Techniques d'analyse de données
Contexte :
Dans un contexte digital, où presque toutes les entreprises du monde essaient d'intégrer le monde virtuel pour s'approcher davantage de leurs cibles et clients potentiel, l'expérience client est la clef des performances marketing et commerciales. Une marque se distingue auprès de ses clients en leur transmettant un message unique, différencié et cohérent lors de chaque étape de leur parcours d'achat.
C'est dans ce contexte du sur-mesure que la constitution et l'analyse des bases de données est stratégique pour les entreprises.
D'ailleurs, quand vous multipliez les points de contacts entre vous et vos clients, vous pourriez recueillir une très grande quantité d'informations qui constitueront votre base de données marketing.
Il est devenu donc important et surtout plus bénéfique d'utiliser l'analyse et les données prédictives pour prévoir le comportement des clients d'avance, lorsqu'ils interagissent avec votre marque.
D'ailleurs, l'objectif de l'analyse des bases de données client est de connaître le client de plus près pour :
Une meilleure prise de décision de la façon d'attirer et de garder des clients,
Une identification des clients à forte valeur ajoutée et l'élaboration d'une interaction efficace avec ces derniers.
Connaissance client et démultiplication des données
Connaître son client consiste à comprendre ses comportements d'achats, ses besoins, désirs et objectifs.
La digitalisation et la mise en place des stratégies cross-canal a entraîné une démultiplication des points de contacts riches en enseignement.
Exemple :
Les données collectées en temps réel par les différents cookies (Google Analytics ou MixPanel) du site internet de l'entreprise sur les parcours clients.
Les statistiques journalières issues des interactions clients sur les différents réseaux sociaux (Facebook, Instagram, Pinterest, YouTube, etc.).
Les pixels de suivi ou de traçage (comme celui de Facebook).
Les données clients issues de leurs achats ou de leurs inscriptions aux newsletters.
Les informations issues du service consommateur ou service après-vente.
Les données des différentes campagnes marketing, qu'elles soient en magasin ou en ligne.
Les données de panel distributeurs ou consommateurs disponibles périodiquement auprès des différents panels enseignes ou consommateurs de type AC Nielsen, IRI ou Kantar.
Connaissance client et impact business
C'est en analysant systématiquement ces données collectées que l'entreprise peut :
Prendre des décisions sur la meilleure façon d'acquérir ou de fidéliser ses clients,
Identifier quels sont les clients à forte valeur ajoutée et agir pro activement avec eux.
En exploitant ces données, l'entreprise peut mettre en place un plan marketing relationnel efficace. Elle peut ainsi influencer ses indicateurs clefs de succès (KPI), augmenter ses revenus en proposant des produits complémentaires répondant à ses besoins, mieux suivre sa relation client et détecter de potentiels problèmes comme le mécontentement de sa clientèle.
Exemple :
Amazon est maître en la matière avec son système de suggestion très précis par rapport aux navigations clients, sa proposition systématique de lots basés sur les habitudes d'achat consommateurs et sa politique de présentation par avis consommateur.
Figure 1 - Illustration de ciblage par lot par Amazon |
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Au-delà du seul ciblage stratégique, analyser sa clientèle peut permettre un retour sur investissement supérieur de 115 % et des bénéfices supérieurs de 93 % (source : Segment).
Base de données et retargeting
Cette technique de marketing en ligne, appelée aussi reciblage publicitaire, illustre parfaitement le bénéfice du bon usage d'une base de données. Il s'agit de cibler les visiteurs d'une page ou d'un site avec une campagne de publicité display ciblée.
Figure 2 - Retargeting ou reciblage publicitaire |
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Cette méthode permet de convertir un visiteur à potentiel, réduire l'abandon de panier ou encourager le réachat. Et c'est un excellent moyen pour lutter contre la fatigue publicitaire de l'internaute tout en optimisant ses propres budgets publicitaires.
Que ce soit sous forme de bannières publicitaires, sur les réseaux sociaux ou par emailing, cette méthode ne peut être efficace sans la constitution et l'analyse précise d'une base de données qualifiée.
Si les entreprises ont de plus en plus conscience de l'importance d'analyser leurs données clients, bons nombres ne parviennent pas à constituer ou à maîtriser ses bases de données.
C'est pourquoi l'analyse et l'exploitation de data en entreprise constituent l'axe de cette formation. Elle a pour but de fournir les différents outils, à la fois méthodologiques et informatiques, pour une mise en œuvre efficace des données accessibles en entreprise spécifiquement et plus généralement dans les organisations. Elle étreint les outils suivants :
Les approches pour l'analyse de données
Les techniques de la collecte de données
Comment cartographier les données