5 façons dont l'analyse des données et du texte améliore la fidélisation des clients

Les stratégies de fidélisation des clients alimentées par les données influencent en fin de compte la façon dont votre équipe approchera les clients - il est prouvé qu'elles génèrent des bénéfices. En fait, « les équipes de direction qui utilisent largement l'analyse des données client dans toutes les décisions commerciales constatent une amélioration des bénéfices de 126 % par rapport aux entreprises qui ne le font pas » (McKinsey, 2014).

Ce n'est pas une nouvelle. Parmi les 334 dirigeants interrogés par Bain, plus des deux tiers ont déclaré que leurs entreprises investissent dans les données et l'analyse. Et les attentes sont élevées. 40 % s'attendent à voir des rendements « significativement positifs », tandis que 8 % prévoient des résultats « transformationnels » (Bain & Co, 2017).

Bien que l'intention soit là, selon Forrester, "seulement 15% des cadres supérieurs utilisent réellement les données client de manière cohérente pour éclairer les décisions commerciales" ("The B2B Marketers Guide to Benchmarking Customer Maturity", Forrester, 2017). Ainsi, les entreprises réalisent le besoin de données, mais s'attendent à ce qu'une sorte de magie se produise afin de mettre en œuvre ?

« Influencer la fidélité des clients […] ne nécessite pas de magie, cela nécessite des données – généralement des données que vous possédez déjà mais que vous n'utilisez pas pleinement. Quel que soit le secteur d'activité, la plupart des organisations génèrent aujourd'hui des montagnes de données. En fait, de nombreux clients me disent qu'ils ont tellement de données que leur plus gros problème est de savoir comment gérer toutes les données dont ils disposent », déclare Mike Flannagan, vice-président et directeur général de Cisco.

5 façons dont l'analyse des données et du texte améliore la fidélisation des clients

1. Élaborez une feuille de route des données et respectez-la

Pas moins de 30 % des dirigeants de l'étude susmentionnée de Bain & Co ont déclaré qu'ils n'avaient pas de stratégie claire pour intégrer les données et l'analyse dans leurs entreprises. Les conclusions de McKinsey montrent qu'adopter une approche intégrative, c'est-à-dire considérer l'analytique comme un moteur stratégique de croissance au lieu de l'utiliser en silo ou uniquement comme une partie de l'informatique, conduit finalement à atteindre le résultat souhaité (McKinsey, 2014).

Les entreprises qui réussissent font deux choses différemment : premièrement, elles utilisent les données dont elles disposent. Deuxièmement, ils mettent en œuvre les changements organisationnels une fois qu'ils ont compris ce que les données leur disent. Donc, vous avez les données - assurez-vous de les utiliser réellement et appliquez tous les changements nécessaires dans l'entreprise pour que cela se produise rapidement.

Une bonne approche consiste à développer une feuille de route des données et à s'y tenir. Les mesures que vous prenez au sein de l'organisation peuvent consister à :

1. Assurez-vous que les KPI de l'entreprise sont automatisés, évolutifs et reproductibles.
2. Rassemblez les principales parties prenantes et définissez les 3 principaux problèmes commerciaux que vous souhaitez résoudre.
3. Catégorisez les problèmes en problèmes de données par rapport aux problèmes de systèmes (souvent, vous constaterez que le problème n'est pas du tout lié aux « données », mais à la façon dont les gens les utilisent ou les gèrent).
4. La priorisation des tâches est nécessaire ainsi que l'évaluation de la faisabilité technique de votre plan.
5. Pour rester sur la bonne voie, réévaluez les progrès tous les 3 mois.
6. Le facteur humain – assurer un changement de comportement

Un autre facteur clé est l'embauche de cadres supérieurs qui adoptent une approche pratique de l'analyse des clients. Non seulement ils doivent comprendre l'importance de l'analyse, mais ils doivent également avoir les compétences nécessaires pour l'analyser eux-mêmes, utilisez-les donc comme référence lors de l'embauche.

Bien que 70 % des entreprises aient mis en place des stratégies de données, beaucoup ne parviendront pas à fournir ce qui est nécessaire en raison d'un seul facteur : les personnes. Vous disposez peut-être des outils les plus avancés et d'excellents data scientists ; cependant, tous les efforts échouent sans les changements de comportement corrects nécessaires en interne pour finalement passer à l'action (Bain & Co 2017).

