Modèle de maturité en analyse client et en analyse

E-BOOK
Modèle de maturité en analyse client
et en analyse marketing
JOE DALTON, SMARTFOCUS
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INTRODUCTION
Présentation
Les consommateurs interagissent
avec les marques via un nombre
croissant de points de contact : sur
leurs sites Internet, via les médias
sociaux, en magasin, sur mobile ou
tablette. A chaque point de contact,
les consommateurs s'attendent à une
expérience unique, personnalisée et
optimisée spécialement pour eux.
Cette flexibilité et cette commodité
sans précédent rendent leur expérience
plus agréable et font le bonheur des
consommateurs. Mais les exigences
croissantes de ces derniers deviennent
problématiques pour les entreprises qui
doivent manipuler d'énormes quantités
de données afin de tenter de susciter
l'intérêt de chaque client.
Bien qu'il reste un vrai problème
pour de nombreuses entreprises,
ce phénomène pourrait cependant
rapidement devenir une opportunité
concurrentielle pour celles qui
bénéficient d'un programme d'analyse
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MODÈLE DE MATURITÉ EN ANALYSE CLIENT ET EN ANALYSE MARKETING | PAGE 2
client adapté. Cet e-Book vous propose
d'en savoir plus sur la façon dont
votre entreprise peut tirer profit de la
technologie d'analyse des données, que
vous débutiez dans ce domaine ou que
vous soyez un expert chevronné.
« PAR OÙ COMMENCER ? »
« Par où commencer ? »
Petites et grandes entreprises se posent
plus que jamais des questions concernant
leurs investissements en matière de veille
économique et d'analyse des données. Si
vous pratiquez la veille économique depuis
quelque temps déjà, vous savez que l'intérêt
pour les applications analytiques et le
budget qui leur est consacré croissent et
décroissent en fonction de la pression exercée
par la concurrence (que fait Amazon ?),
de l'émergence de nouvelles sources de
données (données sociales), des progrès de
la technologie (Hadoop, etc.) et des projets
menés précédemment dans ce domaine
et ayant bénéficié d'investissements soit
insuffisants soit excessifs.
A l'approche de 2015, tout semble indiquer que
l'intérêt pour l'analyse de données et l'envie
d'investir dans ce domaine atteignent un niveau
record et ne cessent de progresser. Que vous
soyez un habitué de ce type d'applications
ou un néophyte, il est utile d'envisager vos
investissements dans ce domaine en termes de
« courbe de maturité ». En d'autres termes, si
vous découvrez les applications d'analyse, vous
vous demandez « Par où commencer ? » et si
vous utilisez déjà ce type d'applications depuis
un certain temps, la question est alors : « Quelle
orientation adopter ? »
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UN MODÈLE DE MATURITÉ ANALYTIQUE
Un modèle de maturité analytique
Si l'on envisage l'investissement dans des
projets d'analyse en comparant son coût et
ses avantages pour l'entreprise (notamment
en termes de frais de licences logicielles, de
matériel ou de cloud computing, de services
de professionnels, de formation des utilisateurs
et d'intégration en interne avec vos données
ou vos applications), on peut alors déterminer
la valeur d'un projet par rapport à un autre, la
meilleure manière de prioriser différents projets
au fil du temps, et, plus simplement, si tel ou tel
projet en vaut vraiment la chandelle. Tout cela
peut sembler évident, mais on sait néanmoins
que nombre de projets d'analyse et de veille
économique ont finalement eu des effets peu
concluants par rapport à l'investissement
consenti, tout simplement parce qu'aucune
analyse de ce type n'a été réalisée en amont.
Concernant plus particulièrement l'analyse
des données clients et marketing, on peut
envisager une progression des investissements
s'articulant de la manière suivante : a) ces
investissements se renforcent mutuellement, et
b) ils apportent à l'entreprise des avantages qui
justifient le budget qui leur est consacré.
On peut aussi envisager cela comme un modèle
de maturité en termes de personnalisation du
profil client puisque chaque étape de cette
progression permet à l'entreprise de proposer
une expérience encore plus personnalisée et
plus homogène à ses clients, ce qui constitue
bien évidemment l'objectif ultime.
