Le mariage d’une amie approchant à grands pas, Olivia consulte le site web de sa marque de vêtements préférée et repère une robe parfaitement à son goût. Seul bémol : elle n’est pas sûre de la recevoir à temps. Elle hésite donc à passer commande. Cet instant d’hésitation peut être fatal à nombres de retailers. Mais pas cette fois-ci, car un chatbot apparaît et lui demande si elle a besoin d’aide pour finaliser sa transaction. Olivia explique alors qu’il lui faut cette robe au plus vite et que les délais de livraison semblent trop longs. Après avoir vérifié la disponibilité de l’article en question dans sa taille, le bot lui propose de le faire mettre de côté dans une boutique près de chez elle. Bien qu’elle préfère normalement acheter en ligne, Olivia accepte de s’y rendre. Un peu plus tard, elle reçoit un e-mail de rappel avec toutes les références ainsi qu’un code de réduction valable sur un second achat.
Quand elle arrive au magasin, la robe l’attend, ainsi que plusieurs autres modèles susceptibles de lui plaire, et quelques accessoires assortis pour qu’elle puisse profiter de sa remise de 20 %. Si le vendeur semble si bien informé, c’est parce qu’il a pu consulter le profil client et l’historique d’Olivia. Il a pu y voir qu’à la suite de plusieurs achats en ligne, elle s’était plainte auprès du service client que les robes taillaient petit. Fort de cette information précieuse, il a également sorti chaque modèle en plusieurs tailles.
Cette sélection de tenues plaît beaucoup à Olivia, qui est ravie de la prévenance du vendeur. À l’issue de la séance d’essayage, elle choisit une robe qui lui va comme un gant. Comme elle bénéficie d’une réduction sur le second achat, elle complète la tenue avec un foulard.
Loin de soupçonner tous les efforts déployés en coulisses pour orchestrer et fluidifier son parcours d’achat, Olivia est tout simplement enchantée de sa robe — et de cette expérience personnalisée. Elle est restée une cliente fidèle depuis.
L’IA, nouveau champ des possibles
Des clients à l’image d’Olivia sont extrêmement précieux pour les acteurs du retail. Leur fidélité repose sur trois piliers : bien connaître les clients, anticiper leurs besoins et leur offrir des expériences personnalisées.
Sur ce dernier point, cela fait des années que certaines enseignes sont particulièrement actives. Mais plus que des échanges personnalisés de façon ponctuelle, les consommateurs d’aujourd’hui recherchent un parcours d’achat qui s’inscrive dans une parfaite continuité, connectant en toute simplicité leurs différents échanges sur l’ensemble des canaux digitaux et magasins en dur. Or, pour corréler et relier toutes ces interactions entre elles, les retailers doivent coordonner données et stratégies sur l’ensemble des business units intervenant dans l’expérience client (CX).
Récemment encore, déployer une expérience fluide et holistique à grande échelle relevait de la gageure. Désormais, l’intelligence artificielle (IA) leur permet d’envisager de nouvelles possibilités – et de les concrétiser. Pour preuve, les bots peuvent non seulement engager des échanges personnalisés, mais aussi améliorer les performances des agents en leur apportant des informations clients et des recommandations sur la démarche à suivre. Forts de ces données multi-sources interconnectées et d’analyses par IA, les enseignes ont toutes les cartes en main pour mieux connaître leurs clients, anticiper leurs besoins et personnaliser leur parcours client, et ce à n’importe quelle échelle.
Restez à l’écoute de vos clients
Le meilleur moyen d’apprendre à connaître quelqu’un, c’est de l’écouter et de l’observer attentivement. C’est facile quand les clients sont en face de vous. Ça l’est moins quand ils font des recherches et des achats en ligne, basculant souvent d’un canal à l’autre à mi-parcours. Pourtant, ces expériences numériques génèrent beaucoup de données, qui sont extrêmement parlantes si vous y prêtez une oreille attentive.
À chaque interaction, les clients vous livrent des informations sur leur personnalité et leurs envies. Achats, paniers abandonnés, pages et produits consultés, recherches sur votre FAQ, conversations avec un bot ou un agent… tout compte. L’important, c’est de recueillir et de corréler ces données de manière à pouvoir les analyser en temps réel et en extraire des éclairages sur l’intention des clients tout au long de leur parcours d’achat.
