Connaissance du client et du parcours client : comment tirer parti de la data? – RENT 2017

Les technologies liées au big data et son application dans le marketing ont beaucoup évolué ces dernières années. Elles permettent aujourd’hui de capter une quantité importante de données pendant tout le parcours client. De la première manifestation d’intérêt jusqu’à la transaction, il est maintenant possible de suivre le client dans toutes les étapes de son projet. Désormais, l‘enjeu est de comprendre cette donnée et de la structurer pour l’activer de manière optimale. Une problématique qui s’applique tout spécialement dans l’immobilier, puisqu’il s’agit de capter un moment de vie sur lequel il faudra savoir rebondir, avec le bon rythme, en ciblant la bonne personne et avec le bon message. Pour sa cinquième édition, le RENT a accueilli Thomas Quélin, RTB Manager, et Delphine Rigollier, directrice générale adjointe chez 1000mercis, pour nous entretenir sur les enjeux liés à la connaissance clients et l’utilisation de la data dans l’immobilier. 

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Une data qui provient à la fois du physique et du digital 

Aujourd’hui, le prospect va se balader sur un écosystème que l’on va qualifier de « phygital », c’est à dire à la croisée entre l’environnement digital et le monde physique. Concrètement, cela signifie que le consommateur d’aujourd’hui va interagir ou s’informer sur une marque par de multiples canaux  :

• Réseaux sociaux;
• Site web;
• Moteurs de recherche (Google);
• Newsletters;
• Bouche-à-eoreille;
• Applications;
• Objets connectés;
• Etc.

Les deux intervenants attirent notre attention sur le fait que de nos jours, cette data est partout, et surtout, dans la maison. Ils reviennent sur la solution d’assistant virtuel Alexa, développée par Amazon. Cet outil est un formidable levier d’acquisition de données pour les marketeurs. Ce type de devices permet de créer une relation où la machine est au service du client et des professionnels du marketing. 

Un autre exemple cité par les intervenants : le dash button, une solution encore une fois développée par le géant du e-commerce. Ces boutons s’installent partout dans la maison du client et permettent à celui-ci de se faire livrer un produit spécifique simplement en cliquant sur le bouton dédié. Cela peut sembler gadget. Néanmoins, Amazon a enregistré une progression de 75 % du chiffre d’affaires sur les produits que ces boutons permettent de commander. On a un exemple ici de dispositifs qui utilisent la donnée, mais qui permettent également d’en générer.

Dans quels environnements les prospects produisent-ils de la data et sous quelle forme? 

La conférence s’est ensuite arrêtée sur les différents types d’entreprises qui utilisent et qui produisent de la data au sein de différents environnements immobiliers. L’objectif est de dresser un panorama des différents environnements où les clients génèrent de la donnée, et surtout, les dispositifs qui les amènent à produire ces informations. 

Les clients produisent de la donnée lorsqu’ils sont chez eux

Le premier environnement sur lequel les conférenciers ont voulu s’arrêter est, bien entendu, le logement. C’est en effet un des environnements clefs de la production de données par les clients. Ils ont listé différents acteurs capables de produire de la donnée, dont voici les principaux exemples :

• Darty et son SAV relié à l’application mobile : Le client peut contacter en visioconférence un conseiller directement. 
• Evian et son objet connecté en forme de magnet : Celui-ci permet de se faire livrer de l’eau en un clic.
• Nest et ses thermostats connectés : Qui permettent de réguler la température. 

On a ici trois exemples de solutions ou d’objets connectés où le client est amené à produire de la donnée lors d’une interaction. On voit donc ici que les données peuvent concerner autant les habitudes d’achat (Evian), la relation client (Darty) ou encore les habitudes de vie (Nest). 

Les clients produisent de la data lorsqu’ils se rendent dans un point de vente

Les magasins et centres commerciaux sont également des endroits où le client génère des données qui permettent aux professionnels de leur adresser le bon message au bon moment. Cela tombe sous le sens, puisque le client se trouve dans un environnement dédié à la consommation. Autrement dit, son comportement reflète ses habitudes d’achat. Voici quelques exemples d’utilisation en point de vente cités lors de la conférence : 

• Les cabines et miroirs connectés, qui permettent l’interaction avec le client;
• Les dispositifs de reconnaissance faciale (comme les caméras, par exemple), qui permettent de dresser le parcours type d’un consommateur dans un centre commercial;
• Les étiquettes connectées, qui peuvent changer en fonction de la période de l’année ou des promotions en cours;
  
• Les Google Glass.

