Comment utiliser votre customer data platform pour le marketing

La synchronisation avec un entrepôt de données consiste, pour une customer data platform, à envoyer des données d’événements et de profil par lots vers des destinations d’entrepôt de données third-party, ou vers un compartiment S3, selon une cadence définie.

Comme cela vous permet d’éviter de mettre en place des intégrations personnalisées coûteuses et complexes, la synchronisation avec l’entrepôt de données vous fait gagner du temps et de l’argent, rend vos données plus cohérentes dans l’ensemble de votre organisation, et vous donne davantage de contrôle sur les données client que votre customer data platform envoie aux systèmes en aval.

Toutes les entreprises qui ont besoin d’une customer data platform n’ont pas nécessairement besoin d’une synchronisation avec un entrepôt de données, reconnaît Morelli. Mais lorsqu’une customer data platform la propose en option, c’est la preuve d’une philosophie qui constitue « une distinction importante dans le monde des customer data platforms » : « Placez vos données là où vous en avez besoin. Nous les hébergerons, nous les maintiendrons normalisées, nous les garderons en sécurité. Mais si vous les voulez ailleurs, nous n’allons pas les thésauriser. »

En plus du remplissage de données anonymes et de la transformation des données, Flavia D’Urso, designer produit principale chez Klaviyo, indique que la synchronisation de l’entrepôt de données représente un « ajout de valeur important » lié à l’utilisation d’une customer data platform : « la possibilité de nettoyer vos données et de définir des règles autour de celles-ci, puis de lui faire faire exactement ce que vous voulez. »

• Envoyez les données de profil depuis votre customer data platform vers un entrepôt de données. Combinez les données de customer data platform avec les données d’autres plateformes pour générer une vue à 360 degrés du client dans votre entrepôt de données, en assurant la cohérence des données pour une analyse précise et de meilleures expériences client au sein de votre organisation.
• Orchestrez la visualisation des données avec des connecteurs vers des outils de business intelligence. Créez des rapports sur les données de la customer data platform et visualisez-les depuis un emplacement centralisé, pour plusieurs sources de données — sans avoir à vous connecter.
• Stockez les données pour la reprise après sinistre. Conservez une sauvegarde de toutes les données dans un entrepôt de données externe en cas de sinistre ou d’acquisition.

Les webhooks correspondent à l’exportation en temps réel, par une customer data platform, de données d’événements via des webhooks, y compris des sujets webhook clés, comme les changements d’abonnement au canal.

L’utilisation de webhook synchronise vos données dans l’ensemble de votre stack technologique marketing, accélère la création de valeur et le marketing automation, et vous permet d’avoir davantage confiance en vos données.

• Synchronisez avec d’autres systèmes lorsqu’un client se désabonne des e-mails. Envoyez les données de désabonnement à des systèmes d’engagement afin de vous assurer que les clients qui se sont désinscrits ne reçoivent pas de communications.
• Synchronisez les données d’engagement par canal vers des outils d’analytique. Envoyez des données d’engagement, telles que les ouvertures et les clics, vers des systèmes d’insights afin d’améliorer l’analyse client.

Le reporting des performances de l’audience est un outil d’analytique de customer data platform qui vous permet de comparer les performances de différents segments d’audience.

En éliminant la nécessité d’exporter des données vers des feuilles de calcul ou d’utiliser un outil d’analyse e-commerce distinct, le reporting des performances d’audience vous fait gagner du temps, améliore l’analyse, et vous donne une meilleure compréhension de vos audiences cibles.

• Comparez les performances des canaux par segment. Identifiez les segments de messagerie texte qui génèrent le plus de conversion par rapport aux segments e-mail en comparant, pour chaque canal, les indicateurs de conversion propres à chaque segment.
• Isoler l’archétype de client responsable des tendances négatives. Comparez des indicateurs comme la valeur moyenne de la commande (valeur moyenne de la commande) entre les principaux segments afin d’identifier les segments dont la valeur moyenne de la commande est la plus faible, et de déterminer les domaines à tester, à optimiser, ou pour lesquels faire de la montée en gamme.

