Klarna est une solution de paiement et d'achat intelligent pour le commerce électronique qui vise à rendre les achats en ligne simples, sûrs et fluides. Aujourd'hui, Klarna soutient 150 millions de clients actifs et 450 000 commerçants intégrés, et traite plus de 300 milliards de points de données chaque année.
Pour rendre les transactions en ligne aussi simples et fluides que possible, Klarna propose à ses utilisateurs les bonnes offres, au bon moment et sur le bon canal.
En tant que plateforme de données clients (CDP) de Klarna, mParticle facilite l'unification des données provenant de nombreuses sources de données pour obtenir une vue unique et de haute qualité du client, et permet à des dizaines d'équipes de l'organisation d'exploiter ces données sur tous les canaux à des fins de personnalisation.
Dans cette présentation, Gaia Del Mauro, chef de produit CRM chez Klarna, et Satrajit Basu, responsable de l'ingénierie chez Klarna, expliquent comment Klarna utilise mParticle pour améliorer ses résultats commerciaux.
Comment Klarna utilise-t-il mParticle ?
Klarna alimente mParticle avec des données clients provenant de diverses sources, notamment :
- Les applications natives et Web de Klarna
- L'entrepôt de données dans le cloud
- Tableaux de bord de Business Intelligence (BI) et d'analyse
Ces données sont transmises à mParticle où la résolution des identités, la gouvernance des données et les calculs en temps réel améliorent la valeur des données clients. Les données sont ensuite connectées en aval à un certain nombre d'outils d'automatisation et d'analyse du marketing sans assistance technique.
- Braze va automatiser les voyages et les campagnes via push, e-mail, SMS et dans l'application
- Amplitude pour les tableaux de bord et les analyses des utilisateurs
- Canaux transactionnels via l'API mParticle Profile
« Nous gérons les données provenant de plus de 100 équipes », explique Gaia Del Mauro, chef de produit CRM pour Klarna. En positionnant mParticle comme le système central de transfert des données clients, Klarna peut fournir aux équipes marketing des données clients de haute qualité tout en libérant des ressources d'ingénierie.
Chaque campagne de personnalisation déployée par Klarna repose sur la précision et la qualité des données sous-jacentes. Si les données sont incorrectes ou si les équipes marketing ne leur font pas confiance, tout tombe en panne. mParticle soutient la qualité des données de Klarna, soulageant ainsi le travail manuel de maintenance des données pour les ingénieurs afin qu'ils puissent travailler sur des projets plus complexes, tout en permettant au marketing d'avancer plus rapidement. Satrajit Basu, directeur de l'ingénierie chez Klarna, a déclaré :
Le plan de données mParticle nous aide à maintenir la qualité des données et nous donne également la possibilité de recevoir des données imprévues, ce qui est très important pour nous. Cela nous donne le contrôle nécessaire pour réduire les données indésirables dans le système CDP et améliorer la gouvernance.
Structure organisationnelle du CDP de Klarna
Les données clients étant collectées auprès de nombreuses sources et le grand nombre d'équipes utilisant les données transmises par mParticle, il était important pour Klarna de définir clairement la propriété du CDP.
L'équipe CRM Data est propriétaire du CDP de Klarna. L'équipe chargée des données CRM travaille en étroite collaboration avec les développeurs d'applications et les ingénieurs backend pour gérer la collecte de données dans le CDP, tout en travaillant en étroite collaboration avec les équipes marketing pour s'assurer qu'elles peuvent utiliser les données du CDP pour atteindre leurs objectifs commerciaux. Comme l'équipe chargée des données CRM possède la formation et l'expérience nécessaires pour gérer les données sensibles des clients, elle peut mettre en place une gestion de la qualité des données et une gouvernance de la confidentialité afin de garantir que toutes les équipes travaillent avec les bonnes données.
« Notre mission est de fournir une vue cohérente des données sur les consommateurs de Klarna, afin de permettre aux équipes CRM de l'entreprise de contacter le bon utilisateur, au bon moment et sur le bon canal, afin de créer, ensemble, une expérience d'achat pertinente et personnalisée pour tous nos clients », a déclaré Gaia.
Cette configuration signifie que l'ingénierie n'a qu'à gérer et à mettre à jour un seul pipeline de données, et elle permet aux équipes marketing de l'entreprise, qui travaillent sur l'activation, la conversion, le taux de désabonnement, etc., de bénéficier d'une vue à 360 degrés du client et de moins dépendre des ressources d'ingénierie.
