Next Best Action : comment la donnée améliore la relation client ?
7min • Édité le 23 oct. 2025
Olivier Renard
Content & SEO Manager
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La tendance se confirme d’année en année : plus de 8 consommateurs sur 10 attendent des marques qu’elles leur proposent une expérience personnalisée. Pourtant, seules 10% des entreprises estiment y parvenir (Salesforce).
Un levier de croissance inestimable, sachant que 40% des clients dépensent davantage lorsqu'ils bénéficient d’un haut niveau de personnalisation (Google / BCG). Les marketeurs savent que les approches génériques et standardisées ont montré leurs limites. Mais comment personnaliser de façon pertinente à grande échelle ?
Les informations à retenir :
La Next Best Action (NBA) consiste à proposer l’action la plus adéquate pour chaque client, en fonction de ses données et de son contexte.
Elle va au-delà de la Next Best Offer (NBO) : il peut s’agir d’une offre, mais aussi d’un message, d’un contenu ou d’un service adapté.
L’intelligence artificielle (IA) et les données first-party rendent possible cette personnalisation en temps réel sur tous les canaux.
La CDP composable DinMo permet aux équipes marketing de déployer une stratégie NBA sans complexité technique.
🔎 Découvrez ce qu’est la Next Best Action, ses cas d’usage et son rôle dans la relation client. Comment la donnée et l’IA permettent-elles de recommander l'action la plus adaptée à chaque utilisateur ? 💡
Qu’est-ce que la Next Best Action (NBA) ?
La Next Best Action est une approche marketing qui consiste à identifier, pour chaque client, l’action la plus pertinente à entreprendre à un instant T.
Cette “meilleure prochaine action” peut être une offre commerciale, un message personnalisé, un contenu adapté ou encore un service proposé de manière proactive.
L’objectif de la NBA est simple : transformer chaque interaction en une opportunité de renforcer la relation client. Plutôt que de miser sur des campagnes génériques, les entreprises optent pour la meilleure initiative en fonction du profil, du comportement et du contexte de l’utilisateur.
Cette logique tranche avec les campagnes traditionnelles aux séquences planifiées, qui prennent peu en compte les signaux individuels. La Next Best Action s’appuie sur les données clients et sur l’intelligence artificielle pour ajuster en continu les décisions.
Elle permet ainsi d’améliorer l’expérience client, d’augmenter l’engagement et de maximiser le retour sur investissement des opérations marketing, dans une vision customer-centric.
NBO vs NBA : quelles différences ?
Next Best Offer et Next Best Action sont parfois confondues, mais ces deux stratégies comportent quelques nuances. La NBA est un concept plus large, qui intègre aussi des notions d’interaction ou de service.
Critère | Next Best Offer (NBO) | Next Best Action (NBA) |
|---|---|---|
Définition | Recommandation du produit ou du service le plus adapté à un client. | Stratégie qui recommande l’initiative la plus appropriée pour chaque client, à un instant donné. |
Objectif | Optimiser la conversion et augmenter les ventes immédiates. | Améliorer l’engagement, renforcer la satisfaction et fidéliser sur le long terme. |
Données | Données transactionnelles et produits : achats passés, navigation, préférences déclarées. | Profil client complet : historique, comportements, signaux d’attrition, préférences de canal. |
Exemples | Proposition d’un produit complémentaire (cross-sell) ou d’une offre promotionnelle. | Relance proactive d’un client inactif, message de fidélisation, tutoriel personnalisé. |
Comparaison entre NBO et NBA
Ainsi, la NBO vise surtout la conversion immédiate et s’appuie sur des canaux classiques (email, site web). La NBA repose sur une orchestration omnicanale et cherche à fidéliser les clients dans la durée.
Les différences entre Next Best Offer et Next Best Action
Une approche incontournable rendue accessible
Plusieurs facteurs plaident en faveur d’une stratégie NBA :
La disparition progressive des cookies tiers pousse les entreprises à exploiter davantage leurs données first-party. Ces informations propriétaires, issues directement de la relation client, sont plus fiables et mieux adaptées aux exigences de protection de la donnée.
