6 meilleures façons de tirer parti de l'analyse automatisée pour découvrir des informations sur les clients

Quelle page de produit ou de service votre client consulte-t-il en ce moment ? Pourquoi l'acheteur précédent est-il parti et n'est-il jamais revenu chez vous ? Qu'est-ce qui maintient l'intérêt de votre public et qu'est-ce qui fait chuter les conversions sur votre site web ?

Ne vous inquiétez pas si vous ne pouvez répondre à aucune de ces questions pour l'instant. Ces informations sur les clients sont des "découvertes archéologiques" que vous devez déterrer à l'aide d'une analyse de données automatisée. Nous vous montrons comment faire dans ce guide.

Pendant que vous lisez ces lignes, 52 % des entreprises B2C et 25 % des entreprises B2B s'appuient déjà sur les données clients pour prendre leurs décisions marketing.

Nous allons donc vous fournir tout ce dont vous avez besoin pour transformer vos données clients en informations exploitables et en croissance commerciale.

Qu'est-ce que l'analyse des données clients ?

L'analyse des données clients fait référence aux méthodes et technologies utilisées pour collecter, structurer et interpréter les informations clients en temps réel.

Il peut s'agir de

• de données sur le trafic web

• Données transactionnelles

• Informations sur l'utilisation des produits/services

• Modèles de comportement

• Données de retour d'information, etc.

À partir de cette définition, vous pouvez distinguer les trois tâches principales de l'analyse de la clientèle :

Tâche n° 1. Collecter → capturer des données brutes provenant de diverses sources (système CRM, plateformes de médias sociaux, courriels, site web, etc.)

Tâche n° 2. Structurer → classer les détails sur les clients et les organiser en morceaux pour une interprétation ultérieure.

Tâche n° 3. Interpréter → obtenir des informations sur les clients et prendre des décisions éclairées.

L'importance de l'analyse des données pour favoriser la réussite des clients

Si le XIXe siècle a été celui de la ruée vers l'or, le XXIe siècle est celui de la "ruée vers les données". Toutes les entreprises, ou presque, sont à la recherche de données sur les clients et d'informations précieuses à en tirer. 84 % des responsables de services à la clientèle considèrent que l'analyse des données est extrêmement importante pour leurs objectifs commerciaux.

Mais pourquoi cette agitation, me direz-vous ?

Parce que personne ne peut nier les avantages incroyables de l'analyse des données clients. Découvrez-les tous ci-dessous.

Visualisation des parcours des clients

L'analyse des données en temps réel vous permet d'observer chaque étape franchie par vos clients au cours de leur parcours d'achat. Vous pouvez alors examiner minutieusement toutes les couches du parcours du client, comme suit :

• Étapes (sensibilisation, considération, conversion, achat et fidélisation)

• Étapes (navigation, clic sur la promotion, ajout au panier, etc.)

• Points de contact (page d'atterrissage, chatbot, newsletter, etc.)

• Départements (marketing, gestion des stocks, logistique, support client, etc.)

Source : Brightvessel.com

Vous pouvez identifier chaque point de douleur et éliminer les obstacles en cartographiant le parcours client de cette manière.

Tendances identifiées dans le comportement des clients

L'un des principaux avantages de l'analyse des données est la prévision du comportement des clients sur la base des informations collectées. Grâce à l'analyse prédictive, vous pouvez voir comment vos clients ont tendance à se comporter et quelles sont les actions ultérieures à prévoir de leur part.

Par exemple, l'une des tendances actuelles en matière de comportement des clients est la demande croissante de produits durables : 66 % des clients accordent la priorité à la durabilité lors de leurs achats. Si vous remarquez une telle tendance chez votre public cible, vous pouvez présenter des produits durables dès la page d'accueil de votre site de commerce électronique afin de les rendre plus visibles pour les visiteurs ou mettre en avant l'emballage durable comme votre priorité absolue.

