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ATTENTION : Cet article peut paraitre assez poussé et complexe. Un débutant pourrait vite se sentir perdu ! nous vous conseillons de commencer par cet article ou celui-ci. Car pour faire de l'analyse avancée, il faut commencer par collecter des données !
L’empreinte numérique laissée par nos utilisateurs en dit long sur leurs profils, leurs préférences, leurs besoins et leurs comportements d'achat, dont la connaissance est cruciale pour pouvoir communiquer avec eux de la meilleure façon possible.
La bonne nouvelle est que la technologie d'aujourd'hui nous permet de stocker un énorme volume de données provenant de sources multiples, telles que des plateformes sociales, des sites web, des bases de données d'entreprise, des données publiques et des sources tierces externes.
En mettant en œuvre une stratégie de marketing numérique analytique, c'est-à-dire fondée sur l'analyse des données, nous ouvrons la porte à toute une série d'avantages concurrentiels, notamment la possibilité de concevoir des produits et services, des offres et des remises personnalisés sur la base des données collectées, ce qui nous permet de répondre aux besoins spécifiques de chaque segment de clientèle. Mais quels sont les objectifs d'un tel processus ?
Tout d'abord, l'amélioration de la prise de décisions commerciales, car l'entreprise sera en mesure d'identifier les éléments cruciaux, initialement non saisis dans les grands ensembles de données, qui peuvent être déterminants dans les décisions commerciales.
Ensuite, l'automatisation des processus, qui permet de surveiller l'activité et le marché et de répondre en temps réel aux demandes, plaintes et questions des clients.
En résumé, plus la connaissance du profil de nos clients actuels et potentiels est granulaire et détaillée, plus le potentiel de personnalisation est important. Cela augmente la possibilité d'acquérir de nouveaux clients et de générer de nouvelles ventes.
Comment mettre en œuvre une stratégie digitale avancée d'analyse de la clientèle ?
Un processus d'analyse de la clientèle comporte trois phases ou trois macro-domaines d'application. Voyons-les en détail.
Analyse descriptive :
C'est la phase dans laquelle se trouvent la plupart des entreprises et où, grâce à des mesures simples, vous pouvez avoir une vue d'ensemble de ce qui s'est passé jusqu'à présent.
Grâce aux données historiques, nous pouvons analyser qui sont nos prospects et nos clients et comment ils se sont comportés. Par exemple, des mesures telles que le taux de conversion, la valeur moyenne des commandes et le montant total dépensé lors de transactions récentes sont extraites.
Analyse prédictive :
Moins d'entreprises en sont déjà à ce stade de mise en œuvre de l'analytique avancée et utilisent les prédictions pour prendre des décisions.
L'analyse prédictive est l'application d'algorithmes statistiques et d'apprentissages automatiques pour prédire des comportements ou des scénarios futurs.
On peut, par exemple, se faire une idée des meilleures façons de répartir le mix média ou comprendre l'efficacité potentielle d'une campagne.
Analyse prescriptive :
Une petite minorité des entreprises se trouve à cette étape. À ce stade, en tenant compte de toutes les variables générées précédemment, des solutions optimales peuvent être identifiées et la prise de décision automatisée.
Ce type d'analyse utilise l'intelligence artificielle et les capacités de traitement des données pour faire des propositions, évaluer les options possibles et choisir la plus appropriée, en recherchant l'efficacité opérationnelle et un rendement maximal.
Comment appliquer la stratégie aux étapes du parcours du client ?
Les applications de ces techniques avancées vous permettent de trouver des réponses à des questions commerciales essentielles.
Nous présentons ci-dessous quelques-unes des applications les plus courantes du parcours client afin de mettre en évidence la manière dont les efforts de marketing peuvent être optimisés à chaque étape de l'entonnoir menant à l'achat.
Phase de recrutement
1. Identifier les points sensibles et les fuites
Au cours de cette phase, une analyse détaillée des formulaires de recrutement sur le site web est effectuée afin d'identifier les éventuels points de fuite qui suscitent le doute chez les utilisateurs.
2. Analyse de récurrence et d'affinité
Les caractéristiques des meilleurs utilisateurs, les canaux et les points de contact qui génèrent le plus de visites sont analysés. Cela nous permettra d'établir un profil et de comprendre en profondeur les caractéristiques des utilisateurs qui sont les plus liées à notre contenu et, par conséquent, le type de contenu qui correspond le mieux à l'utilisateur.
3. Classement des pistes
L'évaluation des pistes vous aide à prévoir non seulement quels utilisateurs sont les plus intéressés par vos produits et services, mais aussi par quels canaux vous avez le plus de chances de les atteindre. De cette manière, vous pouvez identifier et optimiser les points de contact qui offrent les meilleures chances de générer des revenus importants.
4. Modèles d'attribution
Un modèle d'attribution est la règle ou l'ensemble de règles qui déterminent comment le crédit pour les ventes et les conversions est attribué aux points de contact dans les chemins de conversion. Vous pouvez choisir entre différents types de modèles d'attribution, qui varient en fonction de la position de chaque interaction dans le parcours du client.
