Suivant Meilleures actions, offres et produits. La prochaine meilleure expérience est-elle l’avenir ?

Cela arrive tout le temps. Votre épicerie préférée réorganise les articles afin que vos céréales du matin soient à portée de main. Vous recevez un email de promotion. Amazone recommande trois articles que vous pourriez potentiellement acheter.

Ce sont tous des exemples d’entreprises utilisant les prochaines meilleures actions, offres et stratégies de produits. Ces stratégies ont une énorme influence à la fois sur fidélisation de la clientèle et conclu des ventes, et ils exploitent des technologies telles que l’intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique (ML). L’avenir, cependant, est pour eux d’évoluer et de permettre la prochaine meilleure expérience.

Prochaine meilleure action

Prochaine meilleure action implique la question : « Quelle prochaine étape devrions-nous franchir pour le client ? »

La réponse peut impliquer qu’un représentant vous contacte par téléphone, envoie un coupon ou ajoute des articles à vendre. Il tente généralement d’identifier et d’éliminer les obstacles les plus importants ou les plus immédiats rencontrés par le client afin qu’il se convertisse.

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Prochaine meilleure offre

Prochaine meilleure offre demande : « Quelle est l’offre qui va le plus aider et séduire le client en ce moment ? »

Si vous avez un café et qu’un client commande toujours sa boisson « habituelle », la prochaine meilleure offre peut signifier lui offrir un coupon pour augmenter sa prochaine commande. Si un client différent achète quelque chose de différent à chaque fois, la meilleure offre suivante peut signifier un coupon pour essayer gratuitement un nouvel élément de menu avec l’achat d’autre chose.

Prochain meilleur produit

Prochain meilleur produit identifie les articles du catalogue de votre entreprise qu’il serait le plus logique pour le client d’acheter en fonction de ses intérêts et de son historique d’achat ou de navigation.

Quelqu’un qui vient d’acheter un vélo pourrait également vouloir explorer des casques ou d’autres équipements comme un panier ou un accessoire de guidon pour smartphone, tandis que quelqu’un qui vient d’acheter des pâtes pourrait également vouloir de la sauce. Amazon et d’autres entreprises utilisent moteurs de recommandation dans le cadre de cette stratégie pour vous montrer des éléments supplémentaires au bas des pages que vous consultez.

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Utiliser l’analyse prédictive pour devenir personnel

Les entreprises ont utilisé ces trois approches pour amener les clients à acheter et à rester depuis pratiquement la nuit des temps. La différence aujourd’hui est que les entreprises peuvent avoir des milliers de clients au lieu de quelques dizaines ou centaines. Il est impossible de surveiller tout ce que font les clients et d’interagir manuellement avec tout le monde pour en savoir plus sur eux dans l’environnement numérique.

Dans certains cas, la solution consiste à trouver une tactique large que vous pouvez appliquer par défaut à grande échelle. Le meilleur exemple de cela est probablement la célèbre ligne de McDonald’s, « Voulez-vous des frites avec ça? »

Cette ligne a incité de nombreuses personnes à dépenser plus lorsqu’elles ont commandé quelque chose à manger ou à boire. Le problème avec la ligne McDonald’s est qu’elle n’a pas reconnu que les clients sont uniques, ratant ainsi l’occasion d’offrir aux gens d’autres choses qu’ils étaient plus susceptibles de vouloir et d’acheter.

C’est là qu’interviennent l’IA et le ML. Aujourd’hui, il est presque possible de collecter une telle quantité de données sur les clients, telles que l’âge, le montant qu’ils dépensent habituellement, s’ils ont des enfants ou même leur adresse IP.

Si vous placez toutes ces données dans un emplacement central (un « lac de données »), vous pouvez ensuite utiliser l’IA et le ML pour segmenter vos clients et faire des prédictions sur ce qu’ils voudront ou auront besoin. Le système peut vous avertir qu’il est temps d’agir et même recommander ce qu’il convient de faire ensuite en fonction des paramètres que vous avez définis, comme le client qui n’achète rien pendant un certain nombre de mois. Tout peut être hautement personnalisé en temps réel afin que vous puissiez rencontrer les clients au propre comme au figuré là où ils se trouvent.

