Comment traiter vos données avant de lancer une campagne de Marketing Automation ? L’interview de Dotdigital !

Avec une stratégie de Marketing Automation, vous êtes en capacité d’automatiser et de personnaliser vos campagnes marketing à grande échelle, permettant ainsi d’optimiser l’engagement de vos clients et d’accroître vos conversions. Et, pour réussir pleinement dans cette approche, une préparation de la donnée est essentielle ! C’est pour parler de ce sujet que nous avons eu le plaisir d’interviewer Tristan Glenat, Group Product Manager chez Dotdigital !

Bonjour Tristan ! Pour commencer cette interview, peux-tu te présenter et présenter Dotdigital ?

Je m’appelle Tristan et je suis chez Dotdigital depuis 2016. J’ai toujours travaillé dans la partie Management de produit, et aujourd’hui, je suis “Group Product Manager”.

Chez Dotdigital, nous avons à cœur d’avoir une approche “produit”, et c’est pour cela que l’on a une équipe composée d’une quinzaine de Product Manager. 

Dotdigital est une plateforme d’engagement client dont la mission est d’exploiter la puissance des données, de favoriser la conversion et de stimuler l’engagement et la fidélité des clients au fur et à mesure que les marques se développent et qu’elles évoluent. Généralement, les équipes avec qui nous travaillons apprécient la facilité de prise en main de la plateforme, la capacité à rassembler toutes les données de leur stack marketing et l’utilisation de la data pour actionner et automatiser l’envoi de messages prédictifs hyper personnalisés en fonction des canaux sur lesquels sont présents leurs clients ! 

Depuis une vingtaine d’années, nous travaillons avec plus de 4 000 marques présentes dans plus 200 pays. Notre plateforme supporte tous les canaux marketing du moment, à savoir les e-mails, les SMS, les MMS (populaires aux USA et au Canada), le Chat, les notifications push, les réseaux sociaux ou encore le retargeting. 

Autre point concernant Dotdigital, l’engagement environnemental est très important pour notre équipe. Nous avons d’ailleurs obtenu la neutralité carbone en 2021 et nous avons un objectif « net zero » pour 2030. À savoir aussi que la plateforme est entièrement alimentée par des énergies renouvelables. Bref, beaucoup d’initiatives sont mises en place par notre team “DotGreen” autour de ces sujets-là, qui nous tiennent beaucoup à cœur.  

Tu nous as parlé de la puissance des données, est-ce que tu peux nous expliquer en quoi la bonne collecte et l’utilisation de cette data permet à un marchand de générer du business ? 

Je dirais que l’on est vraiment dans l’ère des données aujourd’hui et qu’il s’agit même de l’une des ressources les plus importantes pour les marques, pour les marchands et pour les e-commerçants. La data permet de comprendre tous les comportements, toutes les préférences et tous les besoins de ses clients. 

On fait d’ailleurs souvent l’analogie avec une boutique physique. Un vendeur se doit d’être à l’écoute du client, d’observer ses comportements, mais aussi de repérer ce qu’il ne dit pas. Il doit déceler toutes les données explicites, ce que va dire le client, ce qu’il va décider de partager, ainsi que les données implicites, ce qu’il va montrer, les allées dans lesquelles il va se diriger, les produits qu’il va commencer à regarder, etc. Et donc, toutes ces données sont très importantes. Ça l’est toujours dans une boutique physique et ça l’est d’autant plus pour un commerce en ligne.

Évidemment, cette data permet de personnaliser les offres et la communication, mais également de créer des promotions, ce qui augmente les probabilités de conversion et par extension de générer des achats répétés. En d’autres termes, elles permettent au marchand d’optimiser ses efforts et ses dépenses marketing, puisqu’il va cibler les bonnes personnes au bon moment. 

De quelles données un e-commerçant a-t-il besoin pour lancer une campagne de Marketing Automation ?

