La vraie question devrait être : « Comment le marketing automation peut-il ne pas fonctionner dans le e-commerce ? » Il peut échouer pour plusieurs raisons : il se déclenche au mauvais moment, au mauvais endroit, avec le mauvais produit. Peut-on faire pire ? Nous allons vous expliquer de façon imagée ce qui se passe dans votre boutique si vous utilisez uniquement le marketing automation ou une CDP.
Récemment, nous avons abordé le sujet des recommandations en boutique dans plusieurs scénarios : les recommandations natives d’une plateforme e-commerce, celles du marketing automation et d’une CDP, ainsi que celles d’un moteur de recommandation basé sur l’IA. Vous trouverez l’article ici : Recommandations et moteurs de recommandation. Explications simples et imagées. Nous allons maintenant approfondir le sujet en nous intéressant uniquement à ces deux types d’outils : la CDP et le marketing automation.
Repartons donc du même point : une boutique de vêtements, tout ce qu’il y a de plus ordinaire, rue Ordinaire. Nous savons que les T-shirts à 5€ sont ceux qui se vendent le mieux : les blancs, les jaunes et les verts. Une nouvelle cliente entre dans la boutique. Elle regarde une robe rouge à 100€. Un assistant (le système de marketing automation / CDP) intervient pour lui donner des conseils en boutique.
Dans 95 % des cas : le système ne reconnaît pas la cliente
Une nouvelle cliente entre donc dans la boutique. L’assistant ne la reconnaît pas, soit parce qu’elle est vraiment nouvelle, soit parce qu’il a la mémoire courte ou qu’il reconnaît mal les visages (cookies supprimés, bloqueurs de publicité, navigation privée). La cliente regarde une robe rouge à 100€.
L’assistant s’approche et lui dit : « Vous feriez mieux d’acheter ce T-shirt. Il ne coûte que 5€. »
Échec ! Un assistant comme celui-là ne ferait pas long feu dans une telle boutique, n’est-ce pas ? Et pourtant, dans une grande partie du e-commerce, on emploie justement un assistant de ce genre (le marketing automation) !
C’est exactement ainsi que fonctionnent les « widgets de recommandation » du marketing automation pour 95 % de vos clients. Le système recommande les produits qui se vendent le mieux, sans tenir compte de ce que fait le client.
Il n’observe pas le client et ne s’adapte pas à ses besoins en temps réel.
95 % de vos clients sont interrompus pendant leurs achats
Pour mieux imaginer à quel point la situation est dramatique, nous devons remplacer l’assistant, car il est impossible de concevoir qu’un assistant puisse faire de telles recommandations.
Il nous faut donc faire intervenir une personne plus « quelconque » : un technicien qui installe des systèmes électriques.
La cliente regarde une robe rouge à 100€. Le technicien s’approche et lui dit : « Je suis assis ici depuis ce matin, et plein de gens prennent ces T-shirts blancs. Vous feriez mieux d’en acheter un. »
Échec ! Au mieux, les propriétaires réprimanderaient ce technicien : « Ne vous en mêlez pas ! » Pourtant, c’est exactement ce que cet homme fait avec 95 % de vos clients : il s’en mêle et leur donne des conseils !
5 % des clients : seule cette partie a été reconnue
5 % des clients sont reconnus. Ils n’ont pas réussi à supprimer leurs cookies ou ont cliqué sans le savoir sur un e-mail qui leur avait été envoyé. Que se passe-t-il alors ?
Reprenons depuis le début : une cliente reconnue entre dans la boutique. C’est Barbara (nous nous souvenons que Marian est allé acheter un nouveau téléviseur).
L’assistant lui lance depuis l’entrée : « Bonjour, madame Emma ! »
C’est là que la magie des systèmes de marketing automation opère. Le système a reconnu la cliente.
Madame Emma regarde la robe rouge à 100€. Comme nous l’avons dit, l’assistant est malin : il se souvient que Madame Emma a acheté un pantalon il y a un mois et lui propose donc : « Madame Emma, nous avons de très beaux pantalons en promotion. »
Échec ! L’assistant (le marketing automation) s’appuie sur des données historiques. Le système réagit à ce que la cliente a acheté auparavant, et non à ce qu’elle fait en ce moment. La seule différence, c’est qu’au lieu d’un T-shirt blanc, on lui propose désormais un jean bleu personnalisé.
Je me demande donc quand l’assistant (le marketing automation) va comprendre ce qui se passe et réagir.
À la caisse : est-ce que ça va enfin se passer ici ?
On pourrait croire que la caisse est enfin un endroit où le système peut s’adapter.
