L’analyse de la clientèle, ou l’analyse des données client, consiste à utiliser les données client pour suivre et analyser les besoins et les attentes des clients afin de prendre des décisions éclairées. 

Les données clients permettent de documenter toutes les activités d’une entreprise, des campagnes marketing à mener à la hiérarchisation du développement produit jusqu’aux décisions stratégiques. 

L’analyse de la clientèle est un élément clé de l’expérience client d’une entreprise, c’est-à-dire la perception qui résulte de toutes les interactions avec ses clients. Les entreprises peuvent utiliser des outils d’analyse de la clientèle pour optimiser l’expérience client en améliorant les interactions. Ces outils contribuent à améliorer tous les aspects de l’expérience client, du parcours client et de l’acquisition client à la rétention client, et permettent en fin de compte d’obtenir de meilleurs résultats. 

En créant un lien émotionnel fort, l'expérience client permet aux entreprises de se démarquer en attirant davantage de clients, en renforçant leur fidélité et en augmentant les ventes.

Une entreprise fondée sur les données client peut prendre des décisions plus éclairées plus rapidement, saisir de nouvelles opportunités et relever de nouveaux défis. C’est pourquoi les entreprises doivent apprendre et analyser tout ce qu’elles peuvent sur leurs clients.

Les entreprises peuvent utiliser des indicateurs tels que les historiques d’achat et les données d’enquête pour mieux comprendre les habitudes et les perceptions des clients. Elles peuvent suivre les clients sur plusieurs points de contact et générer des informations exploitables. Elles peuvent étudier ce que les clients pensent de leurs produits, du secteur et de l’économie en général. 

L’analyse de la clientèle permet également de comprendre le retour sur investissement des efforts marketing et des décisions en matière de conception des produits. Par exemple, en examinant les informations sur les clients, les entreprises peuvent découvrir des données démographiques pertinentes, telles que les segments de clientèle qui achètent le plus de produits. Elles peuvent ensuite procéder à une segmentation des clients, qui leur permettra ensuite de personnaliser les messages et d’augmenter leur budget publicitaire pour atteindre les clients à forte valeur ajoutée.

L’utilisation de l’analytique pour mieux convertir et fidéliser les clients améliore la rentabilité et contribue à augmenter les revenus grâce au bouche-à-oreille. 

• Identification
• Collecte
• Organisation
• Analyse
• Action

Les entreprises doivent d’abord identifier les données client qu’elles souhaitent collecter et déterminer comment elles souhaitent procéder. Parmi les exemples de données client que les entreprises devraient envisager de collecter, citons les données géographiques, les transactions, les commentaires, les informations sur le support client, etc.

Une fois que les entreprises ont finalisé les données qu’elles souhaitent suivre, elles doivent configurer des systèmes pour les capturer. Il peut s’agir de formulaires d’inscription, d’enquêtes, d’outils de surveillance de sites web et de réseaux sociaux, etc. L’entreprise doit veiller à ne collecter que les données dont elle a besoin et à les stocker de manière à protéger ses clients.

De nombreuses entreprises disposent d’une plateforme de données client (CDP) qui peut les aider à organiser leurs données. Ce point est particulièrement important si l’entreprise extrait des données provenant de plusieurs sources. L’entreprise doit également restreindre l’accès à sa plateforme de données aux seuls utilisateurs qui en ont besoin, en choisissant potentiellement de fournir un accès en lecture seule pouvant être facilement révoqué.

Ensuite, les entreprises doivent analyser les données client, ce qu’elles peuvent faire à la fois en ayant recours à l’IA et à des utilisateurs humains. Elles ont besoin d’une plateforme qui leur permette de visualiser les données, afin de les rendre plus digestes pour leur équipes. De plus, le machine learning peut effectuer beaucoup plus de calculs par heure que les humains, fournissant des informations plus approfondies, que les employés peuvent transformer en informations exploitables.

À ce stade, l’entreprise doit utiliser les données et les informations qu’elle a collectées pour prendre les bonnes décisions. Elles peuvent décider de modifier ou non leur stratégie marketing, les produits qu’elles fabriquent, les secteurs dans lesquels elles opèrent et la manière dont elles répondent aux clients, entre autres.

