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Utiliser les données issues de l’expérimentation pour découvrir les besoins des clients

Pour ce deuxième article de blog de notre série sur l’approche orientée données du marketing customer-centric, nous nous sommes entretenus avec notre partenaire Ryan Lucht, Director of Strategy chez Cro Metrics et avec Hubert Wassner, Data expert chez AB Tasty. Cet interview explore l’évolution des besoins clients, montre pourquoi il est si important pour les marques de les comprendre aujourd’hui, et le rôle que joue l’expérimentation pour répondre à ces besoins. N’oubliez pas de consulter l’introduction et la première partie de notre série si vous les avez manquées.

 

Qu’entendons-nous par « besoins des clients » ?

Les clients avisés d’aujourd’hui attendent beaucoup des marques : parcours connectés, personnalisation, innovation, protection des données. Ils sont habitués à des interactions en ligne transparentes. Ils veulent pouvoir trouver des produits facilement. Ils veulent une expérience sans friction et des méthodes de paiement flexibles. Et si une marque n’est pas à la hauteur, ils passeront à une autre qui l’est : « C’est une bonne chose, cela nous a obligé à être beaucoup plus orienté client et à rendre nos sites web plus faciles à utiliser », explique Ryan.

Et cela paie de répondre aux besoins de vos clients et de leur offrir une excellente expérience. Dans un sondage CX 2020, 91 % des personnes interrogées ont déclaré qu’elles étaient plus susceptibles d’effectuer un nouvel achat après une expérience positive, et 71 % ont déclaré avoir pris une décision d’achat en fonction de la qualité de l’expérience.

 

Pourquoi est-il important pour les entreprises et les marques de comprendre les besoins de leurs clients ? 

Ryan pense qu’il est essentiel d’offrir aux clients les bonnes informations au bon moment. « Les besoins des clients sont différents aux différentes étapes du parcours client. Lorsque vous menez un programme d’expérimentation, l’ordre dans lequel les informations sont présentées a son importance. Si vous vous plongez dans les détails trop tôt, vous risquez de surcharger ou d’ennuyer vos utilisateurs. Mais si vous attendez trop longtemps pour présenter des informations essentielles, comme une politique de remboursement ou un élément de votre proposition de valeur, vous perdrez des clients. »

« L’un de nos clients, une grande chaîne de salles de sport aux États-Unis, en est un bon exemple. Une partie cruciale de leur stratégie consiste à rassurer les clients quant au fait qu’ils se sentiront à l’aise dans leurs salles de sport – que celles-ci sont inclusives, body-positives, et que tout le monde y trouve sa place. Il s’agit d’un besoin important des clients. Mais sur leur page d’accueil, la première chose que les gens voulaient trouver était « Où est la salle de sport la plus proche de chez moi ? ». Ils ont donc décidé de mettre en premier les informations relatives à l’emplacement et d’établir ensuite leur marque : les abonnements ont augmenté immédiatement. L’impact sur les revenus est fondamental : si vous ne répondez pas aux bons besoins au bon moment, vous laissez de l’argent sur la table. »

Hubert ajoute : « Dans le commerce en ligne, vos concurrents ne sont qu’à un clic de vous, alors si les utilisateurs s’ennuient sur votre site ou s’ils mettent trop de temps à trouver ce dont ils ont besoin, ils iront tout simplement ailleurs. L’expérience que vous offrez doit être exempte de toute frustration. Il y a des résultats de croissance à trouver à chaque étape du parcours d’achat, alors pensez toujours à la concurrence, quelqu’un d’autre le fait sûrement mieux quelque part. »

Ryan est d’accord : « Lorsqu’il s’agit de comprendre les besoins de vos clients, plus vous tirez parti de l’expérimentation et des formes avancées de data science, meilleur sera votre avantage concurrentiel. La raison est que les besoins des clients sont uniques d’une marque à l’autre. Une marque établie peut se vendre différemment d’une marque de niche ou d’une marque nouvellement arrivée. »

 

Où peut-on trouver les données les plus précieuses sur les besoins de ses clients ?  

Il existe des outils qui automatisent l’accès aux données. « Chez AB Tasty, dit Hubert, nous commençons par installer un tag pour recueillir des informations sur les transactions afin que les développeurs puissent voir, par exemple, quand les utilisateurs visitent les sites et quand ils les quittent, et mesurer ainsi le taux de rebond. Les agences peuvent également recueillir des informations sur les produits et les achats, ainsi que sur des mesures comme le taux de conversion, l’accès à la page panier, les dates de vente et l’évolution des taux de conversion en fonction des niveaux d’engagement (voir graphique). Une fois que vous avez suffisamment de données, vous pouvez commencer à tester différentes métriques pour voir lesquelles augmentent les niveaux d’engagement des différents segments d’audience. » 

 

Votre site s’adapte-t-il aux utilisateurs fréquents ou les traite-t-il comme s’ils étaient nouveaux à chaque fois ? 