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Nous allons évoquer chacun de
ces aspects séparément.
COMPARAISON ENTRE COMPLEXITÉ ANALYTIQUE (COÛT) ET VALEUR DE LA PERSONNALISATION (AVANTAGES)
Complexité
analytique
(coût)
Intégration
des données
marketing
Ciblage de
l'audience
Attribution
marketing
Meilleur offre/
meilleur
segment/
meilleur
canal
(segmentation)
Valeur de la personnalisation (avantages)
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INVENTAIRE DES DONNÉES MARKETING
Inventaire des
données marketing
Cet inventaire constitue l'étape essentielle
sur laquelle doit se baser l'ensemble des
investissements en matière de projets de suivi
ou d'achat d'application. Que vous envisagiez
un déploiement en mode SaaS ou sur site, le
temps consacré à effectuer l'inventaire de vos
données clients n'est pas du temps perdu.
Ce processus s'accompagne parfois d'une
étape « application » telle que la segmentation
de clientèle. Il est cependant recommandé
d'adopter une approche plus holistique.
Il convient tout d'abord de dresser l'inventaire
de l'ensemble des sources de données et
des applications génératrices de données qui
contribuent à définir le profil, le comportement
et le type d'activités de vos clients. Ceci inclut
généralement les données liées à l'historique
d'achat, les données CRM, les données
générées par les activités marketing, les
données issues du commerce électronique
et l'ensemble des données achetées ou
provenant de tiers, les données sociales, les
données d’évaluation, etc. Après avoir effectué
l'inventaire de l'ensemble des données pouvant
être rassemblées au sein d'un même système,
il convient alors de classer chaque source de
données en fonction de leur difficulté d'accès
et de les copier ou de les indexer dans votre
data store marketing (selon la manière dont
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vous souhaitez accéder à ces données). Un
classement par niveau de difficulté Faible,
Moyenne et Elevée est particulièrement adapté
dans ce cas. Il est en effet inutile de consacrer
trop de temps à détailler les coûts d'intégration
à ce stade.
Assurez-vous d'inclure les données provenant
des systèmes et projets qui sont prévus ou
en cours actuellement, notamment les projets
pilotes utilisant des balises de géolocalisation
en magasin, les programmes de fidélisation
client, etc. Vous devez avoir une vision sur six
mois de l'ensemble des données clients et
marketing qui seront générées en ligne.
INVENTAIRE DES DONNÉES MARKETING
Vous devriez alors obtenir un tableau ressemblant à celui-ci :
Source de données
Historique disponible
Principal identifiant client
Système source Difficulté d'accès
Valeur commerciale
Envoi d'e-mails
6 mois
Adresse e-mail
E-mail Marketing
Élevée
Moyenne
6 mois
Identifiant interne
Google analytics
Faible
Moyenne
Historique de navigation
Démo client
2 ans
Adresse postale
CRM
Élevée
Élevée
Visite en magasin
(balise de géolocalisation)
Pilote
Adresse e-mail
App fidélité
Faible
Élevée
Sentiment social
1 an
Adresse e-mail
Plate-forme de veille sociale
Moyenne
Élevée
Historique d'achat
3 ans
Adresse e-mail
Plate-forme e-commerce Moyenne
Élevée
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INVENTAIRE DES DONNÉES MARKETING
Intégrez autant d'attributs que possible, ainsi
qu'une ligne comportant des exemples de
données pour chaque système, si possible.
Il peut être utile de mettre à jour ce tableau
d'inventaire de données une fois par trimestre
car les systèmes évoluent, de nouvelles sources
de données apparaissent, etc. Vous pouvez
également créer un diagramme axé sur la
clientèle reprenant tous les éventuels points
de contact utilisés par vos clients ainsi que
l'ensemble des données générées via ces
interactions.