Stratégies de marketing personnalisées

La personnalisation est la clé de la satisfaction des clients, car c'est ce que les consommateurs attendent des marques. En fait, 71 % des acheteurs attendent des entreprises qu'elles leur offrent une expérience personnalisée, et 76 % se sentent frustrés lorsqu'ils n'y parviennent pas.

C'est là que l'analyse des données change la donne. Elle vous aide à découvrir tous les besoins et toutes les demandes des clients afin de personnaliser leur expérience grâce à des campagnes de marketing sur mesure. C'est comme si vous preniez le pouls de vos clients et que vous faisiez en sorte que vos messages promotionnels résonnent avec eux.

Une meilleure fidélisation des clients

Qui ne rêverait pas de réduire le taux de désabonnement et de conserver ses clients pour toujours ?

C'est tout à fait possible si vous utilisez l'analyse des données et les informations sur les clients qui en découlent.

De cette façon, vous pouvez même transformer vos clients en fans à vie. Comment cela se passe-t-il ? En sélectionnant les stratégies de fidélisation les plus efficaces pour chaque client en fonction de ses goûts et de ses aversions, de ses traits de personnalité, de ses valeurs, de ses choix de vie, etc. Par exemple, vous pouvez diversifier la liste des récompenses de votre programme de fidélisation et offrir les avantages les plus intéressants en fonction des intérêts de vos clients.

Amélioration du référencement

Après avoir obtenu des informations sur les clients, vous pouvez considérablement renforcer vos efforts en matière de référencement. La connaissance de l'intention de l'utilisateur et de l'intention de recherche vous aide à atteindre les objectifs suivants :

• Une navigation plus fluide sur le site web

• Page d'accueil enrichie de mots-clés

• Articles de blog à fort taux de conversion

• Descriptions de produits optimisées

• Ciblage géographique

En ce qui concerne ce dernier point, il ouvre les portes au référencement local. Imaginez la situation. L'analyse de vos données clients montre que vous n'avez pas réussi à atteindre votre public local. Votre trafic web est géographiquement dispersé. Dans ces conditions, vous pouvez commencer à optimiser votre site pour les recherches locales et obtenir un trafic et des prospects ciblés.

Augmentation des ventes et du chiffre d'affaires

Grâce aux informations extraites sur les clients, vos équipes de marketing et de vente sont en mesure d'appuyer sur les bons boutons et de stimuler la croissance de votre entreprise. Vos spécialistes du marketing sauront ce qui fonctionne le mieux en matière de génération de leads, afin de générer des leads plus qualifiés et de les convertir en acheteurs. De leur côté, vos vendeurs seront en mesure de développer une approche personnalisée de la vente de produits ou de services afin de garantir une excellente expérience client.

En outre, voici un fait qui mérite d'être partagé. Les entreprises qui utilisent l'analyse des données clients surpassent largement leurs concurrents de 131 % en termes de ventes et de 126 % en termes de bénéfices.

6 conseils sur l'utilisation de l'analyse automatisée des données pour mieux connaître les clients

Nous allons aborder ci-dessous les éléments les plus essentiels à garder à l'esprit si vous souhaitez exceller dans l'analyse des données clients.

Se tourner vers des outils d'analyse de données alimentés par l'IA

L'essor de l'intelligence artificielle (IA) a ouvert la voie à de nouvelles opportunités commerciales et a véritablement remodelé la façon dont les marques gèrent les données clients.

L'analyse manuelle des données prend trop de temps et d'efforts. Sans parler des erreurs que nous, en tant qu'humains, sommes enclins à commettre. Au contraire, les outils d'IA pour l'analyse des données offrent des solutions plus rapides et plus économiques. En outre, ils dissèquent les informations sur les clients de manière plus précise et plus complète, et fournissent des rapports exempts d'erreurs pour des décisions fondées sur des données.

