Quatre outils basés sur la data science pour transformer le parcours client

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Quatre outils basés sur la data science pour transformer le parcours client

Acquisition client, fidélisation, satisfaction et engagement... Pour convaincre et convertir des cibles, il faut personnaliser le parcours client et définir les meilleures offres commerciales à destination des prospects. Pour cela, une connaissance approfondie du profil client est une condition sine qua non ; elle est permise par la data science entre en jeu. Qu'est-ce que la data science ? Quelles sont les méthodes employées pour améliorer la connaissance client ? Nous vous proposons dans cet article de découvrir quatre outils intéressants pour optimiser sa stratégie.

Data science : définition

La data science ou science des données est un vaste champ multidisciplinaire visant à donner du sens aux données brutes. Pour se faire, on extrait des informations exploitables à partir de données brutes. Ce champ a pour but principal d’identifier des tendances, des motifs, des connexions et des corrélations dans les larges ensembles de données. En effet, les nouvelles technologies telles que les objets connectés, les réseaux sociaux, les smartphones ou encore les moteurs de recherches génèrent un grand nombre de données brutes. 

Or, l'ensemble de ces données sont source d’opportunités sans précédent pour les entreprises de toutes les industries, les institutions de recherche ou encore le secteur public. C’est la raison pour laquelle les données sont souvent considérées comme « l'or noir du XXIe siècle ».

Grâce au machine learning et au deep learning, les data scientists sont désormais en mesure de concevoir des outils pour analyser, traiter même prédire les intentions du consommateur.

analyse de données et data science sur un ordinateur

Optimiser la connaissance client grâce à la data science

Ces technologies sont utilisées pour créer des modèles et réaliser des prédictions, notamment au moyen d’algorithmes. Avec l’exploitation du big data par les data scientists, les tendances comportementales des clients sont enregistrées et optimisées selon ses propres agissements. Ces transformations n'en sont qu'à leur début dans le monde du marketing et le domaine de l'aide à la décision et de la prédiction appliquée aux besoins du client intéressent. Le machine learning est également à l’origine des algorithmes d’optimisation publicitaire ou de recommandation de produits, rendue possible notamment grâce aux historiques d’actions du consommateur. Les résultats obtenus permettent ensuite d'optimiser les créations, campagnes ou recommandations. C'est le cas des plateformes comme Netflix, Amazon, Spotify, TikTok ou même YouTube, capable de créer des recommandations selon votre historique. Sur Google, ces algorithmes vous recommandent des publicités en fonction de votre navigation.

À l'ère du digital, l'enjeu pour les entreprises consiste à traiter et à consolider les données disponibles afin d’améliorer leur compétitivité. Les informations concernant le marché, les ventes, l'activité commerciale, le marketing direct ou encore la navigation web représentent en effet un capital stratégique qui doit être exploité. Dès lors, une stratégie data driven peut être mise en place pour répondre aux enjeux suivants :

  • Identifier les enjeux business clés et détecter des opportunités

  • Analyser le ROI des actions

Si la data science et la connaissance client peuvent permettre aux entreprises de repérer des opportunités et d'améliorer la relation client, elle peut également permettre de concevoir et de présenter de nouveaux produits et services, de maîtriser les risques opérationnels, de détecter la fraude, etc.

Quatre outils pour améliorer sa stratégie marketing

La segmentation

La segmentation fait partie intégrante de la stratégie marketing. Elle consiste à diviser un marché ciblé en plusieurs sous-ensembles homogènes selon différents critères (données socio-démographiques, besoins, comportement d’achat, etc.). Elle permet ainsi de mieux comprendre sa cible et sa composition, afin de rendre les actions marketing plus pertinentes et efficaces.

Il existe plusieurs formes de segmentations :

  • RFM (récence, fréquence, montant) : c'est la méthode de segmentation la plus courante. Elle est basée sur les données transactionnelles, qui permettent de comprendre les habitudes d'achat du client.

  • PMG (petits, moyens, gros clients) : elle permet de diviser le portefeuille-client en petits, moyens et gros clients en fonction du volume de leurs transactions. Cela permet le ciblage et la personnalisation des actions marketing.

  • La typologie : ici, les clients sont classés en groupes homogènes en fonction de caractéristiques communes. Cette segmentation s'effectue sur la base des données de transaction (nombre d’achats, CA, etc.), relationnelles (visite du site, ouverture email, etc.) et des données de contacts (sexe, âge, ancienneté de la clientèle, etc.).

données imprimées avec graphique pour l'analyse de client

Le profiling

Le profiling est une autre technique pour mieux connaître ses clients et prospects. Il consiste à dresser le portrait d'un client type, selon différents critères tels que ses données socio-pro-démo, ses préférences et habitudes d'achat… Son objectif est de mettre en évidence ses principales caractéristiques comportementales pour les analyser et adopter des mesures spécifiques.

Cet outil permet de mettre en place une stratégie marketing adaptée, de mieux cibler ses opérations, d'établir des parcours clients spécifiques et donc, à terme, de créer des contenus pertinents qui auront un impact plus important sur les cibles et sur les ventes.

Le scoring

Le scoring client, qui consiste à donner une note à chaque client potentiel, permet également un meilleur ciblage marketing. Les clients sont analysés et utilisés comme modèles pour créer une formule qui va calculer une note de probabilité sur les prospects. Cela permet d'identifier :

  • les profils les plus réceptifs à une offre,

  • les acheteurs réguliers,

  • les clients avec un panier moyen élevé,

  • les clients à haut taux de satisfaction.

Grâce au scoring, une société peut avoir des informations supplémentaires pour définir des actions de marketing prédictif adaptées, mais aussi anticiper le niveau d'intérêt des profils et leurs actes d'achat potentiels. 

La data visualisation

Dernier outil que nous voulions vous présenter dans cet article : la data visualisation, ou dataviz. Certains la comparent à l'infographie, car elle permet de rendre intelligibles des données complexes grâce à des représentations visuelles. En plein essor depuis 2021, elle est de plus en plus utilisée en entreprise et notamment par les médias.

Grâce à la data visualisation, les data scientists facilitent l'exploration et l'analyse des données en transformant des données brutes en graphiques visuels, y compris sur des sujets ardus. Les collaborateurs ont accès à des informations facilement compréhensibles et peuvent se concentrer sur leur coeur de métier. Elle est par exemple utilisée en audit pour le suivi des cycles de travaux, leur pilotage ou encore la restitution des données collectées. Appliquée au parcours client, elle va permettre à une entreprise d'identifier les éléments importants à prendre en considération pour sa stratégie à partir, notamment, des données générées par les outils précédemment cités. Les décideurs gagneront ainsi du temps et n'auront pas à être confrontés à une masse de données inintelligibles. 

Pour les entreprises, la data science représente un enjeu capital qui permet l’amélioration de leur stratégie marketing et en conséquence, de leur production. De fait, le traitement des données clients apporte aux entreprises des indicateurs précis et utiles pour adapter leur activité en fonction des besoins et tendances à venir. L’objectif est donc de parfaire l’expérience client afin d'améliorer la relation client. Travailler sur l’expérience et la relation client grâce à la data science est aujourd’hui primordial pour qu'une entreprise reste compétitive et de multiples solutions sur-mesure ou sur étagères existent pour accompagner les décideurs.

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