Comment analyser les données clients : 7 étapes pour obtenir des insights exploitables

Presque toutes les entreprises modernes ont déployé des efforts considérables pour collecter des données sur leurs clients et leurs opérations. Cependant, de nombreuses entreprises éprouvent des difficultés à traduire ces données en informations exploitables pour améliorer l’expérience client et leur permettre de prendre des décisions éclairées. Dans cet article, nous vous partagerons des conseils en 7 étapes pour analyser vos données clients. De plus, nous aborderons le rôle des CDP ou Customer Data Platform, qui facilitent l’utilisation, la visibilité et le contrôle de vos données.

Définir les objectifs

Définir un ensemble d’objectifs clairs permet d’optimiser votre travail et de définir vos objectifs futurs. Voici quelques objectifs courants qui s’appuient sur l’analyse des données clients :

• • Augmenter le taux de rétention clients

• • Identifier les opportunités de cross-selling et de upselling

• • Améliorer l’efficacité des campagnes marketing

• Tester les messages et recueillir l’opinion des clients

Gardez à l’esprit que différents types de données seront nécessaires pour répondre à ces différents objectifs. Par exemple, les données transactionnelles permettront de comprendre quels sont les produits qui sont achetés ensemble, tandis que les données d’enquête de satisfaction révèleront ce que les clients pensent de votre marque.

Identifier le parcours des données au sein de la CDP

Définissez le cadre d’analyse des données attendu au sein de votre Customer Data Platform (CDP). Examinez les points de contact existants avec vos clients et créez le parcours nécessaire à l’analyse des données au sein de votre CDP.

Le parcours des données que vous établirez vous permettra d’identifier les interactions et les comportements des clients sur lesquels vous concentrer. En comprenant comment les clients interagissent avec votre marque, vous pourrez commencer à améliorer l’expérience client.

Segmentez votre modèle pour inclure :

• • Comment les clients interagissent entre eux

• • Comment ils interagissent avec votre marque

• Comment vous pouvez améliorer l’expérience client

En comprenant comment les clients interagissent avec votre marque, vous pourrez commencer à améliorer l’expérience client. Par exemple, si vous remarquez que les clients provenant d’un site Web en particulier sont plus susceptibles d’acheter un certain produit, il serait judicieux de vous concentrer sur l’amélioration de l’expérience client de ce site Web afin d’augmenter vos ventes.

Organiser et nettoyer la base de données

Commencez par organiser et nettoyer vos bases de données. En les inspectant vous pourrez détecter d’éventuelles erreurs et commencer par remplir les valeurs manquantes. Il est important de le faire avant de démarrer l’analyse, puisque les erreurs peuvent fausser les résultats

Commencez par supprimer et corriger les erreurs. Soyez exigeant sur la protection des données et le respect des règles de conformité. Ces points sont essentiels lors de la manipulation de données clients afin de garantir que ces données soient utilisées de manière légale et éthique.

Modéliser les données

A présent, utilisez votre CDP pour filtrer vos données et en extraire des informations exploitables. La modélisation des données (data modeling en anglais) est un processus de représentation qui permet l’analyse des données. Cette étape est cruciale puisque qu’elle sert à établir des normes et vous permettront de mettre l’accent sur le besoin de disponibilité et d’organisation des données en lien avec vos objectifs.

Il existe différentes méthodes de modélisation des données, choisissez une approche adaptée à vos besoins. Les méthodes les plus courantes sont les suivantes :

• • Le clustering : Cette méthode regroupe les données en plusieurs sous-ensembles, des clusters, selon un critère de similarité entre elles. Les éléments du cluster sont similaires entre eux mais différents des éléments des autres clusters. Cela peut être utilisé pour segmenter les clients ou comprendre les liens entre les produits.

• • La régression : Le modèle de regression identifie les relations entre les différentes variables. Cela peut être utilisé pour prédire le comportement des clients ou comprendre l’impact des campagnes marketing.

• • Les séries temporelles : La modélisation de série temporelle est utilisée pour identifier les tendances au fil du temps. Cela peut être utilisé pour comprendre comment le comportement des clients évolue dans le temps ou comment le facteur saisonnier influence les ventes.

• Le modèle relationnel : Cette méthode révèle les relations existantes entre les données.