Les organisations peuvent examiner plusieurs points de données importants pour déterminer la réussite de leur stratégie globale en matière d’expérience client. Il existe quatre grandes catégories d’analyse de la Business Intelligence qui se rapportent également à l’analyse de la clientèle.

• Analyse descriptive
• Analyse diagnostique
• Analyse prédictive
• Analyse prescriptive

L’analyse descriptive fait référence à des points de données historiques qu’une entreprise peut examiner pour comprendre ce qui s’est passé. Des éléments tels que les rapports annuels, les rapports de vente et les commentaires des clients peuvent aider les entreprises à comprendre comment les décisions des clients ont influencé leurs résultats. Cet ensemble particulier d’analyses ne s’intéresse qu’à ce qui s'est passé. Il ne répond pas aux questions : pourquoi ou que devrait-il se passer ensuite ?

L’analyse diagnostique consiste à analyser les informations historiques afin de mieux comprendre l’origine d’un problème. Par exemple, une entreprise qui a connu une forte baisse des renouvellements peut examiner les données d’utilisation pour savoir si les clients ont cessé d’utiliser la solution. Si le Net Promoter Score (NPS) d’une entreprise diminue, cela peut indiquer un problème avec le service client. Il est possible que les appels à l’assistance client aient duré trop longtemps ou qu’ils n’aient pas produit suffisamment de résultats positifs pour les appelants.

L’analyse prédictive utilise les données historiques et actuelles pour alimenter la modélisation prédictive, qui estime la façon dont les comportements et les préférences des clients sont susceptibles d’évoluer. Il peut s’agir par exemple de comprendre comment une augmentation des prix affecte les habitudes des clients. Il peut s’agir également de prédire l’impact que la nouvelle fonctionnalité d’un produit pourrait avoir sur les ventes. Ce type d’analyse peut permettre de comprendre comment les augmentations de prix affectent la demande. Ou, si les habitudes des clients changent, ce que l’entreprise devrait faire pour s’adapter aux besoins de ces clients.

L’analyse prescriptive vous permet d’aller plus loin dans l’analyse prédictive. Elle ne se contente pas de prédire ce qui se passera, elle permet aux organisations de comprendre ce qu’elles devraient faire. Les fonctions d’analyse prescriptive utilisent de plus en plus le machine learning et d’autres outils d’IA pour traiter de nombreux points de données différents et fournir des recommandations. Si l’entreprise prévoit d’augmenter les prix, cette analyse peut proposer des suggestions qui l’aideront à minimiser le départ des clients ne souhaitant pas payer le nouveau tarif. Elle peut suggérer de nouveaux segments susceptibles de combler la perte des clients sensibles aux prix.

Les entreprises doivent suivre plusieurs types de données dans différentes catégories.

• Données démographiques
• Données psychographiques
• Données sur les achats
• Résultats d’enquêtes

Les entreprises peuvent poser plusieurs questions aux clients pour comprendre ce qu’ils pensent vraiment de leurs produits. Par exemple, pour calculer le score de satisfaction client (CSAT), on demande aux clients de noter leur satisfaction de 1 à 5, puis il s’agit de diviser le nombre de 4 ou 5 par le nombre total de réponses. Le Net Promoter Score (NPS) est un pourcentage que l’on calcule en demandant aux personnes interrogées si elles recommanderaient des entreprises ou des produits à leurs réseaux. Enfin, le score d’effort client (CES) indique avec quelle facilité un client est parvenu à faire ce qu’il souhaitait.

Ces données incluent l’endroit où les clients vivent, ce qu’ils font dans la vie, leur âge, leur sexe et d’autres informations les concernant. Elles peuvent aider les entreprises à mieux allouer leur budget marketing à des régions et à des segments de clientèle spécifiques.

Ces données concernent par exemple les valeurs des clients, leur personnalité et la façon dont ils perçoivent le monde. Parmi les exemples d’informations psychographiques, citons les loisirs, la personnalité et les préférences des consommateurs.

Les entreprises peuvent suivre plusieurs informations clés sur les achats, comme les ventes sur une période donnée. Elles peuvent calculer les taux  d’attrition des clients, qui identifient le nombre de clients qui partent au cours d’une période donnée. Elles peuvent calculer la valeur à vie du client (CLV), qui correspond au montant que le client dépensera dans une entreprise au fil du temps.

