Le rapport entre un consommateur et une entreprise ne prend pas fin au moment de la vente, au contraire, ce moment n’en constitue que le début. Les efforts de l’entreprise pour chercher à acquérir de nouveaux clients passent, en effet, par toutes les activités et stratégies qu’il est nécessaire de mettre en œuvre pour maintenir le lien entre le client que l’on vient d’acquérir et notre marque, le tout afin de réussir à augmenter son Customer Lifetime Value, en cherchant à lui vendre des produits complémentaires en mesure de satisfaire ses besoins.
Nous avions déjà approfondi les stratégies qui tendent à fidéliser les clients. Dans cet article, en revanche, nous nous concentrerons sur la façon dont une entreprise doit se comporter pour réussir à valoriser au maximum sa propre base client en effectuant des ventes suite à la transformation initiale du consommateur.
Nous nous pencherons donc sur le Cross-Selling, autrement dit, de la vente d’un produit ou d’un service qui serait complémentaire à celui que notre client a déjà acheté auprès de notre entreprise.
Habituellement, les campagnes de Cross-Selling sont gérées par des BPO qui reçoivent une liste de contacts provenant directement du CRM de l’entreprise donneuse d’ordres. L’objectif est d’effectuer le plus grand nombre de ventes possibles afin d’augmenter au maximum les gains provenant de la base client.
Prenons un exemple : un centre d’appel reçoit chaque mois de la part d’une banque 100 000 fiches à contacter pour vendre un nouveau produit à ses propres titulaires de comptes. En règle générale, le traitement de cette liste advient de manière aléatoire, c’est à dire en procédant au contact des listes sans une stratégie de fond, mais simplement en misant sur la chance de réussir à contacter les profils qui, effectivement, sont intéressés à l’achat d’un nouveau produit.
Afin de pouvoir optimiser sa propre campagne de vente et d’augmenter les taux de transformation, le BPO aurait la nécessité d’analyser en avance les profils présents dans la liste de façon à effectuer des contacts tout en éliminant, ou du moins, en réduisant, l’utilisation de ses ressources pour des clients qui sont peu intéressants et qui transformeront difficilement.
Pour réussir à effectuer cette étude préventive des listes, il est nécessaire de se doter de technologies en mesure de prédire la propension à l’achat des personnes qui seront contactées. L’une d’entre elles est l’Intelligence Artificielle, avec laquelle BigProfiles a créé une plateforme idéale pour ce type de stratégie de vente.
En utilisant BigProfiles, il devient alors possible d’analyser l’historique des transformations au sein de la base client de la banque et de déduire quels sont les clients plus appétents à l’achat d’un nouveau produit, avant de procéder aux appels.
Si nous reprenons l’exemple précédent : le BPO, ayant la nécessité d’effectuer dans tous les cas 100.000 contacts par mois, pourrait demander à la banque 130.000 fiches, c’est à dire 30% en plus, analyser la totalité des clients qu’elle a obtenu et conserver les 100.000 plus appétents à l’achat de ce produit, en redonnant au donneur d’ordre les 30.000 fiches qui ont la probabilité de transformation la plus faible.
Ainsi, le BPO est en mesure d’augmenter les ventes de 30% sans accroitre le nombre de contacts effectués ou le nombre d’agents utilisés pour la campagne.
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