Prise en main de Real-Time Customer Data Platform

Ce guide de prise en main vous guide tout au long d’un exemple d’implémentation de Real-Time Customer Data Platform (Real-Time CDP). Vous pouvez l’utiliser comme exemple lors de la configuration de votre propre implémentation. Bien que ce guide présente des exemples spécifiques, il fournit des liens vers des informations supplémentaires que vous pouvez utiliser lors de la création de votre configuration.

Cet exemple illustre la puissance de Real-Time Customer Data Platform, optimisée par Adobe Experience Platform, pour :

Cas d’utilisation

Luma, une entreprise de vêtements de sport, cherche constamment à améliorer son expérience client. L’entreprise a lancé une nouvelle initiative pour augmenter les ventes de cadeaux. Elle souhaite également réduire la surexposition, notamment les publicités intempestives que les clients reçoivent en permanence.

Actuellement, ils dépensent trop sur les médias qui reciblent des articles que le visiteur n’achètera plus. Par exemple, Luma ne souhaite pas recibler une personne ayant acheté un article pour une autre personne.

Actuellement, les données de Luma sont dispersées dans plusieurs sources. Elle fait donc face à des défis importants :

Par conséquent, Luma a adopté les objectifs suivants :

Pour atteindre ces objectifs, l’équipe marketing doit être en mesure de gérer les données clients à l’échelle.

Avec Real-Time CDP, optimisé par Adobe Experience Platform, l’organisation marketing de Luma peut :

Étapes

Ce tutoriel comprend les étapes suivantes :

Profil client

Lorsque les clients consultent votre site pour la première fois, vous ignorez tout d’eux.

Au fur et à mesure de leur navigation, les données sont capturées en temps réel et envoyées non seulement à une suite de rapports dans Adobe Analytics, mais également directement à Adobe Experience Platform. À mesure que les données sont collectées, vous commencez à former une vue unique du consommateur, basée sur les données comportementales de Experience Platform’s real-time customer profile.

De nombreux visiteurs du site web sont probablement des clients réguliers qui ont déjà effectué des achats chez Luma. Il est important que Luma personnalise les messages et les offres pour s’adresser aux nouveaux visiteurs, aux visiteurs réguliers, ainsi qu’aux clients connus.

Première visite d’un nouveau client

Par exemple, un visiteur non identifié accède à la section Hommes sur le site Luma et affiche deux sweat-shirts pour la course à pied.

Au fur et à mesure que le client navigue pour en savoir plus sur ces produits, ces consultations de produit sont collectées dans Adobe Analytics et envoyées à Experience Platform.

Luma peut faire correspondre le comportement du visiteur à un profil utilisateur sur Adobe Experience Platform et commencer à obtenir un aperçu plus riche du comportement de ce consommateur.

Obtention d’une vue plus détaillée du client

Plus le client interagit avec le site web, plus la vue devient précise. Supposons, par exemple, que le visiteur ajoute un produit au panier et qu’il se connecte.

Lorsqu’il se connecte, il s’identifie sous le nom de Sarah Rose.

Deux identités sont fusionnées :

Les deux identités sont combinées dans un profil unique dans Experience Platform. Luma dispose désormais d’une vue unifiée de ce consommateur.

Le comportement de navigation du visiteur anonyme dans la section Hommes du site pouvait laisser penser que le client était un homme. Maintenant qu’elle est connectée, Luma reconnaît Sarah Rose. Luma utilise la puissance de Real-Time Customer Profile pour affiner les messages qui lui sont diffusés sur tous les canaux.

Personnalisation de l’expérience utilisateur

Sarah reçoit un message qui la remercie de son statut de membre Bronze et lui offre des informations supplémentaires sur les avantages de son statut et la façon de l’améliorer en augmentant son nombre de points.

Elle accède à la page d’accueil pour en parcourir d’autres.

Sarah reçoit une expérience de page d’accueil personnalisée diffusée dynamiquement, en fonction de son Real-Time Customer Profile dans Adobe Experience Platform.

Elle voit le contenu pertinent, grâce à la personnalisation optimisée par Adobe Sensei dans Adobe Target, qui prend en compte ses achats précédents et son intérêt pour les vêtements et l’équipement de course à pied. Luma adapte également le contenu du catalogue pour hommes à l’équipement de course pour hommes en fonction de sa navigation la plus récente.

Plus bas sur la page, Sarah découvre les produits phares, ainsi que de nouvelles suggestions basées sur les derniers articles consultés.

