Suite au 1er article sur l'évolution du CRM et du digital, nous avons abordé la période de 1995 à 2010, passons désormais aux années 2010 jusqu'à aujourd'hui.
Voici le récapitulatif des évolutions du digital de 1995 à aujourd'hui.
Dans le début des années 2010, le CRM devient personnalisé (ou plutôt ciblé).
Tout d'abord, le web est désormais adopté par l'ensemble des consommateurs français. 62% des ménages sont connectés en ADSL au web. Le Bon Coin cartonne comme beaucoup de services désintermédiés. Le client a repris le pouvoir. Ce qui est oblige les marques à retravailler leur offre de services et leur expérience client pour générer assez de valeurs afin de conserver leurs consommateurs.
De son côté, la relation client évolue, avec l'avènement de la data. Ultérieurement à Google Analytics et aux analyses de comportement du groupe, le CRM évolue, de plus en plus, vers la personnalisation de la relation client en suivant les précurseurs Criteo ou Neolane, notamment. De nouvelles technologies de data management émergent pour un tracking des comportements à l'individu en ligne. Avec les technologies de type TMS, DMP qui permettent de suivre le comportement utilisateurs grâce aux cookies et ensuite d'adresser ces prospects et clients de manière ciblée. Ces technologies sont rendues possibles aussi par l'émergence du cloud et du big data, sans quoi ces technologies seraient trop coûteuses, voire même inopérantes. Autre point important, l'émergence des API amène la modularité des technologies. En effet, les solutions s'interfacent entre elles, de plus en plus même en temps-réel. Désormais, les éditeurs de solutions jouent un rôle sur une partie de la chaine et n'ont plus l'obligation d'offrir un logiciel complet devant accumuler un (très) grand nombre de fonctionnalités.
Commencent donc à apparaître un grand nombre de startups technologiques, avec des équipes de taille parfois modestes (10-20 personnes) mais très agiles et véloces en développement. Cette évolution a amené une très forte augmentation du nombre d'éditeurs de solutions technologiques. En témoigne le mapping du paysage technologique de Chiefmartech. C'est aussi à ce moment qu'émergent le courant de développement agile et du lean startup. On ne parle plus de web ou d'informatique, mais désormais de digital de plus en plus (le digital au delà de l'aspect technologique se caractérise, selon moi, par cette culture d'agilité et de modularité).
Le milieu des années 2010 voit l'émergence de la data science et de la convergence offline/online.
C'est une marche supplémentaire dans l'expérience client et la relation client. Tout d'abord, le web mais aussi le mobile sont désormais largement adoptés, avec 35M de possesseurs (nb : la population active est de 30M de personnes). Samsung et Apple en sont à leur 7ème version de smartphone et des concurrents low cost émergent comme Huawei. C'est donc logiquement que les service du type click & collect deviennent des standards faisant retrouver ces heures de gloire au offline et aux boutiques physiques.
C'est l'heure de la convergence online/offline. Les marques comprennent la complémentarité et on parle désormais de parcours omnicanal. L'enjeu est désormais de centraliser la donnée client en un hub organisateur en charge ensuite de distribuer la bonne information client dans tous les systèmes de l'entreprise. Si le client commence son panier en ligne et qu'il décide finalement d'aller en magasin se renseigner, le conseiller doit pouvoir récupérer cette information pour servir au mieux son client (fluidité de la discussion, rapidité de service, voire proposition cross-sell si le client en face est réceptif).
La technologie symbole de ce niveau de maturité est la CDP (= Customer Data Platform). Elle arrive actuellement à un bon niveau de maturité avec des solutions abouties et des acteurs reconnus.
Les besoins en connaissance client, donc de professionnels de la data et du CRM sont importants.
