5 cas d’utilisation peu courants pour une plateforme de données client (CDP)

En matière de marketing et de gestion client, les organisations recherchent constamment des moyens innovants d’exploiter les données pour obtenir un avantage stratégique. Alors que les plateformes de données clients (CDP) sont souvent associés à un marketing personnalisé et à une expérience client améliorée, leurs capacités s’étendent bien au-delà de ces applications bien connues. Voici cinq cas d’utilisation d’un CDP, peu courants mais très impactants, montrant comment ces plates-formes peuvent stimuler la croissance, l’efficacité et la résilience dans diverses fonctions commerciales.

1. Recommandation de contenu/produit sur les canaux numériques

La capacité à fournir du contenu personnalisé et des recommandations de produits est une caractéristique des CDP, mais leur impact va au-delà de la simple personnalisation. En exploitant les données unifiées et enrichies, les CDP peuvent élever les recommandations sur les canaux numériques vers de nouveaux sommets de pertinence et d’efficacité. Dans le cadre de leur fonction principale, les CDP unifient les données provenant de sources disparates, notamment GRC systèmes, sites Web et applications mobiles, pour créer des vues client holistiques comprenant un profil et des activités (nous appelons cela les données client unifiées).

De plus, les CDP peuvent calculer ou dériver une variété d’attributs tels que des scores, des étiquettes et des balises en tirant parti d’analyses avancées et de règles commerciales, nous fournissant ainsi des données client unifiées et enrichies. En déployant des modèles statistiques et des techniques d’apprentissage automatique, les CDP peuvent prédire les préférences, les comportements et les besoins des clients avec une précision remarquable, ce qui peut être utilisé pour recommander le contenu ou les produits qui intéresseraient l’utilisateur à un moment donné.

Imaginez un scénario dans lequel un client parcourt un site Web de commerce électronique à la recherche d’une nouvelle paire de chaussures de course. Avec un CDP en place, la plateforme peut analyser les achats passés du client, son historique de navigation et même ses interactions sur les réseaux sociaux. En temps réel, le CDP peut alors recommander non pas n’importe quelles chaussures de course, mais aussi celles qui correspondent parfaitement aux préférences, au style et au budget du client. Ce niveau de personnalisation améliorera l’expérience client, augmentant considérablement le taux de conversion et la satisfaction client.

2. Tarifs et réductions personnalisés

Fixer le bon prix pour les produits ou services est extrêmement important pour trouver un équilibre entre les bénéfices et la perception des clients. Ici, les CDP offrent une opportunité unique de mettre en œuvre des stratégies de tarification personnalisées basées sur les informations individuelles des clients. En analysant les données client enrichies unifiées, notamment le comportement de navigation, l’historique des achats, les transactions passées et même des facteurs externes tels que les tendances du marché, un CDP peut déterminer le prix optimal pour chaque segment de clientèle.

De plus, les CDP peuvent permettre aux organisations de créer des offres de réduction ciblées qui trouvent un écho auprès de groupes de clients spécifiques. Par exemple, les clients fidèles qui achètent fréquemment des appareils électroniques haut de gamme peuvent bénéficier de remises exclusives sur les derniers gadgets. Simultanément, un segment sensible aux prix pourrait bénéficier de promotions personnalisées sur des alternatives économiques. Ces stratégies personnalisées de tarification et de remise peuvent faire une énorme différence non seulement en stimulant les ventes, mais également en renforçant la fidélité et l’engagement des clients tout en maximisant les marges.

3. Notation prédictive

Pour découvrir des informations cachées dans les données clients, la plupart des CDP disposent de la capacité intégrée de calculer des scores prédictifs avec diverses applications. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples très courants de scores prédictifs :

• Score d’engagement : pour mesurer le niveau d’engagement d’un client.
• Score de satisfaction client (CSAT) : pour indiquer le niveau de satisfaction d’un client.
• Valeur à vie du client (CLV) : pour estimer le revenu total qu’un client est susceptible de générer.

• Score de propension à l’achat : pour quantifier la probabilité qu’un client effectue un achat.
• Score prédictif des leads : pour prédire la propension à se convertir en client.

De tels scores, lorsqu’ils sont implantés de la bonne manière, peuvent changer la donne pour la croissance de toute entreprise :

4. Stratégies de prévision du taux de désabonnement et de rétention

Le taux de désabonnement des clients est un énorme défi auquel sont confrontées même les plus grandes entreprises de tous les secteurs, essentiellement parce qu’au moment où un client est reconnu comme désabonné, il est trop tard pour avoir un impact sur ses décisions. Les CDP sont particulièrement bien équipés pour résoudre ce problème en utilisant les nombreuses données clients et les informations dont ils disposent. Ils peuvent identifier des modèles indiquant un désabonnement imminent en analysant une myriade de points de données tels que les interactions avec les clients, les tickets d’assistance, la fréquence d’achat et l’analyse des sentiments des médias sociaux, etc.

Fortes de ces informations, les organisations peuvent prendre des mesures opportunes, comme proposer des incitations personnalisées, un support client proactif ou des programmes de fidélité sur mesure, pour éviter le désabonnement et favoriser la fidélité des clients.

5. Détection de la fraude et gestion des risques

À mesure que les transactions numériques et les interactions en ligne deviennent le choix du client, les risques associés à la fraude et aux failles de sécurité augmentent également. Les CDP peuvent offrir un support fiable dans le domaine de la détection des fraudes et de la gestion des risques en fournissant des informations sur le comportement et les transactions des clients.

Dans ce cas d’utilisation, être capable de surveiller et d’agir en temps réel devient crucial pour réduire les activités frauduleuses. Étant donné que les CDP reçoivent des données en temps réel provenant de divers flux, ils peuvent être configurés pour signaler les cas potentiels de fraude avant qu’ils ne s’aggravent en observant des anomalies, des modèles inhabituels ou des activités suspectes. Par exemple, si le comportement d’achat d’un client s’écarte soudainement de sa norme, comme par exemple des transactions inhabituellement importantes ou des achats dans des lieux atypiques, le CDP peut déclencher des alertes pour une enquête plus approfondie. Cette approche proactive peut non seulement protéger les entreprises contre les pertes financières, mais également protéger la confiance des clients et la réputation de la marque.

En conclusion, même si les applications traditionnelles des CDP dans le marketing personnalisé et l’amélioration de l’expérience client sont bien établies, ces plateformes offrent une richesse de potentiel inexploité dans diverses fonctions commerciales. Qu’il s’agisse de révolutionner les recommandations de contenu et les stratégies de tarification personnalisées, de prédire les scores, de prévenir le désabonnement et d’améliorer la détection des fraudes, les CDP se sont imposés comme un outil incontournable pour les organisations qui s’efforcent de croître, d’efficacité et de résilience dans le paysage actuel axé sur les données.

En exploitant la puissance des données clients unifiées, combinée à des analyses avancées et à la capacité d’agir en temps réel, les entreprises peuvent ouvrir de nouvelles voies de réussite et de différenciation sur leurs marchés respectifs.