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Data Marketing

Data et connaissance client : quels sont les défis à relever en 2022 ?

Aujourd’hui, avec la montée en puissance du e-commerce, mais aussi des cartes de fidélité et des différents canaux disponibles, la connaissance client est facilitée. Facilitée vraiment ? Oui, seulement et seulement si, les marques parviennent à collecter, digérer, et activer ce flot massif de données clients. Selon beaucoup d’experts, 2022 sera data ou ne sera pas ! Alors, quels sont les enjeux et défis à relever pour faire de la data un réel allié business ? Eclairage dans ce nouvel article.

1° Une collecte oui, mais qualitative et sécurisée

Si l’enjeu actuel des marques et des entreprises est de nouer une relation personnalisée et engageante avec leurs clients, cela passe en premier lieu par la connaissance de ses derniers, leurs besoins, leurs habitudes d’achats, leurs parcours d’achat etc. Pour cela, il faut collecter de la donnée sur lui, mais pas n’importe où et pas n’importe comment. Notre Chief Data Officer, Cyrille Peixoto, nous le dit « collecter moins, mais mieux », voilà la logique à suivre.

Les marques et entreprises doivent se poser les bonnes questions : de quelles données ai-je besoin pour atteindre mes objectifs marketing ? C’est l’usage marketing qui doit primer sur la collecte de données à tout prix. Ce cadrage vous permettra de définir la meilleure manière et les ressources nécessaires pour collecter les données clients efficacement.

De plus, en posant clairement vos besoins, vous répondez aux exigences du Règlement européen RGPD :

  • Le principe de finalité : la collecte et l’enregistrement des données doivent se faire dans un but précis.
  • Le principe de proportionnalité et de pertinence : les informations enregistrées doivent être pertinentes et strictement nécessaires au regard de la finalité évoquée ci-dessus. 
  • Le principe d’une durée de conservation limitée : pas de durée indéfinie et une durée de conservation précise à fixer en fonction du type d’information enregistrée et de la finalité du fichier.
  • Le principe de sécurité et de confidentialité et les droits des personnes : il n’y a effectivement aucun intérêt à divulguer ou à ne pas protéger les données collectées.

Ainsi, l’intérêt pour la marque et son client, est avant tout d’affiner la collecte de données pour garantir à la fin une expérience client réellement engageante et personnalisée.

Enfin, pour garantir la qualité des données collectées, il est essentiel de créer un référentiel client unique (RCU). L’intérêt de cette pratique est de pouvoir stocker intelligemment les données personnelles des clients afin de leur adresser des messages ultra-personnalisés sur le bon canal et au bon moment. Et surtout de décloisonner la data afin de disposer de la donnée dans un seul et même endroit. Et donc éviter tout ce que nous pouvons rencontrer en début d’accompagnement avec nos clients : dédoublement de données, multibases, multi-sources… autant d’éléments qui ne permettent pas d’avoir confiance dans les données accessibles. En effet, selon une étude DemandGen, 70 % des marketeurs pensent que les informations de contact de leur base de données sont obsolètes. D’où l’importance de mettre en place, avec des experts de la donnée, un référentiel unique dans lequel chaque donnée client est stockée et mise à jour.

2° Un traitement réellement orienté satisfaction client

Si beaucoup d’entreprises parviennent à collecter efficacement leurs données, encore trop peu, activent ces data efficacement. Il est indispensable pour les années à venir de comprendre le client dans son ensemble et tout au long de son parcours et d’utiliser les technologies disponibles pour l’engager et lui offrir la meilleure des expériences.

Cela passe premièrement par la segmentation client qui offre une vision claire de la qualité économique de chacun des clients avec des indicateurs business fiables et exploitables. Grâce à la segmentation client, la marque peut comprendre la typologie et la composition de sa clientèle.

Quand on parle de segmentation, il y a deux pans qui entrent en jeu : la segmentation statique, à un instant T, et la segmentation dynamique, c’est-à-dire évolutive. Cette dernière, permet de surveiller la trajectoire de l’ensemble des clients pour élaborer de façon optimum les parcours clients. Cela consiste à détecter des trajectoires (positives ou négatives) à fort enjeu qui vont constituer autant d’alertes d’attrition que d’opportunités de consolidation de la relation client. Ainsi, qu’il soit nouveau client, engagé, en perte de vitesse, en rupture, top client, régulier ou consommateur occasionnel, … grâce à la segmentation, le client vivra une expérience personnalisée adaptée à son cycle de vie.

D’autres analyses pointues vont permettre de personnaliser l’expérience et donc engager le client à consommer comme le scoring client : cette technique permet de donner un score à certains clients en fonction de différents paramètres. En général, on l’utilise pour détecter les clients à fort potentiel. L’objectif est de développer un algorithme, basé sur des méthodes prédictives, qui prédira dès le début du cycle de vie des clients, la probabilité qu’ils comptent parmi les futurs meilleurs clients. L’intérêt de cette technique, c’est qu’elle est facilement quantifiable et mesurable. Ainsi, elle minimise grandement l’investissement, puisque le scoring permet d’investir uniquement sur les meilleurs clients, selon l’objectif de ROI défini. De plus, grâce à ce scoring, la marque pourra limiter les coûts de recrutement, mieux connaître leurs profils, davantage les convertir et les cibler au plus tôt avec des communications adaptées.

La recommandation de produits est aussi efficace, ici l’idée est de prédire les parcours d’achats de vos clients et déterminer des leviers opérationnels qui permettront d’augmenter leur dépense en proposant du cross-selling opportun, et/ou du up-selling. L’intérêt est de définir les associations de produits naturelles les plus pertinentes pour chaque client, cibler les cooccurrences d’achats pertinentes et le potentiel client concerné, prédire les parcours d’achats de vos clients et mettre en place des leviers opérationnels de cross ou up selling (mise en avant de produits, recommandation de produits dans le panier web, push de campagnes de marketing direct).

Ainsi, il existe de nombreuses utilisations possibles de la data pour enrichir la connaissance client et remplir les objectifs marketing : modélisation des parcours, détection des opportunités, analyses prédictives et prescrives… De nombreux autres usages de la data sont possibles (voir notre dossier sur les différents usages de la data science) et restent encore à approfondir. Il est néanmoins certain que toute cette data analyse ne peut se faire sans experts du domaine garantissant une transparence de sécurité des données nécessaire pour gagner durablement la confiance des consommateurs.

>> Si vous voulez en savoir plus et être accompagnés, contactez nos experts data.

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