Ryan aime demander aux cadres : « Pensez-vous que quelqu’un qui vient sur votre site pour la toute première fois a les mêmes besoins que quelqu’un qui vient pour la cinquième fois ? Et bien sûr, la réponse est non. Mais pensez aux « nouveaux utilisateurs » par rapport aux « anciens utilisateurs », ou aux différentes sources de trafic – les gens arrivent sur le site web depuis différents endroits : e-mail, publicités, Facebook, TikTok, Google. Toutes ces personnes évoluent dans des contextes très différents, et cela nous donne une centaine d’idées de tests différents. » Lorsque Ryan demande à ses interlocuteurs s’ils traitent un nouveau visiteur différemment d’un visiteur qui revient, la réponse est malheureusement toujours négative. Ce n’est qu’une des innombrables opportunités pour les marques d’utiliser même les points de données les plus basiques pour commencer à différencier les expériences.

« Cela peut devenir très complexe très rapidement. Si vous voulez faire une AI ou un modèle ML, il est important de comprendre quelles variables sont réellement corrélatives parmi celles que nous demandons au modèle d’examiner, et lesquelles sont insignifiantes . »

 

Comment organiser/prioriser les données provenant de sources disparates pour les tester ?

Pour combiner les données afin d’agir sur elles de manière significative, Hubert explique que les outils les plus courants sont les plug-ins CRM. « Si votre utilisateur est identifié, vous pouvez automatiquement recueillir plus d’informations de première main au fur et à mesure du parcours client, ce qui peut vous aider à segmenter l’expérimentation a posteriori. »

Pour Ryan, l’utilisation de sources de données disparates ne sert pas seulement à hiérarchiser les idées de test, elle permet aussi de mieux en comprendre les résultats. « Je n’ai jamais rencontré quelqu’un capable d’utiliser les données pour prédire quelles idées de test seront gagnantes. Si c’était possible, tout le monde aurait des taux de réussite stupéfiants, mais même chez Microsoft, Google et Netflix, seule une idée sur dix est retenue. Le plus important avec l’utilisation des sources de données disparates se produit après la réalisation d’une expérience, car les résultats de l’expérience ne constituent qu’un seul apprentissage spécifique. Ce qui déterminera votre succès, c’est la manière dont vous reliez ces résultats à d’autres sources de données clients ou d’analyses afin de reconstituer un récit que vous pensez être vrai, ainsi que la manière d’utiliser ces résultats pour nourrir votre prochaine idée test. »

 

Comment l’expérimentation peut-elle vous aider à mieux comprendre les besoins de vos clients ? 

Pour Ryan, la compréhension peut se faire à deux niveaux. « Une expérience individuelle peut vous dire si vous vous rapprochez ou vous éloignez de la satisfaction des besoins de vos clients, en vous basant sur le fait qu’ils réagissent comme vous l’aviez espéré ou non. Mais il y a aussi un niveau de méta-analyse, où une fois que vous avez mené beaucoup d’expériences, vous commencez à reconnaître les modèles. Par exemple, chaque fois que nous mettons l’accent sur les prix et que nous les rendons plus clairs, nous obtenons de meilleurs résultats, de sorte que le besoin des clients est peut-être de mieux comprendre les prix. Les expériences individuelles nous aident, mais nous apprenons vraiment les thèmes plus larges une fois que nous avons mené un grand nombre d’expériences. »

Hubert ajoute : « Pour moi, lorsque vous construisez le test, vous devez répondre à une question et non pas vous concentrer sur l’optimisation, car vous n’améliorerez peut-être rien du tout. Mais en répondant à une question, vous apprendrez quelque chose, vous augmenterez vos connaissances, et c’est là le véritable objectif. »

 

Comment la connaissance des besoins de vos clients peut-elle contribuer à une meilleure expérience client ? 

« Plus vous comprendrez vos clients et leurs besoins, plus ils auront l’impression que vous êtes capable de lire dans leurs pensées : vous leur ferez plaisir, vous les fidéliserez et vous gagnerez de la place sur le marché. Les entreprises qui font cela – faire beaucoup d’expériences et les faire bien – sont les entreprises qui gagnent. C’est aussi simple que cela », affirme Ryan. 

« Lorsque nous effectuons des tests, nous ne devrions pas nous poser des questions business, mais des questions relatives aux utilisateurs, et seulement ensuite ajouter des KPI orientés business », déclare Hubert. « Il est essentiel de poser d’abord des questions customer-centric, et non sur l’entreprise. De cette façon, vous pouvez stimuler votre activité tout en satisfaisant mieux vos clients. » 

Ryan est d’accord : « C’est une façon très positive de présenter les choses. C’est ainsi que nous gagnons avec nos clients, car si nous répondons mieux à leurs besoins, tout le monde est gagnant. »


 

Vous voulez en savoir plus sur les données ? Rendez-vous ici pour le troisième volet de notre série sur les données customer-centric

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