Qu’est-Ce que les Données Client ? Définition, Types, Collecte, Validation et analyse

Les données client sont les informations comportementales, démographiques et personnelles sur les clients collectées par les entreprises et les sociétés de marketing pour comprendre, communiquer et interagir avec les clients.

Dans cet épisode de MarTech 101, nous examinons les bases des données client. Nous commencerons par comprendre sa définition et ses types. Nous examinons ensuite comment vous pouvez collecter, valider et analyser les données client.

Table des matières

• Qu’Est-Ce que Les Données Client ?
• Types de Données client
• Comment collecter les Données client ?
• Validation des Données client
• Analyse des Données client
• Avantages de l’Analyse des Données client
• Conclusion

Commençons!

Qu’Est-Ce Que Les Données Client ?

Les données client sont définies comme les informations que vos clients fournissent lors de l’interaction avec votre entreprise via votre site Web, vos applications mobiles, vos sondages, les médias sociaux, les campagnes de marketing et d’autres avenues en ligne et hors ligne.

Les données clients sont la pierre angulaire d’une stratégie commerciale réussie. Les organisations axées sur les données réalisent l’importance de cela et prennent des mesures pour s’assurer qu’elles collectent les points de données clients nécessaires qui leur permettraient d’améliorer l’expérience client et d’affiner leur stratégie commerciale au fil du temps.

Types de données clients

Une organisation collecte une myriade de points de données clients tout au long du parcours de l’acheteur. Le volume de ces points de données est vaste et, pour faciliter leur compréhension, nous les avons séparés en différentes catégories.

Regardons les différents types de données clients que vous devez collecter pour améliorer votre stratégie commerciale.

Remarque: La collecte et le stockage des données client sont un sujet complexe qui est largement dicté par les règles et réglementations (telles que le RGPD) du pays à partir duquel votre organisation opère et / ou de votre public cible. Assurez-vous d’étudier et de suivre ces réglementations pour éviter les conséquences juridiques. Il est prudent de demander de l’aide juridique si vous n’êtes pas sûr.

Données Personnelles (IPI et Non-PII)

Les données personnelles peuvent être divisées en deux catégories, les Informations Personnelles Identifiables (PII) et les Informations Non Personnellement Identifiables (Non-PII).

Informations personnelles identifiables (IIP): L’IPI est toute information qui peut être utilisée pour reconnaître l’identité d’une personne. Il est en outre divisé en deux catégories

1. Informations liées:

Les informations liées sont des informations qui peuvent être utilisées pour identifier une personne sans nécessiter d’informations / de points de données supplémentaires. Des exemples d’informations liées sont:

1. Nom complet
2. Adresse physique
3. Adresse e-mail
4. Informations de connexion
5. Numéro de permis de conduire
6. Numéro de sécurité sociale
7. Numéro de passeport
8. Détails de la carte de crédit / débit
9. Date de naissance
10. Numéro de téléphone

2. Informations liables: Les informations liables sont des informations qui ne peuvent pas identifier une personne par elles-mêmes, mais qui peuvent le faire lorsqu’elles sont associées à une autre information. Voici des exemples d’informations pouvant être liées ::

1. Prénom ou nom
2. Lieu — Pays, État, ville, Code postal
3. Sexe
4. Race et origine ethnique
5. Groupe d’âge
6. Détails de l’emploi

Informations non personnellement identifiables (Non identifiables) PII): Les non-PII sont à l’opposé des PII, qui sont des informations anonymes et ne peuvent pas être utilisées pour identifier une seule personne. Des exemples de non-IPI incluent:

1. Adresse IP
2. Cookies
3. ID d’appareil

Remarque: Vous vous demandez peut-être pourquoi nous avons choisi d’inclure les non-IPI dans la section des données personnelles, même si cela n’aide pas à identifier les individus. La raison en est que diverses lois traitent ces points de données différemment. Par exemple, selon le RGPD, les non-IPI tels que les cookies peuvent être classés comme des données personnelles. Donc, pour éviter toute confusion potentielle, nous les avons regroupés sous un seul parapluie.

Données d’engagement

Les données d’engagement vous indiquent comment vos clients interagissent avec votre marque via différentes avenues marketing. Ces données comprennent des informations telles que le comportement du client sur le site Web, son interaction avec vous sur les médias sociaux et via le service client, etc. Voici les inclusions de chaque canal:

1. Interactions entre le site Web et l’application mobile : Visites du site Web, adhérence de l’application, Pages les plus consultées, Flux d’utilisateurs, Sources de trafic, etc.
2. Engagement sur les réseaux sociaux : J’aime, partage, réponse, visionnage de vidéos natives, etc.
3. Engagement par e-mail: Taux d’ouverture, Taux de clics, Taux de rebond, Transfert d’e-mails, etc.
4. Renseignements sur le service à la clientèle: Nombre de billets, Détails de la plainte / Requête, Commentaires, etc.
5. Engagement publicitaire payant : Impressions, Taux de clics, Coût par clic/ mille, Conversions, etc.

