Data marketing, la donnée au service de la connaissance client

Entre le CRM, les retours clients, le site web et les réseaux sociaux, les entreprises disposent de ressources précieuses pour mieux comprendre leurs consommateurs. Mais savent-elles exploiter efficacement toutes ces informations ? Pas forcément. Découvrez pourquoi et comment mettre en place une stratégie de data marketing. 

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Qu'est-ce que le data marketing ?

Le data marketing consiste à utiliser la donnée pour mieux connaître son client. L’objectif final étant la fidélisation et l'acquisition client. Et pour cela, les entreprises ont tout intérêt à exploiter l’une des ressources les plus précieuses à leur disposition : les données numériques. Et oui, nous vivons dans un monde digital. Les consommateurs passent leur temps sur Internet ou sur les réseaux sociaux. Or, ce temps passé à naviguer en ligne permet aux entreprises de récolter des informations vitales sur les consommateurs.

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Informations qui permettent ensuite d’ajuster la stratégie marketing : offres, prix, canal de communication, parcours client, campagnes publicitaires, expérience utilisateurs, image de marque, … Elles peuvent prendre des décisions en fonction de faits vérifiés, et non plus seulement en se basant sur une intuition. 

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Le data marketing est donc un véritable outil d’aide à la décision participant directement à la croissance de l’entreprise. 

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La data, un moyen d’atteindre un objectif 

Toute la stratégie data marketing repose sur la donnée. Les entreprises doivent implémenter l’ensemble du processus data pour pouvoir dégager des insights pertinents. 

À commencer par collecter les bonnes données. À l’heure du Big data, cette collecte présente une particularité, son volume exponentiel. Les données sont partout : réseaux sociaux, outils analytics des sites web (comme Google analytics ou Google search console), CRM, applications mobiles, statistiques des newsletters, sondages en ligne, … 

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Toutes ces sources fournissent ensuite à l'entreprise les moyens de mieux connaître leur cible.

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La connaissance client, l’objectif final 

Si la data est le moyen, la connaissance client en est l’objectif. Grâce à toutes les données disponibles, les entreprises peuvent répondre à diverses questions : 

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• Qui sont les clients (données démographiques) ? 
• Quels sont leurs centres d’intérêt (données comportementales) ? 
• Comment consomment-ils (données transactionnelles) ?

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Aujourd’hui, elles peuvent affiner cette connaissance client à tel point que les prospects ont l’impression que l’entreprise s’adresse directement à eux. Les entreprises comprennent avec précision l’ensemble de leurs besoins et de leurs problématiques. Cette compréhension leur permet de concevoir des solutions sur-mesure. 

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Quels sont les enjeux ?

L'approche data marketing permet de répondre aux deux enjeux d’une bonne stratégie marketing et commerciale, à savoir :

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Fidéliser les clients 

Bien moins coûteuse et tout aussi efficace que l'acquisition, la fidélisation client est l’un des premiers enjeux du data marketing. Après tout, des clients satisfaits sont plus susceptibles de réitérer leurs achats. Sans oublier qu’ils offrent une bonne publicité aux entreprises. 

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Alors comment les entreprises peuvent-elles fidéliser leur clientèle grâce à la data ? Voici quelques exemples : 

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• Le taux de churn : les entreprises peuvent mesurer le taux de satisfaction client. Lorsque celui-ci est au plus bas (augmentation des retours clients, des avis négatifs, des réclamations…), le risque d’attrition est élevé. Elles peuvent alors ajuster leur stratégie pour mieux répondre aux exigences de leur clientèle. 
• Le cross sell ou l’up sell : comme il est beaucoup plus facile de vendre à une personne convaincue, les entreprises peuvent utiliser leurs connaissances clients pour proposer des produits complémentaires ou plus haut de gamme. Et ce, au bon moment, à la bonne personne. 
• Les ambassadeurs : les entreprises peuvent identifier les clients les plus fidèles pour les transformer en ambassadeurs de la marque. L’avantage est double : ils sont encore plus engagés, et participent à l’acquisition de nouveaux clients. 

