Les données de caractérisation ont un rôle clé pour affiner sa stratégie marketing. Toutefois, ces données ne sont pas toujours renseignées, c’est alors que l’Open Data intervient.  Construire une relation durable avec une bonne connaissance clients grâce au profil client Connaitre le profil client est un élément clé pour définir sa stratégie marketing et CRM. En effet, plus on connait finement ses clients et plus on est en capacité de construire une relation durable avec eux. Cela va en effet permettre d’affiner les offres en fonction des différents clients, personnaliser le discours et donc répondre aux besoins et attentes des individus concernés. En règle générale le profiling repose en priorité sur les données propres à l’enseigne. On va ainsi pouvoir utiliser des données de caractérisation du client (date de naissance, lieu de résidence…), des données liées à sa consommation (produits consommés ou non, fréquence d’achat…) ou encore des données relationnelles (ouverture d’email, visite sur le site…). Le rôle des données de caractérisation Les données de caractérisation ont un rôle clé dans le profiling client, elles permettent en effet de mieux comprendre qui est le client en plus de savoir ce qu’il consomme et comment il interagit avec la marque. Une bonne utilisation de ces données va donc permettre à une marque de mieux communiquer avec le client, être plus proche de ses centres d’intérêt et donc d’accroitre l’engagement de ce dernier car on le choisit selon le profil client. Ses données vont ainsi permettre d’améliorer le sentiment de d’appartenance à une communauté de marque pour le client. Des données de profil client souvent mal renseignées Néanmoins, nombreuses sont les bases de données pauvres en données de caractérisation. Les causes sont multiples. Dans le secteur de la banque/assurance, le niveau de collecte de ce type de données est bien souvent plus important que dans d’autres secteurs mais avec une fraicheur d’information qui dépend bien souvent du premier compte ouvert. Les sociétés ayant développé un programme de fidélité ont bien souvent collecté un nombre plus important de données… quand le client décidait de leur transmettre. Enfin, nombreux sont les pure players, désireux d’améliorer leur tunnel de conversion, à avoir limité au strict minimum la collecte de données de caractérisation. La richesse de l’Open Data  Il existe toutefois des solutions pour contourner ces problèmes de qualité et/ou de données manquantes. En effet, au-delà des solutions d’enrichissement de données via des mégabases, l’open data offre une réelle opportunité d’améliorer sa connaissance clients. En France, les dispositifs mis en place par l’Etat (INSEE, data.gouv.fr) ont permis de collecter un grand nombre de données à un niveau de granularité assez fin. En particulier, la création de la notion d’IRIS (Ilôt Regroupé pour l’Information Statistique) à la fin des années 90 a permis de regrouper des données sur un niveau géographique équivalent au quartier. On retrouve ainsi un nombre important d’informations sur différentes thématiques : structure de la population, composition des ménages, répartition par âge, niveau de diplôme, emploi, déplacements, équipements, niveau de revenu… La force des IRIS est d’avoir été constitués en respectant les frontières administratives et géographiques tout en s’assurant d’une homogénéité des types d’habitats dans le quartier. En conséquence, on trouve au sein d’un même IRIS une homogénéité de profils de consommateurs.  Comment datacadabra vous accompagne sur le sujet ?  Dans datacadabra, le module Décrire permet de réaliser des profils de vos clients en utilisant les données Open Data. En effet, Géotypo, notre segmentation des quartiers français, regroupe l’ensemble des IRIS en 6 familles et 23 segments. Elle permet ainsi de caractériser vos clients en les comparant à la structure globale de la population française. Ce qui va vous permettre de comprendre les sur et sous représentations des profils sociodémographiques de vos clients et donc d’affiner votre communication. En complément, datacadabra vous permet aussi de comparer différents groupes de votre fichier clients. Les bénéfices de Géotypo sont multiples. Affiner votre communication, identifier les profils à recruter en priorité, enrichir votre base de données… Bref, de nombreux sujets qui vous permettront d’améliorer vos performances. Envie d’en savoir plus ? N’hésitez pas à nous contacter ou à nous demander une démo de datacadabra

La personnalisation est devenue un must de la stratégie marketing. L’une des premières étapes est d’identifier ses persona afin d’adapter sa communication.  La personnalisation au cœur de la stratégie marketing Lorsque l’on met en œuvre des actions de personnalisation de sa stratégie marketing, on doit au préalable affiner la compréhension que l’on a de ses différentes cibles. Dans ce cas, la création de persona peut avoir un intérêt non négligeable. D’un point de vue statistique, la typologie va revêtir un rôle important dans ce processus. Qu’est-ce qu’un persona ?  Le principal intérêt de la typologie est qu’elle va permettre de créer des persona représentatifs de ses groupes clients. En effet, en marketing, on définit souvent un persona comme étant une personne fictive représentant le groupe auquel il appartient. Il est doté de caractéristiques propres à son groupe, tant sur un aspect sociodémographique, relationnel ou transactionnel. A cela on pourra souvent ajouter des données qualitatives, issues d’enquêtes ou de tables rondes, afin d’améliorer la connaissance qu’on aura du profil de chaque persona.  