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DossierFichiers clients et bases de données

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4 - Analyser les données

Le data mining et l’analyse statistique des comportements clients permettent de bien segmenter vos bases de données clients. L'enjeu ? gagner en efficacité et cibler mieux vos actions commerciales.

Le data miner, ce professionnel que les e-marchands s'arrachent

Son travail: rendre intelligibles les données dont disposent les sites e-commerce. Une mission qui nécessite de disposer de compétences solides en mathématiques, en informatique et en business.

Tout savoir sur :Le data miner

Le temps réel, nouveau défi du géomarketing

Le real time marketing, ce moment-clé qui permet aux marketeurs de nouer des conversations avec les consommateurs et de modifier les messages en temps réel, exige l'intégration et l'analyse des données via de puissants outils automatisés. Pour coller au plus près des attentes contextuelles de leurs clients, les marques et distributeurs doivent affiner le ciblage et intégrer le géomarketing.

Big DATA : comment traiter en temps réel de très gros volumes de données ?

Nouveau défi des marketeurs, le « big data » consiste à traiter, en temps réel, de très gros volumes de données extrêmement variées et à les analyser. Toutes les entreprises sont concernées. Surtout celles qui possèdent de vastes gisements d'informations et souhaitent les passer au crible pour améliorer leur connaissance client et optimiser leurs campagnes.

Les nouveaux modèles d'analyse des données

En matière d'analyse des données clients, la nouveauté vient de la diversification des sources de collecte: service clients, retours d'offres promotionnelles, mise en ligne de mini sites internet dédiés, création de clubs «partenaires» regroupant les aficionados, pages de fans sur les réseaux sociaux, blogs, etc.

Croiser BDD et études ad hoc

Comment construire une segmentation de clients à partir des informations comportementales (achat/ utilisation) existant dans une base de données? Et comment l'enrichir par des informations plus «attitudinales» dans l'objectif de définir des actions de marketing ciblé?

Mettre en place une base de données comportementales et affiner sa connaissance du client pour mieux le séduire

Capter et comprendre les attitudes du prospect ou du client pour pouvoir lui proposer le bon produit au bon moment, c'est ce que permettent les bases de données comportementales. Les bases de données comportementales enregistrent et analysent les actions d'un utilisateur ou d'un client. Elles peuvent être exploitées par les enseignes ou les marques présentes sur Internet comme par les commerces physiques

Comment choisir son logiciel de data mining

Comment extraire de ma base de données un nombre optimisé d'informations permettant d'améliorer la performance commerciale de mon entreprise? Quelles sont ces données et de quelle manière les exploiter pour optimiser leur utilisation? La réponse à ces questions réside certainement dans la mise en place d'un système de data mining permettant de mettre en exergue l'intelligence de certaines données stratégiques pour l'entreprise.

Cinq conseils sur l'analyse de données

Quatre-vingt pour cent des entreprises n'ont actuellement besoin, dans un premier temps, que d'analyses simples, ce qui leur permettrait déjà d'avoir une idée plus claire de leur portefeuille clients. Cinq experts de l'analyse de données ont accepté de fournir des orientations de bon sens, qui sont pourtant bien souvent oubliées lors d'actions d'analyse de données :

- Ne vous laissez pas piéger par de la donnée de mauvaise qualité...

- Restez simples !

- De quels outils avez-vous vraiment besoin ?

- N'oubliez pas la finalité de votre analyse !

- Votre objectif : la pérennité !

La fin du règne de la segmentation valeur/potentiel

En matière de segmentation relationnelle, la plus répandue est la segmentation dite valeur/potentiel qui analyse le client selon deux axes: sa valeur actuelle pour l'entreprise et son potentiel de développement pour demain. La logique poursuivie est simple, l'entreprise concentre ses efforts relationnels sur les clients à plus fort enjeu de fidélisation (axe valeur) ou de conquête (axe potentiel). Pour les clients à moindre valeur/potentiel, chez un opérateur de téléphonie, cela se traduit par l'affectation d'un commercial joignable uniquement à l'initiative du client et par téléphone. A l'opposé, les rendez-vous en face-à-face, déclenchés à l'initiative du commercial sont réservés aux clients à forte valeur/potentiel.

