Dans un monde où les données sont devenues le carburant du marketing digital, l’intelligence artificielle (IA) joue un rôle central dans la personnalisation des expériences utilisateurs. Toutefois, le choix des types de données pour nourrir ces modèles est crucial. Les données first-party se distinguent comme une ressource précieuse. Mais pourquoi sont-elles si importantes dans les modèles d’IA ? Comment ces données renforcent-elles la pertinence et la performance des campagnes marketing ? Voici ce que vous devez savoir. Qu’est-ce que les données first-party ?Les données first-party sont des informations collectées directement par une entreprise auprès de ses clients. Elles proviennent de sources telles que :• Les interactions sur un site web (pages visitées, durée de session, etc.)• Les transactions effectuées dans une application mobile• Les informations fournies via des formulaires d’inscription• Les interactions par email ou via un service client Contrairement aux données tierces (third-party) acquises via des plateformes externes, les données first-party sont collectées et contrôlées directement par l’entreprise. Cela leur confère plusieurs avantages clés. Pourquoi les données first-party sont-elles essentielles pour les modèles d’IA ? 1. PERTINENCE ACCRUE DES INSIGHTS Les données first-party offrent une vision précise du comportement et des préférences des utilisateurs qui interagissent directement avec votre marque. Elles sont donc d’une grande valeur pour la personnalisation. Lorsque ces données sont intégrées dans les modèles d’IA, elles permettent de mieux comprendre les attentes des clients et d’anticiper leurs besoins de manière plus fiable.En effet, les modèles d’IA s’appuient sur des jeux de données pour identifier des motifs, prévoir des tendances ou personnaliser des recommandations. Des données first-party de qualité assurent une meilleure précision dans ces prédictions. Par exemple, une marque de mode peut utiliser des données d’achat first-party pour recommander des articles spécifiques en fonction des comportements d’achat passés d’un client. 2. CONFORMITÉ ET PROTECTION DES DONNÉES Avec la montée des régulations en matière de protection des données personnelles, telles que le RGPD en Europe ou le CCPA en Californie, l’utilisation des données first-party devient un impératif pour rester en conformité. Contrairement aux données third-party, qui peuvent poser des risques en termes de confidentialité, les données first-party sont collectées avec le consentement explicite des utilisateurs.En privilégiant ces données dans vos modèles d’IA, vous assurez non seulement une relation de confiance avec vos clients, mais vous réduisez aussi les risques liés à l’utilisation abusive de données externes. Cela devient particulièrement crucial dans un contexte où la protection de la vie privée est une priorité croissante pour les consommateurs. 3. AMÉLIORATION CONTINUE DES MODÈLES D’IA Les modèles d’IA s’améliorent avec le temps grâce à l’apprentissage continu. En disposant de données first-party de qualité, vous pouvez affiner et ajuster régulièrement vos algorithmes pour une personnalisation toujours plus pertinente. De plus, comme ces données sont constamment mises à jour, elles permettent une amélioration continue des performances de vos modèles d’IA.Prenons l’exemple d’une plateforme de streaming : en analysant les données de visionnage, l’IA peut ajuster ses recommandations de films et séries pour chaque utilisateur, rendant l’expérience plus engageante au fil du temps. 4. OPTIMISATION DU PARCOURS CLIENT L’intégration des données first-party dans les modèles d’IA permet une vue à 360° du parcours client. En reliant les points de contact (site web, email, application mobile), vous obtenez une compréhension globale des attentes et des comportements de chaque utilisateur. Cela permet d’optimiser les interactions et d’offrir une expérience fluide, pertinente et personnalisée à chaque étape du parcours d’achat.Par exemple, une entreprise e-commerce peut analyser les abandons de panier et, grâce à l’IA, envoyer un email personnalisé pour inciter l’utilisateur à finaliser son achat. Tout cela repose sur une utilisation intelligente des données first-party. 