Razorfish analyse des Big Data et crée des expériences clients profitables

Razorfish a plus de 2.000 employés dans le monde, avec des bureaux aux États-Unis à New York, Chicago, Seattle, San Francisco, Philadelphie, Portland, Los Angeles, Atlanta, et Austin. En 2005-2007, elle s'est implantée internationalement grâce à des acquisitions à Londres, Paris, Sydney, Hong Kong, Shanghai, Pékin, Berlin, Francfort, Singapour et une joint-venture à Tokyo. Il s’agit donc d’une agence numérique mondiale qui offre un ensemble très complet de services. Selon Forrester c’est le chef de file dans la conception web et le marketing numérique, et une des plus grandes sociétés de marketing et de technologies interactives, capable de créer des expériences client qui permettent de développer les ventes.

Razorfish part du constat que le marketing aujourd’hui doit prendre en compte un contexte exigeant où la concurrence est souvent mondial, où le client omni-canal a des attentes élevées, et sait utiliser à son profit une information abondante sur les offres, en particulier via les sites comparatifs et les appréciations des consommateurs. Une de ses études montre que les entreprises sont moins performantes que l’on croit, moins d’une sur deux sait reconnaître un client numérique qui revient, et donc le traiter différemment d’un prospect. Seulement 12% des entreprises savent reconnaître lors d’une interaction web à quel segment appartient le visiteur.

De plus de trop nombreuses entreprises travaillent en se fondant sur une vision simpliste du parcours du client/prospect avant son achat, or les interactions des personnes avec les entreprises sont nombreuses et très diversifiées : publicité, recherche sur le web, passage magasin, visite du site web, e-mail reçu, sites comparatifs, TV, médias sociaux, centre d’appels, marketing direct, etc. Plus nous savons de chose sur le client/prospect, sur son comportement, sur ses achats passés, plus on peut faire intelligemment des offres, plus on peut pousser des informations pertinentes, plus on peut anticiper ses attentes par comparaison à ses « sosies », qui sont ou qui agissent comme lui.

Pour que les entreprises améliorent leurs résultats, il faut qu’elles arrivent à répondre au mieux aux attentes de chacun de leur client/prospect. Pour cela Razorfish pense qu’elles doivent changer d’approche. Elles doivent investir dans l’étude, la connaissance de leurs clients, en capturant autant que possible toutes les interactions avec eux, en analysant les performances de leurs initiatives de gestion de la relation commerciale en cours, en créant des profils clients tenant compte des achats, des comportements vis-à-vis des canaux, etc. Ceci étant fait, il faut alors définir des stratégies d’expérience client différentes, auxquelles faire correspondre des plans de communication pour délivrer un message au client adapté selon le moment et le canal.

Une telle approche ne peut être mise en place que progressivement. Il faut commencer par la stratégie de marquage et définir un suivi global qui permet d’identifier la clientèle à travers les canaux. Il faut ensuite capturer les données clés pour le marketing & la vente (données en provenance de sites tiers, médias sociaux, données de géolocalisation, serveur de publicité intégrée à la GRC, données traditionnelles hors web, données de fidélisation, données navigation sur le site, etc.). Il faut alors exploiter ces données (analyse de chemin, analyse d’impact, association, régression, etc.), pour en tirer des informations, une meilleure connaissance des clients et enrichir les capacités de ciblage (sémantique, comportemental, contextuel, démographique, géographique, site, tranche horaire, affinités produits, etc.). Au final il s’agit d’être à même de délivrer le bon message en fonction du moment et de l’endroit : serveur de publicité, ad exchange, site client, email, centre d’appels, médias sociaux, etc.

Pour mettre en œuvre de telles approches, Rasorfish sait traiter les big data nécessaires, notamment toutes celles issues de la traque des clients/prospects sur le web. L’agence s’appuie aussi sur tout un ensemble d’outils marketing classiques, analyse, segmentation, campagne marketing, etc., et demande à ses clients de pouvoir croiser ses informations avec celles d’autres fonctions de l’entreprise (vente, logistique, production, r&d, finance, HR, etc.). Pour analyser ses Big Data, Razorfish utilise la plateforme de Teradata Aster et ses solutions SQL- MapReduce.

Pour aller plus loin sur ce sujet, vous pouvez utilement écouter l’interview (3’) de Matthew Comstock VP Business Intelligence, chez Razorfish : http://www.teradata.com/videos/Razorfish-Finding-New-Insights-with-Data-Driven-Analytics/