Les clients produisent de la data lorsqu’ils sont dehors

Une fois que l’on est revenu sur la donnée produite au sein du logement et celle qui est produite au sein des magasins, il nous faut maintenant nous intéresser à la donnée qui est générée en dehors. C’est justement l’un des points sur lequel les conférenciers se sont attardés. En effet, de nos jours, tout est connecté et lorsque le client marche dans la rue, il peut nous en dire beaucoup sur lui. Les éléments tels que les beacons de Facebook, les vitrines connectées ou même les codes QR sont autant de leviers de production et de captation de data. 

 

Pour les conférenciers, il est primordial que les professionnels soient propriétaires des données qu’ils récupèrent et qu’ils font générer par le client. « La data doit vous appartenir, car elle va vous permettre de savoir comment parler aux consommateurs. C’est la donnée qui va faire la différence entre les riches et les pauvres de l’expérience client. »

Manager la donnée à l’ère du big data 

nous sommes passés des Bases de données simples aux Data management Platforms

Avec l’augmentation exponentielle du nombre d’informations que l’on génère, stocke et analyse, les solutions de management de l’information ont, elles aussi, évolué. 

Auparavant, on voyait la donnée du point de vue du couple navigateur/device, c’est-à-dire que la donnée était stockée sur le device du client à l’aide d’un système donné, par exemple les cookies qui sont stockés sur les navigateurs. Cette façon de procéder a aujourd’hui largement montré ses limites. Si les cookies sont intéressants d’un point de vue analytics et pour permettre à l’internaute de sauvegarder ses informations de connexion, les professionnels du marketing ont besoin de systèmes plus poussés. En effet, un cookie peut être effacé par l’utilisateur (consciemment ou non) et le professionnel n’est pas ici réellement en mesure de stocker et d’analyser cette information pour créer de véritables leviers marketing complexes. C’est pour répondre à ce besoin que l’on a vu émerger les Data Management Platforms, de grandes bases de données qui sont conçues pour capter un flux important de données variées. 

Les 3 grands types de données qui existent pour les professionnels

Nos deux experts ont tenu à clarifier les différents types d’informations que les professionnels ont à leur disposition. Des catégories qui dépendent notamment de la façon dont le professionnel a accès à la donnée et du coût de celle-ci. 

Paid (données médias)

Les premières données auxquelles on s’intéresse ici, ce sont les données payantes, dites « paid ». Ce sont toutes les informations pour lesquelles le professionnel doit dépenser de l’argent, afin d’y accéder. On va par exemple penser aux publicités, puisque Facebook vous fait payer pour toucher ses utilisateurs en fonction de certains critères. On va également penser aux portails, où le professionnel paie pour pouvoir accéder aux informations de contact du prospect.  

Earned (données propriétaires)

Les données dites « earned », c’est-à-dire « gagnées » par les professionnels, correspondent aux informations que ceux-ci ont fait produire aux prospects. Pour les agents immobiliers, ce sont l’ensemble des informations qu’ils ont récoltées et saisies eux-mêmes dans leur logiciel de transaction. Un client qui passe le pas de votre agence et vous donne ses informations de contact, c’est de la data « earned ». Tandis que si vous avez capté les mêmes informations, mais qu’elles proviennent d’un portail que vous payez, ce sont des données dites « paid ». 

Owned (réseaux sociaux)

Dernière grande catégorie de données : les données possédées, dites « owned ». Ce sont les informations que le professionnel parvient à capter grâce à une plateforme tierce. Concrètement, cela correspond aux informations gratuites auxquelles vous avez accès via les réseaux sociaux. 

Pour nos intervenants, ce sont les 3 catégories et sources de données que l’on doit récupérer et stocker. Selon eux, l’objectif est d’amener ces informations à converser entre elles : « Au fur et à mesure du volume, la granularité augmente et du coup, on arrive à affiner son marketing et à activer les gens. »

La publicité Programmatique : une concrétisation de l’intérêt de la big data

La publicité programmatique, c’est quoi? 

Les deux experts ont ensuite présenté une des avancées rendues possibles grâce à la data : la publicité programmatique. Un concept qui n’est pas nouveau (et dont nous vous avons déjà parlé), mais qui arrive aujourd’hui à maturité et qui permet de concrétiser l’impact du big data et des technologies liées. 

