Responsable du pôle Data Intelligence
Seuls 6% des consommateurs français estiment avoir une bonne expérience avec les marques, explique Thomas HUSSON, Vice-Président et Analyste principal chez Forrester.
Lorsqu’on voit ce chiffre, on comprend qu’un défi de taille attend la plupart des entreprises aujourd’hui : celui de bien connaître ses clients pour maximiser leur expérience, favoriser leur engagement et leur fidélité. La data est à la base de cette quête de la connaissance clients car c’est bien grâce à elle et aux données clients que vous pourrez prendre les bonnes décisions. Bien connaître ses clients, c’est avant tout tirer le meilleur parti des données collectées pour comprendre les comportements passés, prédire et influencer les comportements futurs.
Dans cet article, vous apprendrez à adopter la bonne méthode pour transformer vos données en connaissance client au service d’une expérience client positive.
Quels sont les avantages d’une expérience client optimale ?
Nombreux sont les avantages de maximiser l’expérience client :
- Bouche-à-oreille positif : 87 % des clients ayant connu une bonne expérience client la partagent avec d’autres personnes. (Zendesk 2020)
- Meilleure fidélisation : 75 % des clients simplement satisfaits envisagent d’effectuer un nouvel achat.
- Source de conversion : 39% des clients sont prêts à acheter des produits d’une marque inconnue si l’expérience proposée est bonne .
Que nous disent ces statistiques ? Le degré de satisfaction du client a un impact direct sur le taux de rachat et de fidélisation. Les entreprises qui savent détecter, voire anticiper les attentes de leurs clients, disposent d’un avantage de taille sur la concurrence. Plus que jamais, la connaissance client est essentielle à la création d’une bonne expérience client.
Les 3 étapes pour mener votre stratégie marketing avec succès
De nos jours, une nouvelle stratégie se dessine, celle de miser sur une expérience client positive et sur la confiance afin d’obtenir naturellement les données du client.
Il faut pour cela ne pas brûler les étapes :
- Dans un premier temps, vous devez traiter la donnée brute collectée pour la transformer en connaissance client.
- Dans un deuxième temps, il s’agit de transformer la connaissance client en actions.
- Dans un troisième temps, il faut transformer les actions en profits.
#1 Transformer la donnée brute en connaissance client : le traitement de la donnée
Pour mieux répondre aux enjeux de la connaissance client 4 techniques s’offrent à vous :
- Collecter les données de l’ensemble de vos canaux : misez sur l’online et l’offline.
- Passer du Big Data au Smart Data : ne vous contentez pas d’accumuler les données ; sélectionnez et traitez-la pour la rendre pertinente.
- Segmenter les clients : identifiez des groupes de consommateurs homogènes. À chaque groupe, son message personnalisé et ses investissements dédiés.
- Mener des analyses prédictives : du machine learning aux solutions offertes par l’intelligence artificielle, il existe de nombreuses options efficaces pour connaître les évolutions des comportements de vos clients avant eux.
De plus, il est conseillé de mettre en place :
- Une stratégie Data Quality Management (DQM) : une data de qualité permet entre autres de prendre de meilleures décisions marketing grâce à une connaissance plus fine du client.
- Un Référentiel Clients Unique (RCU) : le RCU permet d’avoir une vision unifiée de vos clients par consolidation de toutes ses données. Il assure également la bonne gouvernance des données, en conformité avec le RGPD.
- Une Customer Data Platform (CDP) : une fois les données collectées traitées, structurées, unifiées dans un RCU, il sera alors possible de distribuer et de partager cette donnée via différentes briques fonctionnelles.
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#2 Transformer la connaissance en action
Vous disposez de données que vous avez transformées en connaissance client. À présent, il s’agit de transformer cette connaissance client en actions concrètes, en commençant par l’analyse de la data collectée.
Il existe 4 grands types d’analyses de données :
- L’analyse descriptive : que s’est-il passé ?
- L’analyse diagnostique : pourquoi cela s’est-il passé ?
- L’analyse prédictive : que peut-il se passer ?
- L’analyse prescriptive : que doit-il se passer ?
Mais pour être capable d’analyser les données et de les convertir en actions, il est important de bien identifier ses clients et leurs interactions. C’est tout l’intérêt du Tag Management System (TMS) !
La dataviz, quant à elle, traduit la connaissance théorique en action pratique. La data visualisation représente vos données brutes en représentation visuelle afin qu’elles soient exploitables facilement.
Pour transformer la connaissance en actions, il faut aussi segmenter vos clients. Il s’agira ici de créer des groupes de clients homogènes en fonction de leur profil et de leurs comportements. La segmentation peut se faire via la méthode RFM, popularisée dans les années 60, mais aujourd’hui, cette méthode est assez limitée. Les entreprises sont entrées dans l’ère de l’hyper-segmentation et du Scoring Client.
Avec la quantité et la qualité de données maintenant à disposition, on peut améliorer les prédictions et saisir les opportunités présentes sur le marché grâce au machine learning et au marketing prédictif.
Le machine learning se travaille en 3 étapes clés :
1. Collecter et préparer les données
2. Ajuster les paramètres et entraîner l’algorithme
3. Utiliser le modèle de machine learning
Le marketing prédictif permet de communiquer en “one to one”. Cette hyper-segmentation appelle à une hyper-personnalisation de la communication.
#3 Transformer ses actions en profits
Une fois que vous avez collecté vos données clients/prospects, que vous les avez transformés en connaissance client, il va falloir à présent exploiter cette connaissance au sein d’actions CRM ROIstes.
Pour accroître la rentabilité de votre connaissance client, plusieurs stratégies s’offrent à vous et doivent dans l’idéal êtres menées de façon concomitantes :
- Augmenter les ventes et le chiffre d’affaires
- Détecter très vite les décrocheurs
- Optimiser ses coûts de communication
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Qu’allez vous apprendre dans ce guide “connaissance client” ?
Spécialement rédigés pour vous par nos experts en data driven marketing, ce guide va vous donner toutes les clés pour adopter la bonne méthodologie pour transformer vos données en connaissance client au service d’une expérience client positive.
Vous y découvrirez :
- Pourquoi mettre en œuvre une stratégie DQM
- Comment fonctionne un RCU et une CDP
- Comment bien analyser ses données
- Comment maximiser le ROI de sa stratégie CRM
En bonus : des exemples concrets avec nos clients et un lexique ;)
Vous connaissez à présent les 3 étapes sur lesquelles repose une stratégie marketing réussie. Pour mener à bien ces 3 étapes, téléchargez dès à présent notre guide complet et gratuit sur la connaissance client ! ⏬
