Fichiers clients et bases de données

En matière d'analyse des données clients, la nouveauté vient de la diversification des sources de collecte: service clients, retours d'offres promotionnelles, mise en ligne de mini sites internet dédiés, création de clubs «partenaires» regroupant les aficionados, pages de fans sur les réseaux sociaux, blogs, etc.

Comment construire une segmentation de clients à partir des informations comportementales (achat/ utilisation) existant dans une base de données? Et comment l'enrichir par des informations plus «attitudinales» dans l'objectif de définir des actions de marketing ciblé?

Capter et comprendre les attitudes du prospect ou du client pour pouvoir lui proposer le bon produit au bon moment, c'est ce que permettent les bases de données comportementales. Les bases de données comportementales enregistrent et analysent les actions d'un utilisateur ou d'un client. Elles peuvent être exploitées par les enseignes ou les marques présentes sur Internet comme par les commerces physiques

Tout, ou presque, est aujourd'hui mesurable. C'est d'ailleurs l'atout premier du marketing web. […] Au terme d'un e-mailing, il est capital d'en mesurer l'impact afin d'en tirer des enseignements. Travailler sur ces derniers permettra d'améliorer considérablement le taux d'ouverture des futurs envois et d'obtenir, pour les prochaines campagnes, le meilleur ROI possible.

Comment extraire de ma base de données un nombre optimisé d'informations permettant d'améliorer la performance commerciale de mon entreprise? Quelles sont ces données et de quelle manière les exploiter pour optimiser leur utilisation? La réponse à ces questions réside certainement dans la mise en place d'un système de data mining permettant de mettre en exergue l'intelligence de certaines données stratégiques pour l'entreprise. L'évolution des techniques liées à l'exploitation des bases de données offre à l'entreprise de tendre vers le précieux «on to one» tant convoité, selon lequel, on parviendrait à vendre et à communiquer avec le client/prospect, de manière individuelle et personnalisée, tout en tenant compte de ses particularités! Réussir ce pari audacieux induit l'optimisation des recherches et des études permettant de connaître et de comprendre le consommateur...

Quatre-vingt pour cent des entreprises n'ont actuellement besoin, dans un premier temps, que d'analyses simples, ce qui leur permettrait déjà d'avoir une idée plus claire de leur portefeuille clients. Cinq experts de l'analyse de données ont accepté de fournir des orientations de bon sens, qui sont pourtant bien souvent oubliées lors d'actions d'analyse de données :

- Ne vous laissez pas piéger par de la donnée de mauvaise qualité...

- Restez simples !

- De quels outils avez-vous vraiment besoin ?

- N'oubliez pas la finalité de votre analyse !

- Votre objectif : la pérennité !

En matière de segmentation relationnelle, la plus répandue est la segmentation dite valeur/potentiel qui analyse le client selon deux axes: sa valeur actuelle pour l'entreprise et son potentiel de développement pour demain. La logique poursuivie est simple, l'entreprise concentre ses efforts relationnels sur les clients à plus fort enjeu de fidélisation (axe valeur) ou de conquête (axe potentiel). Pour les clients à moindre valeur/potentiel, chez un opérateur de téléphonie, cela se traduit par l'affectation d'un commercial joignable uniquement à l'initiative du client et par téléphone. A l'opposé, les rendez-vous en face-à-face, déclenchés à l'initiative du commercial sont réservés aux clients à forte valeur/potentiel. Mais Si cette logique répond aux enjeux d'efficience de l'entreprise, elle n'est cependant pas la plus satisfaisante pour le client! En effet, pourquoi un client à fort potentiel ne pourrait-il pas préférer communiquer par le biais des canaux à distance, plus rapides et moins contraignants que le face-à-face? Pourquoi un client, parce qu'il est plus rentable, aurait-il besoin d'être contacté plus souvent?

Internet prend une place de plus en plus importante dans les stratégies relationnelles des entreprises. Aussi, s'il est désormais naturel d'amener les clients et prospects à parcourir un site web, cela l'est beaucoup moins concernant leur parcours sur la Toile. La mission des solutions de Web analytics consiste à enrichir avec plus ou moins de finesse la connaissance des visiteurs d'un site. Il s'agit, dans un premier temps, de mesurer l'audience page à page et d'identifier les chemins parcourus. Puis d'analyser le comportement des usagers, de mesurer le retour sur investissement d'une campagne, de comprendre les motivations des consommateurs, de mesurer leur valeur et, au bout du compte, d'améliorer la pression marketing pour optimiser les coûts d'acquisition client. Mais mesurer l'audience ne suffit pas à élaborer des segmentations comportementales. Il faut également analyser chaque visite et coupler ces informations avec les solutions métier.

Les points clés du Web analytics :

1. Identifier la catégorie du site Web

2. Définir les objectifs liés à un projet d'analyse de trafic

3. Identifier les utilisateurs métier

4. Obtenir les indicateurs usuels...

5. Identifier les comportements d'acheteurs

6. Réaliser des tests en temps réel

7. Optimiser la stratégie marketing

8. Systèmes d'informations à coupler au Web analytique

La donnée transformée en information “exploitable” est et sera la clef de la réussite des actions marketing des prochaines années. Mais pour les néophytes, les difficultés sont diverses : les techniques s'enchevêtrent et sont souvent regroupées dans le “scoring” ou la “segmentation”. Le constat est simple : il ne s'est jamais produit autant de données marketing sur le consommateur et cette production pour les annonceurs tend à croître exponentiellement. Le marketing de base de données, les statistiques et le data mining sont donc des techniques de plus en plus demandées et utilisées par les annonceurs. Elles entrent dans une phase de maturité industrielle, tant en termes de logiciels, qu'en termes d'acteurs...

Ni devin, ni sorcier, le data mining est avant tout un outil qui segmente finement les fichiers et détecte de nouvelles cibles. Mais il ne suffit pas d'appuyer sur un bouton pour lancer une analyse ! L'aide de spécialistes est nécessaire pour transformer ses prédictions en actions opérationnelles et dynamiser sa stratégie de marketing direct...

Anticiper, analyser, décider : parce qu'elle a trait à la donnée, à son suivi, sa compréhension analytique et son exploitation opérationnelle, la business intelligence s'avère spécifiquement adaptée à des applications marketing. La business intelligence (BI), autrement appelée informatique décisionnelle, recouvre les politiques et technologies susceptibles de faciliter la prise de décision, autrement dit la compréhension des process de fonctionnement de l'entreprise ainsi que leur anticipation et l'anticipation des actions de pilotage.

Vous souhaitez segmenter votre base de données? Première étape: rassemblez vos clients par zone géographique. Mais attention, vérifiez que vous vous appuyez sur des données exactes. Pour cela, il convient de croiser vos fichiers avec les données de l'Insee où se trouvent répertoriés toutes les entreprises et établissements français...

1. Commencez par une segmentation sectorielle et géographique

2. Impliquez ensuite vos vendeurs dans la segmentation de la base

3. Enfin, attribuez un niveau de valeur à chacun de vos clients et prospects