Mais non ! L’assistant (le marketing automation) travaille toujours avec des données historiques. Madame Emma appartient au segment « a acheté un pantalon il y a 30 jours », alors l’assistant la suit partout avec des pantalons.
Le segment ne peut pas être modifié si facilement. Il est possible de le faire évoluer. Les propriétaires apprennent donc à l’assistant que lorsque des personnes ayant acheté un pantalon entrent dans la boutique, il ne faut pas leur proposer un pantalon, mais plutôt une ceinture. L’assistant suit alors la cliente dans toute la boutique avec une ceinture.
Est-ce mieux ? Probablement pas.
Que se passe-t-il après l’achat ?
Malheureusement, après l’achat, l’assistant (le marketing automation) a encore reçu très peu d’informations. Il fait ce qu’on lui a demandé et ne prend pas de décisions de manière autonome.
Ce n’est que le matin, après avoir analysé les données, que les propriétaires modifieront les segments et donneront de nouvelles instructions à l’assistant : Madame Emma n’appartient plus au segment « a acheté un pantalon ». À partir d’aujourd’hui, Madame Emma appartient au segment « a acheté des robes ».
Mais aujourd’hui, après avoir quitté la caisse, Madame Emma appartient toujours, du point de vue de l’assistant, au segment des personnes ayant acheté un pantalon. Alors il lui court après avec des pantalons.
Pourquoi ? Personne ne connaît la réponse.
Pourtant, c’est en quittant la caisse que l’assistant du marketing automation reçoit de nouvelles données et commence à les utiliser. Comme des hyènes, il se jette sur les clients qui viennent d’acheter quelque chose et les incite à faire un nouvel achat. ÉCHEC, encore une fois !
Où la magie commence-t-elle ? Nulle part, en réalité
Oui, nulle part, en réalité. Mais la CDP et le marketing automation affirment pouvoir toucher les clients grâce à une communication omnicanale. En dehors de la boutique, dans un lieu de divertissement. Mais c’est là que commence la vraie débâcle, pas la magie.
Le lendemain, Madame Emma va au cinéma (YT). Le matin, l’assistant a reçu de nouvelles instructions concernant le nouveau segment « a acheté une robe ».
Depuis le matin, il court dans toute la ville après Madame Emma avec une robe. « Madame Emma, quelle jolie robe jaune. Peut-être pourriez-vous l’acheter aussi. »
Encore une fois, pourquoi ? Personne ne le sait. Le mauvais moment, vraiment le pire moment…
Ici, nous avons beaucoup simplifié la situation : ce n’est pas l’assistant qui court dans toute la ville, mais un autre système de retargeting. Le système de marketing automation se contente de faire semblant d’y participer. Il faudrait donc remplacer l’assistant par un autre assistant. Mais nous en reparlerons dans la prochaine partie.
Marketing automation / CDP : qu’est-ce qui n’a pas fonctionné ?
En résumé, voici ce qui n’a pas fonctionné après la mise en place du marketing automation et d’une CDP dans le e-commerce :
– en boutique, le système ne s’occupe pas vraiment des clients, mais uniquement de ceux qu’il reconnaît
– lorsqu’il les reconnaît (5 % des clients), il s’appuie sur des données historiques qui n’ont plus aucun sens dans le contexte actuel
– il commence à cibler le client après la transaction, alors qu’il est déjà pratiquement trop tard
– le retargeting des clients reconnus n’a aucun sens : il est déjà trop tard
Alors, pourquoi tout le monde pense-t-il que cela fonctionne et donne des résultats ? Tout est une question de statistiques, mais nous y reviendrons dans la prochaine partie.
Quelle est l’alternative ?
La plupart des entreprises e-commerce s’appuient sur des systèmes qui, au mieux, se mettent à jour lors de la dernière connexion du client. C’est comme si notre assistant proposait des pantalons au lieu d’observer ce qui se passe en ce moment.
Les moteurs de recommandation de produits basés sur l’IA fonctionnent différemment : ils s’adaptent instantanément, apprennent de chaque interaction et fonctionnent pour tout le monde, que le client soit nouveau ou déjà venu.
C’est la différence entre :
- Un système qui crie : « Achetez ce que tout le monde achète ! »
- Un système qui écoute : « Je vois que cette robe vous plaît, et j’en connais une autre, similaire, qui vous plaira encore davantage. »
Vous voyez la différence, n’est-ce pas ? Il ne s’agit pas seulement de savoir si les choses vont s’améliorer comme par magie. Il s’agit aussi de savoir comment éviter de faire du tort dès maintenant. Car les deux premiers scénarios nuisent à l’expérience client.
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Pour approfondir le sujet de façon moins imagée, rendez-vous sur notre site : moteur de recommandation de produits
