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Avec un chiffre d’affaires de 64,9 milliards d’euros et une croissance de 14,3% en 2015, le e-commerce français occupe désormais une place centrale dans l’économie hexagonale et semble voué à se substituer de plus en plus complètement aux acteurs traditionnels de la vente à distance. Les acteurs du e-commerce sont ainsi amenés à gérer des quantités considérables de données clients : coordonnées, profils ou encore habitudes de consommation de millions de consommateurs. Ces données constituent l’un de leurs plus importants leviers de croissance, il est donc primordial de les traiter de manière efficace et d’optimiser leur utilisation. Quelles solutions existent pour rendre ces données clients plus facilement exploitables et en tirer le plus grand bénéfice ?

Pour les acteurs du e-commerce, des données clients de bonne qualité sont avant tout la clé de campagnes de communication réussies. Nombre d’entre eux font reposer leur développement sur des leviers de fidélisation et de conquête de nouveaux clients dont l’efficacité dépend clairement des données clients utilisées : marketing direct, offres personnalisées, publicités ciblées, etc. Or, les données clients sont bien souvent stockées de façon éclatée par diverses entités au sein d’un même groupe et exploitées de façon différente par chacune d’entre elles.

Des bases de données éclatées et hétérogènes

Une réalité d’autant plus forte à l’heure du multicanal : call centers, applications, sites web et agences physiques collectent séparément de nombreuses informations qui se recoupent mais sont parfois conservées sous des formats différents. De plus, ces bases de données comptent souvent de nombreux doublons et contiennent des incohérences sources d’erreurs et de baisse d’efficacité des opérations de communication. Le retour sur investissement d’une campagne de mailing par exemple peut ainsi être fortement réduit si les clients sont contactés de façon répétée, si les destinataires sont ciblés de façon imprécise ou si les informations contenues dans le mail sont inexactes.

Externaliser ou internaliser le processus ?

Pour améliorer l’efficacité de leurs campagnes, les entreprises doivent donc mettre en place une réelle stratégie d’optimisation de leur base de données client. Une démarche qui commence par la réalisation d’un audit de qualité afin d’évaluer la capacité de ces données à être exploitées. Il pourra ensuite être décidé d’externaliser cette optimisation et de la confier à un prestataire spécialisé ou au contraire de la conduire en interne. Un choix qui repose sur la confidentialité des données, la capacité d’investissement et la stratégie globale de l’entreprise. Cependant, à partir d’un certain volume critique, il devient bien plus rentable d’investir dans un progiciel spécialisé que d’externaliser.

Pour plus de clarté : le Master Data Management

L’objectif de l’opération sera d’obtenir une base de données homogène dans laquelle les données seront disponibles dans un format unique et sans doublon. Pour chaque entrée, une « donnée maître » devra être définie puis rendue disponible à tous les services de l’entreprise. Cette technique dite de « Master Data Management » est automatisée par de nombreux progiciels de gestion de données clients. La clarté qu’ils apportent rendra également plus facile le traitement des données de nouveaux clients et fera donc gagner du temps à l’entreprise.

Le web rendant plus facile les comparaisons entre enseignes, les internautes sont des clients particulièrement volatiles. La fidélisation est donc l’une des principales préoccupations des acteurs du e-commerce. L’amélioration de l’efficacité des campagnes de communication par l’optimisation de leurs bases de données est donc un enjeu extrêmement stratégique. Une amélioration qui se répercute de façon quantitative, en termes de nombre de clients fidélisés, mais aussi qualitative : l’expérience client étant considérablement supérieure lorsque la marque s’adresse de façon personnalisée à chacun de ses interlocuteurs.

Par Jean-Luc Bouvier, responsable de marchés chez Uniserv France