Les barrières à l’entrée se sont levées. Ce qui relevait hier de projets complexes est désormais réalisable grâce à la démocratisation des outils d’intelligence artificielle et l’augmentation de la puissance de calcul des serveurs.
Les attentes croissantes des consommateurs : les campagnes génériques perdent de leur efficacité. Les marques doivent offrir une expérience personnalisée et cohérente sur tous les canaux dans un contexte concurrentiel accru. Déclencher la bonne action au bon moment devient un vrai facteur de différenciation.
L’impact immédiat sur le business : augmentation de la Customer Lifetime Value, réduction du churn et meilleure rentabilité des initiatives marketing. La Next Best Action ne se limite pas à améliorer la satisfaction client. Elle contribue directement à la performance économique de l’entreprise.
Des leviers dans tous les secteurs
Offre spéciale, communication ciblée, service proactif ou opportunité de fidélisation : la stratégie NBA repose sur un large éventail de possibilités selon les situations. Quelques exemples :
E-commerce : un client abandonne son panier. L’entreprise déclenche un email suivi d’une notification push avec une offre personnalisée.
Banque et assurance : un risque de churn est détecté. Le conseiller prend contact de façon proactive avec une solution adaptée.
SaaS : un utilisateur reste inactif après l’inscription. Un tutoriel personnalisé lui est proposé pour l’aider à mieux prendre en main le produit.
Retail : un programme de fidélité identifie les clients réguliers. Des recommandations produits personnalisées renforcent leur intérêt et leur attachement à la marque.
Comment fonctionne une stratégie NBA ?
La mise en place d’une telle démarche repose sur trois piliers : la donnée, la technologie et une méthodologie rigoureuse. Ils permettent alors de recommander la meilleure intervention à déclencher, au bon moment et sur le bon canal.
Quelles données utiliser ?
Un processus orienté NBA nécessite des données fiables, complètes et à jour. Il cherche à construire une vision 360° de chaque client pour mieux anticiper ses attentes. Cela nécessite de croiser différentes sources, parmi lesquelles :
Données clients : informations démographiques (âge, localisation, genre), historique d’achat et comportement en ligne.
Données produits et transactionnelles : caractéristiques des produits, catégories préférées, panier moyen, montants dépensés, saisonnalité des ventes.
Données de satisfaction et d’interactions : réponses aux campagnes, avis clients, scores NPS, signaux d’attrition ou d’engagement.
Pour traiter ces informations, les entreprises s’appuient sur des techniques de machine learning et d’IA prédictive.
La Next Best Offer utilise souvent des modèles de recommandation de type collaborative filtering ou content-based filtering. Plus complexe, la Next Best Action mobilise des arbres de décision, du reinforcement learning ou encore un modèle de traitement du langage naturel (NLP) pour interpréter les interactions.
Dans le domaine de l’AI decisioning, la notion de temps réel a aussi son importance. Les modèles doivent s’adapter en continu aux nouveaux comportements détectés, afin que chaque recommandation reste pertinente.
Exemple d'arbre de décision
Les étapes de mise en œuvre
La mise en place d’une stratégie NBA s’appuie sur une démarche simple et progressive :
1️⃣ Centraliser les données pour éliminer les silos. On crée ainsi une source unique de vérité qui servira à unifier les profils clients.
2️⃣ Segmenter les audiences et définir des scénarios adaptés aux moments clés du parcours (abandon de panier, inactivité, renouvellement d’abonnement).
3️⃣ Fixer des objectifs clairs : améliorer les conversions, fidéliser les clients, réduire le churn, augmenter le panier moyen.
4️⃣ Orchestrer les activations sur plusieurs canaux (email, push, réseaux sociaux, on site) pour garantir la cohérence de l’expérience.
5️⃣ Mesurer et optimiser en continu grâce au suivi et à l’analyse des principaux indicateurs de performance : taux de rétention, engagement, lifetime value (LTV).
