Le RTIM ou le Real Time Interaction Management (gestion des interactions en temps réel) utilise les interactions client en temps réel, la modélisation prédictive et le machine learning pour offrir des expériences client cohérentes et personnalisées sur tous les canaux. De nombreux utilisateurs considèrent le RTIM comme un moyen rapide d’augmenter la valeur commerciale, car elle offre aux spécialistes du marketing la possibilité d’avoir une influence immédiate sur les moments clés de l’expérience d’achat. Les équipes marketing utilisent de plus en plus l’analyse prédictive, l’IA et la prise de décision en temps réel pour accroitre l’engagement et maximiser la satisfaction des clients, pour personnaliser les offres et concilier le comportement des acheteurs aux objectifs commerciaux. Ils collaborent avec les DSI pour intégrer les données, affiner les processus, exploiter l’ensemble des approches analytiques, voire remodeler entièrement des modèles commerciaux afin d'améliorer l’expérience client. Rob Brosman, analyste chez Forrester Research, a créé le terme Real-Time Interaction Management en 2012 et trois ans plus tard, Rusty Warner, un autre analyste de Forrester, en a proposé une définition formelle : « Solution technologique d’entreprise pour le Marketing permettant d’offrir des expériences pertinentes au client, lui apportant de la valeur dans le contexte et utile au moment adéquat du cycle de vie client, via ses points de contact client préférés ». Il a également décrit les éléments clés d’un système RTIM : Reconnaître les clients et orchestrer la diffusion de contenu sur tous les canaux et appareils (y compris les centres d’appels et centres de service à la clientèle, les magasins physiques ou en ligne). Comprendre le contexte d’une interaction (y compris dans des conditions très variables) en prenant en compte l’historique client détaillé. Déterminer l’action adéquate, l’offre ou le message approprié. La meilleure façon d'y parvenir est de recourir à l'analyse prédictive (ce client sera ensuite plus intéressé par cette offre) combinée à des règles métier (par exemple, ne recommander que des produits en stock). Capturer les données d’interaction à des fins de mesure et d’optimisation. Le RTIM s’est développé en raison de l’expansion du marketing digital, car un système RTIM est parfaitement adapté à la recommandation des meilleures actions ou meilleures offres additionnelles, au marketing de proximité, aux recommandations e-commerce, au ciblage et re-ciblage publicitaires, à la prise de décisions en centre d’appels et à la personnalisation de contenu (mails, sites Web, applications mobiles, réseaux sociaux). Les fonctionnalités nécessaires pour un RTIM efficace Forrester désigne trois fonctionnalités essentielles pour le RTIM : la vitesse et l’agilité, la personnalisation basée sur les données et l’optimisation omnicanale. 1. Vitesse et agilité La capacité de diffuser des messages pertinents au moment de l’engagement ou de l’interaction client. 2. Personnalisation basée sur les données La possibilité d’intégrer des points de contact en ligne et physique et d’automatiser les messages qui traitent chaque consommateur comme un client unique. 3. Optimisation omnicanale Tirer parti du machine learning pour effectuer régulièrement des tests A/B ou multivariés afin de déterminer les stratégies idéales et d’améliorer l’engagement client en continu. Les avantages d’un système RTIM Une vue client unique : combiner les interactions client entrantes en temps réel avec des données historiques. Amélioration des performances marketing : prendre des décisions en temps réel, basées sur le contexte, pour obtenir de meilleures recommandations d’offres, et ainsi augmenter les taux de réponse. Une expérience omnicanal cohérente et personnalisée : concevoir et exécuter des parcours clients omnicanaux plus pertinents. Un déploiement flexible et évolutif : déployer en mode cloud, hybride ou sur site, et se développer de manière transparente. La meilleure offre pour chaque interaction : fournir un contenu pertinent dans le contexte, basé sur les interactions temps réel et pour chaque client. Une conformité au RGPD : respecter les exigences du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). Compréhension en temps réel : recommander la meilleure action possible grâce à un moteur de décision en temps réel prenant en compte toutes les informations client au point d’interaction. Enseignements de simulation : effectuer des simulations pour comprendre les résultats potentiels et prédire comment une campagne se déroulera avec les clients. Des capacités de machine learning : modéliser les réponses probables de campagne grâce à un environnement auto-apprenant basé sur les interactions en temps réel, pour un placement optimal des messages. Une optimisation de la communication : intégrer les réponses en ligne et les données de campagne pour obtenir des enseignements susceptibles d’améliorer l’efficacité des campagnes. Un moteur de règles métier : créer facilement des règles, de la plus simple à la plus complexe. Des rapports et des analyses : comprendre l’efficacité des campagnes à l’aide de tableaux de bord analytiques et de rapports interactifs.