Next Best Action : comment la donnée améliore la relation client ?

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Un client abandonne son panier, consulte une offre ou cesse d’utiliser un service : faut-il lui envoyer un message, proposer une aide ou attendre ? La Next Best Action (NBA) aide les équipes marketing à choisir l’intervention la plus pertinente selon le profil et le contexte.

Les approches génériques et standardisées ne suffisent pas toujours à personnaliser la relation client. Pour agir à grande échelle, il faut exploiter les données disponibles, comparer plusieurs possibilités et définir des priorités cohérentes avec les besoins du client.

🔎 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 ? 💡

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 travailler le retour sur investissement des opérations marketing, dans une vision customer-centric.

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.

La différence porte donc sur ce que l’on choisit : la NBO sélectionne une offre ; la NBA arbitre plus largement entre une offre, un contenu, un service ou l’absence de sollicitation. Les deux peuvent servir la conversion comme la fidélisation et s’inscrire dans une orchestration omnicanale.

Plusieurs facteurs plaident en faveur d’une stratégie NBA : 

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 : 

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.

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 : 

Pour traiter ces informations, les entreprises s’appuient sur des techniques de machine learning et d’IA prédictive. Certaines opérations peuvent être traitées par des agents marketing IA.

La Next Best Offer utilise notamment le filtrage collaboratif ou fondé sur le contenu pour recommander des produits. Une stratégie NBA peut commencer avec des règles métier explicites, puis intégrer des scores prédictifs. Le choix des modèles dépend du problème à résoudre : estimer un risque de churn, anticiper une réponse ou interpréter une demande de service. Le reinforcement learning n’est pas un préalable à tout projet.

Dans le domaine de l’AI decisioning, la fraîcheur des informations doit correspondre au cas d’usage. Une recommandation pendant une visite peut nécessiter une décision en temps réel ; une campagne de renouvellement peut fonctionner avec une actualisation planifiée. Actualiser les données utilisées pour décider ne signifie pas réentraîner le modèle à chaque événement.

Un score ne constitue pas à lui seul une décision. Un risque de churn élevé indique un besoin d’attention, sans préciser si une remise, un appel ou une assistance sera la réponse la plus utile.

Exemple illustratif : un acheteur abandonne son panier alors qu’une réclamation reste ouverte. Au lieu d’enchaîner automatiquement email et notification push, l’entreprise peut suspendre la promotion et proposer une assistance. Une fois le problème réglé, elle réévalue l’opportunité d’une relance. La meilleure prochaine action peut aussi être de ne pas solliciter la personne.

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).

Pour savoir si ces interventions créent réellement de la valeur, comparez un groupe exposé à la nouvelle stratégie à un groupe témoin tiré au sort, conservant le traitement habituel. Fixez la période et l’indicateur principal avant le test : conversion, rétention ou marge après coût des remises. Surveillez aussi les désabonnements et les réclamations. Une hausse des clics ne suffit pas à démontrer un gain incrémental.

On passe ainsi d’une logique standardisée à une stratégie dynamique, centrée sur chaque client.

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 envoyer leurs audiences vers les plateformes et piloter leurs campagnes, une fois les données et les intégrations configurées.

DinMo relie les données du warehouse, les prédictions de DinMo Intelligence et les parcours configurés dans DinMo Journeys.

Anticiper avec l’Event Propensity Scoring. Ce module estime la propension d’un profil à réaliser un événement métier sous 3 à 90 jours : achat, démarrage d’un essai ou consultation de contenu premium. Le mode abonnement peut anticiper une demande de résiliation à partir du cycle de vie et, lorsqu’ils sont disponibles, des comportements d’usage. Il fournit des niveaux de propension et jusqu’à trois explications sur les signaux qui augmentent ou diminuent le score.

Préparer une réponse adaptée. Les équipes croisent ces résultats avec la valeur vie client, l’éligibilité et le contexte. Si une proposition commerciale est pertinente, les recommandations produits de DinMo aident à sélectionner les produits ou les offres adaptés. Par exemple, pour un abonné susceptible de résilier, l’entreprise peut tester une aide à l’usage, une prise de contact ou une offre.

Activer avec DinMo Journeys. Une fois les attributs utiles disponibles dans le modèle de profils du Customer Hub, les équipes configurent des branches, des délais et des conditions de progression. Le parcours peut attendre un événement puis synchroniser une audience vers les outils marketing connectés.

Le scoring aide à prioriser ; les règles métier et les tests orientent le choix de l’intervention. Son effet doit être mesuré : une propension élevée ne démontre pas qu’un message ou une remise changera le comportement.

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. Le délai dépend de la disponibilité des données, des connecteurs et des validations nécessaires. 

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 aide à identifier les ajustements à tester.

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 davantage d’autonomie : segmentation en no-code, orchestration multicanale et modèles d’intelligence artificielle intégrés.

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