Alors, cela va dépendre de l’industrie, des spécificités de la marque ou encore des objectifs de sa campagne. En fonction de ce que l’on fait et de ce que l’on vend, les besoins de données vont être différents. 

Mais, de manière générale, parmi les fondamentaux, on retrouve : 

• les données personnelles qui sont partagées par l’utilisateur ou le client. Évidemment, elles sont à disposer en toute sécurité, avec les niveaux de consentement nécessaires.
• les données comportementales, c’est-à-dire tout ce que va faire le client en ligne. On retrouve les différents touchpoints (points de contact) de l’expérience client, à savoir les visites de produits, les visites de catégories, les recherches, les interactions avec le contenu, la création de panier, etc. 
• les données transactionnelles, online ou offline. C’est, par exemple, les données d’achat, les données POS (Point of Sale) ou des données provenant d’un ERP (Enterprise Resource Planning). Elles vont permettre d’avoir une très bonne connaissance de l’historique d’un client en particulier et donc d’adopter une approche pertinente dans son marketing. 
• les données d’engagement, provenant des communications (e-mails, SMS, MMS, réseaux sociaux, etc.). Elles indiquent le niveau d’engagement et les préférences de contact, que ce soit sur le type de canal ou sur la fréquence.
• les données produit, qui ne sont pas directement reliées au client. Elles peuvent venir d’une plateforme PIM (Product Information Management) ou d’un ERP. Cette data est clé, parce que l’on va pouvoir l’allier aux données client, pour ensuite constituer des recommandations qui ont du sens.

Comment un marchand peut-il collecter simplement et efficacement des données ?

Il y a plusieurs axes pour répondre à cette question, D’abord sur la manière dont on collecte les données et les outils que l’on va utiliser, et ensuite sur le moment propice pour le faire.

Concernant l’axe “comment et où récupérer ces données ?”, je pense que le choix de la plateforme est déterminant, que ce soit avec une architecture découplée de type Headless Commerce ou avec une structure plus traditionnelle. Privilégiez l’aspect interopérabilité des plateformes pour avoir le plus de facilité à récupérer la donnée, où qu’elle soit (via les interfaces API). Pour moi, c’est vraiment un point très critique à prendre en compte pour s’assurer de la bonne collecte et du bon usage des données. Il faut également veiller à ce que la plateforme soit capable d’ingérer toute cette data facilement, de sources différentes et de l’unifier pour enrichir les profils clients. 

Ensuite, pour ce qui est du moment propice à la capture des données, l’important est surtout de se focaliser sur des moments qui ont du sens dans le parcours client. Pour cela, la recommandation principale est de se concentrer sur l’expérience client plus que sur le type de données à récupérer absolument. Il faut donc pouvoir expliquer pourquoi on souhaite récupérer telle ou telle data si on la demande directement à l’utilisateur. Il existe plein de techniques, que ce soit avec des pop up, des nudges à des moments clés de l’expérience client, de la gamification, des incentive type coupons de réduction, etc. Tout cela va permettre de déterminer à quel moment demander la donnée.

Évidemment, il faut toujours respecter les réglementations en termes de confidentialité et de consentement. C’est la base pour être sûrs que la donnée soit collectée dans les règles en vigueur, par exemple avec le RGPD. 

Et ensuite, comment peut-on utiliser ces données pour déclencher de nouvelles ventes ?

Il y a tellement de techniques possibles et imaginables que c’est assez compliqué de savoir par où débuter. Mais, encore une fois, les données sont la clé. Pour moi, c’est l’outil parfait pour naviguer dans cet océan de possibilités et pour commencer à élaborer des stratégies et à les prioriser. 

L’utilisation des données va vraiment dépendre de la phase de cycle de vie du client en question. 

