En 2012, un projet sur Kickstarter engrangeait 2,5 millions de $ pour un produit censé bouleverser la façon dont nous envisagions la technologie. Quatre ans et 2,5 milliards de $ plus tard (suite à l’acquisition de Facebook), le casque de réalité virtuelle Oculus Rift est finalement entre les mains des consommateurs.
Depuis, d’autres entreprises se sont lancées sur le créneau et ont créé des produits similaires qui vont soit concurrencer le produit existant en s’y intégrant (Sony’s PlayStation VR), soit en offrant d’autres services réels dans le monde de la réalité virtuelle (Microsoft’s Hololens).
Ainsi donc, la prochaine génération de terminal mobile e-commerce sera-t-elle plutôt sur vos oreilles ou toujours dans votre poche ?
Le temps nous le dira. Mais alors que les développeurs s’emparent avec enthousiasme de ce nouveau marché du virtuel, les consommateurs semblent, eux, encore peu convaincus des bénéfices et intérêts de ces nouveautés. Les amateurs de jeux sont déjà séduits ; pour votre grande tante Bénédicte, cela risque d’être plus long…
L’agitation autour de ces terminaux de réalité virtuelle indique cependant une nouvelle direction à prendre pour les marketeurs. Souvenez-vous des smartphones ; beaucoup – même encore aujourd’hui – n’étaient pas convaincus, alors que l’innovation produit avait enflammé les consommateurs ! Aujourd’hui, les ventes sur mobiles rivalisent avec les autres canaux.
Il ne s’agit pas de dire qu’il faut tout lâcher pour se consacrer à un plan marketing entièrement dédié à la réalité virtuelle. Mais c’est peut-être le moment de s’interroger sur une évolution qui sera, tôt ou tard, nécessaire. Souhaitez-vous continuer à innover, ou à consolider vos différents processus habituels ? Utilisez-vous vos données efficacement ? Répondez-vous réellement aux besoins de vos clients, qui eux, utilisent aujourd’hui plusieurs cananux et/ou terminaux pour rechercher et acheter sur votre site ou dans vos magasins ?
Machine learning… en attendant la réalité virtuelle
Bruno Schreiber, Directeur Commercial France Emarsys
Un grand nombre de marketeurs se contentent aujourd’hui d’envoyer des messages automatisés dès lors qu’un acheteur est en passe de réaliser un achat. Ainsi les clients ayant abandonné un ou plusieurs produits au cours du parcours de conversion vont parfois recevoir un email de rappel, souvent générique, et quand on les a reconnus, et beaucoup plus certainement une bannière de rappel anonyme et intrusive sur leur site web préféré, quand on ne les a pas reconnus. C’est appliquer une stratégie automatique, générique, qui aujourd’hui parce qu’utilisée systématiquement et anonymement énerve plus souvent qu’elle ne convainc.
Comment dépasser cette stratégie – surtout avec les outils puissants et générateurs de revenus tels que les solutions prédictives, qui individualisent – et adopter un marketing basé sur la géolocalisation et la mobilité ? Une chose est sûre, cela demande l’utilisation d’énormément de données.
Il est donc temps de trouver de nouvelles méthodes pour mieux tirer profit des données client collectées (à travers les différents canaux et terminaux). Analyser les données, les profils, les comportements et les modes d’achats requiert des outils spécialisés et avancés. Le discernement et l’expérience d’un responsable marketing peuvent certes lui permettre de remarquer des tendances, mais il lui sera quasiment impossible, à l’inverse d’un outil, de s’adresser personnellement à chaque client efficacement, de prédire son prochain acte d’achat et / ou de savoir ce qui va le motiver à acheter.
C’est là où les solutions de Customer Intelligence et le Machine Learning viennent en aide aux marketeurs, en modélisant les comportements pour s’assurer que le bon message soit envoyé au bon consommateur. Des articles laissés à l’abandon dans le panier peuvent engendrer un traditionnel rappel ou une notification en push sur l’appli avec une promotion pour pousser l’achat en magasin. Les recherches de produits sur votre site peuvent représenter des recommandations de produits basées sur les pages vues, les derniers achats et les préférences utilisateurs.
Ajouter cette couche de logique peut paraître complexe et faire peur. Mais il existe aujourd’hui des moyens pour améliorer vos stratégies comme le Machine Learning, qui ne requièrent pas forcement trop de temps et de ressources, et qui vous permettront d’être plus efficace en attendant l’avènement de la réalité virtuelle.
Auteur : Bruno Schreiber, Directeur Commercial France Emarsys
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(c) ill. Shutterstock
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