est ce que l’on appelle l’interopérabilité. La fiabilité réside quant à elle dans la suppression des détours et structures inutiles. Parce qu’il est extrêmement simple, le système fonctionne sans faille.

Les coûts de votre structure informatique dans son ensemble peuvent baisser. En utilisant une bonne plateforme, vous réduirez également la capacité de serveur requise. Enfin, vous atteindrez l’objectif initial, puisqu’une plateforme permet l’analyse et l’utilisation en temps réel des différents ensembles de données, quelle que soit la taille du pool de données à l’avenir.