Comment réussir l’analyse de sa base de données clients ?

Connaissez-vous vraiment vos clients ? Savez-vous ce qui les motive, ce qui les freine, ce qui les fait revenir vers votre marque ? Dans un monde où la concurrence est âpre et où les attentes des consommateurs ne cessent de croître, bien connaître sa clientèle n’est pas une option, c’est une nécessité. Et cela passe par une analyse approfondie de sa base de données clients.

Véritable mine d’or, votre base de données clients regorge d’insights précieux sur les comportements, les préférences et les habitudes d’achat de vos acheteurs. Sans peut-être que vous le sachiez, elle constitue l’un de vos plus précieux actifs.

En exploitant intelligemment ces données, vous pouvez identifier des leviers d’amélioration à tous les niveaux et améliorer la performance globale de votre performance marketing-ventes.

Mais par où commencer ? Quelles donnés intégrer dans le périmètre de l’analyse ? Quelles étapes pour mener à bien une analyse de votre base de données clients ? Quelles méthodes d’analyse utiliser ? Ce sont toutes ces questions que nous allons traiter dans cet article. En bonus, on a décidé de vous offrir notre template « Connaissance Client », un modèle GSheet / Excel gratuit, simple et efficace, pour cadrer votre démarche d’analyse. N’hésitez pas à le télécharger, profitez-en !

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L’analyse des données clients a un énorme impact sur la performance CRM

L’analyse de vos données clients n’est pas une option, c’est un impératif stratégique. Les chiffres parlent d’eux-mêmes : selon McKinsey, les entreprises qui adoptent le big data et l’analytique marketing voient leur retour sur investissement marketing bondir de 15 à 20%. Mieux encore, celles qui utilisent ces données pour personnaliser leurs campagnes enregistrent une hausse spectaculaire de la rétention client, de l’ordre de 10 à 30% d’après Gartner.

Ce n’est pas un hasard si 78% des spécialistes du marketing considèrent l’analyse de données clients comme un levier clé pour booster la performance de leurs campagnes, comme le révèle une étude Forbes. Les entreprises l’ont bien compris : 73% des dirigeants affirment que la prise de décision basée sur les données conduit à des choix stratégiques plus précis et efficaces, selon la Harvard Business Review.

Mais les bénéfices ne s’arrêtent pas là. Grâce à l’exploitation des données clients, vous pouvez :

• Mieux comprendre vos clients et leurs attentes, pour leur offrir une expérience ultra-personnalisée. D’après une étude d’Aberdeen, les entreprises qui personnalisent l’engagement client grâce aux données enregistrent un bond de 18% de l’engagement.
• Optimiser vos opérations marketing pour réduire les coûts. Deloitte estime que les entreprises utilisant l’analytique dans ce but réalisent une économie de 20% sur leur budget marketing.
• Améliorer la satisfaction de vos clients. Selon PwC, 77% des entreprises ayant adopté une stratégie data-driven pour la gestion de la relation client ont vu la satisfaction de leurs acheteurs augmenter.

La connaissance client, et ce qui la rend possible (ie, l’analyse de la base de données clients), est un puissant levier pour augmenter vos revenus, fidéliser vos clients, rationaliser vos dépenses et enchanter vos clients. Encore une fois, tous les leaders du marché l’ont compris et investissent massivement dans l’analyse de la base de données clients.

Les différentes familles de données à intégrer dans l’analyse

Une base de données CRM comporte plusieurs types de données, que l’on peut classer en 4 catégories principales.

Les données de contact et de profil

Au cœur de votre base de données clients se trouvent les données personnelles, celles qui permettent d’identifier et de contacter chaque individu. On distingue deux sous-catégories :

• Les données de contact, comme par exemple l’adresse email, le numéro de téléphone ou l’adresse postale. Elles sont indispensables pour interagir avec vos clients sur les différents canaux.
• Les données de profil, qui renseignent sur les caractéristiques sociodémographiques de vos clients particuliers (nom, genre, âge, lieu de résidence…) ou sur le profil de vos clients entreprises (secteur d’activité, taille, numéro SIRET…).

