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  1. Livres et vidéos
  2. Marketing prédictif
  3. Constituer sa base de données de prospection et de clientèle
Extrait - Marketing prédictif Data, machine learning et statistiques appliqués au marketing
Extraits du livre
Marketing prédictif Data, machine learning et statistiques appliqués au marketing Revenir à la page d'achat du livre

Constituer sa base de données de prospection et de clientèle

Introduction

Dans ce chapitre, certains éléments sont repris de l’ouvrage de la même autrice Data Marketing, paru aux Éditions ENI en 2018 Ces parties sont des éléments toujours valables ou constants dans la gestion des bases de données.

Où en est votre relation avec vos contacts ?

Dans ce chapitre, nous allons évoquer les bases de données de prospection et de clientèle.

La suite de ce chapitre va se découper en deux grandes parties. L’une traitera de la base de données de prospection et l’autre de la base de données de clientèle. Ce choix de découpage est fait pour des raisons pratiques de rédaction mais, en réalité, elles sont liées. Un prospect deviendra (espérons-le !) un jour un client et un client peut vous quitter pour la concurrence et redevenir ainsi un prospect à conquérir.

Pour traduire les liens entre prospects et clients, le tunnel AARRR (Acquisition, Activation, Rétention, Recommandation, Revenus) est une bonne méthode, vous en trouverez une illustration ci-dessous.

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À cette étape, vos prospects sont « froids », c’est-à-dire qu’ils ne vous connaissent pas encore et que vous allez essayer d’établir un premier contact avec eux.

 

 

Après ce premier contact, un certain nombre de personne va apporter une réponse positive à votre sollicitation. Ce sont les prospects « chauds ».

 

 

En phase de rétention, ils se sont transformés en clients et consomment régulièrement vos services ou produits....

Constituer sa base de données prospects

Les données de prospection sont des données sur des individus qui ne sont pas encore dans votre base de clientèle, ce sont celles et ceux que vous voulez conquérir ! Je pense qu’il est prioritaire de s’occuper de sa base de données de clientèle (ce sera l’objet du deuxième point de ce chapitre) mais il est quand même nécessaire d’avoir toujours des clients en devenir. D’une part, ces prospects en devenir viendront remplacer les clients que vous pourriez perdre (parce que vous n’aurez pas pu les retenir ou pour remplacer volontairement un client peu rentable par un qui l’est davantage) et d’autre part, ils viendront étoffer votre portefeuille client et donc augmenter votre chiffre d’affaires. 

La base de prospection sera découpée en deux groupes d’individus dépendant du niveau de relation avec eux : on parlera de prospects froids (en phase d’acquisition) ou de prospects chauds (en phase d’activation). En phase d’acquisition, le premier objectif sera de qualifier votre base de données.

Qualifier sa base de données signifie collecter et enregistrer les informations utiles sur un contact. Le tableau ci-dessous indique des informations utiles sur les prospects en phase d’acquisition :

 

B to C (Business to Consumers)

B to B (Business to Business)

Socio-démographique

Signalétique

Âge, sexe, genre, niveau d’éducation, catégorie socio-professionnelle, revenu, taille du ménage, composition de la famille, lieux de vie, lieux de travail.

Taille de l’entreprise (chiffre d’affaires ou nombre d’employés), nombre de sites, secteur d’activité, localisation.

Personnes impliquées dans le processus d’achat

Qui est le décideur final ? Qui utilisera/consommera le produit ? Qui est responsable du budget ? Qui sont les influenceurs ou influenceuses (in)directs ?

Besoins/Motivations

Quels sont les besoins ? Quel est le budget ? À quelle échéance envisagent-ils l’achat ?

Concurrence

Quelles sont les offres concurrentes directes et indirectes ? Ont-ils déjà un fournisseur aujourd’hui ou est-ce un besoin nouveau ? Pourquoi changeraient-ils...

Constituer sa base de données clientèle

Structurer ses données

La question du stockage des données est une question stratégique qui relève généralement de la DSI mais dans laquelle les services marketing doivent être impliqués en tant qu’utilisateurs et d’autant plus quand une stratégie marketing data-driven est en train de se construire. Pour cela, il faudra commencer par faire un état des lieux de ses données puis réfléchir aux solutions techniques et éventuellement s’orienter sur des outils permettant une vision à 360° du client.

Faire un état des lieux de ses données

Le choix d’une ou de plusieurs solutions pour le stockage des données devra ainsi être précédé d’un état des lieux où vous devrez mettre au clair :

  • le type de données stockées (structurées ou non structurées),

  • le type de données que vous souhaiteriez collecter à l’avenir et que votre solution de stockage devra pouvoir supporter (en particulier lorsque vous avez pour projet de collecter des données non structurées en provenance des réseaux sociaux, par exemple),

  • le ou les emplacements actuels de ces données,

  • le délai sous lequel ces données doivent être disponibles : certaines données peuvent être archivées tandis que d’autres doivent être disponibles instantanément,

  • qui doit pouvoir y accéder, où et sous quel délai : services marketing, commerciaux en déplacement, équipes en point de vente, opérateurs sur plateformes téléphoniques, etc. Tous les acteurs et leurs besoins spécifiques doivent être pris en compte,

  • les interactions nécessaires entre les différentes sources de données.

Les solutions techniques

Pour le stockage des données, trois grandes possibilités se présentent :

  • l’internalisation du stockage,

  • l’externalisation du stockage,

  • une méthode mixte entre internalisation et externalisation.

Ces choix sont généralement menés par la DSI qui décidera également de la technologie à utiliser pour le stockage des données (disques, bandes...

Nettoyer ses bases de données

Le nettoyage des données est souvent perçu comme une étape ennuyeuse du traitement des données. Alors que nous aimerions savoir ce qui « sort » de nos données, que nous sommes impatients d’analyser les résultats et KPI de notre organisation (et que notre direction nous presse de lui donner ces KPI pour le prochain CODIR (Comité de Direction) ou COMEX (Comité Exécutif)), voilà que nous devons en passer par cette étape rébarbative et peu visible : le nettoyage des données. Pourtant, sans nettoyage de données, le risque est de sortir des résultats erronés et d’en déduire des stratégies inappropriées. Cette étape est donc essentielle avant toute analyse.

Nous présenterons dans un premier temps ce qu’est une base de données propre, pourquoi il faut nettoyer ses bases de données et enfin comment procéder. Vous verrez qu’à force, les procédures de nettoyage feront partie de vos routines data et que vous serez de plus en plus efficaces pour les mener !

Qu’est-ce qu’une base de données propre ?

Nous l’avons vu dans les points précédents, les données peuvent prendre différentes formes (structurées ou non structurées) et venir de différentes sources (internes ou externes). L’enjeu, pour avoir une vision et une compréhension la plus complète possible de ses clients et de ses cibles commerciales, est de réussir à regrouper toutes ces informations dans une base commune ou dans des bases qui communiquent efficacement entre elles.

En effet, le plus souvent, il sera difficile de regrouper toutes les informations de manière permanente dans un outil unique. Pour analyser les données, il pourra alors être envisagé de les regrouper dans une base commune Excel à un moment M en extrayant les éléments qui nous intéressent des différentes sources. À cet égard, il conviendra de bien penser en amont chaque base de données pour que les extractions soient simples et permettent de mener les études qui nous intéressent.

Une base de données propre est donc une base...