4 types de données clients à exploiter pour les entreprises

4 types de données clients à exploiter pour les entreprises

Aujourd'hui, les entreprises doivent recueillir et exploiter les données clients afin de créer de nouvelles opportunités commerciales tout en offrant la meilleure expérience client possible. Les clients s'attendent en effet à ce que les entreprises comprennent leurs goûts et leurs préférences. Selon le Rapport 2023 de Twilio sur l'état de l'engagement client, 66 % des consommateurs affirment qu'ils sont prêts à se détourner d'une marque si leur expérience n'est pas personnalisée. Et si 46 % des marques pensent qu'elles font un excellent travail de personnalisation, seulement 15 % des consommateurs sont d'accord avec cette affirmation.

La plupart des données clients collectées peuvent se classer en trois catégories :

1. Données zéro-party. Il s'agit des données que les clients partagent intentionnellement et de manière proactive avec les entreprises. Ils le font en répondant à une enquête ou à des questionnaires sur les produits, en paramétrant le centre de préférences, en demandant des mises à jour et des rappels, en créant un compte, en ouvrant des fenêtres contextuelles conversationnelles, en participant à des concours ou encore en achetant un produit.

2. Données first-party. Cela concerne principalement les données clients qui sont collectées directement et qui sont détenues par l'entreprise qui traite avec ces clients. Il s'agit des interactions des utilisateurs sur le site ou dans l'application, telles que les pages Web consultées, les questionnaires remplis ou les achats effectués.

3. Données third-party. Ce sont les données clients qui ne sont pas détenues par l'entreprise ou ses clients, mais par un tiers, comme un réseau social, un réseau publicitaire, un moteur de recherche ou une plateforme mobile. Ce type de données est souvent acheté par les entreprises pour avoir une image plus complète de leurs clients, même si ces données peuvent souvent être inexactes ou obsolètes. 

Avec l'avènement des Big Data et de l'intelligence artificielle (IA), la collecte de données est devenue hautement sophistiquée. Voici quatre types de données clients que les entreprises doivent apprendre à reconnaître dans le cadre de leur travail de collecte de données.

1. Données d'identité 

Quelques exemples : 

• Nom

• Numéro de téléphone

• Adresse e-mail

• Adresse IP

• Profil sur les réseaux sociaux

• Sexe

Les données d'identité peuvent également inclure des informations plus spécifiques sur le client, telles que ses dépenses ou ses revenus annuels. Lorsque vous avez suffisamment de données, vous pouvez commencer à établir le profil démographique de vos clients. Ces renseignements vous permettent de segmenter vos clients ou de les regrouper en fonction d'attributs communs.

Attention toutefois à la nature sensible des données personnelles d'identification (PII) : votre entreprise doit collecter et protéger ces données conformément aux lois sur la protection de la vie privée telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) dans l'Union européenne, la loi HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) aux États-Unis et toute autre réglementation applicable. 

2. Données d'engagement

Également appelées données d'interaction, les données d'engagement montrent comment vos clients interagissent avec votre marque sur différents canaux et touchpoints. Voici quelques exemples courants de données d'engagement client :

• La manière dont les clients interagissent avec votre site Web (pages consultées, nombre de clics, etc.)

• La fréquence à laquelle ils aiment, partagent ou commentent les publications de votre marque sur les réseaux sociaux

• Leurs interactions dans l'application

• Les conversions

• Les taux d'ouverture, de transfert et de rebond des e-mails

3. Données comportementales

Les données comportementales concernent la façon dont des clients spécifiques interagissent directement avec votre service ou votre produit. Contrairement aux données d'engagement, qui prennent en compte toutes les interactions des clients, les données comportementales sont axées sur le comportement qu'adopte un individu spécifique vis-à-vis de votre marque.‌ 

Par exemple : 

• Historique des achats 

• Abandons de panier

• Renouvellements d'abonnement

• Utilisation de l'offre d'essai gratuit

• Données de carte thermique

• Montant moyen des commandes

• Type d'appareil et de navigateur
  

Grâce aux données comportementales, vous pouvez savoir qui effectue un achat ou s'inscrit à un service d'abonnement, et qui ne va pas au bout du processus. Ces données peuvent vous aider à mieux interagir avec vos clients et à mieux les cibler en leur envoyant un coupon personnalisé ou une offre d'essai gratuit pour les inciter à passer à l'action, par exemple.

4. Données d'attitude

Les données d'attitude concernent l'opinion qu'ont vos clients de votre marque, de votre produit ou de votre service. Quelques exemples :

• Motivations des clients

• Défis des clients

• Critères et préférences d'achat des clients

• Commentaires des clients

• Net Promoter Score (NPS)

Adoptez une approche globale de la collecte des données clients

Nous savons que les marques veulent comprendre leurs clients et que les clients veulent être compris. Mais comment avoir une vue globale de qui sont vos clients et de leurs attentes ?

En unifiant différents types de données provenant de diverses solutions numériques d'engagement client pour permettre à toutes les équipes en contact direct avec les clients d'y accéder et de les exploiter. Lorsque tous ces types de données sont unifiés en temps réel et fonctionnent harmonieusement, ils offrent une vue globale de chaque client et servent de moteur pour une personnalisation ciblée. Les équipes en contact direct avec les clients peuvent ainsi proposer des expériences adaptées à chaque individu afin de favoriser la fidélisation et la rétention des clients tout en augmentant leur valeur vie.