Comment optimiser l'analyse de la clientèle pour améliorer l'expérience client

Selon une récente étude de Martechcube, seuls 18 % des responsables de la vente au détail pensent qu'ils pourraient améliorer de manière significative l'expérience client après l'achat. En revanche, 80 % des consommateurs pensent le contraire. Offrir une mauvaise expérience client après l'achat peut vous empêcher de fidéliser vos clients. L'analyse de la clientèle peut fournir des informations précieuses et des stratégies fondées sur les données pour vous aider à mieux connaître vos clients, à personnaliser leur expérience et à améliorer leur satisfaction.

Une dépendance excessive à l'égard de la segmentation de la clientèle

La segmentation est l'un des principaux facteurs à l'origine d'une mauvaise expérience client après l'achat. L'analyse vous permet de segmenter vos clients en groupes similaires présentant des caractéristiques similaires telles que le revenu, le sexe, l'âge, etc., ou des comportements tels que les achats, le chemin vers l'achat et les réponses aux promotions.

Les spécialistes du marketing utilisent la segmentation pour adapter leurs campagnes, leurs promotions et leur communication à chaque segment, en espérant qu'elles trouveront un écho auprès des clients du même segment. Mais est-ce le cas ? Pas toujours. Les personnes appartenant à un segment ont souvent des besoins, des valeurs et des motivations différents et, même si elles ont les mêmes comportements, les raisons ou les motivations de ces comportements peuvent être très différentes.

Personnalisation insuffisante

En analysant l'historique des achats d'un client, son comportement de navigation, ses données démographiques et d'autres activités, vous pouvez proposer un contenu ciblé, des recommandations de produits et des offres qui ont plus de chances de trouver un écho auprès des clients. Les détaillants les plus avisés intègrent les données "zero-party" dans le processus de personnalisation. Ces données sont des informations que les clients partagent volontairement et délibérément avec vous. L'utilisation de ces données a gagné en popularité depuis que Google a annoncé, début 2020, son intention de ne plus support les cookies de suivi de tiers dans Chrome. Depuis, les spécialistes du marketing ont compris que les données "zero-party" sont plus qu'une stratégie de remplacement des données des cookies et comprennent désormais que l'un des meilleurs moyens de savoir ce que veut un client est tout simplement de le lui demander.

lanalyse prédictive ne permet pas toujours de prévoir le désabonnement

Il ne fait aucun doute que l'analyse prédictive est un outil précieux qui peut vous aider à prévoir le comportement des clients, comme la probabilité qu'ils se désabonnent ou qu'ils renouvellent leur achat. Les informations recueillies peuvent vous aider à traiter les problèmes de manière proactive et à impliquer les clients à risque.

En revanche, il existe une multitude de facteurs qui font que l'analyse prédictive ne parvient pas à prédire le taux de désabonnement des clients. Des données insuffisantes ou de mauvaise qualité auront un impact sur la précision des résultats pour tout type de modélisation. Les modèles prédictifs fondent leurs prédictions sur les tendances des données historiques. Ainsi, ils peuvent ne pas prédire qu'un client a décidé de se désabonner brusquement en raison d'une expérience négative récente. Il s'agit là d'une lacune importante en matière de précision prédictive, car 76 % des acheteurs cessent de faire affaire avec une entreprise après une seule expérience négative. En outre, le paysage concurrentiel est en constante évolution et les données historiques peuvent ne pas le révéler.

Ces lacunes ont plusieurs implications pour les utilisateurs d'analyse prédictive. Il est important de mettre régulièrement à jour les modèles d'analyse prédictive , de valider les résultats et d'intégrer une variété de sources de données, tant internes qu'externes. En outre, l'analyse prédictive ictive doit faire partie d'une approche globale de l'analyse des données qui inclut des stratégies d'analyse adaptative. Par exemple, l'analyse des données actuelles des interactions avec support client, y compris les journaux d'appels, les transcriptions de chat et les courriels, permet d'identifier rapidement si un client rencontre un problème. Et le suivi des nouvelles mentions et conversations sur réseaux sociaux peut vous aider à repérer plus rapidement les clients mécontents.

Ensemble, facilitons le CX

L'analyse de la clientèle fournit des informations précieuses pour vous aider à mieux connaître vos clients et à leur offrir une expérience client plus attrayante. Mais il faut aller plus loin que la segmentation traditionnelle. L'analytique analytique avancée , telle que la modélisation prédictive, est utile pour comprendre le comportement futur des clients, mais vous aurez toujours besoin de l'analytique adaptative pour identifier les changements soudains dans l'expérience client ou la dynamique du marché.

Selon un récent test d'évaluation comparative TPC-H de GigaOm, l'entrepôt de données opérationnel de la plateforme de données Actian est 9 fois plus rapide et 16 fois moins cher que les autres solutions. La plateforme de données Actian facilite le suivi, la gestion et l'analyse des données clients afin de mieux identifier les domaines à améliorer et de contribuer à l'amélioration des résultats de l'entreprise. Contactez-nous pour commencer votre voyage vers l'amélioration du CX.

À propos de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield est directrice du marketing produit chez Actian. Elle fait connaître les capacités d'intégration, de gestion et d'analyse de la plateforme de données Actian. Elle possède plus de 20 ans d'expérience dans le domaine de l'analyse, de la sécurité et du marketing des solutions cloud chez des leaders de l'industrie tels que Cisco, McAfee et VMware. Teresa s'attache à aider les clients à atteindre de nouveaux niveaux d'innovation et de revenus grâce aux données. Sur le blogue d'Actian, Teresa souligne la valeur des solutions axées sur l'analyse dans plusieurs secteurs verticaux. Consultez ses articles pour découvrir des exemples concrets de transformation.