Les entreprises peuvent suivre plusieurs informations clés sur les achats, comme les ventes sur une période donnée. Elles peuvent calculer les taux  d’attrition des clients, qui identifient le nombre de clients qui partent au cours d’une période donnée. Elles peuvent calculer la valeur à vie du client (CLV), qui correspond au montant que le client dépensera dans une entreprise au fil du temps.

La collecte des données client est un élément essentiel de toute pratique d’analyse de la clientèle. Voici quelques-uns des domaines dans lesquels les entreprises peuvent accéder à des informations utiles pour prendre davantage de décisions fondées sur les données.

• Cookies
• Tableaux de bord CRM
• E-mail
• Réseaux sociaux
• Enquêtes
• Sites Web

Les cookies publicitaires suivent les activités en ligne sur le Web ouvert. Il en existe deux types : les cookies internes et les cookies tiers. Les cookies internes sont des données que les sites web obtiennent directement auprès des clients, telles que leur adresse e-mail, leur emplacement et leurs préférences d’achat. Les cookies tiers suivent l’activité des utilisateurs sur différents sites web, transmettant des informations semi-anonymisées entre les parties. Par exemple, une personne qui envisage d’acheter une alliance sur un site web, mais qui ne finalise pas son achat, pourrait voir une publicité pour ce même site en parcourant CNN.com.

Les entreprises peuvent conserver des enregistrements de leurs clients et des informations pertinentes dans un CRM. Ces systèmes sont particulièrement utiles pour les entreprises B2B, qui ont tendance à avoir un groupe de clients plus restreint. Les CRM peuvent suivre les enregistrements des communications, les informations de vente, la date de saisie dans la base de données, et bien plus encore.

Les e-mails jouent souvent un rôle majeur dans les efforts des entreprises en matière d’engagement client. Beaucoup demandent à leurs clients de fournir leur adresse e-mail pour avoir accès à des remises ou à des offres uniques. Par conséquent, de nombreuses entreprises envoient deux ou trois e-mails à leurs clients par semaine. Les entreprises devraient vérifier si les clients ouvrent ces e-mails et cliquent sur les liens qu’ils contiennent pour évaluer leur intérêt.

Les entreprises peuvent suivre les conversations à leur sujet et à propos de leurs produits sur les réseaux sociaux. Elles peuvent également surveiller les sentiments des clients, comprendre ce qu’ils disent à propos de la marque et de ses produits, même s’ils n’écrivent pas directement à l’entreprise.

Les entreprises peuvent poser des questions spécifiques à leurs clients et prospects en rapport avec leurs produits, et leur demander leur point de vue sur la marque. Les clients peuvent donner des commentaires honnêtes sur les points forts et les points faibles de l’entreprise et de ses produits.

Les entreprises peuvent suivre les données de leur site web pour répondre à plusieurs questions urgentes. Elles peuvent déterminer si les visites sur leur site web augmentent ou diminuent. Elles peuvent suivre le temps passé par les clients sur le site web et les pages qu’ils consultent. Par exemple, si la page FAQ figure parmi les pages les plus consultées, l’entreprise devrait peut-être mieux expliquer le fonctionnement de ses solutions.

Une pratique moderne de l’analyse de la clientèle comporte plusieurs éléments clés :

• Analyses reposant sur l’IA
• Intégration au développement de produits
• Analyse en temps réel

Les entreprises peuvent utiliser des outils d’IA tels que le machine learning pour traiter les données des clients afin de produire des informations encore plus riches. Le machine learning permet d’analyser plus rapidement un plus grand nombre de points de données afin d’obtenir des informations clés. L’IA générative peut aider les employés à réfléchir de manière plus approfondie à la manière dont ils doivent mener leurs efforts marketing et répondre aux besoins des clients.

Les entreprises doivent non seulement mener des analyses de la clientèle, mais également transformer les informations obtenues en étapes concrètes. Les entreprises avancées utilisent ces informations pour améliorer leurs produits existants et parfois en lancer de nouveaux pour répondre à la demande.

