Pour réduire les coûts d’acquisition de nouveaux clients, il est important de mieux comprendre ceux que vous avez déjà. En effet, en connaissant mieux vos clients existants, vous pouvez cibler efficacement votre marketing et vos efforts de vente, ce qui peut réduire le coût de chaque nouveau client acquis. Comment mieux connaitre ses clients ? Voici quelques façons de mieux connaître vos clients existants pour réduire vos coûts d’acquisition : Collectez des données sur vos clients : Utilisez des outils tels que des formulaires de contact, des sondages et des analyses de données pour collecter des informations sur vos clients existants. Cela peut inclure des informations démographiques, leurs intérêts et leurs habitudes d’achat. Analysez ces données : Utilisez ces données pour comprendre ce qui motive vos clients à acheter et comment ils utilisent vos produits ou services. Cela vous aidera à cibler efficacement votre marketing et à optimiser votre stratégie de vente. Offrez du contenu personnalisé : Utilisez cette connaissance de vos clients pour créer du contenu et des offres personnalisées qui répondent à leurs besoins et intérêts. Cela peut inclure des offres spéciales, des e-mails de marketing ciblés et des contenus de blog pertinents. Faites du suivi avec vos clients : Utilisez les données que vous avez collectées pour suivre l’engagement de vos clients et leur satisfaction. Cela vous permettra de comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, et de faire des ajustements en conséquence. En conclusion, en comprenant mieux vos clients existants, vous pouvez cibler efficacement votre marketing et vos efforts de vente, ce qui peut réduire le coût de chaque nouveau client acquis. Cela peut être accompli en collectant et en analysant des données sur vos clients, en offrant du contenu personnalisé et en faisant du suivi avec vos clients. Quelles méthodes utiliser ? Il existe plusieurs méthodes d’analyse qui peuvent être utilisées pour mieux comprendre vos clients existants et réduire les coûts d’acquisition de nouveaux clients : Analyse de données démographiques : Cette analyse vous permet de savoir qui sont vos clients, leur âge, leur genre, leur profession, etc. Cela vous aidera à cibler votre marketing et vos efforts de vente vers des segments de marché pertinents. Analyse de données de comportement d’achat : Cette analyse vous permet de savoir comment vos clients achètent vos produits ou services, à quelle fréquence et comment ils les utilisent. Cela vous aidera à optimiser votre stratégie de vente et à mieux comprendre les motivations de vos clients. Analyse de données de satisfaction : Cette analyse vous permet de savoir si vos clients sont satisfaits de vos produits ou services et de ce qu’ils apprécient ou non chez vous. Cela vous aidera à améliorer votre offre et à fidéliser vos clients existants. Analyse de données de réseaux sociaux : En analysant les données de vos profils et pages de réseaux sociaux, vous pouvez comprendre les intérêts de vos clients et comment ils interagissent avec votre marque. Cela vous aidera à cibler votre marketing sur les plateformes sociales et à créer du contenu qui intéresse vos clients. En utilisant ces différentes méthodes d’analyse, vous pouvez obtenir une vue complète de vos clients existants et mieux cibler vos efforts de marketing et de vente pour réduire les coûts d’acquisition de nouveaux clients. Le module Décrire de datacadabra permet d’analyser le profil et le comportement des clients existants. En utilisant ce module, vous pouvez obtenir une vue complète de vos clients existants et mieux cibler vos efforts de marketing et de vente pour réduire les coûts d’acquisition de nouveaux clients. N’hésitez pas à demander une démo !
Lorsque l’on élabore sa stratégie marketing, il est essentiel de définir ses différents segments afin de mettre en place un solide socle analytique. Lorsque l’on souhaite optimiser sa stratégie marketing et CRM, on démarre bien souvent ses travaux de connaissance clients par la mise en œuvre de son socle analytique. La première étape consiste à caractériser ses segments en mettant en place une segmentation clients. Celle-ci va permettre d’identifier les principaux groupes à animer et de définir les actions principales à réaliser sur chacun d’eux. Afin de mieux comprendre les caractéristiques de chacun des groupes, il est bien souvent nécessaire de caractériser ses segments. En effet, quelle que soit la segmentation réalisée, il est intéressant de bien comprendre les profils des différents segments et afin d’améliorer la personnalisation du plan d’animation segmenté. Exemple 1 : les différences de consommation par canal En termes de mise en œuvre, caractériser ses segments va reposer sur une analyse du profil des clients et de leur consommation en fonction de leur segment d’appartenance. On va ainsi pouvoir, par exemple, analyser la répartition des segments par canal de consommation. Sur le tableau ci-dessus, on constate ainsi que les Very Important Clients et les Très Bons Clients sont sur-représentés parmi les clients mixtes. Alors que les Nouveaux sont eux sur-représentés parmi les consommateurs web exclusif et que les Occasionnels sont plus enclins à acheter en magasin. Cette information va permettre soit d’orienter les communications clients vers les canaux de prédilections de chaque segment, soit de favoriser l’omnicanalité en proposant des offres en faveur du canal complémentaire. Exemple 2 : les différences de consommation de produits A titre d’exemple, cette matrice de passage en pourcentage va permettre de voir entre la De la même manière, on va aussi pouvoir analyser la consommation des différents segments par famille de produit. Sur