Passez à la stratégie data first-party

Les produits et services connectés captent de grands volumes de données, pour déceler les préférences individuelles des clients, et ajuster le marketing relationnel.

Au cours des cinq dernières années, les organisations ont adopté le passage de la simple vente de produits à la fourniture d’un service client, en B2B et en B2C. La pandémie n’a fait qu’accélérer ce changement.

Par exemple, la société californienne Stitch Fix, au lieu de se contenter de vendre des vêtements, propose aux clients une sélection de produits sur la base d’analyses par IA de leurs réponses aux questionnaires de style et de leurs achats précédents.

La collecte et l’analyse efficaces des données sont au cœur de l’obtention de résultats fructueux. 

Cependant, pour que les clients partagent ces données, ils doivent en voir les avantages, et être assurés que les informations sont utilisées de manière responsable et sécurisée.

Pour ce faire, les données doivent d’abord être collectées, via des capteurs de l’Internet des objets (IoT) ou via les programmes de fidélité. L’IA et l’apprentissage automatique fournissent ensuite l’analyse précise et rapide de ces données, à des fins marketing et de connaissance clients, à l’instar de la solution Datacook de traitement et de segmentations clients prédictives.

La société d’ascenseurs Kone a intégré des capteurs IoT dans ses ascenseurs connectés, ce qui lui permet d’utiliser l’analyse prédictive pour anticiper le moment où une maintenance est nécessaire. Cela a entraîné une baisse de 40 % des pannes imprévues. Les temps d’arrêt peuvent ensuite être programmés à des moments optimaux pour éviter les perturbations, en fonction des données d’utilisation des passagers. 

Sur cette base, il serait possible de mettre en œuvre un modèle basé sur les résultats, avec une tarification ajustée à l’utilisation réelle des ascenseurs.

Investissez pour devenir “data-first”. La réussite des entreprises qui ont adopté la stratégie data first-party repose sur la maîtrise des données, et sur la collecte à la source de ces dernières. Par conséquent, des investissements et des efforts de changement sont nécessaires pour devenir “data-first”.

Élargissez les partenariats à travers la chaîne de valeur. L’investissement dans les outils appropriés (par exemple l’IA, les solutions de segmentation prédictive telles Datacook, l’IoT, la surveillance de la consommation et les jumeaux numériques) doit être combiné à une approche plus ouverte des partenariats pour stimuler l’innovation et les résultats positifs. 

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