4 types de données client que vous devriez utiliser
C’est un cliché, mais le savoir, c’est le pouvoir — et c’est particulièrement vrai lorsqu’il s’agit de vos clients et de votre capacité à comprendre ce qu’ils veulent, ainsi que quand, comment et où ils le veulent.
Dans une enquête réalisée en 2022 par Econsultancy et Adobe, 74 % des organisations marketing leaders s’estiment efficaces dans la collecte de données clients first-party, et 68 % utilisent ces données pour personnaliser les expériences.
Dans cet article, nous allons examiner 4 grands types de données clients et comment vous pouvez les exploiter pour offrir une meilleure expérience client, tout en profitant de nouvelles opportunités pour augmenter la fidélité et la valeur vie client (CLV).
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Qu’est-ce qu’une donnée client ?
La donnée client est toute information que vous détenez sur vos clients.
Elle peut être collectée à partir de différents points de contact, et l’objectif est de générer des pistes et des idées exploitables pour l’expérimentation.
Au plus haut niveau, les données se divisent en deux types :
- Données quantitatives – Jeux de données composés de valeurs numériques relatives à des métriques mesurables. Par exemple, le pourcentage de clients ayant renouvelé leur abonnement cette année.
- Données qualitatives (ou données non numériques) – Observées et collectées à partir de sources telles que les avis clients, entretiens, groupes de discussion ou enquêtes. Un exemple serait un commentaire du type « excellent service client » sur votre page Google My Business.
Une grande partie des données collectées sera des données first-party, c’est-à-dire personnalisées, que vous recueillez vous-même à partir des interactions et comportements de vos clients, ou des données zero-party que les clients vous communiquent directement via des formulaires ou d’autres moyens. Vous pouvez également acheter des données second ou third-party collectées par d’autres sociétés pour votre compte.
Avec l’avènement du big data et de l’IA, la collecte de données devient de plus en plus sophistiquée, permettant d’obtenir des informations plus fines.
L’activité en ligne des individus est découpée en de multiples points de données prêts à être attirés dans l’orbite de votre marque. Cependant, comme on l’a vu avec la mise en place du RGPD en Europe, il est important de ne pas franchir la ligne rouge.
4 types de données clients
Une bonne maîtrise de la culture data CX permet aux équipes de mieux comprendre les besoins des clients. Concernant la donnée, plus on en a, mieux c’est. Au sujet des clients, il existe quatre grands types de données à collecter.
1. Données de base ou d’identité
Comme son nom l’indique, la donnée de base ou d’identité est assez basique.
Nom, numéro de téléphone, adresse e-mail, adresse IP, profil LinkedIn mais aussi le genre, le revenu ou le secteur d’activité sont des exemples de données de base.
Elle peut aussi inclure des aspects plus précis de leur vie, comme l’âge de leurs enfants, les dépenses annuelles du foyer, leur origine ethnique ou encore s’ils possèdent des animaux de compagnie.
Prises isolément, ces données sont utiles, mais, lorsque vous en collectez suffisamment, vous pouvez commencer à reconstituer la démographie de vos clients. Les données démographiques sont utiles car elles permettent de procéder à la segmentation client, c’est-à-dire de regrouper les clients selon des attributs communs.
2. Données d’engagement
Les données d’engagement montrent comment vos clients interagissent avec votre marque à travers divers points de contact.
Quelques exemples courants de données d’engagement :
- Comment les clients interagissent avec votre site e-commerce
- À quelle fréquence ils aiment, partagent ou répondent à vos publications sur les réseaux sociaux.
- Total des visites sur le site web
- Parcours utilisateur
- Taux de clics
- Conversions
- Nombre d’ouvertures d’e-mails, transferts de mails, et taux de rebond
Ce type de données est parfois appelé données d’interaction car, en essence, elles mesurent comment les clients (ou prospects) interagissent avec votre marque.
Généralement, elles sont analysées à un niveau macro, en étudiant par exemple les taux de clics ou le nombre de partages sur les réseaux sociaux.
3. Données comportementales
Beaucoup de gens mélangent données d’engagement/interactions et données comportementales, même si les différences sont subtiles.
Les données comportementales se concentrent davantage sur la façon dont le client interagit directement avec votre service ou produit. Cela peut inclure par exemple :
- Historique d’achat
- Abandon de panier
- Renouvellement d’abonnement
- Utilisation des offres d’essai gratuit
- Mouvements de souris suivis par des heatmaps
- Valeur moyenne de commande
- Attention de l’utilisateur
- Appareils utilisés pour naviguer
- Comportements de navigation en magasin physique
Qui concrétise un achat ou souscrit à un abonnement ? Qui ne le fait pas ? Pourquoi ? L’analyse de ces données peut vous aider à le comprendre.