Données comportementales

Les données comportementales vous aident à découvrir les modèles sous-jacents que vos clients révèlent au cours de leur parcours d’achat. Les données d’engagement peuvent ou non faire partie des données comportementales. Voici comment vous pouvez collecter ces données:

1. Données Transactionnelles: Détails de l’abonnement, Détails de l’achat, Achats précédents, Valeur moyenne de la commande, Données d’abandon de panier, Valeur moyenne à vie du client, Détails du programme de fidélisation de la clientèle, etc.

2. Utilisation du produit: Actions répétées, Utilisation des fonctionnalités, Durée des fonctionnalités, Achèvement des tâches, Appareils, etc.

3. Données qualitatives : Attention de l’utilisateur, Cartes thermiques (clics, défilement, données de mouvement de la souris), etc.

Données d’attitude:

Les données d’attitude sont motivées par les sentiments et les émotions de vos clients. C’est ainsi qu’ils perçoivent votre marque et vos offres. Étant donné que les données d’attitude sont principalement qualitatives et subjectives, pour obtenir des résultats concrets, il est sage de les combiner avec des données quantitatives.

Les données sur les attitudes sont généralement repérées au moyen d’enquêtes, d’entrevues, de groupes de discussion, de commentaires, de plaintes de clients, d’avis, etc. Voici quelques exemples de données d’attitude:

1. Satisfaction client
2. Sentiments
3. Désirabilité du produit
4. Préférences
5. Motivations et défis
6. Critères d’achat

En savoir plus : Qu’est-ce que l’Analyse client? Définition, Processus, Tendances Clés Et Exemples

Comment Collecter Les Données Client ?

Les marketeurs peuvent collecter des données sur chaque canal sur lequel le client interagit avec la marque. Bien qu’il existe probablement des centaines de façons de collecter des données client, dans cette section, nous examinerons les avenues les plus essentielles que vous pouvez utiliser pour mieux connaître vos clients.

Avant de nous pencher sur la façon dont vous pouvez collecter les données client, répondez aux cinq questions suivantes:

1. Quels sont les différents points de données que vous devez collecter ?
2. Comment devez-vous organiser les données ? De quels outils auriez-vous besoin pour le stocker?
3. Quelles mesures devez-vous prendre pour protéger les données des clients ? Et êtes-vous transparent avec vos clients sur la façon dont vous collectez leurs informations?
4. Avez-vous veillé à ce que vos méthodes de collecte de données soient conformes aux lois et réglementations de votre pays ?
5. Comment allez-vous utiliser les données au profit de l’organisation ?

Une fois que vous avez décidé de ces questions, vous pouvez voir comment collecter les données client.

Analyse de site Web

Votre site Web est souvent le canal principal avec lequel vos clients interagissent. Vous pouvez collecter des données clients telles que leurs caractéristiques démographiques et géographiques ainsi que des données d’engagement et de comportement.

Des outils tels que Google Analytics, Mixpanel, Piwik PRO et Matomo vous aident à comprendre leurs intérêts, leurs sources de référence, les détails de conversion, ainsi que leur comportement en temps réel sur votre site Web.

Bien que ces outils présentent des lacunes telles que l’incapacité de collecter des informations qualitatives, vous pouvez les compenser en utilisant des outils visuels / d’expérimentation tels que Crazy Egg, Optimizely, VWO et Hotjar. Ces outils vous aident à comprendre le comportement des utilisateurs grâce à des cartes thermiques, des enregistrements de session et une visualisation de l’entonnoir de conversion.

Médias sociaux

Vous pouvez en savoir beaucoup sur vos clients en fonction de la façon dont ils interagissent avec vous sur les médias sociaux. En plus d’utiliser des mesures d’engagement de base (telles que les likes, les commentaires et les partages), vous pouvez en savoir beaucoup sur vos clients via la section Analytique / insights native de chaque plate-forme de médias sociaux.

Grâce aux efforts de gestion de la réputation en ligne (ORM), vous pouvez collecter des données clients qui vous permettent de comprendre le sentiment général entourant votre marque et vos offres.

Vous pouvez augmenter vos activités de collecte de données clients en investissant dans des publicités sur les réseaux sociaux. Grâce aux capacités de ciblage des plateformes de médias sociaux, vous pouvez comprendre les intérêts et autres caractéristiques de vos clients. En téléchargeant votre liste de diffusion sur les plateformes de médias sociaux à l’aide de la fonction d’audience personnalisée, vous pouvez découvrir leur comportement sur un canal de médias sociaux spécifique pour en savoir plus à leur sujet.

