La connaissance client joue un rôle de plus en plus important dans la performance marketing et commerciale des entreprises d’aujourd’hui.

Ainsi, l’analyse de la base de données (BDD) clients constitue un enjeu majeur pour toute organisation.

Vous souhaitez comprendre comment se comportent vos clients tout au long de leur parcours d’achat ?

Connaître les impacts directs que peut avoir la connaissance client sur vos performances commerciales ?

Voici le genre de questions que vous vous posez sûrement. Et la réponse se trouve dans votre base de données client.

Mais comment procéder ?

C’est l’échange que Laurent a eu dernièrement avec Yassine Hamou Tahra, directeur associé chez Cartelis.

Voici un petit résumé de leur échange avec les points principaux pour comprendre et réussir l’analyse de votre base de données client.

Comment la connaissance client impacte la performance business ?

1. La connaissance client, définition et impact

a. Définition

La connaissance client consiste à comprendre vos clients, leurs besoins, leurs désirs et leurs objectifs.

Elle est essentielle pour que votre entreprise puisse aligner ses processus, ses produits et ses services.

L’objectif est d’établir de véritables relations avec vos clients.

Elle comprend des connaissances :

  • Tacites, comme celles dont disposent vos responsables grands comptes,
  • Distantes ou analytiques, notamment des informations sur vos ventes, le comportement sur le web…

L’analyse des données client examine de manière systématique les informations client et leur comportement.

Son objectif premier est d’identifier, d’attirer et de conserver les clients les plus rentables.

b. Impact

En multipliant les points de contact entre votre entreprise et vos clients, vous pouvez collecter de nombreuses informations.

Celles-ci doivent alimenter votre base de données marketing.

Ensuite, analysez-les afin de prévoir le comportement des clients lorsqu’ils interagissent avec votre marque.

L’objectif de l’analyse des bases de données client est repose sur une vue unique et précise d’un client afin de :

  • Prendre des décisions sur la meilleure façon d’acquérir et de conserver des clients,
  • Identifier les clients à forte valeur ajoutée et d’interagir de manière proactive avec eux.

Plus la compréhension des habitudes d’achat et des préférences de vie d’un client est bonne, plus les comportements prédictifs sont précis. Par conséquent, le parcours du client s’améliore.

L’analyse de la clientèle va au-delà de la simple prise de décisions marketing intelligentes.

Elle peut également avoir un impact considérable sur vos résultats.

En effet, les entreprises qui exploitent l’analyse de la clientèle affichent un retour sur investissement supérieur de 115 % et des bénéfices supérieurs de 93 % (source segment.com).

les entreprises qui exploitent l’analyse de la clientèle affichent un retour sur investissement supérieur de 115 % et des bénéfices supérieurs de 93 %

(source McKinsey)

Les décisions commerciales prises à partir l’analyse de la base données clients peuvent être :

  • Basiques. Par exemple, déterminer la meilleure plateforme publicitaire avec le Retour sur Investissement le plus élevé.
  • Complexes. Par exemple, déterminer le parcours complet de votre client et élaborer des campagnes de marketing personnalisées en conséquence.

2. Utiliser la connaissance client pour dynamiser les étapes clés de la vie de votre portefeuille

Afin de résoudre les problèmes et à influencer les indicateurs clés de performance à chaque étape du parcours du client, les données comportementales sont traitées par des approches analytiques modernes comme l’analyse du parcours du client.

a. Améliorer l’acquisition

En analysant votre base de données client, vous identifiez avec précision des parcours d’achat types.

Vous exploitez alors ces données pour :

  • Optimiser le parcours d’achat par la personnalisation puisque vos offres et messages sont alignés sur leurs principaux facteurs de décision d’achat.
  • Cloner vos clients à forte valeur ajoutée. Pour cela, ciblez davantage de clients qui présentent un comportement similaire à celui de vos clients les plus rentables.
  • Mieux répartir votre budget d’acquisition. Vous focalisez davantage de ressources sur les clients potentiels ayant la plus grande probabilité d’acheter et la plus grande Customer Lifetime value.

b. Accroître la fidélisation

Selon une étude d’Esteban Kolsky, 67 % des clients quittent une marque du fait d’une mauvaise expérience. Mais seulement un client mécontent sur 26 se plaint.

