Qui ne souhaite pas connaître parfaitement ses clients ?
Comment construire une stratégie Data qui permet de mieux connaître ses clients ?
Les prérequis pour la mise en place d’une stratégie Data au service de la connaissance client.
La question ici à se poser est : qu’est-ce que je veux faire ? Pour cela, il faut tout d’abord bien définir son besoin en termes d’informations à extraire (les données) pour connaître ses clients.
Ce besoin-là se décline en 2 points :
- Un process et une organisation : quel est le process de collecte des datas ? Cherche-t-on à faciliter l’inscription au début de son funnel marketing par exemple ou à la fin ?
Par exemple, on peut récupérer le numéro de téléphone d’un client directement sur le canal sur lequel il est ou bien s’il s’en va, plus tard, grâce au retargeting. D’un autre côté, l’organisation désigne qui fait quoi.Qui va être en lien avec le client pour récupérer différentes informations : son adresse de livraisons pour le service de livraisons.
Ensuite qui récupère et comment ses autres données comme son numéro, son nom ? Est-ce lors de l’achat ou en arrivant sur le canal (site internet, phoning, physique…) ? - Outils & technologies : enfin, il faut définir ce que l’on recherche. Est-ce que j’ai besoin d’une information en temps réel ou est-ce pour en faire une analyse à postériori ?
Si vous souhaitez mieux maîtriser les données pour un objectif en temps réel, comme améliorer son service après-vente, ce n’est pas du à postériori, c’est tout de suite. La personne au bout du fil, doit connaître le parcours client pour savoir récupérer les informations, il doit savoir parfaitement à qui il parle.
Au contraire, un exemple a posteriori, serait de simplement comprendre les différentes typologies des clients qui existent et leurs comportements.
Relever le défi de la multiplicité des sources pour aboutir à une vision unifiée
Les parcours clients se complexifient aujourd’hui, on effectue par exemple toujours une recherche internet avant d’aller sur place pour acheter un produit. Nous sommes dans une situation omnicanal, on compare les produits avant d’en acheter un, pleins de paramètres sont à prendre en compte pour les entreprises, il y a des données de partout.
Le défi de la multiplicité des sources s’explique en 2 points :
- Il y a plein de différents types de données à collecter : des données personnelles comme les mails, numéros de téléphone. Il existe aussi des données opérationnelles , ce sont les actions que le client fait sur un canal. Par exemple, le temps qui s’écoule entre la visite et achat. Enfin, les données de trafic indiquent ce que les clients recherchent en amont pour combler un insight. Pour les Directeurs Marketing notamment, c’est capital de comprendre les mots-clés recherchés pour voir ce que les gens recherchent et pouvoir se positionner par rapport à cela.
- Pour relever ce défi de la multiplicité, il faut être au clair sur la stratégie globale d’acquisition autour du parcours client pour ne pas s’éparpiller, c’est-à-dire de ne pas essayer de tout parfaitement mesurer et contrôler. Tout dépend de la stratégie globale. Si ma stratégie est « online to offline », mon objectif sera d’amener les gens vers l’achat physique. En revanche, par exemple si ma stratégie est « Mobile first », je vais me consacrer à l’étude du trafic.
Les différents outils & technologies à considérer
Il faut comprendre qu’il y a 3 approches, 3 façons d’outiller :
- Customer Data Plateform (CDP)
- Une Unification en interne : je fais une construction de CDP maison, je développe mon propre CDP.
- Modèle Hybride : Nous pouvons payer et prendre un CDP pour une partie de collecte des données, par exemple les data online mais pour d’autres data, on utilise un connecteur pour connecter les données physiques. Entre autres, on utilise un CDP et l’on développe une autre partie en interne.
Quel que soit le choix technologique, il faut bien penser à la gouvernance des outils et des Data associées. De plus, rendre cette donnée la plus accessible possible grâce à la multiplicité des services Cloud et l’application généralisée des outils martech.
Conclusion :
Une bonne stratégie data pour améliorer sa connaissance client c’est déjà définir son besoin business. Pour servir ce besoin business, l’important c’est de trouver l’assemblage de technologies et outils permettant de relever la multiplicité des sources et d’arriver à une vision unifiée pour permettre aux équipes opérationnelles de mieux décider.
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