Pixels de suivi

Un pixel de suivi est un morceau de code HTML ou JavaScript inséré dans un site Web ou un e-mail qui enregistre chaque visiteur arrivant sur votre site Web ou ouvrant l’e-mail. Les pixels de suivi peuvent enregistrer des adresses IP, des systèmes d’exploitation, des navigateurs, etc. ce qui aide les annonceurs à lancer des campagnes de remarketing sophistiquées.

Grâce aux pixels de suivi, les marketeurs peuvent également connaître les activités de conversion de leurs clients.

Coordonnées

Les coordonnées sont peut-être les informations les plus importantes du point de vue de la communication avec vos clients. Il est peu probable que vos clients partagent toutes les informations dès le départ. Il est sage de collecter leurs coordonnées compte tenu de l’étape du voyage de l’acheteur. Par exemple, les formes plus longues seront inefficaces au début du stade. Assurez-vous de fournir des récompenses / incitations appropriées lorsque vos clients fournissent leurs données.

Commentaires et sondages des clients

Les commentaires et sondages des clients sont efficaces pour recueillir les intérêts, les goûts et les préférences de vos clients. En posant les bonnes questions, les enquêtes peuvent vous aider à collecter des données qualitatives et comportementales.

Vous pouvez recevoir des commentaires sur vos offres, services, ventes et activités de marketing par le biais de sondages. En utilisant le Net Promoter Score (NPS), vous pouvez comprendre l’avidité de vos produits auprès de vos clients.

Logiciel de service client

Un logiciel de service client vous aide à comprendre les cas où vos clients demandent de l’aide, les problèmes existant dans votre produit, la complexité de ces problèmes, le support que vos clients choisissent de vous connecter, le temps nécessaire pour résoudre une requête et comment elle peut être optimisée.

Sur la base de ces données, les spécialistes du marketing peuvent évaluer la satisfaction des clients.

En savoir plus: Top 10 des plateformes logicielles d’Expérience Client Numérique (CX) Pour 2020

Informations transactionnelles

Selon votre modèle commercial, il existe différentes façons de collecter des données client transactionnelles. Pour une entreprise SaaS, elle se fait souvent entièrement par des moyens en ligne et se compose généralement des données standard telles que les détails de l’abonnement du client.

Par exemple, pour une entreprise de commerce électronique, il inclura des données d’abandon de panier, tandis que pour une marque de vente au détail avec des magasins physiques, il s’appuiera principalement sur un système de point de vente (Point de vente) pour collecter des données d’achat.

En dehors de ces sept méthodes, vous pouvez collecter des données clients par le biais de groupes de discussion, d’entretiens avec les clients, de la plate-forme de gestion des données (DMP), pour n’en nommer que quelques-uns.

Valider les Données clients

Assurer l’exactitude de vos données clients est essentiel au succès de vos efforts marketing. Des données clients précises non seulement augmentent vos efforts de marketing, mais évitent également la perte de temps et de ressources monétaires et empêchent encore un mauvais CX.

Par conséquent, valider les points de données clés du client — nom, adresse e-mail, adresse physique, numéro de contact, etc. est crucial pour l’exactitude et l’exhaustivité des données.

Voici comment valider vos données clients:

1. Avoir un plan de validation des données vous aide à définir les bonnes attentes dès le début. Le plan devrait énoncer vos jalons pour mesurer les progrès. Il devrait également tenir compte de l’impact que cela pourrait avoir sur les opérations existantes et s’assurer qu’il y a suffisamment de temps pour résoudre les obstacles potentiels qui pourraient survenir.
2. Ensuite, vérifiez la taille des données et si celles-ci sont disponibles dans leur intégralité. Mesurez également le nombre d’enregistrements clients, la taille des données et les identifiants uniques.
3. L’enrichissement des données aide les spécialistes du marketing à valider et à affiner les données des clients en vérifiant leurs données internes/ internes par rapport à des sources de données tierces de confiance.
   L’enrichissement des données vous aide également à éliminer les redondances de données et à mettre à jour les enregistrements existants.
4. Le but de la validation des données est d’établir un disque d’or ou une source unique de vérité. Avec l’aide de l’intégration des données client (CDI), vous pouvez collecter, organiser et unifier les données client pour obtenir une vue à 360 degrés de vos clients.

Conseil : Lisez les Bases de la Gestion des données client, Partie I et Partie II, de notre série MarTech101 pour bien comprendre ces concepts.

Analyse des données clients

L’analyse des données clients est une entreprise importante. C’est une chose de collecter des données client, mais c’est un tout nouveau jeu de balle pour en tirer des informations exploitables.