Une fois les données modélisées, il est important de valider les résultats en veillant à la cohérence et au respect des normes et des standards. Cela garantit la pertinence des conclusions que vous tirerez de vos données.

Analyser les données

Une fois ces différentes étapes accomplies, vous pourrez procéder à l’analyse des données. Ce sont les cas d’usage qui déterminent le type d’analyse à retenir. Voici quelques exemples de types d’analyse :

• • Analyse de cluster : Cette méthode consiste d’abord à trouver des groupes de clients similaires, puis à analyser ces groupes à la recherche de tendances.

• • Analyse de cohorte : Avec l’analyse de cohortes, vous regroupez les clients en fonction de leur date d’adhésion à votre marque. Cela vous permet de suivre le comportement de chaque groupe au fil du temps.

• • Analyse prédictive : L’analyse prédictive examine le comportement passé des clients pour prédire leur comportement futur. Cela peut être utile pour identifier les risques de résiliation clients ou les opportunités de cross-selling et de upselling.

• Analyse de régression : Il s’agit d’une technique statistique qui permet de comprendre comment différentes variables sont liées entre elles.

Une fois le type d’analyse choisi, vous pourrez démarrer l’analyse pour en ressortir des insights. Vous pourrez ainsi vous concentrer sur l’amélioration de l’expérience client du site Web afin d’augmenter vos ventes.

Présenter les données aux acteurs impliqués

Les chiffres parlent souvent d’eux-mêmes, cependant, il est important de présenter les données de manière compréhensible pour les différents acteurs impliqués.

La présentation des données peut être faite de manière visuelle, à l’aide de graphiques et de diagrammes. Cela facilite la compréhension des données par les acteur impliqués. Il est également possible de présenter les données en racontant l’histoire qui les accompagne.

En présentant les données de manière compréhensible aux différentes parties prenantes, vous obtiendrez leur adhésion quant à la stratégie d’amélioration de l’expérience client. Servez-vous des données pour proposer des idées ou des stratégies à mettre en oeuvre et mettez en évidence les insights qui vous aideront à atteindre les objectifs.

Optimiser, actualiser, répéter

A présent que le parcours d’analyse est établi, optimisez-le. Il peut être nécessaire d’automatiser certaines tâches ou de modifier la manière dont les données sont collectées. Par exemple, il faut considérer une collecte de données en temps réel si vous effectuez une analyse prédictive.

Une fois que vous aurez optimisé votre processus, il est important d’actualiser régulièrement les données, afin de garantir que les insights obtenus sont à jour et précis. En actualisant régulièrement les données, vous pourrez être confiant que votre approche pour améliorer l’expérience client s’appui sur les données les plus récentes.

N’oubliez pas de répéter ce processus régulièrement. En analysant continuellement les données clients, vous pourrez adapter votre stratégie pour être constamment concentré sur l’amélioration de l’expérience client.

Envisagez d’explorer différents ensembles de données pour obtenir de nouveaux insights. Par exemple, les données des réseaux sociaux vous permettront de savoir ce que les clients disent de votre marque. Cela peut être fait grâce à l’écoute sociale ou social listening en anglais. Les enquêtes de satisfaction et les commentaires des clients peuvent également vous permettre de comprendre ce qu’ils pensent de votre marque.

En élargissant le type de données que vous examinez, vous pourrez obtenir une vision plus complète de l’expérience client. Cela vous permettra ainsi de prendre des décisions éclairées sur la manière d’améliorer cette expérience client.

Pour Conclure

L’analyse des données clients permet notamment, d’améliorer l’expérience client, de travailler la fidélité à la marque et de développer les ventes. Cependant, cette analyse peut être chronophage et complexe, d’où l’importance d’avoir les bons outils à votre disposition. C’est là le rôle d’une Customer Data Platform (CDP).

La plateforme CDP+ de Zeta Global occupe une place centrale dans la Zeta Marketing Platform. Elle vous offre un plus grand contrôle sur les données et permet de lancer des campagnes rapidement, avec efficacité. La CDP+ de Zeta fournit une vue unique à 360° des clients et des prospects, enrichie par un score d’intention. L’architecture de notre plateforme est prévue pour se connecter aux technologies existantes via une interface visuelle low-code, offrant une transparence totale et un contrôle complet de vos données.