• Si on parle de prospects ou de clients qui sont en phase de découverte de la marque, on peut utiliser les données sur l’aspect personnalisation du site et de l’expérience utilisateur. Il y a évidemment plein d’outils pour optimiser la conversion, grâce aux données implicites, de géolocalisation, de visite, mais aussi des données produit et émanant d’autres clients. On va par exemple pouvoir générer des recommandations de produits, que ce soit avec les plus populaires, les plus vus, des similaires, etc. Il y a également tout ce qui touche à la preuve sociale, comme les données de revues. 
• Ensuite, dès les premiers signes d’intention ou d’engagement, on peut utiliser les données comportementales pour faire des relances panier ou des relances d’abandon de visite. Les données produit, elles, peuvent servir à maximiser la valeur de la commande (AOV).
• La dernière partie, qui est le cœur du sujet, c’est “comment fidéliser les clients ?”.  Pour cela, ce sont les données transactionnelles qui entrent en jeu. Elles vont permettre de faire de la segmentation automatique intelligente, mais aussi d’identifier des modèles de clients qui aiment les mêmes choses. On va ainsi pouvoir générer des personas pour organiser leur parcours d’après-achat, pour les faire revenir ou pour leur recommander le prochain produit qu’ils pourraient aimer. 

Encore une fois, il y a un gros travail dans l’analyse des données qui est nécessaire. C’est ici que le choix de la plateforme est critique ! L’idée, c’est d’essayer de capitaliser son temps sur la création de la stratégie à mettre en place plutôt que sur l’analyse des données. 

Quel est le positionnement de Dotdigital par rapport aux autres plateformes de Marketing Automation ?

Cela fait des années que nous travaillons avec des marketeurs, des marchands et des e-commerçants, et nous avons bien compris que leur défi est d’arriver à naviguer dans cet océan de données et de possibilités. Notre réponse à cette problématique, c’est d’avoir une approche assez unique. On a d’ailleurs créé un acronyme pour cela puisqu’on se dit être une plateforme “CXDP”. 

L’idée, c’est d’être à la frontière entre la CDP (Customer Data Plateform) et une plateforme de Marketing Automation ou de Customer Engagement classique. Mais, en gardant en tête que ce qui doit primer, c’est l’expérience client (CX). On souhaite vraiment mettre cette expérience au premier plan et qu’elle soit rendue possible grâce aux données qui sont ingérées, unifiées et enrichies par la plateforme. C’est d’ailleurs pour cela que “CX” est au début de l’acronyme CXDP.

Et donc, quel est le fonctionnement de votre plateforme et quels sont ses avantages pour les commerçants qui souhaitent manipuler intelligemment leurs données ?

Nous fonctionnons selon 3 piliers : 

Le premier, c’est l’unification, l’ingestion et l’enrichissement des données. Nous le faisons grâce à toutes nos intégrations natives et celles que les partenaires développent avec nous. Nous avons des API real-time, avec toujours cette interopérabilité qui est gardée à l’esprit. Tout cela nous permet d’unifier des profils et de rassembler les données autour d’une vue 360 du client (Customer Single View). Sur ce pilier, nous utilisons l’Intelligence Artificielle dans le but d’enrichir les données client et produit. 

Le deuxième pilier concerne le reporting et l’analytique qui peut être actionné et la segmentation dynamique que l’on peut faire sur la donnée client, produit ou transactionnelle. Des personas sont ainsi établis grâce à une segmentation intelligente (eRFM). La plateforme se base sur la Récence, la Fréquence et l’aspect Monétaire, couplés à la dimension d’engagement. Cela permet de segmenter les clients en fonction de leur façon d’achat, du moment, de la durée et de leur degré d’engagement avec la marque. C’est un outil clé pour optimiser ses communications, automatiser et personnaliser des campagnes. Nous utilisons d’ailleurs l’I.A et des modèles de Machine Learning pour prédire certaines données clients. Nous avons tout un module de Predictive Analytic qui permet de faire les prédictions sur la prochaine date d’achat pour tous les clients, le nombre de commandes à venir, le montant total de la Life Time Value et leur probabilité de churn. Ce sont des exemples d’outils qui font en sorte que le marketeur se concentre sur ce qui est important, plutôt que d’essayer de naviguer lui-même dans cette masse de données et d’en tirer des conclusions et des insights. 

