Autrement dit, optimiser leurs campagnes marketing, générer plus de chiffre d’affaires tout en ne dépensant pas d’argent dans des actions d’acquisition clients.

Tout marketeur sait que, de manière générale, les taux d’ouverture des campagnes on line sont en baisse, les filtres anti-spam de plus en plus agressives, et les consommateurs de plus en plus sollicités.

Il s’agit donc d’utiliser son existant mais de manière beaucoup plus efficace !


Il y a quelques mois, les spécilistes marketing disaient encore que pour réussir une campagne il fallait cibler une population ayant des intérêts similaires avec un contenu adéquat et envoyer le message au bon moment. Désormais, pour parvenir à des bons résultats, le Directeur Marketing doit mettre en place une opération spécifique correspondant aux besoins de chaque client – et non plus d’une population cible - en prenant en compte les données liées au comportement propre à chaque individu.

Ca a l’air logique : nous revenons toujours aux fondamentaux du Marketing Direct, à savoir, « Envoyer la bonne offre au bon moment selon le cycle de vie du client. »

Dans la pratique, c’est assez différent. Il s’agit maintenant d’avoir une vision à 360° des données liées à chaque individu.

En bref, la base de données des Directeurs Marketing doit être capable de répondre aux questions suivantes :

* Quelles sont les préférences et les appétences produits de Mr Dupont ?
* Quelles pages web Mr Dupont a-t-il le plus consulté ?
* Combien Mr Dupont est prêt à mettre pour le produit de référence XB789 ?
* Quelles offres sont les plus appropriées à Mr Dupont pour augmenter son panier d’achat ?
* Où Mr Dupont a l’habitude d’acheter ses produits ? sur le site web ? en magasin ? sur catalogue ?

Et les questions sont encore nombreuses !

La solution : Développer un véritable cerveau de connaissance client qui permet de développer des campagnes hyper personnalisées dans un timing approprié à chaque client.

Pour cela, il suffit de croiser des données provenant de toute origine :

- du web analytique : analyser le comportement de chaque client sur le site web

- d’opérations on line : analyser le comportement des clients suite à la réception d’emails

- des magasins : le style d’achat et le montant associé à chaque client

- provenant du call-center : les raisons pour lesquelles le client a appelé et pour quelles offres s’est-il renseigné

- …

L’objectif est de manipuler toutes sortes de données pour ensuite être capable de savoir que Mr Dupont préfère le style « city/branché », qu’il a consulté par 2 fois la page avec le produit de référence XB789 ces 3 derniers jours, que historiquement, son panier d’achat est de 50euros/produit, qu’il achète en moyenne 3 produits à la fois, et que ses achats s’effectuent uniquement sur site web.


Avec un référentiel de contacts aussi pointu, les marketeurs pourront s’inspirer des dernières pages web consultées par son client pour lui pousser une offre, des derniers achats en magasin, des derniers abandons de panier sur le site web, des ouvertures de comptes abandonnées, des offres sur lesquelles il a cliqué mais n’a pas acheté, etc.

Ou encore, consulter le montant qu’il est prêt à mettre pour un vêtement précis et lui proposer la gamme correspondant aux prix et au style de produits qu’il aime.


En plus d’augmenter le chiffre d’affaires on line, cela permet de réduire la pression commerciale et de fidéliser le client. Et il n’est pas rare que les entreprises utilisent leur réseau de clients satisfaits pour développer leur part de marché !