5. AMÉLIORATION DE LE RENTABILTÉ ET DU ROI En utilisant des données first-party, les campagnes publicitaires et les stratégies marketing deviennent plus ciblées, réduisant ainsi les dépenses inutiles. Les modèles d’IA, nourris par ces données, permettent de prédire quels segments de clients sont les plus susceptibles de convertir, optimisant ainsi les efforts de ciblage.Cette approche centrée sur les données garantit un meilleur retour sur investissement (ROI), car les décisions marketing sont prises sur la base d’informations concrètes et pertinentes, plutôt que d’hypothèses issues de données tierces souvent peu précises. Conclusion : L’avenir du marketing repose sur les données first-partyÀ l’heure où les cookies tiers disparaissent progressivement et où les régulations sur la protection des données se renforcent, les entreprises doivent s’adapter. L’utilisation des données first-party dans les modèles d’IA représente une opportunité unique pour personnaliser les interactions avec les clients, tout en respectant leur vie privée. En investissant dans des stratégies basées sur ces données, vous assurez non seulement la conformité de votre marque, mais vous améliorez également l’efficacité et la pertinence de vos campagnes marketing. L’avenir du marketing digital est clair : il repose sur une utilisation intelligente, éthique et efficace des données first-party, alimentant ainsi des modèles d’IA toujours plus performants. Prêt à transformer votre stratégie marketing grâce à l’IA et les données first-party ? Il est temps de mettre en place une approche qui vous permettra de prendre de l’avance sur la concurrence tout en construisant une relation de confiance avec vos clients. Si vous souhaitez en apprendre davantage sur datacadabra, n’hésitez pas à demander une démo !
Dans un paysage concurrentiel où les consommateurs sont bombardés de messages marketing, il est essentiel pour les entreprises de se démarquer en ciblant leurs efforts de manière précise et efficace. Cependant, le ciblage ne peut être efficace que s’il est basé sur une connaissance approfondie des clients. En effet, comprendre qui sont vos clients, ce qu’ils veulent et comment ils interagissent avec votre marque est la clé pour développer des campagnes marketing pertinentes et rentables.Dans cet article, nous explorerons en profondeur l’importance cruciale de la connaissance client dans l’optimisation des opérations marketing. Nous discuterons de la manière dont la collecte et l’analyse de données clients peuvent fournir des insights précieux pour personnaliser les stratégies marketing, améliorer l’expérience client et maximiser les résultats. Enfin, nous illustrerons nos propos à travers un cas d’étude concret mettant en lumière les bénéfices tangibles d’une approche centrée sur la connaissance client. Préparez-vous à découvrir comment la connaissance client peut transformer votre stratégie marketing et propulser votre entreprise vers le succès. I. POURQUOI LA CONNAISSANCE CLIENT EST ESSENTIELLE Dans un paysage marketing en constante évolution, où les attentes des consommateurs sont en perpétuelle mutation, la connaissance client est devenue un atout stratégique incontournable pour les entreprises. Mais pourquoi est-elle si essentielle ? Impact sur la rentabilité des campagnes marketing Une connaissance approfondie des clients permet aux entreprises de mieux allouer leurs ressources marketing en ciblant les segments de marché les plus prometteurs. En comprenant les besoins, les préférences et les comportements des clients, les entreprises peuvent concevoir des campagnes plus pertinentes et donc plus efficaces. Cela se traduit directement par une meilleure rentabilité des investissements marketing, avec des budgets mieux utilisés et des taux de conversion plus élevés. Compréhension des besoins et des préférences des clients La connaissance client offre également aux entreprises un aperçu précieux des besoins et des préférences de leur public cible. En comprenant ce qui motive leurs clients, les entreprises peuvent adapter leurs offres et leurs messages pour répondre de manière plus précise à leurs attentes. Cela permet non seulement de maximiser l’efficacité des campagnes marketing, mais aussi de renforcer la relation entre la marque et ses clients en offrant des expériences plus