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Pour faire une campagne de fidélisation, un e-mail ou un SMS présentent un coût du contact bien inférieur à ceux du téléphone ou du papier. Mais encore faut-il disposer de données, ce qui n'est pas le cas de tout le monde. « Certains pure players, comme Meetic, ont l'adresse e-mail de 28 millions d'individus, mais celle-ci n'est pas forcément ?opt-in? [l'internaute est d'accord pour recevoir des offres, Ndlr] ni valide. Les acteurs classiques ont, dans leurs bases de données, entre 10 % d'adresses e-mails (dans le secteur bancaire) et 40 % ou 50 % d'adresses e-mails, mais il reste encore un long chemin à faire pour les collecter ! » souligne Yseulys Costes, fondatrice et PDG de 1000mercis, société spécialiste de la publicité interactive et du marketing interactif.Sephora avait des clientes détentrices de cartes de fidélité, mais n'avait pas collecté les adresses e-mails, puisque son programme était antérieur aux courriels. « Nous travaillons donc à leur collecte pour abaisser les coûts et développer l'efficacité en augmentant la pertinence des communications ainsi que leur fréquence, confie Yseulys Costes. En effet, si on s'intéresse à la fidélisation pour des métiers en face à face, on sait qu'une des meilleures corrélations avec la fidélisation est la fréquence de contact - ce n'est pas très glorieux, mais c'est la vérité. » Cette fréquence de contact est améliorée avec des stratégies interactives : e-mails et SMS. Algorithmes de recommandation1000mercis travaille aussi avec Priceminister, un acteur mature du commerce en ligne, avec 120 millions de produits et 9 millions de clients. « Il est impossible d'envoyer des mails à 9 millions de personnes par semaine ou par jour, note Yseulys Costes. Tout le métier consiste donc à choisir ce que l'on envoie et à qui. » Pour cela, 1000mercis établit des algorithmes de recommandation qui vont mêler de nombreuses données. Les données d'achats passés - ce que faisaient assez bien les vépécistes - « ne sont pas les plus passionnantes parce que ce ne sont pas les achats passés qui pondèrent le plus, souligne Yseulys Costes. Dans l'aérien, si vous faites trois voyages au Maroc, il n'est pas forcément pertinent que l'on vous recommande le Maroc pendant dix ans ». Il faut prendre surtout en compte les comportements en réaction aux e-mails envoyés et les comportements de visite sur le site - la donnée « chaude » - : si vous regardez des machines à laver, c'est que vous êtes en train d'en chercher une. Or, statistiquement, il n'est pas facile de savoir qui recherche une machine à laver, sauf si on la lui a vendue il y a cinq ans et qu'on en change tous les cinq ans.« Nous mêlons donc ces données pour proposer les produits les plus pertinents, explique Yseulys Costes. En chiffre d'affaires généré, on est quatre fois plus efficaces que le hasard : ce n'est pas si mal, même si nous ne sommes pas encore totalement satisfaits. 1000mercis travaille sur les algorithmes avec l'ENS et l'Insead (10.000 lignes de code uniquement pour Priceminister)... » Pascal Boulard et Frédéric Simottel
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