Ces données de base vous permettent de dresser un premier portrait de votre clientèle. Vous pouvez par exemple déterminer la répartition hommes/femmes, la pyramide des âges ou encore la distribution géographique de vos acheteurs. Autant d’informations précieuses pour commencer à adapter vos messages et vos offres.

Mais attention, se contenter de savoir « qui » sont vos clients serait une erreur. Vous ne pouvez pas déduire leurs motivations, leurs besoins ou leurs attentes en vous basant uniquement sur leur profil. Pour aller plus loin dans la connaissance client, vous devez enrichir votre base avec d’autres types de données, révélatrices des comportements et des préférences de vos acheteurs.

Les données d’engagement

Vos clients interagissent avec votre marque à travers de multiples points de contact : site web, application mobile, email, réseaux sociaux, service client… À chacune de ces interactions, ils vous envoient des signaux sur leur niveau d’intérêt et d’engagement. C’est le rôle des données d’engagement de capter ces signaux.

Concrètement, les données d’engagement tracent la façon dont vos clients réagissent à vos sollicitations et contenus. Par exemple :

• Sur votre site web et votre app mobile, vous pouvez suivre des métriques comme le nombre de visites, les pages les plus consultées, le taux de rebond ou encore la fréquence de retour des utilisateurs.
• Au niveau des campagnes email, des KPIs tels que le taux d’ouverture et le taux de clic vous renseignent sur la réactivité de vos abonnés.

• Sur les réseaux sociaux, vous pouvez mesurer l’engagement à travers les likes, les commentaires, les partages ou le nombre de vues de vos publications.
• Côté service client, des données comme le nombre de demandes traitées ou les motifs de contact sont également très instructives.

Les données comportementales

Si les données d’engagement tracent la réaction de vos clients à vos actions, les données comportementales vont plus loin en s’intéressant à leurs actions et habitudes. Cette catégorie couvre un large spectre de données liées au comportement d’achat et d’usage de vos clients :

• Les données transactionnelles d’abord, qui retracent tout l’historique d’achat de vos clients : produits achetés, montants dépensés, fréquence et récence des commandes, détails des paniers, statut dans votre programme de fidélité… Ces informations sont cruciales pour comprendre les habitudes de consommation de vos acheteurs.
• Les données d’usage produit ensuite, qui documentent la façon dont vos clients utilisent vos produits ou services après l’achat. Cela peut inclure la fréquence d’utilisation, les fonctionnalités les plus utilisées, les éventuels points de friction, etc.
• Sans oublier des données comportementales plus qualitatives, comme les heatmaps qui tracent les clics et les scrolls des visiteurs sur votre site ou votre app.

Les données attitudinales

Dernier type de données essentielles pour une connaissance client à 360° : les données attitudinales. Contrairement aux données comportementales qui documentent les actions des clients, les données attitudinales s’intéressent à leurs perceptions et opinions vis-à-vis de votre marque.

On est ici dans le registre des émotions et des sentiments. L’enjeu est de comprendre comment vos clients vous perçoivent, ce qu’ils pensent de vous, ce qu’ils attendent de vous. Pour cela, plusieurs sources à votre disposition :

• Les enquêtes et questionnaires de satisfaction : en interrogeant régulièrement vos clients, vous collectez des données précieuses sur leur ressenti à l’égard de votre marque, vos produits, vos services. Le fameux NPS (Net Promoter Score) en est un bon exemple.
• Les remontées clients : en analysant les verbatims collectés par votre service client (appels, emails, chatbot…), vous pouvez identifier les principaux irritants et points de satisfaction de vos clients.
• Les avis en ligne et réseaux sociaux : en scrutant les commentaires laissés par les internautes sur les différentes plateformes (sites d’avis, forums, réseaux sociaux…), vous prenez directement le pouls de votre réputation.

L’analyse de ces données attitudinales vous permet de mesurer la qualité perçue de l’expérience que vous délivrez à vos clients. C’est un excellent thermomètre pour détecter d’éventuels signaux d’alerte (insatisfactions récurrentes, mauvais buzz…) et ajuster le tir avant qu’il ne soit trop tard.