Ce contenu personnalisé permet à Sarah de trouver les articles qui l’intéressent rapidement. Cela augmente les conversions et offre une expérience client plus agréable.

Récupération du client

Sarah change d’activité et quitte le site, mettant fin à sa session. Luma peut utiliser ses données dans Adobe Experience Platform pour l’inciter à revenir sur le site.

Real-Time Customer Data Platform, optimisé par Adobe Experience Platform, est conçu pour la gestion de l’expérience client. Elle permet aux entreprises :

Utilisation de plusieurs sources de données

L’équipe de Luma dispose de toutes les données comportementales et clients à un seul et même endroit.

Elle peut ingérer des données à partir de toutes les sources suivantes :

Toutes ces données provenant de sources disparates sont fusionnées dans un profil client unique et unifié.

Configuration d’une source de données

Utilisez Real-Time Customer Data Platform pour importer de nouvelles sources de données dans Platform. Real-Time CDP comprend un catalogue de sources de données qui peut être rapidement et facilement ajouté au profil.

Par exemple, pour ingérer les données CRM de Luma, filtrez le catalogue par CRM, et tous les connecteurs prêts à l’emploi contenant CRM sont répertoriés. Pour ajouter des données Microsoft Dynamics CRM :

C’est fait. Vous venez d’ajouter Microsoft CRM en tant que source de données dans Experience Platform.

Étiquetage des données ingérées pour les politiques d’utilisation

Luma dispose de nombreuses politiques internes qui limitent l’utilisation de certains types d’informations collectées et doit également prendre en compte les questions juridiques et de confidentialité liées à l’utilisation des données. Grâce à la gouvernance des données Adobe Experience Platform, des libellés d’utilisation de données prédéfinis peuvent être appliqués aux jeux de données (et à des champs spécifiques de ces jeux de données), ce qui permet à Luma de classer ses données en fonction de restrictions d’utilisation spécifiques.

Une fois les libellés d’utilisation des données appliquées, Luma peut alors utiliser la gouvernance des données pour créer des politiques d’utilisation des données. Les politiques d’utilisation des données sont des règles qui décrivent les types d’actions que vous êtes autorisé à effectuer sur les données qui contiennent certains libellés. Lorsque vous tentez d’effectuer une action dans Real-Time CDP qui constitue une violation de stratégie, l’action est bloquée et une alerte est envoyée pour indiquer quelle stratégie a été enfreinte et pourquoi.

En outre, Real-Time CDP

Regroupement des données pour un client spécifique

Dans ce scénario, parcourez les profils à la recherche de Sarah Rose. Son profil s’affiche, avec l’adresse e-mail qu’elle a utilisée pour se connecter.

Toutes les informations que Luma possède sur le profil de Sarah s’affichent. Cela inclut ses informations personnelles telles que son adresse et son numéro de téléphone, ses préférences de communication et les audiences auxquelles elle est admissible.

Le profil Real-Time CDP réduit le workflow de l’équipe marketing de Luma de quelques semaines à quelques minutes et offre des possibilités de personnalisation basées sur cette vue client à 360 degrés. Le profil fusionne les données comportementales recueillies lors de sa navigation sur le site avant qu’elle ne se connecte, avec son profil client existant, créant ainsi une vue complète de Sarah.

L’équipe marketing peut utiliser cet élément Real-Time Customer Profile amélioré pour mieux personnaliser l’expérience de Sarah et accroître la fidélité à sa marque avec Luma.

Audiences

Les puissantes fonctionnalités de segmentation de Adobe Experience Platform permettent aux marketeurs de combiner des attributs, des événements et des audiences existantes, en fonction des données capturées dans le Real-Time Customer Profile.

Dans ce scénario, les interactions récentes de Sarah sur le site montrent un comportement différent de ses actions passées. Elle achète habituellement des vêtements pour femmes. Cependant, l'article dans son panier est un sweat pour homme de grande taille.

L’équipe de science des données de Luma a créé des modèles autour de la propension à acheter. Un modèle indique un changement soudain de catégorie de vêtements (hommes/femmes, par exemple) ou de taille pour le consommateur existant. Le changement de comportement d’achat de Sarah suggère qu’elle n’achète pas pour elle-même.