Pour ce faire, il vous faudra établir des ponts entre vos silos de données pour saisir des flux data issus de systèmes disparates. Ainsi, l’historique d’achat et de navigation des clients vous en dit déjà long sur les raisons de leur choix final. Et si vous pouvez combiner ces informations avec des données issues des interactions avec le service client, notamment l’analyse des conversations et du ressenti, cette compréhension n’en sera que meilleure.
Comprenez vos clients en contexte
La collecte de données vise à mettre en lumière des tendances et des schémas comportementaux. Une vendeuse qui rencontre un client pour la première fois aura forcément du mal à deviner ses préférences, faute d’informations suffisantes. Mais donnez-lui accès à son historique d’achat en ligne et en magasin, et elle pourra alors trouver les articles susceptibles de l’intéresser.
Pour cerner les besoins des clients et prédire leurs intentions à grande échelle, vous devez repérer des tendances dans une myriade de données. C’est là que l’IA entre en scène. L’intelligence artificielle n’a pas son pareil pour passer au crible le Big Data afin d’en dégager des tendances, de comprendre les intentions des clients et de prédire leurs comportements. Mais attention : l’IA ne vaut que par la qualité des données qui l’alimentent. Sans données connectées, elle ne produira pas les effets escomptés. C’est en élargissant le cadre et le contexte que toutes ces données apporteront une vision plus riche et plus globale du client.
Prenons l’exemple d’un client qui s’attarde sur la page d’un produit. On peut en déduire soit son intérêt pour l’article en question, soit une certaine hésitation. Sans la contextualisation qu’apporte le parcours d’achat complet, il est impossible de deviner les raisons de cet attentisme. Mais donnez-lui les bonnes données, et l’IA pourra déterminer l’intention probable du client. Et qui dit connaissance de l’intention, dit possibilité de personnaliser l’échange.
Déployez des expériences proactives et personnalisées
Les vendeurs les plus performants se distinguent par leur sens aigu de l’observation : ils savent exactement quand intervenir et sous quel angle aborder leurs clients. Dès lors qu’ils disposent des bonnes technologies et des bonnes données, ce niveau de service exceptionnel est désormais à la portée de tous les acteurs de la vente.
Quant aux interactions automatisées, elles peuvent s’avérer tout aussi pertinentes et personnalisées. Ainsi, en misant d’une part sur la data pour avoir une vue d’ensemble de vos clients, et d’autre part sur l’IA pour comprendre leurs comportements et intentions, vous pouvez offrir une assistance sur mesure, au bon moment et sur le bon canal. Prenons l’exemple d’un chatbot qui surgit inopinément avec un message d’accueil générique : cela peut sembler impersonnel, pour ne pas dire intrusif. En revanche, si le bot pose une question plus pertinente au vu des besoins du client, ce dernier sera davantage disposé à y répondre. Jugez plutôt : Puis-je vous aider à choisir votre taille ? Souhaiteriez-vous comparer ces produits côte à côte ?
Autre point, s’intéresser au parcours client dans son ensemble, plutôt qu’à un instant t, permet de proposer une expérience client personnalisée de bout en bout. Illustration avec les offres de remise. Certes, une belle réduction suffit parfois à inciter le client à passer à l’acte, mais elle risque de s’avérer moins efficace qu’une offre de livraison gratuite pour tenter un prospect qui s’est déjà indigné du montant des frais d’expédition auprès du service client.
Rien de tel qu’une interaction personnalisée pour que le client se sente compris, considéré et satisfait de son expérience.
Fidélisez vos clients et créez de la valeur à long terme
Revenons à l’exemple d’Olivia et de son parcours d’achat VIP. Pour offrir une telle CX, l’enseigne de mode a recueilli et analysé une myriade de données sur son comportement d’achat, dégagé des tendances pertinentes grâce à l’IA, puis utilisé toutes ces informations pour aller au-devant de ses attentes. Loin de se limiter au seul centre de contact, cette entreprise a su faire intervenir toutes les entités de sa chaîne de valeur CX pour consolider et fluidifier le parcours d’Olivia.
Au final, elle conserve une cliente fidèle dont elle récoltera les fruits sur le long terme. En résumé, pour personnaliser l’expérience client à grande échelle, vous devrez interconnecter vos systèmes et aligner votre stratégie interne sur toute la chaîne CX. Et si vous parvenez à collecter et unifier ces données, à les analyser pour mieux comprendre vos clients, à communiquer proactivement en leur proposant le bon service au bon moment, vous aurez toutes les clés pour les fidéliser en masse.