Le chiffre d'affaires au niveau mondial des produits de beauté et de soins personnels devant atteindre près de 736 milliards de dollars d'ici 2028, les stratégies omnicanales sont désormais essentielles pour les marques qui cherchent à s'approprier des parts de marché. Des études récentes montrent que 73 % des consommateurs utilisent plusieurs canaux dans leur parcours d'achat et que 85 % des clients attendent des interactions cohérentes avec les entreprises sur l'ensemble des canaux. En outre, la personnalisation est devenue un facteur clé, 80 % des clients étant plus enclins à effectuer un achat lorsque les marques proposent des expériences personnalisées. Cependant, les marques sont confrontées à un défi de taille : trouver l'équilibre entre l'offre d'expériences personnalisées et cohérentes aux clients et la gestion responsable de leurs données.
Avec 80 % des clients qui estiment que leur expérience devrait être meilleure, compte tenu de toutes les données collectées par les entreprises, et 79 % qui protègent davantage leurs données personnelles, la pression est à son comble. Pour réussir, les marques de produits de beauté doivent élaborer une stratégie de données qui non seulement réponde aux attentes des clients, mais garantisse également la conformité avec les réglementations en matière de protection de la vie privée.
Dans cet article, nous aborderons trois questions fondamentales que toute marque de produits de beauté doit se poser pour exploiter pleinement le potentiel de l'omnicanal : quelles sont les données nécessaires, quelles sont les capacités essentielles et quels sont les changements organisationnels requis ? Répondre à ces questions peut aider les marques à créer des expériences personnalisées, basées sur les données, qui incitent les clients à revenir et les fidélisent véritablement.
Quelles sont les données nécessaires pour offrir une expérience omnicanale ?
Pour créer une expérience unifiée, les distributeurs de produits de beauté doivent prendre en compte différents types de données qui permettent d'obtenir une image complète des parcours et des préférences des clients, notamment les données clients, les données de transaction, les données comportementales, les données produits, les données de la chaîne d'approvisionnement, les données marketing, les données du support client, les données relatives aux appareils et à la localisation, les données relatives aux préférences en matière de canaux et les données relatives à la vie privée/au consentement. Mais si la collecte de toutes ces données est nécessaire, il est tout aussi important de faire preuve de transparence. Par exemple, 44 % des consommateurs acceptent que les marques collectent des données de première partie, mais seulement 30 % d'entre eux se sentent à l'aise avec les marques qui collectent des données de tierces parties. En outre, 71 % des consommateurs déclarent qu'ils feraient davantage confiance à une entreprise si l'utilisation de leurs données était clairement expliquée.
Chacun de ces types de données joue un rôle important dans la personnalisation de l'expérience client. Par exemple, une marque de soins de la peau peut utiliser les données relatives aux achats et à la navigation pour recommander des produits adaptés aux besoins d'un client. Cependant, comme 51 % des clients estiment que leurs données ne sont pas utilisées à leur avantage, les marques doivent s'assurer que les données sont non seulement collectées, mais aussi utilisées d'une manière qui leur apporte clairement une valeur ajoutée.
Comment les marques peuvent-elles accéder aux données qui ne leur appartiennent pas ?
Outre les données de première main, les marques ont souvent besoin d'accéder à des données qu'elles ne possèdent pas pour améliorer leurs stratégies omnicanales. Voici quelques stratégies pour acquérir ces données :
- Partenariats et collaborations : Formez des partenariats stratégiques avec d'autres entreprises pour partager des données. Par exemple, un détaillant de produits de beauté peut collaborer avec une plateforme de médias sociaux pour obtenir des informations sur les préférences et les comportements des clients.
- Plateformes d'échange de données et agrégateurs : Utilisez des plateformes d'échange de données et travaillez avec des agrégateurs de données pour acheter, vendre ou échanger des données. Ces plateformes compilent des données provenant de diverses sources, telles que les données démographiques, les comportements et les transactions, ce qui permet d'obtenir des informations précieuses pour affiner les stratégies omnicanales.
- API et intégrations : Intégrer des services tiers par le biais d'API pour accéder à des sources de données externes. Par exemple, un détaillant peut se connecter à l'API d'un fournisseur de services logistiques pour obtenir des données en temps réel sur les chaînes d'approvisionnement, ce qui permet d'améliorer la gestion des stocks et les processus de livraison.
- Incitations pour les clients : Encouragez les clients à partager volontairement leurs données. Proposer des incitations telles que des réductions, des points de fidélité ou des offres exclusives en échange de données permet non seulement de stimuler l'engagement, mais aussi d'aider les marques à recueillir des informations précieuses.
- Initiatives de partage de données en collaboration : Dans certains secteurs, les entreprises collaborent pour partager des types de données spécifiques dans leur intérêt mutuel. Cela est particulièrement utile pour comprendre les tendances de l'industrie et comparer les performances.
Si ces stratégies aident les marques à accéder aux données essentielles pour leurs initiatives omnicanales, il est crucial de s'assurer que l'expansion et l'intégration des données sont gérées efficacement pour maintenir la qualité des données et soutenir la croissance à long terme. Pour en savoir plus sur la maîtrise de la gouvernance et de l'expansion des données, cliquez ici.
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Quelles sont les capacités en matière de données nécessaires à la réussite de l'omnicanal ?