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La conférence prend l’exemple du site lequipe.fr, qui propose aux annonceurs une place de marché où l’achat d’espace publicitaire est automatisé. Ce système permet de modifier le message publicitaire affiché sur un site ou une application en fonction de l’internaute (et en fonction de l’enchère que l’annonceur a placée). Pour être efficace, cette façon de procéder a besoin de beaucoup de data, et ce, aussi bien du côté du site Internet, qui doit être en mesure de reconnaître l’internaute qui arrive sur son site, que du côté de l’annonceur, qui doit connaître parfaitement sa cible afin d’estimer correctement le montant qu’il est prêt à enchérir pour la diffusion de sa publicité.  La programmatique représente aujourd’hui le budget publicitaire le plus important à tel point que cette année, le digital a dépassé l’investissement TV. 

Description de l’ÉCOSYSTÈME de la publicité programmatique

Un lieu de rencontre entre l’offre et la demande publicitaire

Tout d’abord, ce type de publicités nécessite un endroit où se rencontrent l’offre et la demande. Concrètement, cet endroit, c’est la plateforme qui permet aux annonceurs de placer leurs enchères. 

Enchère en temps réel sur les plateformes

La plateforme où les annonceurs placent leurs enchères doit être en mesure de traiter en temps réel les différents montants et les types de diffusions que les professionnels souhaitent pousser auprès des internautes. 

Optimisation stratégie avec les trading desks

Dernier point que l’on retrouve sur les plateformes qui proposent aux annonceurs de diffuser des publicités en fonction de l’internaute et de son comportement : des outils d’optimisation de la stratégie. En soi, ce n’est pas une fonctionnalité que l’on doit impérativement retrouver sur la plateforme, puisque l’annonceur peut avoir mis en place ses propres solutions, mais ce sont des outils qu’ils doivent absolument avoir en main. Il ne sert à rien de développer une stratégie publicitaire qui repose sur l’adaptation si on n’est pas en mesure d’analyser les différents retours et de proposer des améliorations en fonction de ceux-ci. 

Les 8 canaux de diffusion des publicités en programmatique :

Voici, actuellement, les différents canaux qui permettent aux annonceurs de diffuser la publicité en programmatique : 

• Display;
• Vidéo;
• Device mobile;
• Social;
• Emails;
• Radio en ligne;
• TV connectée;
• Les écrans qui se trouvent sur le chemin du prospect.

Les Bots et services conversationnels : quels enjeux?

Forcément, en 2017, si on parle de data, on ne se cantonne pas à la publicité programmatique. Aujourd’hui, de nouvelles problématiques sont apparues, notamment du côté des algorithmes, des intelligences artificielles et des chatbots. Ces services « conversationnels » sont les nouveaux fers de lance de ces technologies, et nos deux experts sont donc revenus sur les enjeux liés à ces solutions. 

Quelques chiffres sur les habitudes de conversation des internautes

• 70 % des Français communiquent via SMS;
• 65 % utilisent Facebook;
• 33 % utilisent Snapchat;
• 20 % utilisent WhatsApp;
• 2 % utilisent WeChat pour échanger.

Selon nos deux conférenciers, pour échanger avec les prospects sur ces nouveaux canaux, il faut des bots. C’est ce qui permet aux professionnels d’être efficaces et de conserver leur réactivité et de capter un grand nombre de données. Ces outils permettent également de changer la façon dont on communique certaines informations aux prospects, toujours dans l’objectif d’être plus efficace. Pour appuyer leur propos, ils prennent l’exemple des alertes mails sur une propriété : celles-ci peuvent être envoyées directement sur Facebook Messenger plutôt que par mail. Nos deux experts soulignent que si aujourd’hui, les bots peuvent automatiser des traitements de premier niveau afin de qualifier et d’orienter le client, ils ne se substituent pas encore à l’humain.

La data est donc partout et on en produit constamment. Durant cette conférence, les intervenants sont revenus sur les différentes formes que pouvait prendre l’information, et surtout, sur la façon dont les professionnels peuvent s’en emparer de façon utile pour leur business. Concrètement, la donnée permet aujourd’hui d’afficher le bon message, au bon moment et à la bonne personne. En tant que professionnel de l’immobilier, vous devez dès à présent vous demander : « comment puis-je maximiser mon utilisation de la data? »