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Comment «faire parler» votre base de données

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Pour connaître vos clients, leurs attentes et leurs besoins, il suffit souvent de «faire parler» votre base de données. Mais pour cela, vous devez programmer une analyse régulière de cette dernière et maîtriser quelques techniques spécifiques. Voici la marche à suivre.

@ ARUNAS GABALIS / FOTOLIA

1. Segmentez votre base selon le profil de vos clients

Le niveau 1 du data mining (soit l'extraction d'informations d'une base de données) est la segmentation de vos clients répertoriés dans vos fichiers. Pour commencer, répartissez-les selon le chiffre d'affaires qu'ils réalisent ou la marge générée par leurs achats. De cette façon, vous isolerez les petits, les moyens et les gros clients. Vous observerez alors que le taux de marge d'un petit client apparaît souvent plus élevé que celui d'un gros. Mais en valeur absolue, la marge sur le gros client pèse plus lourd! Etablissez cette distinction pendant au moins deux semestres. Entre les deux périodes, vous visualiserez ainsi plus clairement l'évolution de votre base de données et déterminerez mieux sur quels profils de clients vous déclencherez une opération de MD.

2. Demandez à vos commerciaux d'enrichir la base avec des données relationnelles

Si les entreprises disposent facilement de données factuelles sur leurs clients, la donnée relationnelle s'avère, en revanche, bien plus rare. Pourtant, elle représente une forte valeur ajoutée dont il serait dommage de se priver. Il s'agit de connaître le nombre de relances et de visites que chaque commercial aura effectué sur un client. Sensibilisez vos collaborateurs à la récolte de ces données. Les vendeurs établiront ainsi un compte-rendu de leurs appels clients pour enrichir la base. Prévoyez un espace libre dans le système de reporting pour que le vendeur terrain signale tout mouvement dans l'organigramme décisionnel d'un client ou toute autre donnée sectorielle pouvant servir plus tard à l'exploitation optimale de la base.

3. Effectuez une segmentation RFM

Le sigle RFM évoque la récence, la fréquence et le montant des achats d'un client. Si les gros clients récents sont à fidéliser d'urgence, les clients peu fréquents qui commandent peu méritent-ils qu'on les traite en direct? Avec le classement RFM, vous aurez une vision du cycle d'achat de chaque client et de la fréquence de ses nouvelles commandes. Mettez en place des indicateurs pour remarquer tout changement d'attitude chez l'un de vos clients. Par exemple, un gros client n'a rien commandé ce mois- ci alors qu'il achète toujours une fois par mois, créez une alerte qui pointera l'événement. Adaptez ensuite votre cycle de vente.

4. Réalisez un portrait détaillé de chaque client

Etablir le profil de chaque client constitue une étape supplémentaire à votre action de data mining. Quelles sont les caractéristiques d'un bon client? A quel secteur d'activité appartient-il? Quel type de produit m'achète-t-il le plus? Effectuez ce travail sur les bons et les mauvais clients ainsi que sur les clients qui vous ont quitté. Pour ces derniers, il est possible d'aller encore plus loin dans l'analyse en décryptant leurs attitudes, en recherchant ce qu'ils aiment ou n'aiment pas, etc. en élaborant leurs portraits chinois. Ceux-ci vous aideront sans doute à découvrir les raisons qui ont motivé le départ de certains clients. Des telles photos permettent de comparer les clients et d'appliquer aux uns, la stratégie gagnante testée sur les autres. Fort de cette analyse sur les expériences passées, vous élaborerez ainsi un plan d'attaque pour retenir vos clients actuels. Un tel travail de fond débouche toujours sur une stratégie opérationnelle.

5. Calculez le potentiel d'achat de chaque client

Vous connaissez désormais la consommation de vos clients. L'intérêt ici est de savoir ce qu'ils sont capables de consommer en plus! Quel est donc leur potentiel d'achat de vos produits et services? Vous constatez alors qu'un type précis de clients est en mesure de dépenser un chiffre d'affaires donné. Partant du principe que tous vos acheteurs se ressemblent, vous en déduirez l'évolution possible de la consommation de certains petits clients, en comparaison avec les plus gros, si leurs profils convergent. L'intérêt de cette analyse: vous fixerez plus justement les objectifs de vos commerciaux, au plus près de la réalité de votre marché. Pour parvenir à un tel niveau de maturité dans l'analyse de vos données, la solution la plus efficace qui s'offre à vous est sans doute, le recrutement d'un expert du data mining et de la statistique, si vous ne possédez pas déjà un tel profil dans vos équipes.

6. Fournissez des informations émanant de la base de données à vos commerciaux

Une fois que vous savez «faire parler» votre base de données, n'oubliez pas de faire profiter vos commerciaux de toute cette nouvelle connaissance clients dont vous disposez désormais! Fournissez-leur le plus régulièrement possible (une fois par semaine par exemple] un tableau de bord explicite. Attention, ne les submergez pas de chiffres. Mais ne vous limitez pas non plus. Sélectionnez soigneusement les données chiffrées que vous leur communiquez. Dans le cas contraire, vous risquez de ne pas retenir leur attention. Par exemple, établissez, dans le cadre de vos news- letters, le bilan d'une action commerciale récemment réalisée à la suite de l'exploitation de vos fichiers. Vous venez par exemple d'effectuer un mailing. Annoncez-en les retombées. Il s'agit de leur prouver, chiffres à l'appui, qu'une action bien menée, porte ses fruits. Quoi de plus motivant! L'enseignement de leur portefeuille représente une manne intarissable. Et pour les inciter encore à renseigner la base de données avec des informations de qualités, pourquoi ne pas indexer un pourcentage du variable sur ce critère?

L'expert

Thierry Vallaud, responsable Data Mining et décisionnel au sein de la société Socio Logiciels, spécialiste du traitement statistique et marketing des données.