La connaissance client, par définition, est un concept fondamental pour tous les professionnels de la relation client digitale.
Elle regroupe en effet l’intégralité des données détenues par une entreprise concernant ses clients : achats précédents, coordonnées, tranches d’âges, classes socio-professionnelles… C’est une véritable mine d’or pour mieux connaître ses clients et leur fournir une réponse toujours plus personnalisée.
En 2018 et dans les années à venir, les enjeux de la connaissance client sont nombreux : marketing prédictif et smart data vont notamment bouleverser la façon dont la plupart des marques collectent et exploitent l’information client. Que faut-il en retenir ?
Aujourd'hui, toutes les entreprises ou presque collectent les informations et données générées en masse par les visites et les achats sur leur site internet, l’activité de ses clients sur les réseaux sociaux ou encore le téléchargement d’une application commerciale.
La principale difficulté consiste désormais à ne pas se laisser submerger par cette masse de données, et à exploiter efficacement ce « big data » pour en retirer des éléments pertinents.
En effet, toutes les informations collectées ne présentent pas le même degré d'utilité pour un service client ou une stratégie marketing.
D'autres éléments peuvent aussi s'avérer comme n'étant pas de réels indicateurs d'efficacité ou de rentabilité (abandon de panier, navigation sur le site sans commande...).
Le « smart data » répond à cette problématique et regroupe des outils et technologies qui permettent d’éliminer les données non pertinentes, de mettre régulièrement à jour les données pertinentes et enfin d'effectuer des rendus d'ensemble cohérents et synthétiques.
Qu’est-ce que la connaissance client ?
En pratique, le type de données récoltables et mobilisables dépendra du secteur d’activité de l’entreprise.
D’une manière générale, la plupart des professionnels pourront construire une base de données contenant au moins les éléments suivants :
Ces quelques informations permettent déjà de mieux cibler sa communication, par exemple selon l’origine géographique de ses clients.
Les méthodes de collecte, quant à elles, n’impliquent pas toujours un outil sophistiqué de smart data et big data.
Il est également possible de réaliser :
Comment mieux connaître ses clients ?
La collecte de données en masse atteindra rapidement ses limites si elle n'est pas présentée et proposée aux conseillers et collaborateurs du service client comme un moyen simple et accessible de consulter ces données : c’est tout le principe de la mise en forme des données, ou « data visualisation ».
Une data plus lisible est une data directement exploitable, et plus facilement compréhensible par l’ensemble de ses équipes.
Un bon outil de connaissance client et de gestion de la relation client (CRM) sera déterminant pour rationaliser et fluidifier la présentation de ses données, via par exemple la génération automatique de fiches clients aérées ou, pour la présentation de statistiques et de données de masse, sous la forme de rendus visuels clairs et synthétiques.
Pourquoi connaître ses clients ? D’abord et avant tout pour mieux les satisfaire ! En cela, le marketing prédictif aidera à mieux prédire leurs actions futures pour augmenter leur satisfaction.
Porté par les nouvelles technologies et le big data, le marketing prédictif est un nouveau domaine prometteur, qui va permettre d’anticiper les actions ou les comportements des clients – ou plus exactement d’évaluer leur probabilité – à partir de profils types et modélisés.
Le calcul de la « valeur vie » d’un client, c’est-à-dire de la totalité des revenus qu’il va générer pour la marque sur l’ensemble de sa vie, sera d’autant plus précis si l’on maîtrise les subtilités du marketing prédictif.
Les techniques de profiling consistent à identifier certains groupes aux caractéristiques communes et bien précises au sein d’une clientèle.
Par exemple, les clients habitant en région Bretagne, les 30-45 ans ayant des enfants en bas âge ou les seniors à fort pouvoir d’achat sont ainsi autant de profils types possibles, avec des comportements d’achat parfois très différents, que l’on pourra identifier via l’exploitation de sa base de données clients.
Pour mieux cibler une campagne marketing ou la réponse à une requête client, il est généralement instructif de créer des clients imaginaires ou « personas », qui correspondent au groupe spécifique que l’on souhaite cibler.
Le profiling est essentiel pour bien connaître ses clients : il permet entre autres de définir des personas (tranche d’âge, origine géographique, niveau d’études et CSP…), de cibler ses actions marketing avec davantage de précision et donc d’obtenir un meilleur retour sur ces dernières.
Data et marketing prédictif forment également un couple indissociable si l’on souhaite s’engager dans un processus de scoring des clients.
Le scoring, comme son nom l’indique, consiste à attribuer à chaque client une note pour évaluer la probabilité qu’il réalise ou non une certaine action. L’attribution du score est réalisée par un algorithme et se base non seulement sur des données concernant le client (niveau de revenu, classe socio-professionnelle, âge…) mais aussi sur son comportement observé (fréquence d’achat, nombre de requêtes adressées au service client…).
Une pratique de scoring très répandue, notamment dans certains secteurs d’activité comme la téléphonie mobile, consiste par exemple à évaluer la probabilité que le client résilie son contrat.
Une fois ce type de scoring effectué, il sera plus facile de concentrer ses efforts marketing et de fidélisation sur les clients dont la propension à quitter la marque est la plus élevée.
La connaissance client est fondamentale pour les stratégies commerciales des entreprises. Elle constitue un outil puissant de fidélisation. L’enjeu résidera dans la sophistication croissante des outils de connaissance client, qui permettront de mieux s’aventurer sur le terrain de la smart data et du marketing prédictif.