La typologie va permettre de synthétiser l’information issue des différents types de données disponibles afin de regrouper les individus en fonction de leur proximité, mesurée par rapport à un ensemble de critères qu’ils ont en commun. On va ainsi pouvoir définir un certain nombre de groupes d’individus ayant des caractéristiques qui leur sont propres.  Adapter son offre selon ses persona  L’objectif final étant de pouvoir faciliter la compréhension des différents profils de clients qui composent votre fichier. Et ce de manière transverse dans toute l’entreprise. Un bon outil pour permettre cette diffusion de l’information est la réalisation de fiches synthétiques permettant de présenter les principales caractéristiques de chacun des groupes. Cela va aussi permettre d’identifier des attentes et besoins spécifiques à chaque groupe et in fine de pouvoir construire des plans d’actions et une offre produits adaptés à chaque groupe. Comment datacadabra vous accompagne sur le sujet ?  Au sein de datacadabra, le module Segmenter vous permet grâce à sa méthode de Typologie de construire votre typologie clients en associant différentes techniques statistiques permettant de créer des groupes homogènes et d’obtenir les règles d’affectation vous permettant d’affecter cette typologie sur l’ensemble de votre base de données. Le rapport associé à cette méthode vous fournira un ensemble d’éléments de caractérisation des groupes qui vous permettra de définir vos persona. Envie d’en savoir plus ? N’hésitez pas à nous contacter ou à nous demander une démo de datacadabra

L’objectif de l’analyse de l’ominicanalité est de pouvoir suivre le consommateur tout au long de son expérience client via les différents canaux de consommation. L’omnicanalité : un changement de comportement lié au COVID L’année 2020 a été marquée par l’épidémie de COVID que nous avons tous vécue. Dans ce contexte, nombreux sont les clients qui ont modifié leurs comportements de consommation : changement d’enseignes, modification de la fréquence d’achat, évolution des produits consommés et du montant de panier moyen… Nombreuses sont les évolutions et les ajustements qui ont marqué les consommateurs durant l’année. Parmi ces changements, on a aussi pu noter une modification quant aux canaux de consommations, en particulier en faveur des canaux digitaux et de l’omnicanalité. Si dans le contexte, cette a évolution a plus été subie que provoquée par les marques, il s’avère qu’une grande majorité des marques cherchent à accroitre l’omnicanalité de la consommation de leurs clients. De nombreux outils de connaissance clients permettent de trouver des leviers afin de favoriser une consommation multicanale. Identifier la typologie de consommateurs  En premier lieu, mettre en place un profil comparé des différentes typologies de consommateurs (exclusifs magasin, exclusifs e-commerce, mixtes par exemple) va permettre de comprendre les particularités de chacun des groupes et d’identifier les leviers sur lesquels agir. A titre d’exemple, imaginons qu’un produit soit sur-consommé par des clients « exclusifs magasin », clients que l’on souhaite voir devenir des clients « mixtes » et donc aussi acheter sur le site e-commerce, on pourra alors faire une offre spécifique sur le produit en question pour tout achat réalisé sur le site. Sur la même mécanique, on pourrait aussi imaginer une offre spéciale « click and collect » pour des clients e-commerce que l’on souhaiterait faire venir en magasin (à condition bien évidemment qu’un magasin se trouve à proximité de leur lieu de vie). Affiner sa stratégie grâce aux modèles prédictifs Pour aller plus loin, les modèles prédictifs, et en particulier le score canal, vont permettre d’anticiper les évolutions naturelles de comportement et ainsi d’affiner sa stratégie pour influencer les comportements de consommation. A titre d’exemple, si l’on met en place un score d’intention d’achat sur le site e-commerce parmi des clients « exclusifs magasin », on va pouvoir probabiliser le fait qu’un client donné va acheter sur le site e-commerce dans les semaines à venir. Partant de cette information, on pourra alors différencier la stratégie d’animation en différents groupes. Par exemple : –    Les clients ayant une très forte probabilité de migrer ne bénéficieront pas d’animation particulière pour favoriser leur migration–    Ceux qui ont une probabilité moyenne bénéficieront d’offres promotionnelles pour encourager et faciliter cette migration–    Enfin ceux ayant une probabilité très faible continueront à être animés sur leur canal de prédilection afin d’éviter une baisse non souhaitée des ventes Comment favoriser l’omnicanalité avec datacadabra ? Au sein de datacadabra, de nombreuses méthodes permettent de travailler sur ces problématiques. En particulier, le module Décrire va permettre de travailler sur les profils clients et comparer les comportements de consommations des différents groupes. Au sein du module Prédire, les différents modèles de scoring vont permettre d’anticiper les futurs comportements des consommateurs. Nos différentes méthodes d’analyses sont très simples à mettre en œuvre et permettent de construire ses plans d’actions en toute simplicité. Envie d’en savoir plus ? N’hésitez pas à nous contacter ou à nous demander une démo de datacadabra