Comme nous l’évoquons souvent, une solide connaissance client est le fondement de toute stratégie marketing cohérente et performante. En effet, tout marketeur souhaite communiquer à ses clients « le bon message au bon moment » afin de répondre au mieux à leurs besoins. Si en théorie tous les professionnels du marketing sont unanimes sur ce point, il...
Comme nous l’évoquons souvent, une solide connaissance client est le fondement de toute stratégie marketing cohérente et performante. En effet, tout marketeur souhaite communiquer à ses clients « le bon message au bon moment » afin de répondre au mieux à leurs besoins. Si en théorie tous les professionnels du marketing sont unanimes sur ce point, il sont relativement peu à optimiser l’exploitation de leur données pour améliorer la connaissance de leurs clients.
Ceci s’explique par une problématique évidente : Le volume de données générées par les consommateurs ne cesse de croître, à tel point qu’il est désormais impossible pour l’humain de traiter ces données. Le nombre de source de données a également décuplé avec la démocratisation des smartphones et des objets connectés.
Depuis la diffusion du Big Data et de l’IA, il est désormais possible pour les marketeurs de traiter et d’exploiter ce volume de données et ce de manière continue. Nous vous proposons de découvrir dans cet article, 7 étapes fondamentales pour améliorer votre connaissance client à travers l’usage de la data et de l’IA.
1. Collecter les données sur tous les points de contact
Sans données, il vous sera difficile de connaître l’activité de vos clients … La première étape pour mettre en place une stratégie data est donc de collecter un maximum de données et ce, sur tous les points de contact que vous pouvez avoir avec vos clients. Vous devrez donc veiller à vous connecter sur toutes les sources de données potentielles on et offline et stocker ces données dans une base structurée.
2. Organiser et structurer
La deuxième étape consiste à organiser, homogénéiser et structurer vos données afin d’obtenir une vue consolidée et unifiée de chacun de vos clients. En mettant en place un RCU (référentiel de client unique), vous serez alors en mesure de rattacher à chaque client de votre base, toutes les données qu’il génère et ce quelles que soient leurs sources. C’est cette organisation de la donnée qui rendra possible et efficace par la suite, son exploitation.
3. Transformer et nettoyer
La transformation et le nettoyage de la base de données est une étape cruciale dans le processus de traitement de la donnée. En effet, plus le niveau d’exigence du DQM (Data Quality Management) sera élevé et plus l’analyse de la donnée faite par l’IA sera efficace. Si on associe les modèles prédictifs au « moteur » qui se charge de trouver des corrélations parmi les comportements des consommateurs, les données peuvent être comparées au « carburant » qui permet au moteur de fonctionner. Plus les sets de données seront « propres » et correctes et plus les recommandations faites par l’IA seront précises.
4. Valoriser et enrichir
La collecte et le traitement des données sont utiles seulement si elles sont exploitables et exploitées. Une fois les données nettoyées, il est particulièrement intéressant de les valoriser à travers l’usage de différents modèles prédictifs, qui peuvent être répartis sur 3 univers différents :
L’ADN Client :
L’ensemble des modèles prédictifs utilisés pour segmenter, qualifier ou scorer les clients. Ils utilisent des notions telles que la valeur client, les personas, l’affinité à un produit ou la sensibilité à la promotion.
L’ADN Produit :
L’ensemble des modèles prédictifs utilisés pour catégoriser ou qualifier les références de produits. Ces modèles incluent les caractéristiques produits telles que la capacité de recrutement, de fidélisation, de cross-selling etc.
L’ADN Événement :
L’ensemble des modèles prédictifs basés sur la probabilité qu’un client réalise une action. Il sont par exemple utilisés pour prédire la probabilité qu’un prospect s’inscrive à une newsletter ou qu’un client réalise un second achat.
5. Explorer et exploiter
L’étape d’exploration et d’exploitation de la base de données est sans doute l’exercice le plus complexe dans la mise en place dans une stratégie data driven. Cette étape a pour objectif d’identifier les bons moments de prise de parole à destination des prospects et clients. L’analyse fine des données, réalisée par les différents modèles prédictifs, doit vous permettre d’extraire des enseignements clés, qui seront alors utilisés pour créer des audiences précises.
Ces audiences spécifiques seront utilisées lors du paramétrage des campagnes d’acquisition ou de fidélisation. Ces audiences affinées permettent ainsi d’améliorer la performance de vos campagnes marketing en les rendant plus « intelligentes ».
6. Activer
En ciblant des audiences fines et précises, vos prises de parole seront alors adaptées en fonction du profil de chaque consommateur. C’est cette individualisation en temps réel de la communication, sur tous les points de contacts de vos clients, qui vous permettra de créer une expérience client cohérente, tout en améliorant les performances de vos campagnes.
D’un point de vue technologique, il est préférable que l’activation de vos campagnes se face sur une seule interface, connectée à l’ensemble des outils de diffusion, sans besoin d’intervention des équipes IT. Cette automatisation de la transmission d’audiences est aujourd’hui possible grâce à la synchronisation d’un grand nombre de connecteurs avec les différentes solutions technologiques telles que les routeurs email, outils de retargeting, de personnalisation on-site etc .
7. Mesurer
Dernier élément capital : la mesure et le contrôle des résultats de vos campagnes. Cette mesure des performances de vos campagnes doit être systématique et doit se faire à travers la mise en place de groupes de contrôle. Ces groupes sont constitués d’individus exclus du ciblage des campagnes, ce qui permet d’évaluer rapidement et facilement l’uplift de vos campagnes.
Pour faciliter la lecture des performances et être en mesure d’évaluer rapidement le ROI de chaque campagne, il est particulièrement judicieux d’utiliser des dashboards, sur lesquels apparaissent les KPI’s préalablement définis.
Ces rapports doivent être facilement exportables afin d’être transmis aux différents services de l’entreprise. Les enseignements clés issus de l’évaluation des campagnes, favorise les prises de décision au quotidien et cela pour tous les départements dépendants de la connaissance client.
Vous désirez accélérer votre stratégie data et accéder à une vraie connaissance de vos client ? N’hésitez pas à nous contacter. Nous serons ravis de vous expliquer comment la plateforme Predictive Marketing Activation peut vous permettre d’atteindre votre objectif.