L’analyse d’entonnoir est un tableau de bord de customer data platform personnalisable pour analyser le parcours client.

En révélant plus rapidement les opportunités potentielles d’optimisation, l’analyse de l’entonnoir accélère le délai de rentabilisation, améliore les initiatives de personnalisation, réduit l’abandon, et augmente les taux de conversion.

L’analyse de l’entonnoir d’Advanced Klaviyo Data Platform est l’une des fonctionnalités préférées de Morelli. « Je n’avais jamais pu comprendre l’ensemble de mes points de contact client, ainsi que ma perte et la façon dont elle évolue d’un point à l’autre », expliquent-ils.

• Améliorez la messagerie de votre série de bienvenue en identifiant les points de déperdition entre la série de bienvenue et l’entonnoir d’achat. Ajustez la messagerie ou le design des e-mails pour inclure des réductions et/ou des recommandations de produits en fonction d’un client qui abandonne après une étape dans l’entonnoir entre votre série de bienvenue et l’achat (p. ex. : reçoit un e-mail, clique sur un e-mail, est actif sur le site, ajoute un article au panier, passe une commande).
• Testez des canaux en passant au mobile. Optimisez votre stratégie marketing cross-canal en testant un autre canal, comme les notifications Push mobiles ou WhatsApp, lorsque l’envoi d’un e-mail entraîne une baisse dans l’entonnoir.

La valeur vie (LTV) personnalisée est une fonctionnalité de customer data platform (CDP) qui vous permet de personnaliser votre valeur vie client prévue, qui représente la valeur d’une personne pour votre entreprise sur toute sa durée de vie en tant que client.

La personnalisation de la LTV entraîne des améliorations en matière de segmentation et de personnalisation, ainsi que des prévisions plus précises concernant la LTV.

• Extraire un segment des meilleurs clients prédits pour le Black Friday et Cyber Monday. De nombreux clients n’achètent que lors du Black Friday et Cyber Monday. Personnalisez la LTV pour les 90 prochains jours (période du Black Friday et Cyber Monday), afin de prédire vos meilleurs clients spécifiquement pendant le Black Friday et Cyber Monday, plutôt que vos meilleurs clients sur l’ensemble de l’année.
• Pratiquez la vente croisée et incitative auprès des clients qui sont susceptibles d’acheter bientôt. Envoyez une remise aux clients qui ont acheté 2+ articles et qui sont susceptibles d’acheter bientôt, en utilisant les produits qu’ils ont consultés ou qui complètent leurs achats précédents.

L’analyse RFM, ou analyse de la récence, de la fréquence et de la valeur monétaire, désigne le regroupement de clients en fonction de leur comportement d’achat, plus précisément : la date de leur dernier achat, la fréquence à laquelle ils achètent et le montant de leurs dépenses.

En particulier lorsqu’une customer data platform intègre nativement l’analyse RFM et l’intègre de façon fluide aux canaux de marketing digital, l’analyse RFM vous fait gagner du temps, améliore la segmentation et la personnalisation, et réduit le coût total de possession en éliminant le besoin d’un outil RFM distinct.

Selon Kobayashi, la fonctionnalité RFM d’Advanced Klaviyo Data Platform « est vraiment passionnante, car nous modélisons essentiellement vos données en fonction de l’activité d’achat d’une personne, puis nous la profilons selon qu’il s’agit d’un client champion, inactif, ou à risque ».