Les entreprises doivent prendre davantage de décisions plus rapidement, afin de pouvoir adapter leurs stratégies à la volée pour répondre à l’évolution des besoins des clients. Les processus d’analyses en temps réel ou quasi réel fournissent des informations précieuses qui peuvent créer un avantage concurrentiel. Par exemple, si les préférences des clients changeaient et s’ils préféraient dépenser moins, même pour une qualité inférieure, une marque pourrait devoir baisser ses prix temporairement.

L’analyse de la clientèle offre aux entreprises plusieurs avantages, qui leur permettent tous d’en savoir plus sur leurs clients. Elles peuvent ainsi mieux servir leurs clients, existants et nouveaux, et ce de plusieurs manières, et atteindre leurs objectifs. Elles peuvent utiliser l’analyse de la clientèle pour éviter l’attrition, attirer plus facilement de nouveaux clients et identifier de nouvelles opportunités de croissance. Grâce à tous les avantages de ce type d’analyse, les entreprises peuvent réduire leurs coûts et, en fin de compte, augmenter leur rentabilité.

• Augmenter les ventes
• Réduire l’attrition
• Attirer de nouveaux clients

Les entreprises ayant recours à des processus avancés d’analyse de la clientèle peuvent identifier plusieurs moyens d’améliorer les ventes : meilleur ciblage, cycles de vente plus efficaces et identification de nouvelles opportunités de produits.

Les entreprises utilisant l’analyse de la clientèle peuvent trouver des moyens de satisfaire leurs clients. Elles peuvent savoir quels problèmes ont fait partir le plus de clients, et peuvent alors donner la priorité à leur résolution. Elles peuvent se servir de ces données pour améliorer leur service client, ce qui ralentit également l’attrition.

Les entreprises peuvent utiliser les données client existantes pour mieux cibler les nouveaux clients. Par exemple, elles peuvent cibler des segments spécifiques avec un contenu qui, elles le savent, attire ce public.

Les entreprises qui réalisent des analyses de la clientèle doivent protéger ces informations. Malgré leurs nombreux avantages, elles présentent tout de même plusieurs défis.

• Coût du stockage
• Inquiétude des clients
• Risque de vol de données
• Réglementations en matière de confidentialité

Les entreprises doivent investir dans les outils et technologies adaptés pour capturer et stocker les données client en toute sécurité. Pour rester compétitives, les entreprises doivent évaluer en permanence la manière dont elles collectent et stockent leurs données client, optimiser leur infrastructure et adopter des solutions évolutives qui équilibrent les coûts et les performances.

Les cookies suivent les clients sur le web ouvert, ce qui inquiète certains clients. Un client qui remarque que les publicités le suivent sur plusieurs sites web peut ressentir de l’inquiétude à ce propos.

Les cookies sont de plus en plus délaissés dernièrement, car certains navigateurs ne les prennent pas en charge et les clients utilisent des contrôles de confidentialité pour les bloquer. Les entreprises savent qu’elles ne disposent peut-être pas d’autant de données de cookies tiers qu’auparavant, et qu’elles doivent s’appuyer sur les données internes et d’autres signaux pour comprendre et cibler efficacement leurs clients.

Des acteurs malveillants tentent de voler les données client des entreprises dans le monde entier. Un rapport d’IBM a révélé que le coût mondial moyen d’une violation de données en 2024 avait atteint 4,88 millions de dollars US. La sanction est salée pour les entreprises devant rémunérer leurs clients ou payer des amendes. Mais cela pourrait également coûter cher en termes de réputation si les médias couvraient la violation, surtout si l’entreprise ne gérait pas bien les retombées. Les entreprises doivent prendre des mesures pour protéger les données client en utilisant des outils et des mesures de cybersécurité.

Le gouvernement fédéral et les gouvernements locaux promulguent des lois pour protéger les clients, et les entreprises doivent adhérer à ces réglementations. Une mauvaise protection des données des clients peut avoir des conséquences catastrophiques, de simples amendes à des problèmes juridiques plus sérieux. Les dirigeants doivent comprendre la législation et les réglementations auxquelles leur entreprise est soumise et mettre en place les processus adéquats pour s’y conformer.