personnalisées et engageantes.En résumé, la connaissance client est essentielle pour optimiser les opérations marketing car elle permet aux entreprises de mieux comprendre leurs clients, d’aligner leurs stratégies marketing sur leurs besoins et leurs préférences, et finalement, d’améliorer la rentabilité de leurs investissements marketing. Dans les sections suivantes, nous explorerons plus en détail comment collecter et analyser les données clients pour obtenir ces insights précieux. II. COLLECTE DE DONNÉES ET ANALYSE Pour obtenir une connaissance approfondie de leurs clients, les entreprises doivent collecter et analyser une variété de données provenant de différentes sources. Voici les étapes clés de ce processus : Les différentes sources de données : • Données transactionnelles : Ces données fournissent des informations sur les achats et les transactions passées des clients, telles que les produits achetés, les montants dépensés et les fréquences d’achat.• Données comportementales en ligne : Les activités en ligne des clients, telles que la navigation sur le site web, les interactions avec les médias sociaux et les clics sur les publicités, offrent des insights précieux sur leurs préférences et leurs intérêts.• Données démographiques et sociodémographiques : Des informations telles que l’âge, le sexe, la localisation géographique et le revenu des clients peuvent être utiles pour segmenter et cibler efficacement le public.• Données relationnelles : activités des clients en réactions aux sollicitations marketing envoyées par la marque Méthodes d’analyse de données : • Segmentation : La segmentation des clients en groupes homogènes en fonction de critères tels que le comportement d’achat, les préférences produits ou la démographie permet de mieux comprendre les différents segments de marché et d’adapter les stratégies marketing en conséquence.• Analyse prédictive : En utilisant des techniques telles que la modélisation statistique et l’apprentissage automatique, les entreprises peuvent prévoir le comportement futur des clients, comme les futurs achats ou les réponses à des offres promotionnelles. En combinant ces différentes sources de données et méthodes d’analyse, les entreprises peuvent obtenir une vue holistique de leurs clients et développer des insights précieux pour orienter leurs stratégies marketing. Dans la section suivante, nous explorerons comment utiliser ces insights pour personnaliser efficacement les opérations marketing. III. PERSONNALISATION DE LA STRATÉGIE MARKETING Une fois que les entreprises ont collecté et analysé les données clients, elles peuvent utiliser ces insights pour personnaliser leurs stratégies marketing de manière plus efficace. Voici quelques façons dont la connaissance client peut être mise en œuvre pour une personnalisation réussie. • Segmentation Avancée :En utilisant les insights issus de la segmentation des clients, les entreprises peuvent créer des campagnes marketing spécifiquement adaptées à chaque segment de marché. Par exemple, un segment de clients fidèles peut recevoir des offres de fidélisation exclusives, tandis qu’un segment de nouveaux clients peut être ciblé avec des offres de bienvenue personnalisées. • Messages et Offres Personnalisés : En comprenant les besoins et les préférences individuels des clients, les entreprises peuvent personnaliser les messages et les offres pour chaque client. Par exemple, une entreprise de vente au détail peut envoyer des recommandations de produits basées sur les achats précédents d’un client, ou une entreprise de services financiers peut proposer des produits et des offres adaptés au profil financier d’un client. • Optimisation du Canal de Communication :La connaissance client peut également aider les entreprises à déterminer les canaux de communication les plus efficaces pour atteindre leur public cible. Par exemple, une entreprise ciblant un public jeune et connecté peut privilégier les médias sociaux et les campagnes de marketing par e-mail, tandis qu’une entreprise ciblant une population plus âgée peut se concentrer sur les publicités télévisées et les mailings postaux. En personnalisant leurs stratégies marketing en fonction des insights issus de la connaissance client, les entreprises peuvent améliorer significativement l’efficacité de leurs campagnes et renforcer la relation avec leurs clients. Dans la section suivante, nous explorerons l’impact de cette personnalisation sur l’expérience client. IV. AMÉLIORATION DE L’EXPÉRIENCE CLIENT