« Le principal avantage pour nos clients internes », explique Gaia, « est la réduction des délais de commercialisation, car nous n'avons pas besoin de compter sur le développement pour créer des audiences ou des attributs calculés ».
Activation de la personnalisation avec mParticle
La configuration de son architecture CDP et de sa structure organisationnelle de cette manière permet à l'équipe de Klarna de déployer des programmes de personnalisation de manière efficace et précise. Dans sa présentation, l'équipe a mis en évidence deux cas d'utilisation clés pilotés par mParticle :
- Augmenter le nombre d'inscriptions à la carte Klarna en ciblant droit clients au bon moment
- Stimuler les achats répétés de produits de réapprovisionnement en personnalisant le calendrier des messages sur une base individuelle
Augmentation du nombre d'inscriptions à la carte Klarna
L'équipe Klarna s'appuie sur des modèles de machine learning internes, combinés à mParticle, pour identifier les bons clients à cibler pour la messagerie Klarna Card.
Supposons qu'un client fidèle de Klarna utilise fréquemment l'application, mais ne possède pas encore de carte Klarna. L'équipe le sait grâce à la résolution d'identité qui se produit au sein de mParticle. Peu importe comment, quand et où un client interagit avec Klarna, chaque point de contact est connecté et renvoyé à un profil client unique dans mParticle.
Des attributs supplémentaires, notamment des prédictions de machine learning indiquant si un client convient ou non à la carte Klarna, sont intégrés au profil client mParticle en temps réel.
« Nous connaissons ces informations car le profil [du client] est créé et stocké dans mParticle, avec des données comportementales, des informations de consentement et également certains attributs prédictifs », a noté Gaia.
Sur la base de toutes ces données, le profil du client est désigné comme un bon candidat pour la promotion de la Klarna Card.
Comme l'a dit Gaia, ces attributs « nous indiquent que [...] lui recommander de souscrire à la carte Klarna est la meilleure action à recommander en ce moment. Ces informations sont rationalisées directement et en temps réel dans nos outils d'automatisation CRM. »
Cette recommandation est envoyée en temps réel à l'outil d'automatisation CRM de Klarna, et une communication intelligente est déclenchée pour promouvoir Klarna Card auprès de ce client.
Stimuler les achats répétés de produits de réapprovisionnement
Un autre objectif stratégique de Klarna est de stimuler les achats répétés de produits de réapprovisionnement. L'équipe s'appuie sur des modèles prédictifs pour déterminer le bon moment d'engagement, au niveau individuel, afin d'encourager les achats répétés.
Voici un exemple : un client fidèle de Klarna effectue un achat dans son institut de beauté préféré. L'article doit être réapprovisionné à un moment donné, et Klarna doit le savoir. quand, afin qu'ils puissent envoyer un rappel au bon moment.
Mais chaque client et chaque article sont différents.
mParticle combine des informations en temps réel avec l'historique des achats du client et les prédictions ML ingérées depuis l'entrepôt de données de Klarna. Il prend en compte le produit lui-même, l'historique d'utilisation personnel du client et l'utilisation globale du produit par tous les clients de Klarna.
« C'est une approche à plusieurs niveaux », explique Satrajit, « et grâce à l'apprentissage automatique, nous avons atteint une grande précision dans ce domaine. Nous avons constaté une augmentation des achats suite à ces recommandations. »
L'unification de toutes ces informations dans un seul profil client permet de déterminer le calendrier de réapprovisionnement le plus précis pour ce client individuel, afin que les messages de rappel automatiques puissent être déclenchés au bon moment et transmis via le canal de communication préféré du client.
Prochaines étapes
Depuis Klarna ont lancé leur partenariat avec mParticle en 2018, ils ont considérablement fait évoluer leur programme CDP, en lançant la personnalisation en temps réel dans les cas d'utilisation en 2020 et les contrôles de qualité des données en 2021. Au fil des ans, ils ont construit une machine de personnalisation robuste à l'aide de mParticle, mais ce n'est pas encore terminé.
Les prochaines étapes pour Klarna incluent de nouvelles expérimentations, explique Gaia Del Mauro, chef de produit CRM de Klarna, en particulier en expérimentant Cortex, le moteur d'intelligence artificielle (IA) de mParticle, en complément des modèles ML internes de Klarna.
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