Deux expressions distinctes, souvent utilisées comme des synonymes, et pourtant bien différentes; En pratique, l’utilisation de données clients ou d’informations clients produisent des résultats bien différents lors des campagnes d’acquisition et de fidélisation. Commençons par les définir.
Qu’est-ce qu’une donnée client ?
Une donnée client « est un élément qui n’a pas encore été analysé, interprété ni organisé ». Par exemple, une donnée dans votre fichier client ou prospect est un ensemble constitué d’un nom, d’un prénom, d’une date d’achat ou de visite, d’une civilité et généralement d’un numéro de téléphone ou d’une adresse postale.
En marketing, on considère qu’une donnée client est constituée d’informations de contactabilité basiques.
Qu’est-ce qu’une information client ?
Une information est un élément significatif, qui a été étudié, qui est exploitable.
Exemple d’information client : Monsieur X, est un client qui a consommé tel type de produit, appartenant à telle CSP, habitant dans telle ville, a consommé un panier moyen de X € sur les 6 derniers mois, a lu X newsletters, s’est désabonné du push SMS.
Les équipes marketing et commerciales sont plus aptes à obtenir de bons résultats sur les campagnes d’acquisition et fidélisation avec des informations clients précises, unifiées et qualifiées.
La collecte massive de données – Une vraie solution ?
Les entreprises ont dans un premier temps misé sur la collecte massive des données dans leurs stratégies marketing, en multipliant les points de contacts et les canaux d’acquisition (Apps, site web, jeux concours, formulaires etc), en omettant de bâtir des stratégies en amont : « 78% des entreprises collectent les données pour personnaliser l’expérience client (campagnes marketing ou offres) mais le niveau de connaissance clients s’avère insuffisant pour la majorité des entreprises ». En effet, accumuler un grand nombre de données ne veut pas dire mieux connaître les clients / prospects.
Cette accumulation a également été remise en cause avec le RGPD :
Beaucoup d’entreprises se retrouvent embarrassées de stocks de données qu’elles ne peuvent utiliser, du fait de l’absence de consentement (scrapping et autres techniques de récolte sans consentement) et de stratégie (mise en qualité, unification, exploitation et analyse).
Et quand on parle de données, on parle du contenu (les données elles même) mais aussi du contenant (les bases pour les stocker).
Parlons d’abord du contenu : collecter des données sans stratégie de qualité et d’unification engendre des pertes sèches : de temps, de ressources et donc de ROI. Oui ! Les données sont très souvent un poids mort plus qu’une source de revenus pour les entreprises françaises. Et ceci pour plusieurs raisons – D’abord, la qualité des données collectées et l’optin : dans 33% des cas la fiabilité des données collectées et mise en cause et dans 22% des cas le non-consentement des clients à l’exploitation de leurs données.
La question des silos de données (précédemment évoquée dans cet article) est également un frein au développement des entreprises : 54% des sociétés interrogées n’ont pas de vision globale de leur client (du fait de l’éclatement des données dans l’ensemble du système d’information).
La faible qualité des données entrantes et existantes ne permet pas de créer de l’information. Il est de plus impossible de connaître son client sans unifier les données disponibles (lier les données de contacts aux données de comportement, aux données transactionnelles etc…).
Vous l’avez compris, il est nécessaire de transformer la donnée en information pour faire de vos données un levier business. Pour autant, transformer la donnée ne s’improvise pas et une stratégie doit d’abord être mise en place.
Quelles sont les différentes étapes pour transformer les données relationnelles en informations clients activables ?
1) Partir de la réalité des données et des fichiers
De quoi vos fichiers clients & prospects sont-ils constitués ? De données ou d’informations ? Vos données sont-elles de qualifiées ?
2) Disposer de données exactes
Vos données sont-elles exactes, pertinentes et exploitables ? En doubles ? Un audit des données permet de répondre à ces questions et de comprendre quels traitements appliquer aux différentes bases.
Qu’on parle de données entrantes via les outils de collectes (formulaires de contact…) ou des données déjà existantes, les données vont pouvoir être mises en qualité avec des webservices (solutions préventives) et des solutions « batch » (solutions curatives).
La mise en qualité des bases de données comprend :
- La restructuration, la normalisation et la validation des adresses postales
- La validation syntaxique des mails et leur enrichissement
- La validation syntaxique des téléphones et leur enrichissement
- L’identification des déménagés et la mise à disposition des nouvelles adresses
- Le dédoublonnage et la déduplication des données
- La validation des civilités et leur enrichissement
3) Transformer les données en information
- Unifier les données disponibles en interne : l’étape finale
Les outils de vision unique des données permettent de rapprocher les données clients des différentes briques métiers : Il sera possible de lier des données transactionnelles, à des données de contact, mais aussi à des données de comportement.
Vous ne disposez pas en interne des données dont vous avez besoin ?
L’enrichissement de données avec des mégabases optinisées et/ou des référentiels officiels (référentiels géographiques, postaux…) permet de parfaire la connaissance des clients et prospects.
Amabis vous propose des solutions simples et rapides à mettre en œuvre sur vos bases de données clients afin de nettoyer, d’enrichir, d’améliorer la relation client, accroître les taux de délivrabilité et optimiser les campagnes d’acquisition et de fidélisation.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]
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