Pour aller plus loin, découvrez notre guide complet sur la mesure et l’analyse de l’expérience client

4 étapes pour cadrer et déployer une démarche d’analyse de sa base de données clients

La théorie étant exposée, passons maintenant à la pratique. Voici 4 étapes pour mener à bien l’analyse d’une base de données clients / CRM.

Étape 1 : Cadrer l’analyse

Première étape incontournable de votre projet d’analyse : le cadrage. C’est lors de cette phase préliminaire que vous allez poser les fondations de votre démarche et vous assurer que tous les voyants sont au vert pour la suite. L’enjeu est de bien formuler vos objectifs, d’identifier les données nécessaires et de choisir les bons outils et méthodes d’analyse. Bref, de définir un cap clair pour votre projet.

Commencez par vous poser les bonnes questions. Vous devez définir ce que vous attendez concrètement de l’analyse de votre base de données clients :

• Améliorer votre connaissance client pour mieux segmenter vos campagnes ?
• Identifier des opportunités de cross-sell et up-sell pour booster vos ventes ?
• Détecter des signaux d’attrition pour réduire le churn ?
• Optimiser votre politique tarifaire ?
• Identifier vos clients les plus rentables ?
• Améliorer la personnalisation de vos communications ?
• Prédire les comportements d’achat futurs de vos clients ?
• Evaluer l’efficacité de vos différents canaux de vente ?
• Identifier des tendances saisonnières dans les achats de vos clients ?
• Mesurer la satisfaction client et son évolution dans le temps ?
• Optimiser vos stocks en fonction des habitudes d’achat ?
• Identifier les facteurs qui influencent la fidélité client ?
• Segmenter votre base clients ?

Cela vous aidera à circonscrire le périmètre de vos analyses et à identifier les données nécessaires pour y répondre. Prenez le temps de faire l’inventaire des données disponibles dans votre base client et de les confronter à votre liste de besoins. Centralisez toutes les données pertinentes, qu’elles soient structurées ou non structurées, internes ou externes. Et si vous identifiez des manques, explorez les moyens de les combler, par exemple en mettant en oeuvre des mécaniques de collecte (formulaires, etc.).

Une fois que vous avez une vision claire des données à disposition, réfléchissez aux outils et méthodes d’analyse les plus adaptés. Selon le volume et la nature de vos données, vous pouvez avoir besoin d’un simple tableur, d’un outil de Business Intelligence (BI) ou de solutions plus avancées de Big Data et d’analyse prédictive. L’essentiel est de choisir un outillage qui réponde à vos besoins et à vos compétences, sans forcément tomber dans la surenchère technologique.

Enfin, lors de cette phase de cadrage, n’oubliez pas d’impliquer toutes les parties prenantes de votre projet, qu’elles soient internes (marketing, commercial, service client…) ou externes (agence, prestataire…). L’idée est de vous assurer que tout le monde est aligné sur les objectifs et le périmètre de l’analyse, pour éviter les malentendus et les déceptions par la suite.

Étape 2 : Collecter et préparer les données

Une fois le cadre de votre analyse bien défini, place à la mise en œuvre concrète. Et cela commence par la collecte et la préparation de vos données. C’est une étape clé car la qualité de vos analyses dépendra directement de la qualité des données que vous y injecterez. Comme le dit l’adage, « garbage in, garbage out » ! Alors, comment procéder pour constituer un dataset solide et fiable ?

La première chose à faire est d’extraire les données sources identifiées lors de la phase de cadrage. Cela peut nécessiter de se connecter à différents systèmes (CRM, ERP, outils marketing…), de requêter des bases de données, d’exporter des fichiers…L’objectif, vous l’aurez compris, est de centraliser toutes les données nécessaires dans un même environnement pour faciliter leur manipulation.

