Le cross-canal démystifié

Le cross-canal démystifié

Actualité | 24 janvier 2018

S’il est un sujet qui fait parler commerçants et prestataires de paiement, c’est bien le cross-canal. Et pour cause : en passant d’un point unique du processus d’achat (le magasin) à plusieurs canaux de vente, physiques et virtuels, le commerçant a dû repenser entièrement tous ses processus, du pré-achat (recherche d’informations, comparatifs) au post-achat (remboursements, suivi). En ligne de mire un objectif triple : être présent sur un maximum de canaux, être pertinent sur chacun d’entre eux, et surtout gommer toute rupture de processus lors du passage d’un canal à l’autre par le consommateur, tant émotionnellement que d’un point de vue cognitif. Ce graal porte un nom : le cross-canal sans-couture.

Considérant ce profond bouleversement du commerce, il était logique que l’industrie du paiement s’y intéresse, et propose des solutions… avec plus ou moins de pertinence et de succès. Nous avons compilé ci-après les 3 idées reçues les plus répandues, dont nous avons voulu démystifier le simplisme.

 

« Pour faire du cross-canal, c’est facile : il suffit de concentrer et de réconcilier les paiements de tous les canaux »

C’est faux. Concentrer et réconcilier les paiements au sein d’un même back-office est sans nul doute nécessaire, mais loin d’être suffisant. Rappelons en effet qu’un cross-canal est avant tout un ensemble de processus métier, dont seul le commerçant est maître, et qui convoque une bonne partie de son système d’information : système d’encaissement, workflow de commandes, gestion du stock en temps réel, CRM, etc. La monétique est clairement subordonnée au reste du système d’information, et ne peut prétendre au pilotage des processus cross-canal.

Cela étant établi, la concentration des transactions au sein d’un back-office unique n’apporte au commerçant de la valeur que si elle est au service de fonctions essentielles au cross-canal (pilotage financier, rapprochements et régularisations comptables, intégration harmonisée des retours bancaires), fonctions dont on occulte souvent l’importance, surtout lorsque sont concernées des organisations complexes : modèles mixtes intégré + franchisé, parcours multi-enseignes, etc.

 

« Pour mieux connaître et servir mes clients, il me suffit de collecter et analyser les données tokenisées de paiement »

C’est très souvent faux. Si la tokenisation est certainement le moyen le plus efficace de pseudonymiser les données sensibles (telles celles liées au paiement) en vue de dresser des statistiques et segmentations dans le respect de la réglementation, c’est loin d’être la panacée en matière de méthode miracle pour mieux connaître ses clients. Plusieurs raisons à cela.

Tout d’abord la donnée de paiement n’est pas conçue pour véhiculer d’informations métier qui faciliteraient le profilage client. Ainsi, le contenu du panier n’est pas inclus, pas plus que les données relatives à tout ce qui a pu se passer en amont du paiement, et qui sont pourtant précieuses d’un point de vue comportemental, comme les éléments de temporalité ou les stimuli qui ont motivé l’achat. Utiliser les données de paiement pour mieux segmenter sa clientèle, voire adresser des offres personnalisées en one-to-one relève du mythe : le paiement ne marque pas, contrairement aux idées reçues, l’acte d’achat. Le véritable consentement de l’achat intervient en amont, lorsque le consommateur pose ses articles sur le tapis roulant, ou clique sur le bouton « check-out ». Au moment de payer, l’acte d’achat est donc déjà intégré dans le cerveau du consommateur. Le paiement vient uniquement marquer le consentement d’un marché, d’un accord commercial : c’est mon argent contre un bien ou un service. D’un point de vue cognitif, c’est très différent, et on imagine donc mal en quoi utiliser le prisme du moyen de paiement aidera à comprendre les comportements d’achat, ou segmenter efficacement sa clientèle, au-delà du premier niveau de statistiques de base : fréquence, panier moyen, etc

Enfin, tokeniser les alias de paiement montre clairement ses limites dans bon nombre de parcours cross-canal. Si le commerçant tokenise mon PAN, ses données à mon égard n’auront de sens que si j’utiliser la même carte pour toutes mes commandes et tous les canaux offerts. Est-ce réaliste ? Non. Car j’ai dans mon portefeuille trois cartes bancaires, et il m’arrive de payer en ligne avec Paypal. Tracer à chaque paiement que je suis la même personne nécessiterait de me forcer à utiliser tout le temps la même carte, ou à exiger mon enrôlement préalable à tout démarrage de parcours. Est-ce compatible avec la promesse du « sans-couture », dont la grande force est de laisser le consommateur libre de l’utilisation des canaux ? Non.

En substance, la donnée de paiement sera évidemment utile pour des statistiques globales, permettant de mesurer des comportements généraux par canal, ou éventuellement trans-canal. En revanche, il est présomptueux de penser, sauf à n’offrir que des parcours limitants à sa clientèle, que ces données seront fiables pour un profilage et une relation one-to-one.

 

« Pour délivrer un cross-canal performant, il est nécessaire de choisir le même prestataire de paiement pour tous mes canaux »

C’est faux. Il est parfaitement possible d’opérer un bon cross-canal en ayant choisi un prestataire de paiement pour le e-commerce différent de son fournisseur de système d’acceptation de proximité. Ce sont d’ailleurs généralement ces derniers qui poussent le commerçant à la stratégie mono-fournisseur, prétextant entre autres une meilleure harmonisation omni-canal. Il n’est en réalité à minima besoin que d’une méthode de tokenisation unique pour tous les canaux ; certains commerçants ont fait tôt le choix d’un tokenizer tiers, s’assurant ainsi de ne pas se faire enfermer dans un mono-sourcing aux dérives propriétaires. Quant à la concentration et la consolidation des flux au sein d’un même back-office, une pré-acquisition agnostique et performante saura répondre aux enjeux de réconciliation, voire offrir plus en termes d’optimisations financières et de traitement de la donnée.

 

 

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