Parmi les rares qui se plaignent réellement, il est souvent déjà trop tard lorsqu’ils s’y mettent.

En analysant vos bases de données client, vous pouvez, dans la plupart des cas, :

  • Repérer les signaux d’alarme,
  • Et les détecter suffisamment en amont pour avoir le temps de réagir.

c. Générer plus de revenus avec les clients existants

La plupart des clients ne se plaignent pas lorsqu’ils ont des expériences négatives.

De même, ne comptez pas sur vos clients pour vous indiquer le bon moment de leur vendre quelque chose.

Certains clients individuels peuvent être intéressés par d’autres produits et/ou services de votre offre.

Par contre, ils ne savent pas forcément que vous avez à votre catalogue quelque chose qu’ils veulent.

Et souvent, c’est parce qu’ils ne savent même pas eux-mêmes exactement ce qu’ils cherchent.

En identifiant ces clients et les offres ad-hoc, vous générez plus de ventes grâce aux ventes croisées (« cross-selling ») et à la montée en gamme (« up-selling »).

3. Les données indispensables pour une analyse client efficace

Les données personnelles indispensables pour une analyse client efficace se répartissent en 2 catégories :

  • Les informations personnellement identifiables (IPI),
  • Et les informations non personnellement identifiables (non-IPI).

a. Les IPI ou informations personnellement identifiables

Les IPI regroupent toutes les informations utiles pour reconnaître l’identité d’une personne.

Elles sont également divisées en 2 sous-catégories.

i. IPI – les informations liées

Les informations liées identifient précisément une personne sans autres données supplémentaires.

Voici quelques exemples d’informations liées :

  • Nom complet,
  • Adresse physique,
  • Adresse email,
  • Numéro de téléphone,
  • Numéro de permis de conduire…
ii. IPI – les informations pouvant être reliées

Une information pouvant être reliée ne permet pas d’identifier une personne par elle-même.

Par contre, elle peut y arriver en l’associant avec une autre donnée.

Voici quelques exemples d’informations pouvant être reliées entre elles :

  • Prénom ou nom de famille,
  • Localisation : pays, état, ville, code postal,
  • Genre,
  • Race et ethnicité,
  • Groupe d’âge…

b. Les non-IPI ou informations non identifiables personnellement

Ces informations sont anonymes et ne peuvent pas servir à identifier une personne en particulier.

Voici quelques exemples :

  • Adresse IP,
  • Cookies,
  • Identifiants d’appareils…

3 étapes pour mener l’analyse de votre base de données client – Le guide concret

Guide concret : comment analyser votre base de données client en 3 étapes

1. Préparation des données

L’audit commence par un court processus de planification et de collecte d’informations au cours duquel les parties prenantes se réunissent pour :

  • Examiner les principaux problèmes et défis commerciaux,
  • Discerner les données disponibles,
  • Comprendre comment les données sont actuellement exploitées,
  • Et identifier comment les résultats des initiatives de Marketing Digital actuelles sont mesurés et communiqués.

À l’issue de cette session de planification, vous êtes en mesure d’identifier les ensembles de données à inclure dans l’audit.

L’objectif du processus d’audit lui-même consiste à :

  • Évaluer l’intégrité et l’exhaustivité des données collectées,
  • Nettoyer et déduire les données (si nécessaire),
  • Donner un aperçu des champs de données disponibles,
  • Identifier les variables clés utiles pour créer des segments,
  • Identifier les lacunes dans les données (avec des recommandations pour la superposition de données par des tiers, le cas échéant),
  • Et identifier et créer des variables qui seront utiles pour l’analyse initiale.