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Une fois votre inventaire de données clients
et marketing terminé, vous pouvez passer à
la création de votre data store (qui peut être
virtuel). Ce dernier vous permettra d'effectuer
l'analyse de vos données clients et de vos
données marketing. Si vous disposez des
ressources requises pour accéder à votre
data store de manière native (par exemple
de spécialistes en analyse de données), le
lancement d'un projet visant à créer un data
store dédié à vos données clients et marketing
semble alors parfaitement logique. Si vous ne
disposez pas de telles ressources, il vous faudra
alors passer à la prochaine étape « application »
pour justifier une telle dépense.
CIBLAGE DE L'AUDIENCE (SEGMENTATION)
Ciblage de l'audience
(segmentation)
La plupart des entreprises effectuent, d'une
manière ou d'une autre, une segmentation de
leur clientèle, généralement grâce à une ou
plusieurs applications marketing. Les systèmes
dédiés à l’e-mail marketing en sont un bon
exemple. Il est généralement possible de
« segmenter » la liste de l'ensemble de votre
clientèle grâce à différents « filtres » avant de
lancer une campagne d'e-mail. Cependant, si
on les considère séparément et du point de
vue de l'analyse, ces systèmes sont souvent
incapables de répondre aux besoins des
entreprises qui souhaitent améliorer l'efficacité
de leur marketing. Comment segmenter notre
clientèle ? Combien de segments différents
pouvons-nous cibler de manière efficace ?
Comment évaluer l'efficacité de nos opérations
marketing par segment ? Quelle est la réaction
des nouveaux clients à nos opérations
marketing par rapport aux clients fidèles ?
Comment exploiter les données liées au
comportement des clients ou à leur historique
d'achat ? Telles sont les questions que se
posent généralement les marketeurs et les
analystes lorsqu'ils envisagent d'investir dans
des outils d'analyse et de segmentation client
plus efficaces.
L'inventaire de vos données est maintenant
terminé : c'est en général le moment idéal
d'augmenter votre investissement en termes
d'analyse client, tout simplement parce
qu'une bonne connaissance de vos clients
et une segmentation efficace constituent
d'excellentes bases pour améliorer l'ensemble
des investissements en applications qui seront
effectués en aval. Une fois que vous avez
identifié et défini la liste de vos segments ou
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micro-segments clients, vous pouvez alors
contrôler leur performance et suivre leur
migration. Optimiser vos dépenses marketing
afin d'améliorer la performance de chaque
segment devient alors beaucoup plus facile.
Que vous optiez pour une application prête
à l'emploi ou pour la mise en œuvre de cette
application en interne, l'objectif final est de
vous permettre d'établir une liste de vos
différents segments clients, liste sur laquelle
l'ensemble de votre entreprise peut se mettre
d'accord et que vous pourrez ensuite analyser
au fil du temps. Il est alors particulièrement
pertinent d'élaborer un tableau simple précisant
les principaux indicateurs de performance
par segment et établissant un objectif
d'amélioration pour ces indicateurs sur une
période définie. Voici un exemple :
CIBLAGE DE L'AUDIENCE (SEGMENTATION)
Segment clients
Clients actuels
Clients cibles
Clients fidèles
35000
37000
55 $
Nouveaux clients
15000
18000
Clients occasionnels
10000
12000
Sachez cependant qu'il n'est pas nécessaire
de définir un pourcentage d'amélioration
élevé concernant ces paramètres pour obtenir
des résultats probants. Une amélioration
de seulement 1 à 2 % de l'un de ces critères
se traduit généralement par une évolution
considérable du chiffre d'affaires. C'est
justement ce qui fait l'efficacité d'une bonne
stratégie de profilage et de segmentation
client : si ces opérations sont effectuées
correctement, elles vous indiqueront clairement
les mesures à prendre pour chaque segment
pour que votre entreprise obtienne les meilleurs
résultats possibles.
A titre d'exemple, supposons que l'on choisisse
de classer dans la catégorie « fidèles » les
clients ayant dépensé au moins 500 € au cours
Montant moyen actuel Montant moyen cible
par commande
par commande
Fréquence
actuelle
Fréquence
cible
Dépenses annuelles
actuelles
Dépenses annuelles
cibles
57 $
0,86
1,00
19 866 000 $
25 308 000 $
25 $
27 $
0,3
0,35
1 350 000 $
2 041 200 $
18 $
20 $
0,2
0,25
432 000 $
720 000 $
des 12 derniers mois et ayant effectué au moins
quatre achats au cours des six derniers mois. A
l'aide d'une application d'analyse client efficace,
il est alors possible de se concentrer sur
l'amélioration de la performance de ce segment
en augmentant la fréquence d'achat, la valeur
moyenne de la transaction, ou les deux.