Pour offrir une expérience omnicanale transparente, les marques ont besoin de capacités de données spécifiques qui fournissent des informations en temps réel, offrent une personnalisation et respectent la vie privée des consommateurs.
Données clients unifiées et synchronisation en temps réel : Pour conserver une vision homogène des clients, les marques ont besoin de systèmes qui intègrent les données provenant de différents canaux dans un profil unique et unifié. Cette capacité en temps réel garantit que les préférences ou l'historique d'achat d'un client sont à jour, quel que soit l'endroit où il s'adresse à la marque. En centralisant les données, les marques peuvent s'assurer que chaque interaction est pertinente et personnalisée. C'est important, car 80 % des clients estiment que leur expérience devrait être meilleure, compte tenu de toutes les données collectées par les marques.
Suivi cross-canal et analyse centralisée : Les stratégies omnicanales efficaces reposent sur le suivi des parcours clients sur l'ensemble des canaux afin d'optimiser l'engagement. Les analyses centralisées permettent aux marques de surveiller des indicateurs clés tels que l'engagement, les taux de conversion et la satisfaction générale. Cela permet non seulement d'améliorer l'expérience client sur tous les canaux, mais aussi d'avoir une vision complète du comportement des clients, ce qui permet aux marques de prendre des décisions éclairées. Qu'il s'agisse d'affiner les campagnes sur les médias sociaux ou d'améliorer l'expérience en magasin, les analyses centralisées permettent aux marques de rester en phase avec les attentes et les préférences des clients.
Segmentation et ciblage des clients : Les capacités de données avancées permettent aux entreprises de segmenter efficacement leur base de clients et de cibler des groupes spécifiques avec des messages sur mesure. Cette approche ciblée renforce l'efficacité du marketing et permet d'obtenir de meilleurs résultats.
L'IA et l'automatisation : L'intelligence artificielle et l'automatisation jouent un rôle important dans l'amélioration des capacités omnicanales. Les connaissances basées sur l'IA permettent aux marques de stimuler la personnalisation, tandis que le flux de travail automatisé améliore l'efficacité opérationnelle.
La personnalisation à grande échelle : En s'appuyant sur l'IA et l'analyse avancée, les marques de produits de beauté peuvent proposer des contenus pertinents, des recommandations de produits et des services sur mesure. Par exemple, une marque de soins de la peau pourrait utiliser la personnalisation pour recommander des produits en fonction de l'historique d'achat d'un client et de son comportement en ligne.
Conformité en matière de protection de la vie privée et de sécurité : Alors que les clients protègent de plus en plus leurs données, il est important que reste conforme aux réglementations en matière de protection de la vie privée. Les marques qui font preuve de transparence sur la manière dont elles traitent les données auront plus de chances de gagner la confiance de leurs clients.
Quelles sont les exigences organisationnelles qui permettent une stratégie efficace en matière de données omnicanales ?
Pour les marques de produits de beauté, la mise en place d'une stratégie omnicanale réussie va au-delà de la simple collecte de données - elle nécessite l'adhésion de l'ensemble de l'organisation et le soutien d'une approche axée sur les données.
Construire une culture axée sur les données : Favoriser une culture qui comprend l'importance des données est la clé du succès de l'omnicanal. En expliquant aux équipes comment les données peuvent améliorer la prise de décision, les dirigeants peuvent passer de l'intuition à l'analyse. Cet état d'esprit doit être intégré à tous les niveaux, du marketing au service client, afin de garantir que tout le monde s'aligne sur l'utilisation des données pour améliorer l'expérience du client.
Investir dans l'intégration des données et les outils d'analyse avancée : Les plateformes d'analyse avancée et les technologies d'intégration sont essentielles à la gestion des données. Par exemple, Data Cloud permet une gestion centralisée des données, ce qui facilite l'intégration, l'analyse et l'obtention d'informations à partir de diverses sources de données.
Équipes interfonctionnelles et formation continue : La collaboration entre les services est cruciale pour une stratégie omnicanale unifiée. En réunissant les équipes de marketing, d'informatique et d'analyse des données, les marques peuvent rationaliser leurs efforts, de l'élaboration des campagnes à l'assistance à la clientèle. La formation continue aide l'équipe à se tenir au courant des nouvelles technologies, des stratégies de données et de l'évolution des attentes des clients, ce qui lui permet de s'adapter rapidement à l'évolution des tendances.
Se concentrer sur les investissements à long terme dans les données : Pour rester compétitives, les marques de beauté doivent considérer les investissements liés aux données comme des engagements à long terme. Cela implique de prévoir un budget pour une infrastructure évolutive, des analyses avancées et des solutions pilotées par l'IA qui évoluent avec la marque. Les investissements dans l'innovation, comme les recommandations de produits pilotées par l'IA ou les essais virtuels en AR, sont en train de devenir la norme pour offrir des expériences personnalisées.
En comprenant les types de données nécessaires, en développant des capacités de données clés et en alignant les ressources organisationnelles, les marques de produits de beauté peuvent atteindre de nouveaux niveaux de personnalisation et de satisfaction des clients. Une stratégie de données solide permet non seulement d'optimiser les performances omnicanales, mais aussi d'améliorer l'expérience client, en transformant chaque point de contact en une opportunité d'engagement plus profond.
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