Une fois cette première collecte réalisée, ne vous précipitez pas tout de suite dans l’analyse ! Une étape intermédiaire s’impose : le nettoyage des données. C’est souvent un travail fastidieux, mais ô combien nécessaire pour s’assurer de la fiabilité de vos analyses. Cela consiste à traiter les données manquantes ou erronées, à supprimer les doublons, à harmoniser les formats, à créer des catégories cohérentes… Bref, à rendre vos données propres et exploitables.

Pour cela, il existe de nombreux outils et techniques, des plus simples aux plus avancés. Vous pouvez commencer par utiliser les fonctionnalités de base d’Excel ou de Google Sheets, comme les tris, les filtres et les formules conditionnelles. Si vous avez des volumes de données plus importants, vous pouvez passer à des solutions de data preparation spécialisées. L’idéal est d’automatiser au maximum ces traitements pour gagner du temps et limiter les risques d’erreur.

Après toutes ces étapes, vous disposez normalement d’un dataset complet, fiable et structuré, prêt pour l’analyse. Ne sous-estimez pas l’importance de ce travail de préparation : c’est la garantie d’insights pertinents et actionnables.

Étape 3 : Explorer et analyser les données

Ça y est, vous y êtes ! Vous avez cadré votre projet, collecté et préparé vos données…Il est maintenant temps de passer à l’étape la plus excitante : l’analyse à proprement parler. C’est le moment de vérité où vos données vont enfin livrer leurs secrets et vous révéler des informations précieuses sur vos clients. Mais par où commencer ? Comment procéder pour tirer le meilleur de votre dataset ? On vous guide !

La première chose à faire est de vous lancer dans une analyse descriptive de vos données. L’objectif est de comprendre la structure globale de votre base clients, d’avoir une vision d’ensemble de ce qu’elle contient. Pour cela, vous pouvez commencer par des tris à plat sur les différentes variables : répartition par âge, par genre, par géographie, par canal d’acquisition…Vous pouvez aussi calculer des indicateurs clés, comme l’âge moyen, le panier moyen ou la fréquence d’achat moyenne.

Ces statistiques descriptives vous donneront une première photographie de votre base clients et vous permettront de repérer d’éventuels déséquilibres ou spécificités. Vous serez par exemple en mesure d’identifier vos client les plus fidèles, vos acheteurs les plus dépensiers ou encore vos bassins de chalandise les plus dynamiques. Autant d’informations précieuses pour commencer à orienter vos actions marketing et commerciales.

Mais pour aller plus loin dans la compréhension de vos clients, vous devrez passer à l’étape supérieure : l’analyse des corrélations et des tendances. Il s’agit de croiser différentes variables entre elles pour identifier des liens éventuels. Par exemple, vous pouvez étudier la corrélation entre l’âge de vos clients et leur panier moyen, ou encore entre leur canal d’acquisition et leur fidélité. L’objectif est de repérer des schémas récurrents, des relations de cause à effet qui pourront éclairer vos décisions.

Pour mener ce type d’analyses, de nombreux outils statistiques sont à votre disposition. Vous pouvez commencer simplement avec des tableaux croisés dynamiques sur Excel, puis passer à des solutions de data visualisation plus avancées comme Tableau ou Power BI. Ces outils vous permettront de représenter graphiquement vos données, de faire émerger visuellement les tendances et les corrélations. C’est un excellent moyen de rendre vos analyses plus parlantes et convaincantes !

En poussant encore plus loin, vous pourrez ensuite vous lancer dans des techniques de data mining plus sophistiquées, comme les arbres de décision, les régressions ou les algorithmes de machine learning. L’idée est d’exploiter la puissance des statistiques et de l’intelligence artificielle pour détecter des tendances plus fines et prédire les comportements futurs de vos clients. C’est évidemment plus complexe à mettre en œuvre, mais cela peut s’avérer très puissant pour optimiser vos campagnes et personnaliser l’expérience client.

Enfin, n’oubliez pas l’étape de la segmentation. C’est le moment de mettre en pratique tous les enseignements tirés de vos analyses pour regrouper vos clients en segments cohérents. Vous pouvez segmenter selon des critères sociodémographiques, comportementaux, de valeur… L’objectif est d’identifier des groupes de clients homogènes, avec des caractéristiques et des besoins similaires, pour pouvoir ensuite leur adresser des messages et des offres plus pertinents.