Phase d'activation
1. Voie de conversion
Ce sont les séquences de canaux et de points de contact qui conduisent au plus grand nombre de conversions et qui sont analysées en profondeur. Cela permettra d'optimiser les investissements dans les différents canaux afin de planifier une stratégie de marketing multicanal efficace et efficiente.
2. Identifier les leviers d'activation
Bien que la prévision des conversions ne soit pas une tâche simple, la disponibilité d'une grande quantité de données historiques sur la navigation des utilisateurs peut permettre d'identifier les premiers comportements associés à une future conversion.
En outre, cette technique peut également être appliquée pour découvrir les facteurs relatifs au profil ou au comportement des visiteurs qui ont le plus d'impact sur la conversion.
3. Segmentation stratégique
L'application de l'analyse statistique permet d'identifier des segments de clientèle ayant des profils/comportements de navigation et/ou de conversion similaires afin de créer des stratégies différenciées pour un meilleur ciblage des campagnes de marketing.
Ces groupes sont naturellement formés sur la base d'une distance mathématique calculée entre les différentes caractéristiques. Les clients ayant des scores similaires seront regroupés pour former les segments qui pourront être ciblés.
4. Optimisation du taux de conversion (CRO) et expériences connexes
Les sites web et les applications mobiles consistent en des combinaisons d'éléments modifiables (position ou couleur des boutons, conception des bannières, prix, etc.) qui sont optimisés au moyen de tests. Les célèbres tests A/B et tests multivariés sont une technique de test d'une hypothèse dans laquelle plusieurs variables peuvent être modifiées.
L'objectif est de déterminer quelle combinaison de variations fonctionne le mieux parmi toutes les combinaisons possibles.
5. Systèmes de recommandation
Les systèmes de recommandation ou moteurs de recommandation tentent de prédire la note ou la préférence qu'un utilisateur donnera à un produit, sur la base des notes ou des achats d'autres utilisateurs que le système considère comme similaires.
6. Analyse des liens ou règles d'association
Ces méthodes permettent d'orienter les ventes croisées en découvrant des relations intéressantes entre les produits achetés simultanément.
Par exemple, la règle {beurre, confiture} ==> {pain en tranches} que l'on peut trouver dans les données de vente d'un supermarché indique que si un client achète du beurre et de la confiture le même jour, il est probable qu'il achète également du pain en tranches.
Dans le secteur bancaire, les règles d'association sont utilisées pour détecter les schémas associés à la fraude, et une analyse des liens est effectuée pour identifier d'autres cas de fraude.
Le défi consiste ici à identifier le bon ordre dans lequel les produits doivent être promus, les bons segments de clientèle et l'intervalle de temps optimal entre les campagnes.
Phase de rétention
1. Analyse des clients selon la récence, la fréquence et la valeur monétaire (RFM)
En qualifiant et en classant l'ensemble de la base de données clients en fonction de ces trois variables (récence, fréquence et valeur monétaire) et de leur pondération appropriée, on obtient un scoring dynamique des clients, qui permettra de prendre des décisions en fonction des besoins de l'entreprise.
2. Analyse de la pertinence des facteurs dans le processus d'achat
Les variables, ou étapes de navigation, qui ont la plus grande influence sur la génération de conversions au cours du processus d'achat sont identifiées. Cela permettra d'augmenter la valeur moyenne du client et de prioriser les efforts de marketing en fonction des variables les plus pertinentes pour l'entreprise.
3. Identifier les leviers de fidélisation tout au long du parcours client
En analysant le cycle de vie des clients autour de la marque et des actifs numériques, vous pouvez identifier les leviers de fidélisation pour les clients ayant une plus grande propension à renouveler et/ou à acheter des produits d'autres catégories.
4. Calculer la valeur de la durée de vie du client
Il existe plusieurs formules et techniques qui permettent, sur la base de l'historique des transactions des clients, d'estimer la valeur qu'ils peuvent générer pour l'entreprise. Et sur cette base, vous pouvez minimiser les dépenses sur les clients non rentables, optimiser les canaux d'acquisition et essayer de réactiver les clients les plus rentables.
Conclusion
Trouver la bonne stratégie peut paraitre complexe. Mais en définitive, il ne s'agit que d'une analyse logique et méthodique des données fournies par les prospects. De nombreux outils peuvent vous fournir toutes les métriques nécessaires pour adapter vos choix et décisions.
Mais il ne faut pas se leurrer. C'est une démarche qui demande du temps si l'on souhaite le faire avec ses propres moyens. Il faudra être patient et vous former un minimum. Et surtout, il ne faut pas vous tromper dans vos choix car le résultat attendu pourrait être tout l'inverse de ce que vous espérez.
Il reste ainsi l'option de l'investissement financier auprès de professionnels tels que Booster Informatique ou des spécialistes du marketing numérique analytique comme nos confrères de Seogarden. Comme déjà évoqué plusieurs fois sur ce blog, il est possible d'apprendre beaucoup de choses avec Youtube et des articles tels que celui-ci. Mais on n'apprend pas un métier en quelques minutes de tutoriel. L'expérience reste la chose la plus importante.
Mais dans tous les cas, ce temps perdu ou cette dépense est nécessaire pour vous démarquer de la concurrence, et augmenter les ventes de votre site. C'est en adaptant votre stratégie que vous vendrez plus et parfois plus cher que votre voisin !