Crédit Mutuel Nord Europe : 10 cas d’usage pour mieux exploiter la donnée

La collecte de données est un élément essentiel dans toute stratégie de marketing digital. Si la qualité de la data et son exploitation sont primordiales, la quantité de données collectées joue également un grand rôle dans les stratégies dont le but est d’offrir aux visiteurs une expérience plus personnalisée, plus pertinente.

Et, comme nous le démontrerons à travers le cas du Crédit Mutuel Nord Europe, l’amélioration de la pertinence du marketing a un impact direct sur les performances et  sur le ROI.

Crédit Mutuel Nord Europe (CMNE) est une fédération indépendante du Crédit Mutuel qui gère les 7 départements au nord de Paris mais également la Belgique et le Luxembourg. Il s’agit d’une banque à réseau classique qui regroupe 557 points de vente. L’ensemble du secteur bancaire est  touché par une diminution du taux de visites en agence (autour de 18%), ce qui ne permet plus aux conseillers de connaître leurs clients et plus particulièrement leurs grands projets. Mais le secteur bénéficie également de nombreuses visites naturelles online, équitablement réparties entre le mobile et le desktop.

Rémi Deltombe, responsable des projets digitaux au CMNE, nous a présenté à l’occasion du dernier salon One to One de Monaco, 10 cas d’usage qui ont été mis en place pour mieux exploiter la donnée et compenser la baisse de fréquentation en agence. Pour chacun des cas d’usage cités, CMNE exploite toutes les données de navigation et les données clients, tirées du SI.

1) Personnalisation du site

La première étape consiste à identifier l’intérêt d’un client grâce à ses données de navigation (articles ou guides consultés) ou aux requêtes qu’il tape dans le moteur de recherche. En fonction du centre d’intérêt (crédit auto, crédit immobilier, etc.), le visiteur est automatiquement intégré à un segment qui est interconnecté avec le CMS. Le CMS va donc pouvoir proposer du contenu personnalisé en temps réel. Les résultats sont excellents : taux de clics multipliés par 13 par rapport aux campagnes classiques et taux de conversion (confirmations de formulaire) multiplié par 6.

2) Emails triggers

Si par exemple, un visiteur manifeste un grand intérêt pour un produit et abandonne un formulaire de demande de renseignements, il est alors automatiquement relancé avec un email trigger. Sur ces emails, le taux d’ouverture est de 66%, le taux de clics de 14% et les performances commerciales sont multipliées par 3 par rapport aux emails classiques.

3) Activation du call-center

Lorsqu’un visiteur manifeste un intérêt fort pour un produit et qu’il abandonne son processus de conversion, le lead est automatiquement transmis au call-center. Sur le test effectué en 2015 sur les produits de défiscalisation immobilière, 1000 personnes  montrant un vif intérêt  et ayant abandonné leur formulaire ont été identifiées. Suite à l’activation du call-center sur ces leads, le taux de rendez-vous a été de 21% et le taux de vente a augmenté significativement.

4) Live-chat

Certains segments ont été définis de sorte que lorsqu’un visiteur entre dans l’un d’eux, le site lui propose immédiatement une solution de livechat à travers laquelle il peut échanger avec un conseiller au sujet des centres d’intérêt manifestés via ses données de navigation.

5) L’A/B testing

CMNE pratique l’A/B testing sur son site de manière segmentée. Du contenu personnalisé avec des conseils sur les  sujets à fort intérêt est proposé uniquement aux personnes faisant partie de ce segment.

6) Anti-churn

Grâce aux données de navigation, les clients qui sont sur le point de rejoindre une autre enseigne sont facilement identifiés. Généralement, ils visitent une ou plusieurs fois les pages de demande de résiliation, ou saisissent des requêtes de type « clôturer »,  « résilier » dans le moteur de recherche du site. Ces contacts sont ensuite envoyés au service réclamation qui peut faire en sorte de les dissuader de clôturer leur compte. En 6 mois, CMNE a identifié 2000 clients dans ce cas.

7) Améliorer la connaissance client

CMNE analyse également les données des clients ayant converti, de leur profil aux autres produits auxquels ils ont souscrit, de manière à améliorer la pertinence des messages adressés aux personnes présentant les mêmes caractéristiques.

8) Affiner le ciblage

Certaines campagnes sont adressées à des cibles très larges. Lorsque le canal de communication est premium, il n’est parfois pas possible de conserver un ciblage très large, en terme de budget. CMNE exploite donc sa DMP pour repérer les personnes qui ont un intérêt fort pour le produit mis en avant et ainsi réduire des cibles d’un million de clients à 50 000 clients, beaucoup plus ciblés et avec un vif intérêt pour le produit.

9) Optimiser les budgets média

Des données sont exploitées pour permettre au CMNE d’optimiser ses investissements média. Par exemple, les campagnes ne sont plus adressées aux personnes ayant déjà  souscrit au produit ou ayant un score de risque crédit trop élevé ne leur permettant pas d’y accéder.  Cette stratégie a permis à une société du groupe de réaliser un gain de 15 à 20% sur les achats média.

10) Mieux calculer l’attribution

Toutes les données collectées par CMNE leur permettent de mieux calculer, en fonction de l’intérêt montré par un client sur le site, le niveau de contribution du canal web aux ventes et l’attribution qui lui est due.

Ce niveau d’attribution peut varier de 10% à 100%. En conclusion, Rémi Deltombe a précisé que cette liste n’était pas limitative et que le nombre de cas d’usage d’une DMP dépendait avant tout de la créativité, et non des limites technologiques.