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La personnalisation est primordiale car elle réduit les risques que les gens se sentent bombardés ou mal ciblés. 80% des clients sont plus susceptibles d’acheter si l’entreprise offre une expérience personnalisée, et 42 % sont frustrés par un contenu non personnalisé. Mais une bonne affaire n’est pas qu’une simple campagne ou un seul achat ; il s’agit de la plus grande valeur à vie du client (CLV).

De nombreuses activités personnalisées renforcent collectivement la confiance sur le long terme et prouvent au client que vous pouvez toujours répondre à ses besoins et à ses désirs. Lorsque le client se sent en sécurité, il devient fidèle. Cela signifie que vous pouvez arrêter de passer autant de temps à essayer de trouver de nouveaux acheteurs.

Dans cet esprit, l’objectif ultime pour vous en tant qu’entreprise est de combiner les trois approches – action, offre et produit – pour fournir régulièrement la meilleure expérience suivante.

La CLV est la principale mesure qui mesure cela. Faire cela nécessite de changer votre état d’esprit d’exécution de l’intérieur vers l’extérieur (un changement de réflexion sur ce qui profite à l’entreprise, à ce qui profite au client), et cela nécessite de traiter l’ensemble de la toile d’araignée de vos opérations à plus long terme. .

D’un point de vue technologique, cela nécessite également un niveau de maturité plus élevé en matière d’analyse client. Quel que soit le système que vous utilisez, il doit être capable d’évaluer de plus grandes quantités d’informations sous des angles plus précis et en tenant davantage compte des ramifications potentielles. Il doit également être suffisamment flexible pour s’adapter aux changements rapides qui apparaissent sur le marché et qui pourraient rendre des données spécifiques soudainement plus ou moins pertinentes.

Voyons à quoi pourrait ressembler la mise en œuvre de la prochaine meilleure expérience dans un scénario pratique et quotidien.

• Rassemblez vos données structurées et non structurées en un seul endroit (c’est-à-dire, créez un lac de données ou une « source unique de vérité »).
• Créez des outils technologiques tels que des widgets qui vous permettent de travailler facilement avec les informations de votre lac de données.
• Recueillez des informations à partir de vos données à l’aide de vos outils technologiques.
• Créez des règles qui guideront votre séquence de décisions et d’actions. Il s’agit essentiellement de collecter et d’analyser les données, de proposer de bonnes normes si-alors à appliquer aux informations, puis d’avancer sur la base de ces normes. Vous pouvez envoyer un SMS à un client si son taux d’ouverture des e-mails tombe en dessous d’un certain pourcentage, par exemple.
• Agissez selon vos règles établies. Concevoir ces actions basées sur des données. Par exemple, si vos données vous indiquent que les jeunes clients préfèrent les outils numériques, quelle que soit votre prochaine option ou interaction avec le client, vous feriez probablement mieux de l’implémenter sur une plateforme numérique.
• Vérifiez si cette action a été efficace. Si ce n’était pas efficace, ajustez ce que vous faites et développez une nouvelle norme à appliquer. Il peut y avoir tellement d’éléments différents à prendre en compte dans un parcours client ; L’apprentissage par renforcement, qui est un type spécifique d’apprentissage automatique, peut exécuter des expériences qui vous aident à déterminer quelles règles pourraient être les meilleures en fonction des conditions remplies.

Tout au long de ce processus, n’oubliez pas que vous optimisez toujours la valeur vie client. Bien qu’une option ou un ensemble d’options puisse offrir de bons avantages immédiats à court terme, vous montrerez une préférence pour l’option alternative ou l’ensemble d’options qui offre un plus grand avantage à long terme.

Adoptez une approche analytique plus sophistiquée pour offrir une satisfaction exceptionnelle à long terme

À l’heure actuelle, l’analyse prédictive peut aider les entreprises dans les trois stratégies : action, offre et produit. Ces stratégies visent à fournir le bon article au bon client au bon moment, et chacune peut améliorer la relation que les clients entretiennent avec votre entreprise à court terme.

Cependant, le grand prix est d’utiliser l’analyse client pour toujours fournir la meilleure expérience suivante. Alors que les marges de différenciation deviennent de plus en plus minces, c’est cette expérience globale que les clients vont utiliser pour décider quoi faire. Examinez comment les analyses prises en charge par l’IA et le ML peuvent vous faire passer à l’étape suivante afin que, lorsque les clients pensent à être satisfaits, votre marque se démarque.