Tribune "Retail, comment libérer le potentiel données au service de la personnalisation de l’expérience client"

Par Pierre Oudot, Country Manager de Boomi France

La personnalisation n’est plus un luxe, c’est un impératif. Les clients ont un fort besoin d’attention. Celle qu’il faut capter et celle qu’il faut leur accorder. Ils attendent que l’on réponde à leurs besoins avec des messages et offres personnalisés, transmis au bon moment, là où ils se trouvent et par le bon canal. 

Le Lab de la Fevad (La Fédération du e-commerce et de la vente à distance) a récemment partagé des chiffres qui en disent long sur les attentes des clients en matière d’ultra personnalisation. 80% des consommateurs sont plus enclins à finaliser un achat en ligne avec des marques proposant des expériences personnalisées. Autre source, même conclusion: le rapport 2023 de Zendesk sur l’expérience client dévoile que 70 % des consommateurs dépensent plus avec des entreprises qui offrent des expériences client fluides, personnalisées et transparentes.

Retailers et données : du Big Data au Big tracas. 

Au coeur de la personnalisation de l’expérience client, l’or noir des retailers (entreprises, marques de vente au détail) : les données. L’hyper ou ultra personnalisation fait appel à une grande quantité de données, aux technologies analytiques de l’IA, du Big data, à l’analyse, à la gestion des données et à l’automatisation afin de fournir une expérience, un parcours d’achat sur mesure et personnalisé. 

Bien qu’elles aient accès à une grande variété de données clients, telles que les données démographiques, géographiques, l’historique de navigation, les préférences de canal et l’utilisation des applications mobiles, certaines entreprises de vente au détail n’utilisent pas la personnalisation aussi efficacement qu’elles le pourraient. 

Pourquoi ? La réponse à cette question se trouve dans les données qu’elles possèdent. Elles sont souvent dispersées au sein de l’entreprise, stockées dans plusieurs systèmes et applications distincts, pas toujours connectés entre eux d’ailleurs, ou mal interconnectées. Ceci rend difficile l’obtention d’une vue complète et unifiée de leurs clients. La personnalisation de l’expérience client, en ligne et en magasin, devient alors difficile voire impossible. 

L’iPaaS : le pilier et catalyseur de la personnalisation omnicanal

Une technologie encore méconnue par un bon nombre d’acteurs du retail peut les aider à relever le défi de la personnalisation: l’iPaaS (pour plateforme d’intégration à la demande). Derrière ce sigle se cache pourtant l’un des piliers et catalyseur de la personnalisation omnicanal. Explications. 

Pour un client donné, qu’il s’agisse de lui offrir une expérience et un parcours d’achat en ligne et en point de vente sur mesure, lui garantir une livraison rapide à domicile ou en click and collect, lui offrir une promotion, des recommandations de produits adaptées, tout dépend de la gestion et de l’usage des données.  Ces données doivent être collectées, en toute transparence, agrégées, analysées, utilisées (dans le respect des réglementations en vigueur) à bon escient. Pour cela, il faut disposer d’une vue consolidée et multicanale du client, des commandes, des stocks, des prix, de l’historique des achats du client, de ses préférences en matière de canal de communication, etc. L’iPaaS permet tout cela : une connectivité et une automatisation intelligentes, capables de casser les silos de données, d’accélérer les processus métier et de libérer tout le potentiel des données. L’iPaaS concourt à la création d’un parcours client omnicanal personnalisé, complet, cohérent et opportun.

Complet. Pour parvenir à une personnalisation omnicanal, les détaillants collectent les données d’interaction client à partir de tous les points de contact, et pas seulement ceux nécessaires à des fonctions spécifiques telles que le commerce électronique ou les magasins physiques.

Cohérent.  Des divergences existent inévitablement dans les données stockées dans différentes applications, les coordonnées des clients et les noms changeant au fil du temps. Cependant, en utilisant les capacités de données iPaaS, les détaillants peuvent compiler, nettoyer et augmenter les données isolées dans des enregistrements standardisés, fournissant une vue d’ensemble unifiée et précise.

Opportun. Les détaillants peuvent améliorer considérablement les retours de personnalisation en s’engageant dans l’approche « personnalisation par objectif », qui présente aux clients des offres lorsqu’ils parcourent les produits. Les solutions iPaaS fournissent aux outils de personnalisation des données d’activité des utilisateurs en temps quasi réel, facilitant ainsi la communication directe via plusieurs canaux. En conséquence, l’engagement, les revenus et la fidélité des clients sont tous améliorés. 

Construire une culture centrée sur les données et réorienter les investissements 

Cependant les solutions iPaaS ne peuvent pas tout. Si elles peuvent faire progresser considérablement les efforts de personnalisation, leur potentiel sera limité si la culture d’entreprise du détaillant n’est pas centrée sur les  données (Data Centric). Pour casser les silos de données et développer, adopter une culture d’entreprise/métier centrée sur les données, il faut notamment réduire la complexité IT, s’affranchir des systèmes obsolètes qui manquent souvent de support pour les outils modernes d’analyse de données, éduquer et former les employés à cette approche. L’emploi de spécialistes des données devient aussi incontournable. 