Bien sûr, vous pourriez créer manuellement un segment de clients « à risque ». « Mais, généralement, cela signifie que vous ne faites que deviner ce que vous pensez que ces conditions pourraient être », souligne Kobayashi. « Vous devinez, par exemple, que “à risque” signifie qu’une personne n’a pas effectué d’achat depuis 90 jours. Et ce pourrait être une définition à courte vue. »

À l’inverse, « avec RFM, vous utilisez un modèle intelligent pour définir la définition », explique Kobayashi. « Le modèle prédictif examine en fait les données et détermine quels seuils précis constituent un client à risque par rapport à un client champion. »

« Cela supprime la subjectivité », ajoute Kobayashi, « ainsi que la nécessité de définir chacune des conditions afin de déterminer si quelqu’un est à risque. »

• Créez des segments « nécessite une attention » et « à risque » en quelques secondes et envoyez à chacun un flux de reconquête ciblé. Pour maximiser la rétention, offrez une réduction aux clients susceptibles de se désabonner, et personnalisez les messages pour les clients auparavant à forte valeur qui n’ont pas acheté depuis un certain temps.
• Identifier les opportunités d’atténuer le risque d’attrition. Analysez l’impact des activités marketing de la saison précédente sur le comportement d’achat et la rétention des clients, afin de comprendre ce à quoi réagissent les différents publics, puis augmentez les dépenses dans ces domaines.
• Envoyez les segments champions vers Facebook Ads et Google Ads. Reciblez ou créez une audience similaire à partir des segments les plus performants.

Le remplissage des données d’activité des visiteurs anonymes correspond au moment où une customer data platform suit l’activité de navigation anonyme sur le site, stockée localement dans le navigateur, puis l’associe à des données de profil client connues une fois que le visiteur effectue une action qui permet de l’identifier (p. ex., remplit un formulaire, clique sur un e-mail, passe une commande, etc.).

Le remplissage des activités des visiteurs anonymes vous permet d’enrichir les profils clients avec des données historiques et d’obtenir une vue plus robuste de l’engagement de vos clients avec votre marque, ce qui se traduit par une meilleure segmentation et une personnalisation à grande échelle.

• Cibler les clients qui regardent sans acheter. Créez un segment de personnes dont les profils ont été créés hier, et qui ont consulté plus de 10 produits auparavant.
• Améliorez les recommandations de produits pour reconvertir les clients qui achètent pour la première fois. Envoyez des recommandations de produits à un acheteur qui a consulté 5 articles différents avant d’en ajouter un à son panier et de l’acheter, ou proposez-lui une réduction pour une campagne marketing de vente croisée hautement ciblée.

Une customer data platform devrait faire plus que simplement unifier les profils et segmenter les audiences. Elle devrait également faire remonter des insights exploitables, tout en vous offrant la flexibilité de transformer et d’étendre vos données.

Mais avec la plupart des customer data platforms, les fonctionnalités supplémentaires se font au prix de la complexité. « Ils sont vraiment difficiles à utiliser, ce qui signifie non seulement qu’il faut beaucoup de temps pour faire avancer les choses, mais aussi qu’il est extrêmement complexe d’apporter le moindre changement, et que cela nécessite énormément de ressources supplémentaires ou d’apprentissage supplémentaire », prévient Fang.

Même lorsque le marketing possède la customer data platform, les équipes s’appuient souvent sur des ressources techniques pour en exploiter tout le potentiel. Une customer data platform vraiment adaptée aux spécialistes marketing doit offrir des fonctionnalités avancées, sans goulots d’étranglement.

Avec Klaviyo Data Platform, les responsables marketing obtiennent bien plus qu’une simple unification des données. Ils bénéficient d’un système conçu à la fois pour la puissance et la simplicité. « Ce n’est pas que vous ne pouvez pas faire une partie de cela avec d’autres CDP, mais, souvent, c’est un processus beaucoup plus laborieux, et vous devez tout de même envoyer ces données en aval à votre outil marketing », explique Fang.

En réunissant la collecte, le stockage et la transformation des données, l’activation et l’orchestration marketing, ainsi que l’analyse des insights clients au sein d’une plateforme verticalement intégrée, Klaviyo garantit que les données sont immédiatement utilisables pour la segmentation, l’automatisation, le reporting en temps réel, et bien plus encore.

Comme l’explique Kobayashi, « notre plateforme gère automatiquement la complexité de la façon dont ces données doivent être structurées afin de soutenir les marketeurs ».

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