Lorsque l’on parle de ciblage marketing, le premier levier qu’on pense à activer est celui de la segmentation. L’association de la segmentation et du ciblage de vos campagnes va vous permettre de plus facilement atteindre vos objectifs mis en place. Tout d’abord quelle est la différence entre la segmentation et le ciblage ? La segmentation : définition Votre fichier client comporte un ensemble de personnes aux caractéristiques différentes, c’est un groupe hétérogène. La segmentation consiste à créer au sein de ce fichier client plusieurs groupes aux caractéristiques similaires, appelés segments, dont les comportements sont homogènes. Le ciblage : définition Le ciblage c’est tout simplement choisir quel(s) segment(s) va répondre le plus favorablement à votre campagne. Ce sont donc 2 méthodes complémentaires permettant d’enrichir votre connaissance client et d’optimiser vos efforts marketing lors de vos campagnes. En quoi la segmentation peut vous aider dans vos ciblages ? Si on compare l’exploitation data à la construction d’une maison, alors la segmentation clients va permettre de poser les fondations. En premier lieu, la segmentation va permettre de comprendre la structure de la base clients et d’identifier les différents groupes à animer. Les indicateurs qui vont en découler vont permettre de construire une stratégie basée sur la valeur et la fidélité des clients. Toutefois, se baser uniquement sur la photo de la segmentation à un instant t peut s’avérer parfois insuffisant, c’est alors qu’intervient le ciblage. Une fois la segmentation obtenue comment les activer avec le ciblage ? C’est là où les différents tableaux de pilotage issus d’une segmentation vont pouvoir vous aider dans la définition de votre stratégie d’animation. En premier lieu, l’identification de la valeur clients par segment va permettre de définir les budgets par segment tant en termes d’investissements commerciaux que de générosité. Cette première étape va nécessairement conditionner l’ensemble des actions qui seront définies par la suite. Ensuite, la matrice de passage va permettre de déterminer les enjeux stratégiques majeurs par segment. Cela permettra d’identifier pour chaque segment s’il faut orienter les ciblages sur des problématiques de fidélité, d’attrition, d’accroissement de la fréquence de visite, d’augmentation du panier moyen, de réactivation… Dernier élément de connaissance clients qui va permettre d’améliorer la qualité des ciblages : la caractérisation des groupes obtenus. Comme le montre notre article « caractériser ses segments pour adapter sa communication », la caractérisation va permettre de définir de nombreux leviers de personnalisation et de ciblages complémentaires. Cela permettra donc d’apporter une réponse plus personnalisée aux attentes des clients et de gagner en performance. Nous observons chez nos clients des gains de performance de l’ordre de 5 à 10% de chiffre d’affaires généré grâce à l’exploitation de la data. Un ultime argument pour vous convaincre de sauter le pas ? Un email produit entre 4g et 12g de carbone. En ciblant mieux vous allez réduire votre nombre d’envois et donc réduire vos émissions de CO2. Vous souhaitez améliorer vos ciblages mais vous ne possédez pas les outils adéquats ? Avec datacadabra, vous allez pouvoir en quelques clics construire votre segmentation clients grâce au module Segmenter. Nos différentes méthodes de segmentation vous permettent d’identifier les similitudes et les différences de vos segments pour personnaliser vos campagnes marketing. Une fois votre segmentation implémentée, le module Cibler vous permet d’exploiter toute la richesse de vos données (données brutes, segmentations, scores) afin de définir vos critères de ciblage les plus pertinents. Avec un objectif : envoyer le bon message aux bons clients Envie d’en savoir plus ? N’hésitez pas à nous contacter ou à nous demander une démo de datacadabra
