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.

Vous trouvez dans cet article un petit résumé de leur échange avec les clés principales pour comprendre et réussir l’analyse de votre base de données clients.

Comment la connaissance client impacte la performance business

Comment la connaissance client impacte la performance business

La connaissance client, définition et impact

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 de votre base de données sur les ventes, le comportement sur le web ou d’autres données analytiques.

L’analyse des données clients est l’examen systématique des informations et du comportement des clients d’une entreprise afin d’identifier, d’attirer et de conserver les clients les plus rentables.

Impact

Avec la multiplication des points de contacts entre votre entreprise et vos clients, vous pouvez collecter de nombreuses informations qui constituent votre base de données marketing.

Il est donc de plus en plus important d’utiliser l’analyse et les données prédictives pour prévoir le comportement des clients lorsqu’ils interagissent avec votre marque.

L’objectif de l’analyse des bases de données client est de créer 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 et plus 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 que l’analyse de la base données clients permet de prendre peuvent être simples, comme déterminer quelle plateforme publicitaire vous donne le meilleur Retour sur Investissement.

Elles peuvent aussi être complexes, comme déterminer le parcours complet de votre client et élaborer des campagnes de marketing personnalisées en conséquence.

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

Associées à des approches analytiques modernes telles que l’analyse du parcours du client, les données comportementales sont exploitées pour résoudre les problèmes et influencer les indicateurs clés de performance à chaque étape du parcours du client.

1. 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 en vous assurant que les offres et les messages sont alignés sur leurs principaux facteurs de décision d’achat.
  • Cloner vos clients à forte valeur ajoutée en ciblant davantage de clients qui présentent un comportement similaire à celui de vos clients les plus rentables.
  • Mieux utiliser votre budget d’acquisition en concentrant davantage de ressources sur les clients potentiels ayant la plus grande probabilité d’acheter et la plus grande Customer Lifetime value.

2. 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 vous assurer que les signes de problèmes sont détectés à temps sur votre radar, de sorte qu’il est encore temps d’agir.

3. Générer plus de revenus avec les clients existants

De nombreux clients ne se plaignent pas lorsqu’ils ont des expériences négatives.

De même, vous ne pouvez pas compter sur vos clients pour vous faire savoir quand c’est 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 quelque chose qu’ils veulent. Et souvent, c’est parce qu’ils ne savent même pas eux-mêmes exactement ce qu’ils veulent.

En identifiant ces clients et les offres qui leur conviennent, vous pouvez augmenter vos revenus liés aux ventes croisées (“cross-selling”) et à la montée en gamme (”up-selling”).

Les données indispensables pour une analyse client efficace

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).

1. 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.

a. IPI – les informations liées

Les informations liées sont utilisées pour identifier une personne sans nécessiter de données supplémentaires.

Voici quelques exemples d’informations liées :

  • Nom complet,
  • Adresse physique,
  • Adresse email,
  • Numéro de téléphone,
  • Numéro de permis de conduire…

b. IPI – les informations pouvant être reliées

Une information pouvant être reliée est une information qui ne permet pas d’identifier une personne par elle-même. Par contre, elle peut y arriver en l’associant avec une autre information.

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…

2. Les non-IPI ou informations non identifiables personnellement

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

Voici quelques exemples :

Mener l’analyse d’une base de données client – Le guide concret

Mener l’analyse d’une base de données client – Le guide concret

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.

Analyse exploratoire

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

  • Analyse des déciles. Cet outil de segmentation préliminaire examine votre base de clients et 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. En fonction de la disponibilité des données, l’étape d’analyse exploratoire peut également inclure une première analyse des campagnes de marketing passées et de leur impact sur le comportement des clients. Dans l’idéal, cela permet également de comprendre comment les différents segments de valeur du client réagissent aux initiatives de marketing.

Recommandations d’actions

Recommandations d’actions

Une fois que vous avez mis en place des segmentations de base et que vous avez compris comment fonctionnent les différents segments de clientèle, vous pouvez créer 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.

Modèle de la prochaine meilleure vente

L’objectif d’un modèle de « next best sell” est d’obtenir un aperçu des types de produits que les clients existants sont le plus susceptible d’acquérir à l’avenir.

Le principe de base de ce modèle de données sur les clients est que les clients qui ont acheté certains produits auront également une affinité pour l’achat d’autres types de produits.

La modélisation des meilleures ventes suivantes vise à déterminer le prochain produit le plus logique à promouvoir auprès d’un client en utilisant les informations que vous connaissez déjà sur les produits et services dont il a l’usage.

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.

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.

Modèle d’attrition

L’objectif d’un modèle d’attrition est d’identifier les clients les plus susceptibles de cesser toute activité commerciale avec votre entreprise.

L’attrition se produit lorsqu’un client a décidé qu’il n’a plus besoin de votre service ou est devenu inactif pendant une longue période sans indication de retour.

Même si le terme “attrition” (ou “churn”) peut paraître un peu barbare, 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. Il peut s’agir de tendances à la baisse des activités d’achat, de l’insatisfaction à l’égard d’un produit ou d’un service particulier, et d’autres signaux indiquant une baisse imminente de l’intérêt du client.

Similitudes avec votre meilleur client

L’objectif d’un modèle de « ressemblance” avec les meilleurs clients est d’identifier les clients existants qui présentent les caractéristiques de vos meilleurs clients, mais qui n’ont pas montré de comportements transactionnels qui les qualifient pour être classés comme meilleurs clients.

Les caractéristiques généralement utilisées dans le modèle comprennent des données démographiques, ou d’autres éléments de données descriptives recueillis auprès des clients ou ajoutés à une base de données clients par un fournisseur de données tiers.

Ce modèle de données exige que vous ayez élaboré une définition quantifiable d’un meilleur client sur la base des comportements d’achat antérieurs des clients.

Acquisition de clients

L’objectif d’un modèle d’acquisition de clients est d’identifier les nouveaux clients potentiels dans un univers plus large de noms de prospects. La plupart des modèles d’acquisition de clients commencent par un profil global de vos clients par rapport à un profil provenant d’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 prend en considération ces informations pour noter les prospects en fonction de la correspondance entre leurs caractéristiques et celles des clients existants. 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.

Conclusion sur comment bien exploiter votre base de données clients

Vous avez maintenant une idée plus claire de l’importance de l’analyse de la base de données clients qui 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.

Une analyse client efficace réside dans la collecte de 2 types de données bien différentes : les informations personnellement identifiables (IPI) et celles non personnellement identifiables (non-IPI).

Vous pouvez ensuite mieux comprendre vos clients à travers la préparation de ces données et leur analyse exploratoire 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.

Pour résumer en 3 questions

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.

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