Customer Experience Platforms : optimiser l’expérience client grâce à la data

L’expérience client est au cœur des stratégies des entreprises pour se démarquer et fidéliser durablement. Une étude de Forrester souligne que les entreprises centrées sur l'expérience client surpassent leurs concurrents en termes de croissance. 

Une Customer Experience Platform (CXP, ou CEP) permet d’améliorer la satisfaction des clients. Elle centralise les interactions pour offrir des expériences personnalisées sur tous les canaux.

Les CXPs aident à mieux comprendre les préférences et comportements de chaque client. Elles favorisent l’engagement grâce à une communication personnalisée et des offres commerciales adaptées. 

La précision et l’efficacité de ces outils a été renforcée avec l’intégration de l’IA.

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La CXP exploite les données clients provenant de multiples sources : CRM, site web, réseaux sociaux, ou transactions en magasin. En intégrant ces informations, elle permet aux entreprises d'adapter chaque interaction aux besoins et attentes spécifiques des clients.

Elle est complémentaire des CDPs (Customer Data Platforms), qui organisent et activent la donnée autour d’une vue client unifiée. La CXP agit comme une couche supplémentaire, pour offrir une expérience omnicanale optimisée.

Le machine learning renforce la capacité des CXPs à offrir une expérience client personnalisée sur tous les points de contact.

Les Customer Experience Platforms changent la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients, en renforçant leur confiance et leur fidélité.

Les CXPs analysent les données provenant de multiples sources. Il peut s’agir de sources internes (site web, applications, CRM) ou externes (réseaux sociaux, partenaires etc.) Cette analyse facilite la bonne compréhension des comportements client par les entreprises : 

Prenons l’exemple d’une enseigne de prêt-à-porter qui étudie les achats en magasin et en ligne.

Un client achète régulièrement des chemises en boutique mais consulte des pantalons sur l’application sans finaliser d’achat. La CXP peut alors proposer une promotion personnalisée sur les pantalons, valable en magasin et en ligne.

Grâce à une vue unifiée des échanges avec le client, les CXPs permettent une communication personnalisée. Elles renforcent l’engagement en offrant des expériences adaptées aux attentes de chacun.

Un opérateur de téléphonie mobile peut, par exemple, identifier un problème récurrent signalé par un client au service technique. Le service commercial peut ensuite lui proposer un nouvel abonnement ou des options adaptées.

Les CXPs améliorent le retour sur investissement (ROI) en automatisant les processus. Elles augmentent aussi les conversions grâce à une communication omnicanale plus efficace.

Selon une étude de McKinsey, 78 % des consommateurs sont plus enclins à racheter auprès de marques qui leur proposent un contenu sur mesure.

Les CXPs ne se contentent pas de gérer les interactions : elles créent des opportunités pour fidéliser durablement et accroître la rentabilité.

Le machine learning révolutionne les CXPs en rendant les interactions clients plus simples et personnalisées. Avec l’IA prédictive, ces plateformes anticipent les besoins des clients en s’appuyant sur leurs comportements passés.

Quelques exemples concrets :

Les CXPs s’appuient sur des données fiables et actualisées, collectées et organisées par les Customer Data Platforms (CDPs).

Certaines solutions Martech proposent une approche monolithique, combinant CXP et CDP dans un même système. Bien qu’intéressantes, elles demandent souvent de dupliquer les données et sont plus complexes à déployer.

Une autre tendance est l’émergence des xCDP, censées relever le défi de la personnalisation à grande échelle en temps réel.

La CDP composable proposée par DinMo offre une flexibilité accrue. Elle s’adapte à la stack data et aux outils marketing déjà en place dans l’entreprise. Ses attributs prédictifs alimentés par l’IA et son interface no-code facilitent sa prise en main. 

Elle garantit une vue client à 360°, pour des campagnes omnicanales réussies.

Une CXP utilise les données provenant de sources variées, comme les canaux digitaux, les achats en magasin ou les interactions avec le support technique. 

Grâce à une vue complète du profil de chaque client et l'analyse prédictive, elle personnalise l'expérience selon les préférences et les besoins uniques de chacun. 

Cela permet d'offrir des recommandations, des offres et des communications adaptées.

Une CXP examine les données à chaque point de contact avec le client. Elle cartographie les parcours clients pour identifier les actions répétitives ou les obstacles.

En repérant ces situations de friction, l'entreprise peut apporter des améliorations ciblées pour offrir une expérience plus fluide.

Si votre entreprise interagit avec les clients sur plusieurs canaux (site web, magasin, application mobile, réseaux sociaux) et que vous souhaitez offrir une expérience plus cohérente et personnalisée, une CXP peut être bénéfique. 

Si vous souhaitez profiter de la puissance de votre data pour personnaliser vos communications, n’hésitez pas à nous contacter.