4. Données attitudinales
Si les types de données précédents sont plus objectifs, les données attitudinales sont issues de l’opinion directe des clients sur votre marque, produit ou service.
Il existe de nombreux moyens de récolter ces informations. Certains que vous contrôlez davantage, comme les enquêtes ou les commentaires issus d’interactions avec le service client, d’autres, comme les avis en ligne, vous échappent totalement.
Les données attitudinales peuvent aussi comprendre des informations telles que les motivations de vos clients, leurs freins à l’achat, leurs critères d’achat ou leurs préférences, ou encore l’attrait de vos produits.
Le principal problème avec ce type de données est qu’il est plus difficile à analyser. Pourquoi ? Car tous les clients n’expriment pas leur opinion de la même manière ni au même degré.
Si vous avez plusieurs avis cinq étoiles courts mais positifs, pèsent-ils plus que l’unique long commentaire négatif à une étoile d’un client mécontent ? Et qu’en est-il de tous ceux qui ne laissent aucun avis ?
C’est précisément pour cela qu’il est aussi important d’encourager tous les clients à laisser un avis. Une méthode populaire pour simplifier la collecte de données attitudinales consiste à attribuer à vos clients un Net Promoter Score (NPS). Il s’agit d’un indicateur souvent utilisé par les entreprises pour mesurer la probabilité qu’un client recommande votre entreprise à un proche, ce qui est un bon moyen d’anticiper la croissance de votre société.
Méthodes de collecte de données clients
Avec autant de sortes de données clientes à collecter, il n’est pas étonnant qu’il existe de nombreuses méthodes de recherche parmi lesquelles choisir. Voici quelques approches courantes à envisager.
Analyse des comportements digitaux
Les plateformes d’agrégation de données peuvent vous aider à collecter et analyser des informations sur le comportement digital de vos clients à travers les réseaux sociaux ou d’autres sites web. Les plateformes sociales disposent aussi de fonctionnalités pour mesurer et suivre le comportement client.
Entretiens avec les clients
La réalisation d’entretiens clients vous permet d’accéder à une mine d’informations. C’est un excellent moyen de collecter différents types de données, dont les données de base, comportementales ou de satisfaction client. Utilisez ces informations pour déterminer ce qui doit changer pour améliorer leur expérience.
Enquêtes en ligne
De nombreux services d’enquêtes en ligne peuvent être intégrés à votre site ou à vos outils d’e-mailing pour récolter des données utilisateurs. Elles sont particulièrement efficaces lorsqu’elles sont proposées juste après une transaction ou une interaction avec un service. Les enquêtes en ligne sont particulièrement utiles pour collecter des données comportementales.
Proposer un formulaire d’inscription à une offre
En proposant un formulaire d’inscription à une offre, vous pouvez collecter non seulement des données basiques telles que l’e-mail, le numéro de mobile, la localisation, l’âge ou le sexe — mais aussi identifier l’intérêt du client pour le type de produit proposé.
Groupes de discussion
Organiser un focus group avec trois personnes ou plus représentatives d’une cible démographique vous permet d’obtenir des insights détaillés sur leurs besoins, leurs expériences et leurs opinions. Désignez un animateur pour conduire les questions et maintenir la discussion sur le sujet.
Documents et dossiers
Créer une base de données de profils clients peut vous aider à suivre les historiques d’achat, avec la possibilité d’ajouter des notes dans chaque dossier pour référence future.
Analyse de trafic web
Analyser le comportement client sur votre site web permet d’obtenir des informations précieuses à appliquer à vos processus SEO ou à vos choix de design et d’ergonomie. Voici quelques éléments à surveiller lors de l’analyse du trafic site :
- Trafic web
- Pages ou produits les plus consultés
- Ce que les gens tapent dans la barre de recherche
- Mots-clés utilisés dans un moteur de recherche pour trouver votre site
Autres analyses marketing
En plus des données issues de votre site web, d’autres canaux de communication fournissent des analyses qui permettent d’obtenir des informations telles que :
- Taux de réponse et de clics des e-mails
- Engagement sur les réseaux sociaux
- Nombre de vues et de clics sur l’application mobile
Exploiter les données clients
Maintenant que vous avez une meilleure idée des différents types de données clients à collecter, vous vous demandez peut-être encore comment les exploiter au mieux.
