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novembre 26, 2022

Comment analyser les données client : 7 étapes pour glaner des informations exploitables8 minutes de lecture



Pratiquement toutes les entreprises modernes ont déployé des efforts considérables pour commencer à collecter des données sur leurs clients et leurs opérations. Le problème est que de nombreuses organisations ont du mal à traduire ces données en informations pouvant être utilisées pour améliorer l’expérience client et prendre des décisions commerciales plus judicieuses. Dans cet article, nous décrivons sept conseils sur la façon d’analyser les données client et discutons du rôle de Plateforme de données clients (CDP) qui prennent en charge la convivialité, la visibilité et le contrôle.

Établir des objectifs

L’établissement d’un bon ensemble d’objectifs initiaux peut orienter votre travail et aider à définir les objectifs futurs. Certains objectifs communs pour l’analyse des données client incluent :

  • En augmentant fidélisation de la clientèle
  • Identifier les opportunités de vente croisée et vente incitative
  • Améliorer l’efficacité des campagnes marketing
  • Tester la messagerie et recueillir le sentiment des clients

Gardez à l’esprit que différents types de données seront mieux adaptés pour répondre à différents types de questions. Par exemple, les données transactionnelles seront utiles pour comprendre quels produits sont achetés ensemble, tandis que les données d’enquête peuvent révéler ce que les clients pensent de votre marque.

Identifiez le chemin des données dans votre CDP

Établissez le cadre de l’analyse des données que vous effectuerez au sein de la plateforme de données client (CDP) que vous utilisez. Examinez les points de contact client que vous avez en place et créez le chemin d’analyse au sein de votre CDP.

Le cheminement des données que vous établissez vous aidera à comprendre les interactions et les comportements des clients sur lesquels vous concentrer. En comprenant comment les clients interagissent avec votre marque, vous pouvez commencer à améliorer l’expérience client.

Segmentez votre modèle pour inclure :

  • Comment les clients interagissent les uns avec les autres
  • Comment ils interagissent avec votre marque
  • Comment vous pouvez améliorer l’expérience client

En comprenant comment les clients interagissent avec votre marque, vous pouvez commencer à améliorer l’expérience client. Par exemple, vous remarquerez peut-être que les clients qui viennent d’un site Web spécifique sont plus susceptibles d’acheter un certain produit. Vous pouvez ensuite vous concentrer sur la façon d’améliorer l’expérience client sur ce site Web afin d’augmenter les ventes.

Organiser et nettoyer les données

Commencez à organiser et à nettoyer les données en les inspectant d’abord pour détecter toute erreur et en remplissant les valeurs manquantes. Il est important de le faire avant de commencer toute analyse, car des erreurs peuvent fausser les résultats. Supprimez et corrigez les erreurs avant de continuer.

Assurez-vous également que vous protégez correctement les données et que vous respectez les règles de conformité applicables. La conformité est importante lors du traitement des données des clients, car elle garantit que les données sont utilisées de manière légale et éthique.

Modéliser les données

Ensuite, vous utiliserez votre CDP pour filtrer vos données en informations exploitables. La modélisation des données est le processus de représentation des données dans un format qui peut être utilisé pour l’analyse. Cette étape est importante car elle vous permet de donner un sens aux données et comment elles se rapportent à vos objectifs.

Il existe de nombreuses façons de modéliser les données, il est donc important de choisir la bonne approche pour vos besoins spécifiques. Certaines méthodes courantes incluent :

  • Regroupement : Cette méthode regroupe des points de données similaires les uns aux autres. Cela peut être utilisé pour segmenter les clients ou comprendre comment les produits sont liés les uns aux autres.
  • Régression: Cette méthode est utilisée pour identifier les relations entre différentes variables. Cela peut être utilisé pour prédire le comportement des clients ou comprendre l’impact des campagnes marketing.
  • Des séries chronologiques: Cette méthode est utilisée pour identifier les tendances dans le temps. Cela peut être utilisé pour comprendre comment le comportement des clients change au fil du temps ou comment les facteurs saisonniers affectent les ventes.
  • Association: Cette méthode révèle les relations entre les points de données

Une fois les données modélisées, il est important de valider les résultats en s’assurant de leur cohérence et du respect des normes de formatage. Cela permet de s’assurer que les conclusions que vous tirez des données sont exactes.