2. Analyse exploratoire

Il existe plusieurs types d’outils d’analyse des données client utiles lors de la phase exploratoire :

  • Analyse des déciles. Cet outil de segmentation préliminaire examine votre base de clients. Puis, il répartit vos clients en 10 groupes égaux en fonction de diverses variables : nombre de transactions, les remises, les remboursements…
  • Tracker de fidélité. L’objectif du tracker est de quantifier systématiquement la fidélité des clients et de suivre les changements pendant des intervalles de suivi spécifiques. L’identification de ces changements aide à élaborer des campagnes de marketing pour intervenir lorsque les clients semblent s’éloigner de votre offre.
  • Analyse des migrations et des changements. Avec cette approche, vous examinez comment le comportement des clients évolue dans le temps à l’aide d’une analyse de la migration. Vous identifiez ainsi les clients dont les habitudes d’achat sont les plus stables.
  • Analyse de cohorte. Avec cette analyse, vous examinez des groupes de clients et leurs performances par rapport à d’autres groupes de clients.
  • Segmentation de base. L’identification des segments de clientèle et le suivi de leur comportement au fil du temps permettent de mieux les comprendre.
  • Analyse de la gestion des campagnes/contacts. Si les données sont disponibles, l’analyse exploratoire commence par analyser vos campagnes de marketing passées et leur impact sur le comportement de vos clients. Dans l’idéal, vous en déduisez comment les différents segments de valeur du client réagissent à vos actions marketing.

3. Recommandations d’actions

Après avoir mis en place des segmentations de base et compris le fonctionnement de vos différents segments de clientèle, vous pouvez vous fixer des objectifs mesurables.

L’explication de ces objectifs et l’évaluation de leurs progrès ont plus de sens à ce stade.

En effet, les résultats des analyses précédentes aident à définir et à orienter la direction à prendre.

Voici 2 analyses supplémentaires à effectuer à ce stade pour faciliter une approche concrète.

a. Modèle de la prochaine meilleure vente

Un modèle de « next best sell » donne un aperçu des produits que vos clients sont le plus susceptible d’acquérir à l’avenir.

Ce modèle part du principe que les acheteurs de certains produits ont forcément une affinité pour d’autres.

La modélisation des « meilleures ventes futures » détermine alors le prochain produit à promouvoir auprès d’un client.

Elle repose sur vos informations disponibles sur les produits et services dont il a l’usage.

b. Modèle de réactivation

Un modèle de réactivation est généralement appliqué aux clients inactifs (n’ayant effectué aucun achat) pendant une période minimale déterminée.

Le projet s’attache à identifier non seulement les clients inactifs, mais aussi les clients qui ont de bonnes chances d’être réactivés.

c. Modèles Prédictifs

Comprendre comment les clients réagissent aide à garder une longueur d’avance sur vos concurrents.

Les exemples suivants d’analyse de base de données clients montrent ce qui peut être fait à ce stade. Évidemment, cela dépend aussi des données disponibles.

i. Modèle d’attrition

Un modèle d’attrition cherche à identifier les clients susceptibles de cesser toute activité commerciale avec votre entreprise.

Cette attrition se produit dans 2 cas.

  • Votre client décide qu’il n’a plus besoin de votre service,
  • Il est inactif depuis une longue période sans indication de retour.

Le terme « attrition » (ou « churn ») peut paraître un peu barbare.

En fait, il s’agit simplement de diviser le nombre de clients perdus par le nombre de clients total.

Les modèles d’attrition recherchent des indicateurs transactionnels clés qui sont les précurseurs potentiels d’un client qui s’éloigne réellement :

  • Tendances à la baisse des activités d’achat,
  • Insatisfaction à l’égard d’un produit ou d’un service particulier…
ii. Similitudes avec votre meilleur client

L’objectif d’un modèle de « ressemblance » avec les meilleurs clients est d’identifier, parmi vos clients avec les caractéristiques de vos meilleurs clients, ceux qui n’ont pas montré de comportements transactionnels qui les qualifient en tant que tels.

Les caractéristiques généralement utilisées dans le modèle comprennent des données :

  • Démographiques,
  • Descriptives recueillis auprès des clients,
  • Provenant d’un fournisseur de données tiers pour enrichir votre base de données client.

