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En quoi les solutions d’analyse et de visualisation de données sont-elles la clé d’une expérience client optimale ?
L’objectif est de parvenir à satisfaire et fidéliser ses clients ainsi que de conquérir de nouveaux prospects. Pour ce faire, “profiler” ses clients est devenu indispensable.
Avec un parcours client omni canal de plus en plus complexe, le premier enjeu est d’optimiser la stratégie marketing pour engager les clients sur le bon canal et avec le bon message au bon moment. Pour y parvenir, les retailers se doivent d’être dotés d’une connaissance client approfondie. La data est au cœur de ce processus d’amélioration de la connaissance client. Les données sont nombreuses, diversifiées, éclatées et parfois complexes à corréler, difficile alors de faire ce travail de segmentation manuellement.
Il est essentiel d’utiliser des solutions qui permettront de mettre en relation les principales sources d’informations clients, notamment :
- Les données de la base client CRM pour définir le profil démographique de sa clientèle : âge, civilité, situation géographique (urbain, périurbain, rural), données provenant des formulaires et de la carte de fidélité.
- Les données d’historiques des ventes pour identifier les habitudes d’achat du client : catégories de produits les plus achetés, panier moyen, canaux utilisés, nombre d’achats réalisés, nombre d’articles moyen dans le panier, date de premier achat, récurrence d’achat…
Les regroupements de type RFM
La fusion de ces données va permettre de réaliser des regroupements de type RFM (Récence - date du dernier achat -, Fréquence, Montant) pour attribuer un score à chaque client : “Inactifs”, “Occasionnels”, “Fidèles” ou encore “Nouveaux”. La communication ne sera pas la même en fonction de la catégorie à laquelle appartient le client. Bien qu’intéressant, ce niveau de segmentation seul n’est pas suffisant.
Au vu de la quantité d’informations auxquels sont confrontés les consommateurs chaque jour, ils n’accorderont pas ou peu d’intérêt à une communication non qualitative. Il faut affiner cette connaissance en intégrant les données démographiques et les habitudes d’achat aux segments.
Des campagnes ultra-personnalisées et une analyse très précise grâce au combo Marketing Automation et Dataviz
L’objectif est de cibler de façon quasi individualisée ses clients sur des campagnes marketing qui anticipent leurs futurs besoins ou les accompagnent dans leur parcours d’achat comme par exemple :
- Une communication sur des chaussures de running pour les nouveaux clients de moins de 30 ans qui ont effectué leur premier achat sur un produit de la catégorie sportswear.
- Les offres de rentrée du rayon enfants pour stimuler les familles qui sont clientes occasionnelles de la gamme d’articles
- Une promotion exceptionnelle sur l’ensemble du magasin pour les clients inactifs.
- Un e-mailing sur la nouvelle collection de blousons automne / hiver pour les clientes fidèles avec un panier moyen élevé.
En s’adressant à des segments de clients distincts, avec un message unique et personnalisé, la marque favorise la conversion et accroît la satisfaction de ses clients et donc leur fidélité. Une fois les campagnes envoyées via une solution de marketing automation, les impacts seront plus facilement mesurables grâce à la data visualisation car les analyses et résultats pourront être globalisés et étudiés par segment.
Mesurer l’impact de ses actions marketing
Chaque campagne marketing a un objectif précis :
- Augmenter les ventes globales
- Cibler une catégorie de produits
- Intensifier la fréquentation en magasin ou les visites sur le site web
- Accentuer la part des achats via mobile et les commandes "click & collect"
- Accroître le niveau de satisfaction client…
Avec la multiplication des canaux online et offline, il est souvent compliqué de connaître les répercussions précises d’une action marketing sur ces objectifs. Le client n’est pas celui du site Internet ou d’un magasin mais bien le client de la marque. Il peut commencer un parcours sur internet pour le finaliser en magasin. En effet, chaque canal peut être à la fois un canal de vente ou d’information, pour un temps relationnel ou transactionnel.
Il est donc primordial de collecter et de consolider à 360° toutes les données qu’elles soient transactionnelles, déclaratives ou comportementales. L’intérêt de la data visualisation ne sera pas toujours de mesurer un ROI qui n’est pas toujours quantifiable d’ailleurs, mais plutôt d’identifier rapidement des tendances en mettant les données dont on dispose en relation ou en analysant les variations sur les segments clients qui étaient ciblés par une action.
Prenons quelques exemples
Comment analyser l’impact, qu’il soit négatif ou positif, des campagnes sur la satisfaction client ? On peut imaginer réaliser cette mesure en fonction des données issues de formulaires remplis par les clients, des avis sur les bornes de satisfaction directement en magasin, de notes sur les fiches produits, de réclamations au service client ou encore de l’engagement sur les réseaux sociaux (likes, partages, commentaires etc.). Si la plupart des indicateurs sont en baisses, il faut pousser l’analyse plus loin en creusant ses données sur d’autres aspects.
La satisfaction semble en baisse suite à l’envoi d’une offre promotionnelle ? Pourquoi ne pas croiser ses tableaux de bord marketing avec ceux de la supply chain pour vérifier immédiatement si les produits en promotions étaient bien disponibles au moment de l’offre ou identifier si de nombreux retours ont eu lieu sur la période et pour quelles raisons.
Résumons
La multiplication des canaux de distribution se traduit par une clientèle de plus en plus nomade et connectée. En conséquence, la quantité et la diversité de données exploitables ne cesse d’augmenter. Il est devenu de plus en plus complexe de comprendre pourquoi le client se déplace en magasin, pourquoi il effectue ou non un achat et pourquoi il revient ou non au magasin. Croiser à un même endroit toutes ces données devient une nécessité pour comprendre les comportements de ses clients ou les résultats de ses campagnes.
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