Définition d’une audience

Utilisez les différentes options de composition visuelle ou d’éditeur d’expression basé sur le code de l’espace de travail des audiences pour modifier ou créer une audience représentant les personnes qui abandonnent leur panier et qui semblent être en train d’acheter un cadeau :

Profile: Category != Preferred Category
AND
Product Size != Preferred Size
in last 7 days.
AND
Abandoned Cart
AND
Loyalty member

Comme Sarah a ajouté un article qui semble être un cadeau dans le panier et l’a abandonné, Luma peut lui proposer un emballage cadeau gratuit.

Destinations

Lorsque vous avez ajouté l’audience "Abandons de panier à cadeau", vous pouvez voir à peu près combien de personnes font partie de cette audience. Vous pouvez prendre des mesures et proposer une personnalisation par le biais de différents canaux.

Sélectionnez Envoyer vers les destinations.

Dans Real-Time CDP, Luma peut agir en toute transparence sur les audiences pour la personnalisation.
Nous voyons ici toutes les destinations disponibles auxquelles Luma peut envoyer cette destination, qu’il s’agisse de solutions Adobe ou de solutions autres qu’Adobe.

Sélection des destinations

Dans ce scénario, Luma souhaite recibler cette audience avec personnalisation sur ces destinations :

Planification des destinations

Vous pouvez également planifier l’exportation de l’audience pour qu’elle démarre ou se termine à un moment donné. L’audience sera publiée et mise à jour automatiquement dans les plateformes configurées aux dates planifiées.

Sélectionnez Enregistrer pour accéder à la page suivante.

Lorsqu’un client de cette audience effectue un achat, son appartenance à cette audience est supprimée en temps réel. Ils ne sont plus éligibles parce que leur statut a changé.

Le responsable de l’équipe des médias de Luma peut ainsi économiser des centaines de milliers d’euros en n’utilisant pas l’inventaire pour une audience qui n’est pas qualifiée.

Application des politiques d’utilisation des données pour les destinations

Adobe Experience Platform comprend des contrôles de confidentialité et de sécurité pour déterminer si une audience peut être activée pour une destination particulière. L’activation est possible ou restreinte en fonction de des objectifs marketing affectés à la destination au moment de sa création, ainsi que des politiques d’utilisation des données définies par votre organisation.

Si votre activité enfreint la politique, un avertissement s’affiche. Cet avertissement contient des informations de lignage de données qui peuvent vous aider à identifier la raison de la violation de la politique et ce que vous pouvez faire pour résoudre la violation.

Grâce à ces contrôles, Experience Platform aide Luma à se conformer aux réglementations et à réaliser un marketing responsable. Ces contrôles sont flexibles et peuvent être modifiés pour répondre aux exigences des équipes de sécurité et de gouvernance de Luma, ce qui leur permet de répondre en toute confiance aux exigences régionales et organisationnelles de gestion des données clients connues et inconnues.

Ajout d’identités sur plusieurs appareils

Sarah consulte un site de médias sociaux sur son appareil mobile et voit une publicité Luma. Celle-ci lui rappelle l’article qu’elle a laissé dans son panier.

Plus tard dans la journée, elle ouvre sa messagerie et découvre les e-mails reciblés. Elle sélectionne un lien vers Luma dans un email.

Ce lien la dirige sur la page d’accueil mobile de Luma, où elle bénéficie d’une expérience hautement personnalisée optimisée par Adobe Target.

Elle achète le sweat, ajoute un emballage cadeau et rédige un message pour accompagner le cadeau. Elle peut aussi choisir de recevoir un rappel l’année prochaine pour se souvenir d’acheter un cadeau à l’occasion de cet événement. Elle choisit d’activer cette option et une campagne par e-mail est prévue l’année suivante pour lui rappeler d’acheter un autre cadeau.

Grâce aux possibilités de suppression d’audience, Sarah ne sera plus ciblée avec ce sweat pour hommes.

Analyse du profil

Les spécialistes du marketing Luma utilisent Adobe Experience Platform pour examiner l’audience des fournisseurs de cadeaux sur le tableau de bord Real-Time CDP. Ils observent les résultats de cette initiative au fil du temps et constatent qu’elle se développe. Les clients réagissent aux offres et dépensent plus d’argent.

Ces informations permettent aux marketeurs d’agir sur ce signal, qui a été alimenté par la disponibilité de ces données dans la plateforme des données clients et l’association de clients comme Sarah à l’audience.

Luma utilise les données de cette plateforme pour accroître la fidélité et la satisfaction de ses clients.