Ce modèle de données exige une définition quantifiable d’un « meilleur » client basée sur les comportements d’achat antérieurs de vos clients.

iii. Acquisition de clients

Un modèle d’acquisition de clients a pour but d’identifier les clients potentiels dans un univers plus large de prospects.

La plupart de ces modèles décrivent un profil global par rapport à un pool de prospects.

Les noms de votre base de données clients sont comparés aux noms du pool de prospects.

Les données sont annexées aux noms communs aux 2 fichiers.

Et un profil est ensuite créé pour mettre en évidence les caractéristiques les plus descriptives de vos clients actuels.

Le modèle examine ces informations pour noter les prospects selon la correspondance entre leurs caractéristiques et celles des clients existants.

Au final, les noms qui correspondent le mieux sont considérés comme les meilleurs prospects à cibler.

audrey : merci Yassine pour toutes ces informations bien utiles et concrètes. Il me semble que la difficulté principale est l’alimentation et la mise à jour de cette base de données.

FAQ – 3 questions sur l’analyse de vos données client

Pourquoi faut-il une base de données pour piloter vos activités Marketing ?

En exploitant ces données, vous avez une influence sur les indicateurs clés de performance aux différentes étapes du parcours client. Vous améliorez votre acquisition en identifiant précisément les parcours d’achats types. Ensuite, il ne reste plus qu’à optimiser en personnalisant ou à cible davantage les clients ayant une forte valeur ajoutée potentielle. L’analyse de vos données clients vous assure également un meilleur suivi de votre relation client. Que ce soit pour détecter des signaux négatifs, comme le mécontentement, et donc pouvoir réagir pour accroître votre fidélisation. Ou bien pour générer plus de revenus avec les clients existants en décelant mieux leurs intérêts. Vous augmentez ainsi vos revenus en leur proposant des produits complémentaires à ce qu’ils recherchent ou à plus forte valeur ajoutée. La base de données et l’analyse du parcours client sont la base pour réussir son plan marketing relationnel.

Que doit-on analyser lorsqu’on cherche à comprendre sa base de données clients ?

Les données à analyser dépendent de vos défis commerciaux et marketing actuels et de vos données disponibles. Une fois ces données identifiées et soumises au processus d’audit, vous pouvez analyser la fidélité de vos clients, leurs habitudes d’achats, l’évolution de leur comportement dans le temps… Si vous possédez également des données sur vos précédentes campagnes marketing, il est facile aussi les analyser. Ainsi, vous évaluez l’influence de vos campagnes sur le comportement de vos clients, et étudiez les résultats à travers différentes segmentations clients.

À quelle fréquence dois-je analyser ma base de données clients ?

Évidemment, cela dépend de la fréquence d’évolution de la base de données. Si en moyenne, chacun de vos clients effectue plusieurs achats chaque mois, si votre taux de conquête ou votre taux d’attrition (churn) est supérieur à 10 % alors votre base de données doit être analysée fréquemment. A minima, analysez votre base de données clients 2 fois par an.

Conclusion sur comment bien exploiter votre base de données clients

Pour résumer, l’importance de l’analyse de la base de données clients réside en 2 points principaux :

  • Prendre des décisions clés, comme la meilleure façon d’acquérir et de conserver des clients,
  • Améliorer votre identification des clients à forte valeur ajoutée et interagir de manière proactive avec eux.

Cette analyse client efficace consiste dans la collecte de 2 types de données bien différentes :

  • Les informations dites personnellement identifiables (IPI)
  • Et celles non personnellement identifiables (non-IPI).

Avec une analyse exploratoire de ces données, vous avez une meilleure connaissance client pour réaliser différents types de prédiction :

  • Des modèles pour identifier les clients similaires à vos meilleurs clients,
  • Ceux identifiables comme clients potentiels,
  • Ou encore ceux susceptibles de devenir inactifs.

Vous pouvez commencer par mettre en place un calcul de lead scoring pour évaluer la maturité de vos prospects.

Exploitez-vous finement votre base de données clients ? Quels ont été vos résultats ?