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Vous l’aurez compris, cette phase d’exploration et d’analyse est véritablement le cœur de votre projet. C’est là que vos efforts de collecte et de préparation des données prennent tout leur sens, en faisant émerger des insights actionnables. Mais attention à ne pas vous noyer dans les chiffres et les graphiques. Gardez toujours en tête les objectifs de votre analyse et les questions auxquelles vous cherchez à répondre. C’est la clé pour produire des résultats concrets et impactants.

Étape 4 : Interpréter les résultats et définir des actions

Félicitations, vous avez mené à bien l’analyse de votre base de données clients ! Vous avez exploré vos données sous toutes les coutures, fait émerger des tendances, identifié des segments…Mais ne croyez pas que le travail s’arrête là. Car à quoi bon avoir des insights si on ne les met pas en pratique ? L’étape suivante, et peut-être la plus importante, consiste à interpréter les résultats de votre analyse et à définir des actions concrètes pour en tirer parti. En d’autres termes, il s’agit de transformer l’intelligence en impact !

Pour cela, commencez par prendre du recul et synthétiser les principaux enseignements de votre analyse. Quels sont les points saillants qui ressortent ? Les découvertes les plus surprenantes ou contre-intuitives ? Les opportunités les plus prometteuses ? Essayez de hiérarchiser ces insights en fonction de leur importance et de leur potentiel.

Il peut être utile à ce stade de confronter vos résultats à d’autres sources d’information, comme des études de marché, des benchmarks sectoriels ou des retours terrain des équipes en contact avec les clients. L’objectif est de challenger vos conclusions, de les enrichir avec un regard extérieur pour vous assurer de leur pertinence et de leur robustesse.

Une fois cette synthèse réalisée, passez en mode action ! Pour chaque insight clé, définissez des recommandations opérationnelles. Par exemple, si vous avez identifié un segment de clients à fort potentiel, proposez une campagne de fidélisation dédiée avec des offres sur mesure. Si vous avez repéré un point de friction dans le parcours client, suggérez des pistes d’optimisation pour fluidifier l’expérience.

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L’idée est vraiment de décliner vos insights en initiatives concrètes, en leviers activables par les différents services de l’entreprise. N’hésitez pas à être précis et à rentrer dans les détails opérationnels : ciblez clairement les segments à activer, les canaux à privilégier, les offres à pousser…Plus vos recommandations seront actionnables, plus elles auront de chances d’être mises en œuvre !

Bien sûr, vous ne pourrez pas tout faire en même temps. Il faudra prioriser vos actions en fonction de leur impact potentiel et de leur facilité de mise en œuvre. Un bon moyen de le faire est de les positionner sur une matrice impact/effort, pour visualiser rapidement les quick wins et les investissements de long terme. Cela vous permettra de bâtir une feuille de route pragmatique et réaliste.

Encore une fois, n’oubliez pas d’impliquer les parties prenantes tout au long de ce processus. Vos recommandations seront d’autant plus suivies d’effets qu’elles auront été co-construites avec les équipes opérationnelles. Organisez des ateliers de restitution pour partager vos résultats, échanger sur les implications et affiner ensemble les plans d’action.

Enfin, pour chaque initiative, définissez des objectifs précis et des indicateurs de performance pour en mesurer l’impact. Cela peut être un taux de conversion, un panier moyen, un taux de rétention…

L’essentiel est de se doter de KPI concrets pour suivre les progrès réalisés et ajuster le tir si nécessaire. C’est aussi un excellent moyen de valoriser la contribution de votre analyse à la performance de l’entreprise !

Car c’est bien là l’enjeu final : faire en sorte que votre analyse ne reste pas lettre morte, mais se traduise en résultats tangibles. En prenant le soin d’interpréter finement vos données, de formuler des recommandations actionnables et de suivre leur mise en œuvre, vous maximisez les chances d’impact de votre projet.

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