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Comment gérer sa base de données clients efficacement ?

Solutions Data & CDP - Publié le 30 novembre 2018
Par Noémie Legoubé

Responsable clientèle

Votre base de données de contacts client est l’élément indispensable pour mettre en place votre stratégie data driven marketing. C’est le pilier central de votre organisation. Mais sa gestion n’est pas toujours simple et on peut vite se retrouver débordé. Découvrez dans cet article, les conseils et recommandations des experts de notre agence de data marketing pour gérer votre base de données efficacement et in fine générer plus de vente.

Évitez les pièges

Les différentes typologies de données

Le premier piège lorsqu’on traite de la data, c’est de se perdre entre les différentes sources et typologie de données. Les réseaux sociaux, votre site internet, les points de ventes, le service client sont autant de sources possibles. Et au sein de chacune, les typologies de données sont variées. Vous pouvez avoir :

  • Des données de contact (numéro de téléphone, adresse, etc.)
  • Des données déclaratives (âge, nombre d’enfants du foyer, etc.)
  • Des données constatées d’achat (panier moyen, montant du panier, etc.)
  • Des données de transactions (produits achetés)
  • Des données comportementales (pages vues, mails ouverts et cliqués, etc.)

L’objectif est donc de les réunifier et de les structurer pour construire un Référentiel Client Unique (RCU).

Le volume de données

Les volumes de données à traiter peuvent être très conséquents. Que ce soit en B2B ou en B2C, les quantités augmentent. Certains de nos clients ont multiplié leur volume par 20 en 5 ans. Cela leur permet d’affiner leur connaissance client. Mais pour ne pas s’y perdre, il faut travailler avec méthode et surmonter les 5 V de la data :

  • Le volume de données à traiter : Les volumes de données explosent littéralement ! Il est donc nécessaire de cibler uniquement celles qui seront nécessaires à votre stratégie.
  • La véracité : est-ce que la donnée collectée est fiable ? Les retours de produits peuvent par exemple biaiser les données de transactions en magasin.
  • La vitesse à laquelle les données évoluent et qu’ils faut pouvoir intégrer en quasi temps réel : les systèmes qui doivent gérer de la donnée à vocation marketing doivent être ultra souples et ouverts. Il faut être capable d’intégrer de nouveaux types de données de façon réactive et rapide.
  • La variété : les données peuvent prendre différents aspects (sociales, transactionnelles, analytics...) et peuvent avoir plusieurs sources.  Il faut être en mesure de la capter toutes pour ensuite les réconcilier dans un RCU.
  • La valeur : ne collectez que des informations sur de la donnée qui ont de l’intérêt et qui vous pouvoir créer de la valeur pour votre entreprise.

Bref, en data marketing, tout est une question d'organisation. Aussi, avant même de collecter les données, il est impératif de se poser les bonnes questions. Un audit de données est donc absolument nécessaire pour dresser un état des lieux de l’existant, définir les données que vous devez collecter et stocker au service de vos objectifs et de votre stratégie.

Illustration data

Traiter la donnée first-party en priorité

Avant même de chercher à traiter des données plus complexes comme des données externes, il est important de se focaliser sur vos données first-party, celles qui vous sont propres : vos données de transactions issues de votre site internet, de votre CRM ou de vos magasins par exemple ou vos données sociales (réseaux sociaux), ou celles issues de la complétion d'un formulaire par exemple de votre prospection. En les analysant, vous comprendrez alors le cycle de vie de vos clients. Est-il un prospect ? un nouveau client ? un client fidèle ? un ambassadeur ? Comment passe-t-il d’un cycle à l’autre ? Quel est sa fréquence d’achat, son panier moyen, les produits ou services qu'il achète ? Êtes-vous sur le point de le perdre ? Peut-être que son parcours d’achat n’est pas celui auquel vous aviez pensé ?

L'analyse de cette donnée vous aidera à définir des plans d’animation personnalisés, dissociés et adaptés à chaque étape du cycle de vie de vos clients :

  • Le plan de d'accueil : pour les prospects (PRM)
  • Le plan de conversion : pour les nouveaux clients
  • Le plan de fidélisation : pour les clients fidèles
  • Le plan de rétention : pour les ambassadeurs
  • Le plan de réactivation : pour les abandonnistes
  • Une stratégie de trigger marketing : déclenchement d’actions automatiques en fonction des comportements et des interactions des clients et prospects

Chaque plan doit comporter un discours adapté, avec une offre particulière et doit être construit en fonction des données disponibles et activables.

Vos données first-party sont donc une excellente base pour démarrer votre stratégie data driven marketing !

 

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