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L’idée est surtout d’anticiper le comportement des clients pour mieux répondre à leurs attentes, et ainsi améliorer leur satisfaction. 

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Acquérir de nouveaux clients 

Pour croître, les entreprises ne doivent pas seulement fidéliser leurs clients, elles doivent aussi en acquérir de nouveaux. C’est là que la compréhension de la cible prend tout son sens. 

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Voici comment les données peuvent vous aider à conclure plus de vente : 

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• L’ajustement de l’offre : la compréhension fine des besoins clients est essentielle pour fournir une offre sur-mesure. À cette fin, les entreprises peuvent proposer des sondages en ligne, des tests auprès d’un panel de clients, … Tous les retours constituent des données précieuses pour améliorer le produit et/ou service. 
• La segmentation des prospects : entre un lead froid tout juste débarqué sur le site et un prospect ayant abandonné son panier d’achat, le niveau de maturité est loin d’être identique. La communication doit donc être adaptée à chaque profil. La data marketing permet justement de positionner le prospect sur le parcours client, et ainsi de personnaliser la communication. 
• Les tests A/B : toujours dans un objectif d’amélioration continue, les tests sont souvent appliqués aux campagnes emailing. L’idée est alors de proposer différents emails à différents segments pour trouver la formule qui convertit le mieux. 

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L’acquisition client grâce au data marketing repose sur un savant mélange entre connaissance client et pratiques de test & learn. 

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Comment mettre en place une approche data marketing ?

Pour obtenir de tels insights sur leurs clients cibles, les entreprises doivent reprendre l’intégralité du processus data : collecte, traitement et analyse de données. Elles doivent développer une culture data driven, adaptée au marketing. 

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Voici les principales étapes :

1 - La gestion des données 

La donnée étant au cœur de la stratégie de data marketing, les entreprises doivent assurer une gouvernance de données optimale. À savoir : 

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• Collecte de données ; 
• Nettoyage des données ; 
• Uniformisation des données 
• Visualisation des données ; 
• Analyse des données. 

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Toutes ces étapes prennent du temps, mais heureusement, de plus en plus d’outils No Code permettent de les automatiser. 

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2 - La sensibilisation des équipes 

Entre le service client, les équipes commerciales, marketing et produit, la data marketing fait intervenir une pluralité d’acteurs. Mais tous ne sont pas sensibilisés à l’importance des données. Or, tous sont susceptibles de récolter des informations précieuses sur les clients. 

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Il convient donc de les sensibiliser pour développer une culture data driven. 

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Pour cela, des formations sont indispensables, mais il est aussi nécessaire de leur simplifier la tâche. 

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Si chaque département utilise des outils distincts et complexes à manipuler, il est peu probable qu’ils soient enclins à collecter et exploiter les données. À la place, fournissez à vos équipes des outils intuitifs capables de centraliser toutes les informations, peu important leur source. 

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3 - Définir une stratégie et implémenter un plan d’action

Après avoir collecté les données, il est temps de mettre en place un plan d’action. Ce peut être le lancement d’un nouveau produit, une nouvelle campagne email, l’ajustement d’un tarif, la création d’un site internet, l’envoi d’un livre blanc, … 

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L’idée est surtout de tester une hypothèse pour voir la réaction de vos clients et prospects. 

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4 - L’analyse des résultats

Le comportement des utilisateurs évoluant sans cesse, les actions mises en place doivent toujours être renouvelées. 

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Les entreprises doivent alors implémenter des actions, les tester, les analyser, les ajuster, les tester, les analyser, … Tout au long de ce processus, le data marketing est omniprésent. Entre les informations récoltées et les indicateurs de performance, les entreprises disposent de moyens pour s’améliorer continuellement. 

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Finalement, l’omniprésence de la data et la concurrence rendent le marketing de données indispensable. Grands groupes ou PME, toutes les entreprises doivent apprendre à mieux connaître leurs clients, au risque de se laisser dépasser.