Voici une liste d'outils basés sur l'IA pour effectuer automatiquement l'analyse des données clients :

• AccuRanker : pour déterminer l'intention de recherche

• UserIQ : pour calculer le score de santé de l'utilisateur et surveiller l'activité in-app

• ChurnZero : pour générer des briefings clients et des idées pour réduire le taux de désabonnement

• Hotjar : pour visualiser les parcours des acheteurs

• MonkeyLearn : pour l'analyse des sentiments

• Treasure Data : pour synchroniser les données de tous les points de contact dans un profil client unifié.

Grâce aux algorithmes d'analyse prédictive, l'intelligence artificielle met facilement en évidence les corrélations et les tendances dans le comportement des clients, qui passent souvent inaperçues à l'œil nu.

Garantir la confidentialité des données et la cybersécurité

Selon IBM, 44 % des violations de données survenues pendant la pandémie ont donné lieu à des fuites d'informations sur les consommateurs (noms, mots de passe, courriels et même dossiers médicaux). Une étude récente montre que 95 % des organisations ont subi au moins une violation de données en 2023.

Lorsque les risques de cybersécurité sont énormes, vous devez être très prudent lorsque vous recueillez des informations individuelles sur vos clients en vue d'une analyse plus poussée des données.

D'une part, il est crucial de suivre des réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) dans l'Union européenne ou la loi sur la protection de la vie privée (Privacy Act) aux États-Unis. Il serait également utile de clarifier les lois locales sur la confidentialité des données établies dans 13 États américains.

D'autre part, vous devrez peut-être revoir vos mesures de cybersécurité pour mieux protéger les données des consommateurs :

• Élaborer une politique transparente en matière de protection de la vie privée et obtenir le consentement explicite des personnes avant de traiter leurs informations.

• Crypter les données sensibles

• Utiliser des pare-feu pour les serveurs web et des systèmes de détection d'intrusion.

• Mettre en place une authentification multifactorielle

• Organiser une formation de sensibilisation à la cybersécurité pour les employés.

• concevoir un plan d'intervention en cas de cyberincident.

Seules 5 % des entreprises appliquent toutes les pratiques et politiques en matière de sécurité et de confidentialité des données des clients.

Qu'en est-il de votre entreprise ?

Pour commencer, vous devriez revoir votre politique de confidentialité et décrire tous les tiers qui ont accès aux informations relatives à vos clients. En outre, assurez-vous d'afficher sur votre site web un message de consentement aux cookies GDPR avec des options claires pour accepter, rejeter ou personnaliser les paramètres des cookies.

Consultez ce message de s360 à titre d'exemple.

Source : s360digital.com

Adoptez une approche multicanal de l'analyse des données

Vous devez obtenir des informations sur les clients à partir de différents canaux afin d'avoir une vision plus globale de votre public et de créer un plan de marketing numérique solide. Les trois principaux sont le site web, les médias sociaux et l'e-mail.

Site web

L'analyse des données du site web permet d'approfondir les données relatives aux utilisateurs, telles que le trafic global, les visites de pages uniques, les interactions avec le contenu, etc. Par exemple, vous pouvez recueillir de riches informations sur les utilisateurs à partir d'une carte thermique ou d'un test A/B.

Supposons que vous souhaitiez attirer davantage de prospects dans votre entonnoir de vente, mais qu'ils n'y parviennent pas. Vous ne le remarquez peut-être même pas, mais des erreurs flagrantes dans la conception des CTA nuisent à vos conversions. Vous pouvez mettre en œuvre des tests A/B et voir quels CTA sont les plus efficaces pour attirer des clients potentiels.

Outils d'analyse des données du site web : Google Analytics 4 (GA4) - pour le trafic et l'engagement, AB Tasty - pour les tests A/B, Mouseflow - pour les cartes thermiques.

Médias sociaux

L'analyse des données relatives aux médias sociaux vous permettra d'obtenir des informations détaillées sur l'engagement des clients vis-à-vis de vos messages et de vos publicités.