C’est à travers vos communications que vous restez en contact avec vos clients. Le nombre de fois où vous les solliciter est alors un facteur clef à prendre en compte. Pression commerciale : définition Du point de vue du consommateur, la pression commerciale correspond à la pression ressentie par le client du fait des multiples sollicitations auxquelles il fait face (emails, SMS, bannières publicitaires, retargeting, appels sortants…). Celle-ci se traduit par le nombre de sollicitations reçues par le client sur une période donnée. Une chose est sûre : être capable de mieux gérer votre pression commerciale s’avère être un atout incontestable pour optimiser vos résultats. L’impact de la pression commerciale sur vos campagnes De manière générale, la pression commerciale est connotée négativement car on constate une baisse de la performance des campagnes de marketing direct et de l’engagement client au-delà d’un certain seuil. Les clients vont ainsi avoir tendance à s’agacer de sollicitations reçues de manière trop fréquente et potentiellement se désabonner. Mal gérer la pression CRM par une sur-sollicitation de ses clients peut avoir des conséquences catastrophiques sur le fichier client et les performances commerciales de l’entreprise.Afin d’optimiser sa pression commerciale, on peut être amené à mettre en place différents outils analytiques. 1. Faire le bilan de l’existant pour identifier les seuils de pression adéquats Afin d’optimiser sa gestion de la pression commerciale on peut être amené à mettre en œuvre différents types d’analyses. En premier lieu, faire le bilan de son plan d’animation va permettre de définir le seuil de pression commerciale à ne pas dépasser par segment. On pourra ainsi ajuster sa stratégie afin de ne pas dépasser le niveau de contact qui pourrait avoir un effet néfaste sur la performance commerciale. A noter qu’en règle générale, plus les clients sont engagés vis-à-vis d’une marque plus ils sont enclins à accepter un niveau de pression commerciale élevée. 2. Envoyer le bon message au bon moment avec des modèles prédictifs Cette première étape va permettre de poser un cadre général sur la gestion de la pression commerciale au sein du plan d’animation. Pour autant, si on souhaite avoir une gestion plus réactive de la pression marketing, il peut être intéressant d’y associer des modèles prédictifs pour s’assurer d’envoyer le bon message au bon moment. En particulier, la mise en place d’un score repoussoir va permettre d’anticiper la non ouverture d’emails sur une séquence d’animation donnée. Prenons l’exemple d’une société qui construirait son plan d’animation sur des séquences de 6 semaines. Mettre en place un scoring repoussoir sur ce type de mécanique permettrait de probabiliser le fait qu’un client n’ouvrira aucun des emails envoyés durant ces 6 semaines. En conséquence, on pourra exclure les clients ayant une trop forte probabilité de n’ouvrir aucun email. Des résultats optimisés au service de la performance Les bénéfices de cette mécanique sont multiples. En premier lieu, réduire le volume d’emails envoyés sur des clients ayant une forte probabilité de ne pas ouvrir va avoir un impact mathématique : augmenter les taux d’ouvertures et de clics et donc la perception des FAI sur les messages envoyés. En second lieu, on va réussir à améliorer la performance sur les clients ayant une forte probabilité de ne pas ouvrir à un instant t. En effet, ces clients non-ouvreurs ont bien souvent une forte aversion au marketing direct. En conséquence, ils ont tendance à être plus actifs lorsqu’ils ne sont pas sollicités que lorsqu’ils le sont. Réduire la pression commerciale va ainsi permettre deux choses : favoriser leur activité naturelle et rendre les moindres messages reçus plus attractifs car moins perçus comme des messages intrusifs. Comment datacadabra vous aide à gérer votre pression commerciale ? Au sein de datacadabra, vous trouverez un ensemble de méthodes vous permettant d’appréhender cette problématique. Le module Suivre vous permettra de mettre en œuvre différents tableaux de bords pour piloter votre activité. Le module Décrire vous aidera à définir des segmentations utiles à la construction de votre stratégie. Enfin le module Segmenter vous permettra de mettre en place un scoring repoussoir et d’optimiser vos envois. Envie d’en savoir plus ? N’hésitez pas à nous contacter ou à nous demander une démo de datacadabra