Les employés peuvent ne pas s'engager à utiliser l'analyse de données, les équipes internes peuvent ne pas communiquer entre elles ou les solutions de données adoptées ne sont pas conviviales. Un changement de comportement, un suivi continu des résultats, ainsi qu'une «approche d'équipe unique» sont nécessaires pour garantir que l'analyse avancée au sein d'une organisation puisse survivre et prospérer (Bain & Co, 2017). Pas de surprise ici, le changement de comportement étant la partie la plus difficile de tout plan d'amélioration des performances et pourquoi jusqu'à 38 % des efforts de changement échouent (Bain & Co, 2016).

2. Concentrez-vous uniquement sur les prospects de haute qualité

Les clients sont moins susceptibles de se désabonner s'ils ressemblent à vos principaux clients cibles. Si vous avez accès à des données sur vos clients et à une liste de clients potentiels, c'est une excellente occasion de vous concentrer uniquement sur ceux qui sont moins susceptibles de se désabonner.

Comment? En appliquant des algorithmes comparant les fonctionnalités et caractéristiques de vos clients à celles de vos clients potentiels. Ceux qui ont des caractéristiques similaires (taille ETP, dépenses annuelles, fonction, type d'industrie) à vos clients existants sont probablement les plus susceptibles de vouloir votre produit, de le trouver précieux et donc de rester dans les parages. Votre segmentation devient désormais cruciale. Chaque segment de clientèle vous offre des fonctionnalités distinctes qui vous aident à identifier facilement vos prochains clients.

Par exemple, des outils comme HubSpot fournissent ce type d'informations de manière intégrée, où vous pouvez facilement voir les caractéristiques et les modèles.

3. Utiliser des méthodes d'apprentissage automatique pour créer des modèles prédictifs

Les entreprises analysent les données à l'aide de différents types d'analyses, y compris l'analyse prédictive, qui est utilisée pour examiner les relations entre différentes mesures.

Pour créer de solides stratégies de fidélisation de la clientèle, nous pouvons utiliser l'analyse prédictive pour faire des prédictions sur l'avenir, en examinant les données historiques, pour savoir ce que les clients peuvent aimer ou ne pas aimer.

Souvent, vous pourriez être submergé par le nombre de variables que vous devez gérer et analyser en même temps. Bien que vous disposiez d'un analyste de données hautement qualifié, le tri manuel et rapide du volume de données pour trouver le modèle prédictif optimal demande toujours beaucoup de temps et de main-d'œuvre.

Pour créer les meilleurs modèles prédictifs de fidélisation, appuyez-vous sur la puissance de l'apprentissage automatique pour découvrir rapidement et avec précision les raisons sous-jacentes pour lesquelles les clients se détournent ou pourquoi ils sont fidèles à votre marque.

L'apprentissage automatique utilise les mathématiques, les statistiques et les probabilités pour trouver des liens entre les variables qui aident à optimiser des résultats importants tels que la rétention. Ces modèles sont ensuite appliqués à de nouvelles données clients pour faire des prédictions.

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont itératifs et apprennent en continu. Plus ils ingèrent de données, mieux ils s'améliorent. Par rapport aux performances humaines, ils peuvent fournir des informations rapidement grâce à la capacité de traitement d'aujourd'hui.

Par exemple, vous pouvez utiliser des analyses pour identifier les produits de vente incitative ou de vente croisée qui seront les plus pertinents en fonction des achats passés ou de l'historique de navigation de votre client.

Souvent, les entreprises n'ont pas d'employés possédant des compétences analytiques de haut niveau (science des données). Les fournisseurs tiers peuvent fournir une solution qui automatise l'intégration et l'analyse des données.

4. Obtenez des informations basées sur les données avec l'analyse de texte

Pour obtenir des informations approfondies basées sur des données, n'oubliez pas d'analyser vos réponses en texte libre à vos questions d'enquête ouvertes. Si vous ne le faites pas, vous risquez de les manquer !

