BLOG | Quand la technologie rencontre le marketing : segmentation, personnalisation et engagement, une nouvelle approche client

Je pense être un consommateur difficile. Voire pénible. J’ai des goûts bien arrêtés et quand je veux acheter un produit ou un service, je décortique tout : je vérifie quel est l’industriel qui a eu la charge de sa fabrication, son mode de transport, son impact sur la santé, la politique sociale de l’entreprise et même la qualité de son site web. J’ai des hobbies et des intérêts très spécifiques et à l’intérieur de ces domaines, je m’aventure souvent dans des sous-cultures ou des niches qui renforcent mon sentiment d’unicité en tant que consommateur. Eventuellement, seuls mes amis proches pourraient consommer la même chose. Finalement, un peu comme tout le monde, non ? 

Alors, comment des équipes marketing, pourraient-elles s'y prendre pour me toucher ? 

Première étape : m’identifier

Il faudrait déjà qu’elle réussissent à m’identifier, ou du moins à identifier les communautés auxquelles j’appartiens : des consommateurs partageant des valeurs, des intérêts ou des passions communes autour d'un produit ou d'un service.

Aujourd’hui, le machine learning (ML) offre une solution puissante pour relever ce défi.

Identifier précisément les différentes communautés de consommateurs est un des premiers cas d’usage réalisable avec le machine learning. L’outil vous propose à partir de vos données d’obtenir une segmentation fine de vos prospects ou de vos clients selon des regroupements que vous auriez eu du mal à identifier manuellement (voir l’exemple de Salomon dans cet article). Les algorithmes de clustering analysent des données comportementales, sociales et démographiques pour regrouper les individus partageant des caractéristiques communes : intérêts (sport, musique, lifestyle), habitudes d'achat (fréquence, type de produit, panier moyen), etc. Cela permet de détecter des communautés spécifiques difficiles à repérer avec des méthodes classiques.

Vous allez me dire que pour faire du ML, il faut de la data. C'est là qu'avoir une véritable plateforme d'expérience client (DXP) intégrant une Customer Data Platform (CDP) devient essentiel. Je vous invite à relire le chapitre CDP cet article. En résumé, la CDP offre une vue client 360° permettant une compréhension globale du client.

CDP + ML = analyse des comportements, préférences, interactions à identification des différentes communautés ou tribus partageant des valeurs ou intérêts communs.  

Deuxième étape : incarner la communauté

Il faudrait ensuite qu’ils renforcent cette identité forte en racontant une histoire qui incarne ces valeurs. Je veux une communauté qui ait de l’épaisseur et du sens.

Là aussi, la DXP nous offre une véritable solution avec sa fonctionnalité agile de gestion de contenu (c’est la partie CMS de la DXP). Vous trouverez plus d’informations sur l’évolution de la gestion de contenu depuis la création du web dans cet article.  Donner toute la souplesse aux équipes marketing sans avoir à repasser par la case développement est essentiel pour gagner en réactivité et agilité. Pouvoir créer de nouveaux types de contenu, de nouvelles présentations de l’information, des landing pages permet de réagir rapidement à l’évolution de la communauté, quitte à faire des erreurs qui pourront être corrigées facilement par la suite. C’est le principe du test and learn : on y reviendra plus tard. 

Troisième étape : proposer des interactions riches

Il faudrait qu’elles encouragent les interactions communautaires. J’adore les événements avec les personnes partageant mes goûts : être membre de groupe sur les réseaux sociaux ou de forums exclusifs avec des experts renforce mon sentiment d’appartenance.  

Ici aussi, le couple gagnant DXP+ML entre en jeu. La DXP peut offrir des espaces où les communautés peuvent se connecter et interagir : forums, plateformes de discussion ou réseaux sociaux internes permettent aux membres d’échanger entre eux, de partager leurs expériences et de collaborer avec la marque. Ensuite, cette matière peut être analysée par des outils de traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre ce que les membres ressentent vis-à-vis de la marque, de ses produits ou de ses actions. Ces outils peuvent analyser les avis clients, les commentaires sur les réseaux sociaux ou les discussions dans des forums. Il est même possible de détecter les sentiments positifs, négatifs ou neutres exprimés par les membres. Ces analyses permettent d’ajuster les messages ou les stratégies pour mieux apporter une réponse adaptée aux émotions qui émanent de la communauté. 