Vous pouvez alors comprendre comment engager votre public plus efficacement et tirer parti des médias sociaux pour les ventes, en vous appuyant sur les facteurs suivants :

• J'aime

• Commentaires

• Vues

• Actions

• Impressions

• Sentiment (positif, négatif ou neutre)

Par exemple, l'équipe de Leya AI gère activement les publicités Meta (anciennement Facebook) :

L'équipe de Leya AI diffuse activement des annonces Meta (anciennement - annonces Facebook). Cependant, la performance de la publicité est différente à chaque fois. Regardez cette publicité vidéo.

Source : Facebook.com : Facebook.com

Et maintenant, voici une publicité sous forme d'image qui a recueilli beaucoup moins de likes, de commentaires et de partages.

Outils d'analyse des données des médias sociaux : Buffer, Hootsuite, Social Insider

L'email

L'analyse des données d'email se concentre sur les caractéristiques suivantes des emails :

• Délivrabilité

• Taux d'ouverture

• Taux de clics

• Temps de lecture

• Taux de conversion

• Taux de désabonnement, etc.

Une fois que vous avez traduit ces données en informations exploitables, vous pouvez rédiger des e-mails plus solides qui ravissent et convertissent chaque client.

Outils d'analyse des données d'email : HubSpot, Klaviyo ou SmartLead.ai

Déployer la segmentation des clients

Imaginez que vous ayez accumulé des données sur vos clients dans une grande pile.

Et maintenant ?

L'étape suivante est la segmentation de la clientèle.

En segmentant les clients en groupes ou catégories distincts sur la base de leurs caractéristiques communes, les marques obtiennent des résultats plus productifs en matière de marketing.

Besoin de chiffres ?

Les voici. Après avoir segmenté le public B2B, Scorpion Healthcare a augmenté les conversions de 56 % sur LinkedIn. En outre, la segmentation des données clients présente un énorme potentiel pour le marketing par courriel. Les taux d'ouverture des courriels segmentés sont généralement supérieurs de 14,31 % à ceux des campagnes non segmentées.

Il convient tout d'abord de diviser les clients en groupes, puis de créer des profils individuels segmentés sur la base de caractéristiques telles que

• Besoins : exigences, préoccupations, points douloureux

• Comportement : habitudes d'achat et modèles de comportement

• Données démographiques : sexe, origine ethnique, âge, éducation, profession

• Géographie : état, région, climat, langue, préférences culturelles

• Psychographie : intérêts, valeurs de vie, code moral, tempérament, type de caractère

• Données sociodémographiques (pour le B2B) : secteur d'activité, type d'entreprise, taille de l'entreprise, volume des ventes

• Données techniques (pour le commerce interentreprises) : appareils, applications, innovations.

Par exemple, Kinsta, un hébergeur WordPress :

Kinsta, un fournisseur d'hébergement WordPress, segmente les clients potentiels en fonction de facteurs firmographiques tels que la taille de l'entreprise, le nombre de travailleurs/site, et autres, et diversifie les options de tarification. En outre, les clients potentiels peuvent discuter avec l'équipe de vente d'un plan personnalisé pour répondre à leurs besoins spécifiques (segmentation basée sur les besoins).

Source : Kinsta.com Kinsta.com

Outils de segmentation des clients : Heap, Glance, BlastPoint

Donner la priorité aux données relatives à la navigation et à l'abandon du panier

En donnant la priorité à ces données et en les analysant de manière approfondie, vous pouvez concevoir des stratégies efficaces de navigation et d'abandon de panier pour fidéliser les clients d'une boutique en ligne.

Examinons-les en détail et explorons quelques exemples.

• #### Sessions de navigation abandonnées

Les données relatives à l'abandon de la navigation proviennent des cas où les visiteurs consultent des pages web mais n'achètent rien et quittent le site.