On passe ainsi d’une logique standardisée à une stratégie dynamique, centrée sur chaque client.
Le rôle d’une CDP dans la Next Best Action
Une Customer Data Platform (CDP) s’articule parfaitement avec le modèle NBA.
Dans beaucoup d’organisations, les informations restent éparpillées entre différents outils : CRM, analytics, solutions d’emailing ou encore plateformes publicitaires. Cette fragmentation limite la prise de décision basée sur la donnée et restreint la personnalisation.
Le rôle d’une Customer Data Platform (CDP) est d'unifier les données clients pour créer une vue 360° de chaque profil. Les équipes marketing disposent ainsi d’un socle fiable et à jour, qui permet d’activer des scénarios personnalisés.
Grâce aux fonctionnalités de segmentation dynamique et d’activation, il devient possible d’adresser le bon message au bon moment, sur le canal le plus adapté. Les marketeurs peuvent piloter leurs campagnes sans dépendre de l’IT, et envoyer leurs audiences vers les plateformes.
L’approche différenciante de DinMo
La CDP composable DinMo s’appuie sur une architecture modulaire propre à la Modern Data Stack. Avec ses fonctionnalités no-code, elle est pensée pour rendre la NBA accessible à tous.
Solution composable et zero-copy : DinMo exploite le data warehouse existant de l’entreprise. Aucune duplication des données n’est nécessaire, ce qui garantit rapidité et conformité.
Reverse ETL : les segments créés dans DinMo sont synchronisés avec les outils marketing et publicitaires grâce à nos connecteurs. Les équipes métier peuvent ainsi déclencher directement leurs campagnes sur leurs canaux habituels.
DinMo Intelligence : des modèles d’IA intégrés enrichissent les profils avec des scores prédictifs. Ils couvrent plusieurs cas d’usage : risque de churn, valeur vie client (LTV), recommandations produit, canal préféré, et bien sûr Next Best Action.
Assistant IA : DAN transforme vos requêtes en langage naturel en informations exploitables, sans SQL.
Les équipes marketing activent la donnée client dans leurs outils du quotidien et orchestrent des scénarios NBA à grande échelle, en toute autonomie.
Parmi les exemples les plus fréquents :
Réactivation d’inactifs grâce à l’identification des signaux d’attrition.
Upsell et cross-sell sur la base de la customer lifetime value.
Recommandations produits personnalisées pour renforcer l’engagement.
Défis et bonnes pratiques
Une telle stratégie peut sembler complexe à mettre en place, mais quelques bonnes pratiques permettent de faire de votre projet NBA une démarche créatrice de valeur.
Le premier challenge consiste à disposer de données fiables. Sans elles, les recommandations perdent en pertinence. Mieux vaut centraliser les sources et démarrer avec des scénarios simples, avant d’élargir progressivement.
La question de la conformité est également très importante. La personnalisation doit respecter les règlementations en vigueur (RGPD, CCPA) et s’accompagner d’une grande transparence vis-à-vis des clients.
Sur le plan technique, la multiplication des intégrations peut freiner les équipes. Une CDP composable simplifie le déploiement en exploitant l’infrastructure existante et en embarquant des modules d’intelligence artificielle. Avec DinMo, les premiers cas peuvent être activés en moins d’une journée.
L’adoption interne représente également un facteur à ne pas négliger : marketing et data doivent collaborer dès le départ autour d’objectifs partagés. Le suivi régulier des KPI garantit une amélioration continue.
Conclusion
La Next Best Action constitue un levier puissant pour personnaliser chaque interaction, renforcer la fidélité et augmenter la rentabilité des campagnes marketing. En utilisant la donnée et l’intelligence artificielle pour améliorer l’expérience client, les entreprises passent d’une logique de campagnes génériques à une stratégie centrée sur l’individu.
Chez DinMo, nous avons la conviction que cette capacité doit être accessible à tous. Notre CDP composable démocratise l’usage de la data en donnant aux équipes métier une autonomie totale : segmentation en no-code, orchestration multicanale et modèles d’intelligence artificielle intégrés.
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