Comment profiter des outils de Web analytics

La mission des solutions de Web analytics consiste à enrichir avec plus ou moins de finesse la connaissance des visiteurs d'un site. Il s'agit, dans un premier temps, de mesurer l'audience page à page et d'identifier les chemins parcourus. Puis d'analyser le comportement des usagers, de mesurer le retour sur investissement d'une campagne, de comprendre les motivations des consommateurs, de mesurer leur valeur et, au bout du compte, d'améliorer la pression marketing pour optimiser les coûts d'acquisition client. Mais mesurer l'audience ne suffit pas à élaborer des segmentations comportementales. Il faut également analyser chaque visite et coupler ces informations avec les solutions métier.

Les points clés du Web analytics :

1. Identifier la catégorie du site Web

2. Définir les objectifs liés à un projet d'analyse de trafic

3. Identifier les utilisateurs métier

4. Obtenir les indicateurs usuels...

5. Identifier les comportements d'acheteurs

6. Réaliser des tests en temps réel

7. Optimiser la stratégie marketing

8. Systèmes d'informations à coupler au Web analytique

Les atouts de l'analyse de données

Ni devin, ni sorcier, le data mining est avant tout un outil qui segmente finement les fichiers et détecte de nouvelles cibles. Mais il ne suffit pas d'appuyer sur un bouton pour lancer une analyse ! L'aide de spécialistes est nécessaire pour transformer ses prédictions en actions opérationnelles et dynamiser sa stratégie de marketing direct...

Projet data mining : quatre questions clefs
Cet outil est-il indispensable à une stratégie client ?
Le data mining est complémentaire à une stratégie marketing terrain. En se basant sur des analyses statistiques, il permet de segmenter plus finement la base de données clients et de découvrir des potentiels de cibles inexploitées. A partir des résultats des analyses, les campagnes terrain de marketing direct peuvent ainsi être optimisées.
Quelles sont les conditions pour obtenir des résultats performants ?
Avoir une base de données complète et saine : un projet data mining est pertinent si l'entreprise dispose de nombreux clients, de nombreuses informations sur eux, et de données régulièrement mises à jour.
Combien de temps pour obtenir des résultats ?
L'étape la plus longue consiste à préparer les données, les nettoyer et les transformer en indicateurs performants : en fonction de la situation de l'entreprise, cela peut se compter en mois voire en années. La seconde étape : la conception du modèle par un statisticien et le lancement de l'analyse prend en général au minimum un mois.
Comment débuter un projet data mining ?
Soit en externalisant le projet : en faisant appel à un prestataire spécialisé, qui analyse les données de l'entreprise. De nombreuses sociétés font ce choix. Soit en créant, au sein du département marketing études et fichiers, un poste de statisticien, afin d'utiliser les logiciels acquis.
Business intelligence : Mettez du décisionnel dans votre marketing

Anticiper, analyser, décider : parce qu'elle a trait à la donnée, à son suivi, sa compréhension analytique et son exploitation opérationnelle, la business intelligence s'avère spécifiquement adaptée à des applications marketing. La business intelligence (BI), autrement appelée informatique décisionnelle, recouvre les politiques et technologies susceptibles de faciliter la prise de décision, autrement dit la compréhension des process de fonctionnement de l'entreprise ainsi que leur anticipation et l'anticipation des actions de pilotage.

Trois conseils pour segmenter vos bases de données

Vous souhaitez segmenter votre base de données? Première étape: rassemblez vos clients par zone géographique. Mais attention, vérifiez que vous vous appuyez sur des données exactes. Pour cela, il convient de croiser vos fichiers avec les données de l'Insee où se trouvent répertoriés toutes les entreprises et établissements français...

1. Commencez par une segmentation sectorielle et géographique

2. Impliquez ensuite vos vendeurs dans la segmentation de la base

3. Enfin, attribuez un niveau de valeur à chacun de vos clients et prospects

 

Coordonné par Christophe Moëc

Eloïse Cohen,<br/>rédactrice en chef Eloïse Cohen,
rédactrice en chef

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