En procédant à une analyse d'affinité (ou
analyse du panier d'achat) des transactions
effectuées par ce segment, on peut par
exemple déterminer les articles à recommander
pour favoriser la vente croisée ou la vente
incitative - et ce de manière personnalisée.
En procédant à une personnalisation
permettant de booster les ventes croisées
et les ventes incitatives, certains clients de
SmartFocus ont vu la valeur moyenne de
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leurs commandes augmenter de plus de 50 %,
sachant qu'une augmentation de seulement
2 ou 3 % de ce chiffre au sein des segments
les plus importants aurait déjà permis une
augmentation importante du chiffre d'affaires.
De même, la possibilité de déterminer les
préférences de vos « nouveaux clients »
en matière de marques et d'exploiter
ces informations pour personnaliser vos
campagnes d’e-mail marketing permet
généralement une augmentation substantielle
des taux d'ouverture et de clic.
ATTRIBUTION MARKETING
Attribution marketing
À ce stade, après avoir investi dans un
environnement de données marketing
holistique et dans une application d'analyse et
de segmentation client efficace, vous êtes prêts
à passer à des projets et à des applications
mettant encore plus fortement l'accent sur
l'analyse. L'étape suivante consiste donc
à déterminer quels canaux de distribution
sont les plus efficaces pour chacun de vos
segments clients. Pour ce faire, il vous faut
alors vous référer au tableau d'inventaire
de vos données afin de déterminer quelles
données vos activités marketing peuvent
vous permettre d'obtenir avant que le client
n'effectue son achat et quelles données vous
souhaiteriez posséder. Dans la plupart des cas,
votre entreprise a alors accès à l'ensemble des
données liées à vos campagnes
d’e-mail marketing (e-mails envoyés et ouverts,
nombre de clics, taux de rebond, etc.) pour
chaque client, ainsi que les interactions en
ligne de vos clients (visite de certaines pages
Web, affichage d'annonces, taux de clics par
terme de recherche, etc.). Si votre entreprise
réalise des opérations marketing hors ligne
(catalogues, publipostage, etc.), il est alors utile
d'intégrer également les données liées à ces
opérations.
L'objectif principal d'une application
d'attribution marketing efficace est très
simple : vous permettre d'investir dans ce qui
marche et de limiter vos investissements dans
ce qui ne marche pas. S'il existe aujourd'hui
de nombreuses méthodes d'analyse de
l'attribution, toutes sont basées sur le même
principe : faire correspondre chaque transaction
aux activités marketing qui l'ont précédée,
et ce en fonction de critères prédéfinis. Le
« dernier » ou le « premier » clic est le plus
élémentaire de ces critères et sert donc à
définir l'ensemble de la transaction. Dans la
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pratique, les modèles basés sur le premier
et le dernier clic ne sont pas très utiles. Les
modèles pondérés et fractionnaires sont quant
à eux très efficaces et relativement faciles à
mettre en œuvre. Ces modèles attribuent une
partie de chaque transaction aux différentes
actions marketing qui l'ont précédée, offrant
ainsi une vision bien plus précise de la façon
dont vos investissements marketing ont pu ou
non influencer la transaction. L'utilisation d'un
modèle d'attribution plus efficace vous permet
également de calculer le taux d'attribution
par segment client et donc de définir quels
canaux marketing fonctionnent le mieux pour
chaque segment. Voici un exemple d'analyse
d'attribution par segment.
ATTRIBUTION MARKETING
Pourcentage du montant total en euros par canal marketing - Du 12/01/2013 au 12/31/2013
60 %
40 %
20 %
0%
E-mail
Annonces publicitaires
Votre entreprise peut alors découvrir que certains canaux marketing tels que
l’e-mail marketing est en fait plus efficace auprès d'une clientèle plus âgée
mais moins efficace auprès de clients plus jeunes. Le calcul de l'attribution
marketing peut vous permettre d'élaborer le meilleur « mix marketing » pour
chacun de vos segments clients.