Voici comment utiliser votre nouvelle intelligence client pour faire passer votre entreprise au niveau supérieur.
Améliorez le marketing
Les données clients peuvent améliorer considérablement vos efforts marketing.
Vous pouvez exploiter vos données pour apprendre qui sont vos clients et déterminer la meilleure façon de les atteindre. En agrégeant des données descriptives de base, par exemple, les marketeurs peuvent créer des stratégies spécifiques afin de cibler ces segments démographiques.
Qui est votre client idéal ? Des personnes jeunes et célibataires ? Des femmes axées sur leur carrière, ou des hommes mariés avec une famille ?
Une fois que vous connaissez votre audience cible, vous pouvez commencer à peaufiner votre stratégie marketing en conséquence. En d'autres termes, vous pourrez toucher les bonnes personnes au bon moment, réduire vos coûts d'acquisition client et augmenter la valeur vie client.
Améliorez l'expérience client
Il existe plusieurs façons d'utiliser les données clients pour améliorer l'expérience client. Analysez en profondeur les données d’engagement pour comprendre comment les gens interagissent avec votre site web.
Regardent-ils uniquement la première page avant de partir rapidement ? Y a-t-il une section en particulier qui n’attire aucun trafic ? En recueillant des données sur le comportement des clients sur votre site, vous pouvez trouver des moyens d'améliorer le parcours client.
Une autre approche consiste à examiner les données d’opinion issues des avis clients, des enquêtes et des réseaux sociaux afin de voir où vous pouvez améliorer votre produit ou l'expérience client. Le parcours client est plus cohérent avec le big data dans l’expérience client.
Identifiez les problèmes et prenez en compte leurs conseils sur la façon de les résoudre. Par exemple, peut-être que votre produit est excellent et vos clients l’adorent, mais que le site web est difficile à naviguer et qu’ils ont du mal à trouver leurs articles préférés.
Augmentez les ventes
Générer plus de ventes est l’objectif ultime, mais comment pouvez-vous utiliser les données clients pour y parvenir ?
Les stratégies que nous avons déjà mentionnées, si elles sont correctement mises en œuvre, sont susceptibles d’augmenter les ventes.
Si vous ciblez les bons clients par le biais de publicités ou via l’email marketing, ils seront plus susceptibles de faire un achat. Si vous améliorez l'expérience client, plus de personnes achèteront et votre taux de rétention s’améliorera.
Votre équipe commerciale peut également mettre à profit les données clients, en les utilisant pour ajuster les prix ou créer de nouveaux produits personnalisés pour les clients.
Gestion des données clients
Historiquement, les données clients, à la fois quantitatives et qualitatives, sont stockées dans une application de gestion de la relation client (CRM) où elles peuvent être exploitées par plusieurs départements.
Les données sont souvent collectées et stockées par votre plateforme web, votre fournisseur d’email marketing, et les réseaux sociaux. Comme il existe désormais de très nombreuses données issues de sources variées, les customer data platforms (CDP) sont devenues plus populaires au cours de la dernière décennie.
Ce sont comme des CRM suralimentés qui permettent aux entreprises de regrouper plus facilement les données consommateurs disparates et d’offrir une personnalisation plus poussée. Avant de vous engager, assurez-vous d’explorer les différents modèles de tarification des CDP afin de choisir le plus adapté à votre organisation.
Laissez-vous guider par la donnée
Le marketing digital s’appuie fortement sur les données pour l’optimisation et la réduction des coûts d’acquisition. Vous pouvez également les utiliser pour améliorer l'expérience client et augmenter vos ventes.
Pour paraphraser Winston Churchill, pensez à la collecte de données comme à vos “oies aux œufs d’or.”
Voici quelques lectures complémentaires pour vous aider à collecter ces œufs d’or :
- 6 astuces intelligentes pour obtenir des retours clients
- 6 conseils pour un rapport d’enquête sur l’expérience client réussi
- 10 meilleurs outils de cartographie du parcours client
- 10 meilleurs outils d’analyse de sentiment
- 10 meilleurs logiciels de chatbot
- 17 meilleurs logiciels de détection d’émotions
Quels types de données clients se sont révélés étonnamment utiles pour vous ? Dites-le-nous en commentaire. Et pour plus d’astuces, inscrivez-vous à la newsletter The CX Lead.