Vous pouvez le faire avec des solutions d'analyse de texte. Avec un outil d'analyse de texte qui utilise l'analyse des sentiments, il est facile de repérer les points faibles des clients.

Et, si vous collectez beaucoup de données, assurez-vous de les utiliser réellement. Une étude a révélé que seuls 15 % des cadres supérieurs utilisent réellement les données client de manière cohérente pour éclairer les décisions commerciales (Harvard Business Review).

Chez Thematic, nous avons développé un algorithme d'intelligence artificielle qui automatise l'analyse des commentaires en texte libre dans les sondages à l'aide de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel, et a essentiellement simplifié la façon dont les entreprises obtiennent des informations à partir de leurs données clients.

5. Segmenter pour se concentrer sur la fidélisation des bons clients

L'utilisation de l'analyse de données pour segmenter les personnes en différents groupes signifie que vous pouvez identifier comment chaque segment interagit avec votre marque et votre produit. Cela vous permet ensuite d'examiner chaque sous-groupe et d'en tirer des informations, puis d'adopter différentes stratégies de communication et de service pour augmenter la rétention de vos clients les plus recherchés.

Analysez des données telles que les données démographiques de vos clients, leur style de vie, les produits achetés par chaque catégorie et type de client, la fréquence d'achat et la valeur d'achat. De cette façon, vous découvrirez quel type de clients génère le plus de revenus. Certains coûtent trop cher pour générer des revenus, vous saurez donc si vous souhaitez concentrer vos efforts.

Comprendre la différence entre ces types de clients peut, dans certains cas, faire ou défaire une entreprise, surtout si vous débutez. Connaître la valeur client est crucial pour pouvoir prendre des décisions critiques. Vous pouvez segmenter par valeur historique, valeur à vie, valeur sur l'année suivante ou valeur client moyenne par segment. En utilisant la bonne segmentation, vous créerez ensuite des offres de recommandation de produits très ciblées. Segmentez vos clients pour proposer des remises pertinentes sur différents canaux (en magasin, en ligne, mobile). Mélangez un peu, chaque client n'a pas à recevoir la même offre.

Un autre moyen utile d'utiliser la segmentation consiste à surveiller la sensibilité au temps et la saisonnalité de vos codes promotionnels. En surveillant les données de vente, vous pouvez voir si ces codes sont utilisés plus souvent le matin ou l'après-midi ou peut-être juste après une communication commerciale. Plus vous en savez sur ce à quoi un groupe démographique répond, plus vous pouvez vous concentrer sur les bonnes actions.

Les 3 meilleurs conseils pour l'analyse

Rassemblez plusieurs points de données pour pouvoir faire des recommandations pertinentes.

Soyez pragmatique et évitez de faire des suppositions à partir d'un seul élément de données. Ce n'est pas parce qu'une personne vivant en Californie achète des bottes d'hiver qu'elle veut être bombardée de suggestions de produits similaires. Peut-être qu'ils les ont achetés pour leur sœur qui vit à Chicago !

Tirez parti de la preuve sociale là où vous le pouvez.

Si vos clients ne réagissent pas à certains produits, peut-être qu'ils n'ont besoin que d'un petit rappel que d'autres comme eux les utilisent et en sont satisfaits. Tirez des témoignages positifs d'enquêtes et de commentaires sur les réseaux sociaux vers vos communications marketing et votre site Web.

N'oubliez pas : c'est la capacité de traduire rapidement des données pertinentes en actions concrètes qui compte.

C'est un fait : de meilleures données signifient de meilleurs résultats. Si vous ne disposez pas de bonnes données maintenant, vous pouvez tester votre chemin vers de meilleures données. En améliorant simplement votre collecte de données internes, vous pouvez souvent obtenir de meilleures données. Dans d'autres cas, vous devrez peut-être acheter de meilleures données. De bonnes données ne sont pas statiques, c'est un processus continu d'observation, d'action et d'apprentissage.

Enfin, le défi du vaste volume de données dont disposent les grandes entreprises est également une opportunité. Rassembler des données historiques structurées et non structurées à travers les silos organisationnels et les combiner avec des données clés sur l'interaction client en cours offre une opportunité convaincante d'influencer l'expérience client en temps réel.

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