Quatrième étape : me confirmer que je suis unique

Il faudrait que les équipes marketing personnalisent les contenus et les interactions qu’elles ont avec moi pour que je sois rassuré sur le fait que je dispose d’un service ou d’un produit 100% personnalisé.

A cette étape, on perçoit la difficulté de pouvoir fournir un contenu qui correspond aux valeurs et intérêts spécifiques de chaque communauté, surtout s’il y en a beaucoup. Nous passons potentiellement d’un marketing massif sur une cible avec des budgets conséquents, à un marketing multi cibles où il est impensable de dépenser le même budget par cible. Aujourd’hui, nous avons la chance d’avoir une technologie qui peut nous aider en proposant des modèles de recommandation qui analysent les préférences individuelles afin de proposer des contenus, produits ou offres personnalisés. Cette personnalisation renforce le sentiment d’appartenance et d'engagement des consommateurs. C’est également le rôle de la DXP que de créer des expériences uniques adaptées aux valeurs et intérêts de chaque communauté et ainsi proposer des expériences ultra-personnalisées en temps réel. 

Cinquième étape : me faire partager et participer

Il faudrait qu’elles favorisent mon engagement en me proposant de partager mes avis, voire de participer à la cocréation de nouveaux produits.

Pour mener à bien cette étape, les algorithmes peuvent être d’une grande aide. Notamment pour analyser les retours clients, les tendances émergentes et les suggestions issues de la communauté et ainsi identifier des opportunités de cocréation. La mise en place de plateformes de design collaboratif permet aux membres de contribuer à la conception de produits ou services et de participer aux décisions. Cependant, attention aux dérapages : méfiez-vous des retours de bâton. Je ne résiste pas au plaisir de vous partager le cas d’Hasbro qui a été « un poil débordé » par « l'affaire Montcuq ».

En conclusion

Finalement, comme tout le monde, je cherche plus que de simples produits : je veux des expériences et des connexions sociales. J’ai laissé fuiter dans la première partie le terme adapté : celui de tribu. En effet, les nouvelles technologies font prendre une nouvelle dimension au concept de marketing tribal né dans les années 1990. Ils permettent de le mettre en œuvre dans des délais très courts pour un investissement maîtrisé.

Ce concept a été popularisé par le sociologue français Bernard Cova. Son travail explore la manière dont les individus cherchent à se regrouper au sein de communautés partageant des valeurs, des passions ou des cultures communes, et comment les marques peuvent jouer un rôle dans ces regroupements. Dans une société de plus en plus individualisée, les consommateurs ressentent un besoin croissant de se connecter à des groupes qui partagent leurs valeurs et passions. L’idée est que les consommateurs modernes ne recherchent pas uniquement des produits pour leurs qualités fonctionnelles, mais aussi pour leur capacité à symboliser des liens sociaux. Selon lui, le marketing traditionnel, centré sur l'individu, ne suffit plus. Le marketing tribal, en revanche, met l’accent sur les liens émotionnels et communautaires entre les consommateurs.

Trois outils semblent pertinents dans ce contexte :

Une plateforme d’expérience client (DXP) est un outil idéal pour le marketing tribal, car elle permet de centraliser les données, de personnaliser les interactions, et de gérer des communautés engageantes. En connectant les membres de chaque tribu et en répondant à leurs attentes spécifiques, les marques peuvent renforcer leur fidélité et leur sentiment d’appartenance.

Le machine learning (ML) peut jouer un rôle clé dans le marketing tribal en permettant aux entreprises de mieux comprendre, segmenter et engager les "tribus" de consommateurs. Grâce à l’analyse des données massives générées par les interactions clients (en ligne et hors ligne), les algorithmes d’apprentissage automatique permettent d’identifier les comportements, les préférences et les besoins spécifiques des communautés, tout en optimisant les stratégies d'engagement.

La méthode agile bien connue des équipes informatiques semble être très appropriée au marketing tribal. En effet, contrairement au marketing de masse, le marketing tribal exige une approche plus ciblée, qualitative, réactive et basée sur les relations. L’accent est mis sur des initiatives engageantes et émotionnelles, plutôt que sur des campagnes coûteuses mais impersonnelles. L’investissement est obligatoirement plus limité car la cible plus petite. Vous pouvez donc opter pour une approche itérative en prototypant et en testant rapidement pour voir ce qui marche et ce qui ne marche pas en contrôlant votre investissement. Mais là, on rentre dans une autre histoire, celle du marketing agile né dans les années 2012-2015 qui mériterait à lui seul un nouvel article.