Le saviez-vous ?

Sur 100 visiteurs d'un site, 39 parcourent les produits/services, mais seulement 4 effectuent un achat.

Voici un courriel d'abandon de navigation pour ramener le client potentiel sur le site de Lightning Card Collection, en commençant par "Nous avons remarqué que vous avez quitté le site..."

Vous pouvez également utiliser des aimants à prospects irrésistibles basés sur l'intérêt (segmentation psychographique) pour empêcher les utilisateurs de quitter le site. Inspirez-vous de l'exemple de Hubstaff. Lorsqu'il lit l'article de Hubstaff sur la gestion d'une équipe à distance, le visiteur du blog voit apparaître une fenêtre contextuelle proposant un exemplaire gratuit du guide sur la gestion d'une équipe à distance.

Source : Hubstaff.com : Hubstaff.com

• #### Les paniers abandonnés

Les données relatives à l'abandon de panier proviennent des scénarios dans lesquels les acheteurs ajoutent des articles à leur panier, puis les abandonnent sans passer à la caisse.

Le taux moyen d'abandon de panier dans le commerce électronique est de 70,19 %, ce qui signifie que seuls trois clients sur dix finalisent leur achat après avoir ajouté des produits à leur panier.

Que faire si vos clients abandonnent constamment leur panier ?

Incitez-les à revenir dans votre boutique en ligne pour terminer leur achat en leur envoyant un e-mail de récupération de panier, comme celui de King Arthur Baking.

Outils d'analyse des paniers abandonnés et de création d'e-mails ciblés : CartStack, OptinMonster, Barilliance

Créez une boucle de rétroaction

Comment cela se passe-t-il jusqu'à présent ?

C'est à peu près la formulation que vous pouvez copier et enregistrer pour demander à votre public ce qu'il pense de son expérience avec votre produit/service.

C'est en recueillant régulièrement les commentaires de vos clients que vous pourrez comprendre parfaitement votre public et ses attentes. Pour cela, organisez une boucle de rétroaction continue avec des enquêtes auprès des clients comme celles-ci :

• Enquête sur la notoriété de la marque

• Enquête sur les réactions à l'égard du produit

• Enquête de segmentation

• Enquête d'évaluation des événements

• Enquête sur le taux de recommandation net (NPS)

• Enquête de satisfaction de la clientèle (CSAT)

• Enquête sur le score d'effort du client (CES), etc.

Si vous gérez une entreprise SaaS, vous pouvez recueillir les commentaires des utilisateurs au cours d'un essai gratuit. Découvrez comment Keyhole procède.

Source : Keyhole.co : Keyhole.co

Vous pouvez également intégrer des formulaires de retour d'information et des enquêtes sur votre site web. Regardez cette fenêtre contextuelle de LEGO.

Source : Lego.com Lego.com

Une autre option consiste à les envoyer par courrier électronique et à augmenter le taux de participation en offrant un prix ou une prime. Par exemple, Moosejaw offre une récompense de 10 $ pour avoir répondu à l'enquête.

Outils d'analyse des commentaires des clients : Survicate, Qualaroo, InMoment, Feedier

Maîtriser l'avalanche de données clients grâce à l'analyse automatisée

Les marques qui se concentrent sur l'analyse des données clients auront toujours une longueur d'avance sur leurs concurrents, car c'est le principal vecteur d'une expérience d'achat positive, de la satisfaction et de la fidélisation.

Cet article vous a fourni des outils et des stratégies éprouvés pour prendre le contrôle des données clients et gérer leurs quantités massives, dynamiques et en évolution rapide. Jouez un jeu proactif et mettez l'accent sur le client grâce à l'automatisation de l'analyse des données.

Commencez votre essai gratuit sur AccuRanker pour jeter un coup d'œil sur les recherches de vos clients et développer les stratégies adéquates pour surpasser vos concurrents.