Analyser les données

Vous pouvez effectuer diverses analyses des données une fois que tout est en place. Décidez quel type d’analyse convient le mieux à votre cas d’utilisation. Voici des exemples de types d’analyse :

  • L’analyse par grappes: Cela se fait en trouvant d’abord des groupes de clients similaires, puis en analysant les groupes pour rechercher des tendances.
  • Analyse de cohorte : Avec l’analyse de cohorte, vous regroupez les clients en fonction du moment où ils ont rejoint votre marque. Cela vous permet de suivre le comportement de chaque groupe au fil du temps.
  • Analyse prédictive : L’analyse prédictive examine le comportement passé des clients pour prédire leur comportement futur. Cela peut être utile pour identifier le taux de désabonnement potentiel des clients ou les opportunités de vente incitative et de vente croisée.
  • Analyse de régression: Il s’agit d’une technique statistique qui peut être utilisée pour comprendre comment différentes variables sont liées les unes aux autres.

Une fois que vous avez décidé du type d’analyse, vous pouvez commencer à rechercher des informations. Vous pouvez ensuite vous concentrer sur la façon d’améliorer l’expérience client sur ce site Web afin d’augmenter les ventes.

Présenter les données aux parties prenantes

Les chiffres parlent souvent d’eux-mêmes; cependant, il est important de présenter les données d’une manière facile à comprendre pour les parties prenantes.

Une façon de le faire est de créer des éléments visuels, tels que des tableaux et des graphiques. Cela aidera les parties prenantes à comprendre plus facilement les données de différentes manières. Une autre façon de présenter les données est de créer une histoire autour d’elles.

En présentant les données d’une manière facile à comprendre pour les parties prenantes, vous pouvez obtenir l’adhésion à vos plans d’amélioration de l’expérience client. Utilisez les données pour proposer des idées ou des stratégies aux parties prenantes et mettre en évidence les informations qui vous aideront à atteindre les objectifs.

Optimiser, actualiser, répéter

Maintenant que vous avez établi un chemin d’analyse, optimisez-le. Cela peut signifier automatiser des tâches ou modifier la manière dont les données sont collectées. Par exemple, vous pouvez envisager la collecte de données en temps réel si vous effectuez une analyse prédictive.

Une fois que vous avez optimisé votre procédé, il est important de rafraîchir régulièrement les données. Cela garantira que les informations que vous glanez sont à jour et exactes. En actualisant régulièrement les données, vous pouvez être sûr que vos plans d’amélioration de l’expérience client sont basés sur les informations les plus récentes.

N’oubliez pas de répéter ce processus régulièrement. En analysant en permanence les données clients, vous pouvez adapter vos plans au besoin et vous assurer que vous êtes toujours concentré sur l’amélioration de l’expérience client.

Envisagez de créer des branches dans différents ensembles de données pour obtenir de nouvelles informations. Par exemple, vous voudrez peut-être consulter les données des médias sociaux pour voir comment les clients parlent de votre marque. Cela peut se faire par l’écoute sociale. Vous pouvez également envisager des sondages et des commentaires des clients pour comprendre ce que les clients pensent de votre marque.

En élargissant les types de données que vous examinez, vous pouvez obtenir une vue plus complète de l’expérience client. Cela vous permettra de prendre des décisions plus éclairées sur la façon de l’améliorer.

Dernières pensées

L’analyse des données client présente de nombreux avantages, notamment l’amélioration de l’expérience client, la fidélité à la marque et l’augmentation des ventes. Cependant, la réalisation de cette analyse peut être longue et difficile et il est important d’avoir les bons outils à bord. C’est là qu’une plateforme de données client (CDP) de haute qualité entre en jeu.

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