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Marketing sur les moteurs
de recherche
Marketing organique
MODÉLISATION PRÉDICTIVE (MEILLEURE OFFRE)
Modélisation prédictive
(meilleure offre)
Il est vrai que la plupart des projets et
applications analytiques se révèlent
particulièrement efficaces quand il s'agit
d'analyser le passé, ce qui est important
pour analyser le comportement de vos
clients ou évaluer l'efficacité de vos actions
marketing. La modélisation prédictive utilise
quant à elle les mesures effectuées par le
passé pour prévoir ce qui devrait, selon toute
probabilité, se passer à l'avenir. L'analyse
prédictive consiste généralement à attribuer
un « score » à chaque client selon la manière
dont il est probable qu'il agisse : effectuer un
achat, répondre à une campagne marketing,
etc. Il n'y a pas si longtemps, les projets de
modélisation prédictive consistaient presque
exclusivement en coûteux projets sur mesure
conçus en interne par les experts en données
et les développeurs de l'entreprise. Il existait
alors un trop petit nombre d'applications
commerciales qui soient à la fois utilisables
par les professionnels des différents secteurs
et capables d'avoir un impact suffisamment
probant pour justifier une telle dépense. Ce
n'est plus le cas aujourd'hui. La multiplication
des sources générant un grand nombre de
données ainsi que la mise sur la marché de
nombreuses applications prêtes à l'emploi ont
considérablement réduit le budget nécessaire
au déploiement de ces systèmes, et donc
considérablement augmenté leur retour sur
investissement.
Les opérations effectuées lors des étapes
précédentes (inventaire des données, analyse
de la clientèle et attribution marketing)
permettent d'alimenter des applications
de modélisation prédictive complètes et
performantes qui peuvent significativement
améliorer l'efficacité de vos dépenses
marketing.
L'un des critères les plus pertinents à garder
à l'esprit dans ce domaine est la « propension
à consommer ». Pour un supermarché par
exemple, il est intéressant de permettre aux
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responsables marketing de sélectionner les
clients susceptibles de faire un achat dans un
rayon donné pendant un laps de temps donné
s'avère particulièrement utile pour optimiser les
dépenses marketing. Grâce à ces informations,
les responsables marketing savent alors qu'il
est inutile de consacrer un précieux budget
marketing à deux types de clients : ceux qui
sont peu susceptibles de faire un achat, quelles
que soient les circonstances, et ceux qui
auraient probablement effectué un achat de
toute façon. Le déploiement d'une application
analysant la propension des clients à acheter
et permettant aux responsables marketing
de sélectionner les personnes obtenant un
score compris entre 50 % à 80 % en termes de
propension d'achat vous permettent d'allouer
vos budgets marketing de manière beaucoup
plus ciblée et efficace.
SYNTHÈSE
Synthèse
Les consommateurs d'aujourd'hui
exigent des interactions commerciales
coordonnées et pertinentes pour rester
fidèles à votre marque. Une analyse
des données clients et des données
marketing permettant d'améliorer
les techniques de personnalisation
constitue un investissement
« indispensable » pour toute entreprise
souhaitant rester compétitive. Savoir où
se situe votre entreprise en matière de
« modèle de maturité » dans l'analyse
des données clients peut vous aider
à évaluer et prioriser vos prochains
investissements dans ce domaine et
ainsi obtenir de meilleurs résultats.
Réaliser un inventaire régulier de vos
données clients et de vos données
marketing, avoir la possibilité d'explorer,
définir et analyser vos segments
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clients et d'optimiser votre choix en
termes d'actions marketing, mais aussi
savoir quels clients y seront sensibles :
telles sont les mesures à prendre
pour améliorer l'efficacité de votre
marketing.
Modèle de maturité en analyse client et en analyse marketing
Joe Dalton, SmartFocus
SmartFocus US Inc
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15325 SE 30th Place, Bellevue, WA 98007, USA
Tél. : +1 (425) 460-1000