le tableau ci-dessus, on constate ainsi que les Very Important Client sont sur-représentés sur la famille Accessoires mais surtout sur la famille Apparel. Les Très Bons clients sont eux sur-représentés sur les Accessoires. On va donc personnaliser l’offre produit selon les segments. En parallèle, on peut en déduire que la diversification en termes de produits est aussi un vecteur de fidélité. Il conviendra donc de mettre en avant certains produits auprès des segments du ventre mou pour accroitre leur connaissance de la marque, leur consommation et donc leur fidélité. Exemple 3 : les différences de profils sociodémographiques Autre élément qui va avoir une importance sur la compréhension des différents segments : l’analyse de leur profil sociodémographique. On va ainsi pouvoir comprendre les différences entre les différents segments tant sur des notions d’âge, de sexe, de catégorie socioprofessionnelle, de niveau de vie… Le graphique ci-dessus donne par exemple un exemple de caractérisation des segments fidèles versus la population française au travers de GéoTypo. On constate ici que les segments actifs sont sur-représentés dans des zones plutôt urbaines et CSP-, alors qu’ils vont être sous-représentés dans des quartiers CSP+. Ces informations sociodémographiques vont aussi permettre d’améliorer les process d’acquisition digitale en se concentrant sur des caractéristiques propres aux segments les plus fidèles. Comment datacadabra vous aide à caractériser vos segments ? Comme nous pouvons le voir la caractérisation des segments va permettre de trouver de nombreux leviers pour affiner sa communication. Au sein de datacadabra, le module Décrire va permettre de travailler sur différents types de profils, sur les données propres à l’enseigne ou sur les données Open Data. Envie d’en savoir plus ? N’hésitez pas à nous contacter ou à nous demander une démo de datacadabra
Suspect, prospect, client, il est désormais essentiel de bien maitriser son cycle de vie client ou sales funnel pour rentabiliser sa stratégie commerciale. Qu’est-ce que le cycle de vie client ? Le cycle de vie client peut prendre différentes définitions en marketing. Soit une définition littérale correspondant aux événements que le client va connaitre dans sa vie (mariage, naissance d’un enfant…), soit une définition relative à la relation entre le client et la marque. Dans ce second cas, qui nous intéresse ici, le cycle de vie du client va désigner les différentes étapes de l’évolution de la relation entre le client et la marque. Une relation qui commence bien avant l’achat : le suspect et le prospect La relation entre un individu et une marque démarre bien avant sa première transaction. Avant même la première interaction entre le contact et la marque, si l’individu correspond à la cible établie par l’enseigne, il sera considéré comme un suspect. Par la suite, dès lors que des premiers échanges vont démarrer et que la marque va pouvoir identifier l’individu, il aura le statut de prospect. Le premier défi de la marque sera alors de réussir à optimiser la phase de conquête pour transformer ce prospect en client. Ces trois premières phases nécessitent déjà de nombreuses actions de la part de la marque pour accroitre la performance de ses process de recrutement. En particulier, des phases de test and learn et la création de scores de recrutement vont permettre d’améliorer la pertinence des premières étapes du cycle de vie clients. La première transaction : le client Car une fois que le contact a réalisé sa première transaction et qu’il a acquis le statut de client, il va alors pouvoir suivre un parcours qui va le faire passer de nouveau client à client fidèle puis client en partance pour être ensuite client inactif et enfin client réactivé. Lorsque l’on construit sa segmentation clients, et que l’on étudie les flux de segmentation dans le temps, on va pouvoir identifier les chemins principaux suivis par les clients. Un impact direct sur les investissements commerciaux L’intérêt de bien connaitre le cycle de vie des clients et de pouvoir mesurer et optimiser les investissements commerciaux à mettre en œuvre sur chaque étape. Bien évidemment d’un secteur à un autre le cycle de vie du client dure plus ou moins longtemps. Par exemple sur internet, les clients sont assez volatiles, là où dans le secteur de l’assurance les clients sont bien plus fidèles. Le rôle de la data science dans le cycle de vie client Sur les différents grands moments du cycle de vie, on va pouvoir exploiter des techniques de data science pour aider le métier dans ses actions. Ainsi, pour l’acquisition, on va pouvoir travailler sur des scores de recrutement ou identifier le profil prioritaire à recruter. Afin de développer correctement son fichier clients, on va pouvoir le segmenter. On va mettre en place des actions ciblées sur le cœur de cible pour accroitre la fidélité. Autre point important : on va anticiper l’attrition par des scores dédiés. Enfin, on pourra prioriser certaines cibles à réactiver en utilisant des modèles spécifiques à cette problématique. La Data Science va donc pouvoir intervenir sur les différents moments du cycle de vie clients, soit par le biais d’analyses descriptives, soit par des analyses prédictives. Le plus important étant de bien prioriser les actions à mener pour que le dispositif d’analyse soit le plus efficace possible. Un peu finalement, comme on construit une maison. Au sein de datacadabra, les modules Décrire et Prédire vont permettre de travailler sur ces problématiques afin d’optimiser les plans d’action. Envie d’en savoir plus ? N’hésitez pas à nous contacter ou à nous demander une démo de datacadabra
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