Enfin, il faut repenser les priorités d’innovation. L’innovation dans le secteur de la vente au détail a traditionnellement donné la priorité aux applications d’expérience client dites front-end, ceci au détriment des systèmes back-end, tels que les plates-formes d’intégration. Ignorer les systèmes back-end, y compris les plates-formes d’intégration, peut conduire à ce que même les applications frontales les plus avancées perdent leur plein potentiel. 

L’intégration, l’automatisation et une excellence gouvernance des données sont les socles de la réussite de cette expérience de personnalisation au service des clients et par conséquent le catalyseur des ventes des retailers.  

Unlocking the Personalisation of Retail Customer Experiences

By Mike Kiersey, Head of the EMEA Technology Organisation, Boomi

In 2022, Merkle, a prominent customer relationship management agency, conducted a study that corroborated a widely-held belief within the retail industry: personalisation enhances customer loyalty and generates greater revenue. According to the study, 86% of consumers value personalised offers highly.

Despite having access to a variety of customer data, such as demographics, browsing history, channel preferences, and mobile app usage, smaller retail businesses are not utilising personalisation as effectively as their larger competitors. They are also struggling to deliver personalised messages through the appropriate channels.

The solution to the problem faced by numerous small retailers lies within the data they possess. It is often scattered, inconsistent, and stored in several separate systems, making it difficult to obtain a comprehensive and unified view of their customers.

Why Attempts at Personalisation Deliver Mixed Results

Retailers have embarked on multiple approaches to counteract this challenge, including amalgamating customer data into a unified foundation. However, this complex process demands significant effort and resources and typically takes IT teams several months as they must manually integrate data and applications. 

Even then, if the initial data quality is subpar, the frequency of off-target messages that could harm brand reputation will rise.

Further complicating matters is that personalisation efforts are generally restricted to a specific business unit, such as marketing. Personalisation results will always be suboptimal unless the data is integrated across all business units and the entire omnichannel customer ecosystem.

Due to the frequency of changes in business applications, large retailers regularly employ multiple systems for various purposes, from eCommerce and merchandising to loyalty and customer service. When these retailers update to newer systems, they are then forced to recreate their fragile integrations from scratch.

The Goal of Omnichannel Personalisation 

As personalisation challenges continue to persist, the increasingly sophisticated integration platform as a service (iPaaS) market is emerging as a compelling solution.

Leading iPaaS solutions offer retailers intelligent connectivity and automation that can dismantle inflexible data silos, expedite business processes, and unleash the full potential of data – essential capabilities in the advancement of personalisation.

For instance, swiftly deployed and modern turnkey solutions provide data frameworks that enable the prompt creation of personalised omnichannel customer journeys that are comprehensive, consistent, and timely.

Comprehensive. To achieve omnichannel personalisation, retailers collect customer interaction data from all touchpoints, not just those necessary for specific functions like eCommerce or brick-and-mortar stores.

Consistent. Discrepancies will inevitably exist in data stored in different applications, with customer contact details and names changing over time. However, by utilising iPaaS data capabilities, retailers can compile, cleanse, and augment isolated data into standardised records, providing a unified and accurate overview.

Timely. Retailers can significantly enhance personalisation returns by engaging in “personalisation with purpose,” which presents customers with offers as they browse products. iPaaS solutions supply personalisation tools with near-real-time user activity data, facilitating direct outreach through multiple channels. As a result, engagement, revenue, and customer loyalty are all enhanced.

Building a Data-Centric Culture

While iPaaS solutions can significantly advance personalisation efforts, their potential is restricted if the retailer’s business culture is not wholly immersed in its data.

Nonetheless, embracing a data-centric culture comes with its own set of challenges. Outdated systems frequently lack support for modern data analysis tools, and opposition to change among employees is often widespread.

The solution to this dilemma lies in providing the workforce with the appropriate training or recruiting external partners with expertise in data analytics and culture implementation.

Another alternative is to reassess recruitment strategies. Employing data specialists can enhance comprehension of customer behaviour and preferences, allowing for more precise identification of trends and patterns and resulting in more informed decision-making.

Rethinking Retail’s Innovation Priorities

Innovation within the retail industry has traditionally prioritised front-end customer experience applications. As a result, when the C-suite evaluates technology investments, this emphasis often comes at the expense of back-end systems, such as integration platforms.

With front-end applications so reliant on integrating with other systems in the retail ecosystem, it makes for a mystifying trend. Ignoring the back-end systems, including integration platforms, can lead to even the most advanced front-end applications missing their full potential.

Even though customer expectations constantly evolve, the significance of instilling data-centric cultures is routinely overlooked. Therefore, it is up to departmental leaders to promote the use of tools that offer data insights for enhanced personalisation and to hire skilled personnel who can effectively utilise them.