D'autre part, la data science émerge également. La data science est un nouvelle étape permettant de basculer vers une relation client réellement personnalisée et non plus segmentée uniquement. En quoi est-ce différent ? Avec la data science, il est possible d'industrialiser les analyses et donc de générer des petits clusters de clients, autrement dit un grand nombre de petits groupes de consommateurs ayant des comportements, des goûts et des caractéristiques communes. En plus il est possible d'adapter la relation au niveau personnel. Là où à l'échelle humaine, on atteint vite les limites mentales et cognitives, la data science par l'automatisation et l'industrialisation technologique permet de gérer à une échelle beaucoup plus large. Concrètement, il s'agit par exemple pour une marque de communiquer automatiquement avec vous Mme Michu par téléphone car elle est une cliente fidèle, appréciant les appels entrants et qui n'ouvre pas ses e-mails, alors que le jeune Max de 18 ans, client opportuniste et peu fidèle, lui préfère recevoir des promotions par e-mail. Mieux encore, pour quelques clients les plus engagés et les plus fidèles, appartenant à la génération Z, on communique par le fil de discussion Whatsapp que ces derniers ont accepté de démarrer. On communique ici, différemment, selon les caractéristiques des clients. On leur poussera aussi des offres ou des messages différents.
Si la data science s'impose c'est parce qu'elle est la convergence des statistiques, de l'informatique et du marketing. Oui mais encore ?!? Tout d'abord, comme on l'a dit, il y a un besoin marketing d'aller vers toujours plus de services et de personnalisation de la relation client. C'est intrinsèque à l'humain, nous aimons sentir la reconnaissance et une appartenance, un feeling avec nos interlocuteurs. Ensuite, pour gérer un grand volume de données et de caractéristiques client, les technologies cloud et big data ont été développées pour réduire les coûts et permettre d'industrialiser les data. Enfin, des solutions informatiques ont émergé pour développer des approches statistiques et algorithmiques pour scorer les clients par affinité, goût, habitues d'usage et de consommation, etc. Il s'agit ici des langages R, Python ou encore de solutions développées comme Dataiku, avec des interfaces et des algorithmes prêts à l'emploi.
C'est à ce moment que les offres Cloud grand public ont été lancés par Amazon (AWS), Microsoft (Azure) et Google (GCP).
2020 arrive, la data et le CRM deviennent compris et ... règlementés.
Plus la transformation digitale avance et plus les consommateurs adoptent ces changements. Le consommateur est aujourd'hui de plus en plus exigeant et c'est normal. S'il est un client fidèle, il veut de la reconnaissance voire une gestion prioritaire de ces demandes. Ce n'est dans le fond pas nouveau, mais il a pris conscience que c'est possible à tous les niveaux (notamment dans les grandes organisation) et donc l'attend.
Aussi, le consommateur accepte de partager ses données en général, mais il exige que l'usage de ces données soient à son avantage.
L'autre élément important est l'entrée en vigueur de la RGPD, la nouvelle règlementation européenne qui protège les données du consommateur. Le consentement a été renforcé surtout pour le grand public. Les usages de données sans consentement ont été règlementés. Ils doivent l'être dans l'intérêt légitime du client ou, exceptionnellement, à des fins disons d'ordre public.
Le consommateur dispose de nouveaux droits vis-à-vis de ces données, notamment le droit à l'oubli, à la portabilité de ces données afin de connaître ce que les marques savent de lui. Enfin, des obligations accrues ont été imposées pour éviter le piratage et la fuite des données client, à travers le monde.
Côté technologie CRM, tout d'abord, la RGPD a amené son lot d'évolution avec l'apparition de technologies consistant à renforcer la gestion du consentement et l'identification unique des clients, en omnicanal (CIAM, CMP).
Enfin, si on observe que la modularité a amené tout un écosystème Martech avec de nombreux modules fonctionnels (Analytics, TMS, CRM Sales, CRM Service, Marketing automation, BI & dataviz, datalake, CMS, PIM, CDP/DMP, DSP, Social, CRO, etc.), il devient évident qu'un enjeu fort est de déterminer précisément ses enjeux de relation client et ses besoins pour n'investir que là où c'est nécessaire et créateur de valeur.
Nous arrivons à la fin de ce dossier sur l'évolution de la transformation digitale pour le monde du CRM.
Ce dossier s'est voulu un récap' des évènements technologiques, sur la base de périodes courtes. Il permet j'espère, d'apporter une culture du CRM digital et de vous apporter des idées de réflexion pour votre la management de votre portefeuille et relation client.