L’un des plus grands défis de l’analyse de grands ensembles de données client est d’analyser des informations qualitatives car elles sont subjectives et varient d’une personne à l’autre. Mais avant d’entrer dans la façon dont vous pouvez analyser des informations qualitatives, comprenons comment l’exploration de données peut aider à analyser des données quantitatives.

Analyse des Données quantitatives des clients À l’aide de l’exploration de données

L’exploration de données utilise les concepts de statistiques, d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour analyser de grands ensembles de données et identifier les modèles sous-jacents. Vous pouvez utiliser les techniques d’exploration de données suivantes pour extrapoler des informations exploitables:

1. Classification : Cette technique vous oblige à classer les données dans un ensemble donné de catégories (classes). Par exemple, en fonction des groupes de revenus et de l’historique des achats de vos clients, vous pouvez leur proposer des offres de produits personnalisées
2. Exploration de règles d’association : L’association utilise la corrélation pour identifier les modèles dans un ensemble de données donné. Il utilise le raisonnement “si cecithen alors cela…” pour prédire les résultats. Les moteurs de recommandation utilisent l’exploration de règles d’association pour recommander des produits ou du contenu.
3. Détection des valeurs aberrantes : Vous pouvez utiliser cette technique pour identifier des anomalies ou des schémas inattendus dans les données. Par exemple, si vous constatez une augmentation inattendue des ventes de produits au cours d’une période, vous pouvez en trouver la cause première et prendre la décision nécessaire.
4. Clustering: L’analyse en grappes est utilisée pour classer les données en catégories homogènes basées sur une caractéristique / caractéristique
5. Analyse de régression: La régression est utilisée pour identifier la relation entre différents points de données. Il est utile de comprendre comment la présence d’une caractéristique spécifique impacte d’autres caractéristiques de l’ensemble.
6. Prédiction: Avec l’aide de la prédiction, vous pouvez prévoir le comportement futur de vos clients en fonction de leur historique.

Parallèlement à l’exploration de données, les spécialistes du marketing peuvent également utiliser des techniques de visualisation de données et de business intelligence pour extraire des informations significatives à partir de données quantitatives.

Analyse de données qualitatives

Informations collectées via un logiciel de service client, des entretiens, des commentaires, des sondages, etc. a tendance à être de nature qualitative, et par conséquent les techniques traditionnelles d’exploration de données ne seraient pas efficaces sur elles. Cependant, vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour en extraire des révélations:

1. Analyse de contenu : Dans l’analyse de contenu, vous mettez en évidence des mots clés, des idées ou des thèmes pertinents pour trouver leurs occurrences dans vos données. Par exemple, lors de l’analyse des sondages, vous pouvez créer une liste de problèmes identifiés par votre équipe interne et découvrir différents mots clés qu’un client utiliserait pour les décrire. Maintenant, en analysant l’enquête, vous pouvez comprendre comment vous pouvez améliorer votre produit.
2. Analyse narrative: Les gens communiquent à travers des histoires. Avec une analyse narrative, vous pouvez identifier la façon dont les clients communiquent des histoires et des idées, ce qui peut vous aider à comprendre ce que les clients pensent de votre marque et de vos offres.

Avantages de l’analyse des données client

Voici cinq façons dont l’analyse des données client peut vous aider à en savoir plus sur vos clients, vos marques et vos offres:

1. Si vous avez déjà créé des modèles de personnalité d’acheteur, sur la base de l’analyse des données client, vous pouvez apporter les modifications nécessaires à ces modèles pour les tenir à jour.
2. Vous pouvez segmenter vos clients en fonction de leurs caractéristiques géographiques, démographiques ou psychographiques.
3. Il vous aide à comprendre les besoins et les points pénibles de vos clients et à adapter votre message produit en conséquence. Vous pouvez également améliorer votre récit pour justifier l’aspect prix-bénéfice de votre produit.
4. Il peut vous aider à rationaliser vos campagnes marketing.
5. L’analyse des données client peut également vous aider à augmenter la valeur à vie du client et à réduire le taux de désabonnement.

En savoir Plus : Qu’Est-Ce Que La Résolution D’Identité ? Définition, Processus, Avantages avec des Exemples

Conclusion

Pour résumer, nous avons examiné le concept de données client, ses différents types comprenant les Données Personnelles (IPI et Non-PII), l’Engagement, le Comportement et l’Attitude. Nous avons couvert sept façons de collecter des données client et avons tout appris sur l’analyse et la validation de ces données ainsi que sur les avantages de le faire.

J’espère que cet article vous a aidé à comprendre les bases des données client. Vous pouvez maintenant commencer à collecter et à analyser vos données pour améliorer votre stratégie commerciale et votre retour sur investissement.