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.
Nombreux sont les avantages de maximiser l’expérience client :
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.
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 :
Pour mieux répondre aux enjeux de la connaissance client 4 techniques s’offrent à vous :
De plus, il est conseillé de mettre en place :
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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 :
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.
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 :
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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.
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 ! ⏬