Le troisième pilier, c’est évidemment l’orchestration et l’automatisation de toutes ces campagnes, grâce à notre système d’automatisation cross-canal. Nous avons également de la personnalisation avancée avec des capacités d’exploitation des données tout en personnalisant sur ces campagnes-là. Nous faisons par ailleurs du retargeting sur des plateformes telles que Google Ads, Facebook, WhatsApp, LiveChat et par les e-mails transactionnels.  

Pour terminer avec cette question, j’aimerais ajouter qu’en septembre 2023, l’entreprise Fresh Relevance a rejoint la famille Dotdigital. Cette nouvelle acquisition nous permet de développer un peu plus notre offre en ce qui concerne l’hyper personnalisation cross-canal. Fresh Relevance est une plateforme qui permet de personnaliser des contenus et de faire en sorte qu’ils soient très engageants sur le web. Ce sont des contenus types compte à rebours, recommandation de produit, recommandation basée sur le search (la recherche), etc.

À qui s’adresse Dotdigital ? Pour quels besoins ?

Dotdigital s’est construit avec l’idée que le commerce, l’E-Commerce en général, est assez complexe de base. Tous les clients ont des besoins très différents, des approches marché qui leur sont propres. La plateforme est conçue pour le multi-site, le multi-région, le mutli-marché, les approches hybrides B2B2C et le multi-devise. Nous supportons la complexité des e-commerçants pour qu’ils se développent et qu’ils n’aient pas de limites. Enfin, l’un des avantages de Dotdigital réside dans le contrôle des canaux marketing. Nous utilisons notre propre infrastructure, ce qui assure une certaine fiabilité.

Tu nous as rapidement parlé d’Intelligence Artificielle, mais finalement, comment se matérialise-t-elle chez Dotdigital ?

Nous avons lancé notre suite d’outils qui s’appelle “Winston AI”. C’est un vrai plus en termes d’innovation pour les marketeurs, parce que ça leur permet de rester sur une plateforme et de bénéficier des avancées d’IA générative. 

Encore une fois, sur cette suite d’outils, nous gardons à l’esprit que le marketeur va se concentrer sur ce qu’il sait faire de mieux, c’est-à-dire d’être créatif, d’appliquer de vraies stratégies marketing et d’éliminer les tâches rébarbatives. 

Par exemple, Winston AI leur permet de très facilement générer diverses lignes d’objet, avec différents tons, et de voir ce qui pourrait marcher ou ce qui pourrait être mieux en termes de suggestions. Sur le contenu des campagnes e-mail, nous venons de lancer la capacité d’étendre un contenu court, donc de l’enrichir. Winston AI est aussi capable de transformer un email en une campagne SMS de manière automatique.

Ces éléments permettent au marketeur de rester à la pointe de l’innovation tout en restant sur une seule et même plateforme.

Pour terminer, quels conseils donnerais-tu à un e-commerçant qui se lance dans ce type de campagne ?

Je dirais qu’il doit commencer par définir des objectifs assez clairs et mesurables tout au long de la campagne. Évidemment, également, de s’assurer de la bonne disponibilité des données, qu’elles soient pertinentes et de qualité. Il vaut mieux prévoir beaucoup et voir large, mais ne pas se faire dépasser par le projet, d’avoir une approche agile et d’apporter continuellement des améliorations (avoir quelque chose qui peut évoluer dans le temps). Aussi, privilégier la personnalisation et la pertinence des contenus pour les types de client qu’on veut cibler. Et enfin, tester, tester, tester, tester !!! C’est un des plus gros conseils que je peux donner pour optimiser les campagnes en fonction des résultats. Pour ce qui est des KPIs, un e-commerçant doit regarder les données de revenu généré, de conversion, d’engagement, etc.

Ces éléments permettent au marketeur de rester à la pointe de l’innovation tout en restant sur une seule et même plateforme.