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Analyse de données clients (customer data analytics)

Analyse de données clients (customer data analytics)

⌚: 3 minutes

L’analyse de la clientèle, également appelée analyse de 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.

Pourquoi l’analyse des données est-elle importante ?

Les clients ont accès à l’information partout et à tout moment, y compris sur les endroits où ils peuvent faire leurs achats, sur ce qu’ils peuvent acheter, sur les montants à payer, etc. Il est donc de plus en plus important d’utiliser l’analyse et les  analyses prédictives pour prévoir le comportement des clients lorsqu’ils interagissent avec les marques.

L’objectif de l’analyse de la clientèle 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, d’identifier les clients de grande valeur 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. En l’absence de données précises, toute conclusion tirée d’une analyse pourrait être négative

Comment utiliser l’analyse client

L’analyse des données client est souvent gérée par un groupe interdisciplinaire issus de différents départements de l’entreprise, notamment des analystes du marketing, des ventes, du service clientèle, de l’informatique et des spécialistes business.

Pour être efficace et obtenir les informations les plus significatives, le groupe doit d’abord se mettre d’accord sur les mesures commerciales dont il a besoin pour obtenir une vision de l’expérience client. La multiplicité des applications de gestion de la relation client (CRM), la disparité des systèmes de planification des ressources de l’entreprise et la mauvaise intégration des données clients peuvent laisser les membres du groupe avec une vision fragmentée et inexacte.

Meilleures pratiques en matière d’analyse de la clientèle

En mesurant et en analysant les données,, les organisations peuvent créer des interactions réussies avec leurs clients. Parmi les meilleures pratiques d’analyse de la clientèle et les mesures communes qui peuvent aider à prendre de meilleures décisions commerciales, citons :

  • Cibler les clients à travers tous les canaux et analyser les différentes façons dont un produit ou un service peut être distribué.
  • Évaluer et comprendre les clients par rapport à la marque et savoir si un client est satisfait. Cela peut être réalisé par une combinaison d’enquêtes quantitatives et qualitatives.
  • S’engager avec les clients au bon moment par le bon canal.
  • Prévoir le taux d’attrition et prendre des mesures pour prolonger la valeur d’un client tout au long du cycle de vie.
  • Maximiser le parcours du client par la vente personnalisée et la segmentation du marché en évaluant quels clients pourraient acheter un type de produit par rapport à un autre.

Outils d’analyse de la clientèle

Les outils d’analyse de données client sont des applications spécialisées utilisées pour obtenir un aperçu de l’expérience client, comprendre leurs comportement  et aider à adapter les campagnes de marketing à des segments de clientèle spécifiques.

Ces outils d’analyse des données clients peuvent faire partie d’une suite CRM ou être vendus comme des plateformes autonomes qui font tout, de la collecte de données à partir de différents systèmes en différents endroits (intégration) à l’analyse et à la visualisation des données. Ces outils se connectent également aux applications de vente et de marketing les plus répandues, ainsi qu’aux systèmes de gestion de contenu web, au courrier électronique, aux plateformes sociales et aux programmes de fidélisation des clients.

Il existe un certain nombre d’outils d’analyse de la clientèle, fournis par les principaux CRM . Les outils des principaux fournisseurs dans ce domaine comprennent

  • Adobe Analytics
  • Google Analytics 360
  • IBM Watson Customer Experience Analytics
  • SAP Hybris Marketing Cloud
  • SAS Customer Intelligence 360

Certains de ces outils intègrent des fonctionnalités telles que la segmentation client avec des systèmes qui personnalisent les sites web et qui créent des campagnes de marketing ciblée. À mesure que de nouveaux outils d’analyse de la clientèle feront leur apparition, les principaux fournisseurs de logiciels amélioreront probablement encore  leurs outils pour attirer un large éventail d’utilisateurs, et ils ajouteront des fonctions d’intégration et de nouveaux services. En outre, des fonctionnalités avancées seront intégrées dans des systèmes connectés, notamment des plateformes de gestion de contenu omnicanal.

 

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