Replay Webinar | Centraliser, unifier et qualifier ses data pour une expérience client omnicanal personnalisée

Préparation des données, centralisation des interactions, identification des segments stratégiques, analyse des performances Marketing… Comment mettre en place une stratégie omnicanale, créer une expérience client réussie et construire un lien durable avec vos contacts ? Notre équipe fait le point pour vous sur les étapes essentielles à suivre pour optimiser votre connaissance client et construire votre plan relationnel.

Choisir sa solution pour collecter, centraliser et organiser la data

Customer Data Platform, Datamart, Marketing Automation, CRM, Data Management Platform, Référentiel Client Unique… De nombreuses solutions sont proposées par les éditeurs pour vous permettre de centraliser l’ensemble des interactions de vos contacts.

Avant de vous lancer dans le choix de votre prestataire, commencez par lister vos besoins fonctionnels et Marketing en fonction de :

• La maturité data de votre entreprise
• Les actions que vous souhaitez mener
• La disponibilité de vos équipes
• Votre budget

Si vous tendez vers la solution offrant la plus grande couverture fonctionnelle, ne sous-estimez pas :

• La simplicité d’utilisation de la plateforme par les équipes métiers
• Le délai de mise en place
• La qualité de l’accompagnement

50% des projets data échouent à cause d’un besoin mal exprimé, d’un manque de transversalité dans les compétences allouées, ou de l’absence de direction et d’objectifs définis*.  

Centraliser ses données pour pérenniser son projet data

Phase la plus technique, la centralisation de vos données est une étape cruciale pour proposer des programmes relationnels pertinents.

Excepté la définition de votre besoin marketing et la transversalité à assurer sur toute la durée de la mise en place, quelques étapes sont à respecter pour réussir votre centralisation :

• Définir vos typologies de clients stratégiques
• Identifier les moments clés du parcours d’achat
• En déduire le modèle de données cible
• Préparer vos données et vérifier leur qualité 
• Apporter, si nécessaire, des solutions correctives sur vos points d’entrée

N’hésitez pas à normaliser vos données et à mettre en place des tables de correspondances pour faciliter leur exploitation par les équipes Marketing !

Exploiter ses données pour créer une relation client privilégiée

Commencez par définir une stratégie de contenu par typologie client en fonction :

• De la valeur ajoutée proposée par votre entreprise
• De l’avancement de votre client dans son parcours d’achat: où en est-il dans l’identification de son besoin ? Quel canal de communication utilise-t-il à cette étape ? Quel contenu lui permettrait de faciliter son choix ? 

Il vous sera difficile de vous mettre à la place de votre contact et d’éviter toutes formes de biais cognitifs. Pour éviter cet écueil, favorisez les brainstormings en interne et déployez des enquêtes ciblées pour collecter la voix du client.

Analyser ses données pour repenser sa stratégie Marketing

Ne vous arrêtez pas en si bon chemin, vos données centralisées sont une mine d’or pour vos analystes ! Profitez-en pour :

• Accéder à des tableaux de bords dynamiques, alimentés quotidiennement, pour analyser vos principaux KPIs selon différentes périodes et en fonction de votre secteur d’activité
• Détecter les composantes influençant les comportements d’achat en croisant vos KPIs avec les caractéristiques qualifiantes collectées sur vos contacts

Envie d’aller plus loin ? Faites intervenir un Data Scientist pour segmenter plus finement vos typologies clients ! Il identifiera les caractéristiques ayant un impact sur les comportements d’achat (segmentation par « clusters ») ou détectera les signaux faibles (les « insights ») de votre base. Vous pourrez alors favoriser les campagnes sur des segments de niche et ainsi booster vos ventes.

Vous l’aurez compris, l’exploitation de vos données à des fins marketing et analytiques est une mine d’or encore sous-exploitée !

Loin d’être réservée aux géants du web, la science des données se généralise et devient de plus en plus accessible et automatisée. Si la promesse du prédictif est attractive, il est essentiel de commencer par des bases solides pour maturer la data de l’entreprise vers des exploitations de plus en plus avancées.