Pourquoi les données-clients sont-elles importantes ?

Vos données-clients sont importantes, car elles vous permettront :

  1. D’avoir une meilleure connaissance du comportement d’achat de vos clients
  2. De créer du contenu plus pertinent (offres, infolettre et autres)
  3. D’augmenter le niveau d’engagement des clients
  4. D’augmenter le “share-of-wallet” de vos clients  

En fait, ces 4 avantages sont intimement liés, car une meilleure connaissance de vos clients vous permettra de créer du contenu plus pertinent pour ainsi augmenter leur engagement envers votre marque. L’engagement se traduira conséquemment par une augmentation directe du share-of-wallet de vos clients.

Les programmes relationnels ou de fidélisation sont à la base de ce processus, car ils vous permettent d’accumuler ces précieuses données. Les nouveaux consommateurs sont très sensibles à la notion de pertinence et personnalisation des communications. Le non-respect de cette approche entraîne un désengagement rapide et souvent la fin de la relation avec une marque. Vous devez donc apprendre à utiliser vos données à leur plein potentiel.

La majorité des organisations et des détaillants possèdent beaucoup de données-clients, mais le problème réside dans la consolidation et l’intégration des différentes sources et bases de données, mais surtout dans l’utilisation des données afin de segmenter les offres et les communications.

Par où commencer et quels types de données privilégier ? La prochaine section de cet article vous aidera à y voir plus clair.

Comment tirer profit de vos données?

D’abord, il faut faire une analyse ou un audit de vos données. Quelles sont les données que vous possédez ? Sont-elles valides ? Combien d’années ou de mois de données pouvez-vous analyser ? Il existe de nombreuses firmes qui peuvent traiter, fusionner, analyser et nettoyer vos différentes bases de données-client afin d’en faire ressortir les insights marketing pertinents qui vous aideront à mieux comprendre vos clients. Voici quelques questions auxquels vos données devraient vous aider à répondre:

  • Quel est le pourcentage de courriel valide de vos clients/membres ?
  • Combien y a-t-il de doublons à travers les différentes bases de données ?
  • Quelle est la fréquence moyenne de visite ou d’achats de nos clients ?
  • Quelle est la valeur moyenne en dollar d’une transaction ?
  • Quelle proportion de nos clients font des transactions en magasin et en ligne ?
  • Quel est le profil de nos meilleurs clients (sexe, canaux utilisés, etc.) ?
  • Quelle proportion de nos clients achète dans 2 ou 3 départements ou catégories de produits différents ?

Les différents types de données et les façons de les utiliser à travers le temps

Nous recommandons de travailler par phase, comme le démontre cette illustration.

Étape 1 : Analyse RFM

La première étape (une fois les données traitées et structurées) est de procéder à une analyse Récence-Fréquence-Montant moyen (RFM). Travailler avec 3 variables s’avère plus facile au départ puisqu’elles sont plus simples à analyser. Avec une analyse RFM, vous pouvez développer des initiatives de communication telles que :  

  • La réactivation de clients inactifs: En analysant la récence (date de la dernière transaction de vos membres), il est fort à parier que les clients qui n’ont effectué aucune transaction au cours des 6 derniers mois fréquentent vos compétiteurs (le nombre de mois d’inactivité à utiliser dépend de la fréquence moyenne de visite de votre clientèle ou secteur d’activité). Une offre de réactivation telle qu’une carte-cadeau ou des points bonis pourraient s’avérer pertinents et vous permettre d’éviter des fuites commerciales.
  • L’identification des meilleures opportunités: En analysant la fréquence et la valeur moyenne des transactions de vos membres, vous serez en mesure de cerner les meilleures opportunités pour augmenter vos revenus.

Par exemple, un détaillant qui réalisait que la valeur moyenne du panier d’achats de ses membres est de 45$ pourrait offrir la livraison gratuite ou des points bonis pour toute transaction au-dessus de 60$. Le même raisonnement s’applique à la fréquence de visite de vos clients. Il est relativement facile d’identifier les clients ou segments qui se situent en dessous de la moyenne et qui seraient susceptibles de faire une ou deux visites additionnelles dans une période donnée s’ils recevaient les bons arguments (nouvelle collection, invitation, points bonis ou autre).

Le graphique ci-joint illustre comment segmenter vos membres selon la fréquence et le montant moyen dépensé par visite.

Segmentation fréquence achat
H = high, L = low, F = frequency, S = spending

Une fois ce type de segmentation effectué, il est possible de développer des offres basées sur les variables RFM auprès de plusieurs segments et sous-segments afin d’identifier les initiatives les plus efficaces et maximiser les revenus. Plusieurs organisations utilisent cette segmentation, de façon continue pendant plusieurs années avant de passer à l’étape suivante.

Étape 2 : Analyse des SKUS

La prochaine étape, lorsque vous disposez de 18 à 24 mois de données-client, est de procéder à une analyse de vos clients/membres basée sur les produits (SKU) et les catégories et départements achetés. La résultante permet de mieux connaître le profil de vos clients, les types de produits et les départements qu’ils préfèrent.  

Par exemple, si un détaillant alimentaire se rend compte en faisant l’analyse des SKUS qu’un segment de ses membres n’achète aucun produit ménager au sein de ses magasins, il pourrait décider de faire une offre spéciale à ce segment en offrant plus de points sur les produits d’entretien ménager. Cela permet d’augmenter le cross-sell. Une stratégie similaire pourrait également être adoptée pour favoriser le up-sell.

Étape 3 : Segmentation transactionnelle

La dernière étape est de procéder à une segmentation de vos données-client basée sur les données transactionnelles en analysant tous les éléments mentionnés, les données RFM, les produits achetés, les départements fréquentés, le canal utilisé (magasin, e-commerce).

L’objectif d’une segmentation comportementale ou transactionnelle est d’identifier des groupes de clients qui sont les plus homogènes possible (dans un même groupe/segment) et qui seront le plus hétérogènes possible par rapport aux autres groupes/segments.

De façon générale, ce type de segmentation produit entre 4 et 8 segments dépendamment du secteur d’activités. Il devient donc plus facile de développer des initiatives de communication plus ciblées et plus pertinentes.

Une fois ces 3 étapes complétées, vous possédez toutes les données pour développer des offres et du contenu pertinent qui créeront de l’engagement et des revenus additionnels. Les entreprises les plus performantes en matière relationnelle et en personnalisation des communications utilisent plusieurs de types de segmentation des données simultanément.

Si vous en êtes à vos débuts et vous que n’avez pas encore accumulé de données transactionnelles (comme dans le cas d’un nouveau programme relationnel ou de fidélisation), comptez environs 12 à 20 mois avant de vous lancer afin d’avoir suffisamment de données pour créer des stratégies, des tactiques, du contenu et des offres pertinentes.

Vous souhaitez obtenir des conseils pour la segmentation et l’utilisation de vos données? Contactez-nous!