Modèle de maturité en analyse client et en analyse marketing

E-BOOK Modèle de maturité en analyse client et en analyse marketing JOE DALTON, SMARTFOCUS $

INTRODUCTION Présentation Les consommateurs interagissent avec les marques via un nombre croissant de points de contact : sur leurs sites Internet, via les médias sociaux, en magasin, sur mobile ou tablette. A chaque point de contact, les consommateurs s'attendent à une expérience unique, personnalisée et optimisée spécialement pour eux. Cette flexibilité et cette commodité sans précédent rendent leur expérience plus agréable et font le bonheur des consommateurs. Mais les exigences croissantes de ces derniers deviennent problématiques pour les entreprises qui doivent manipuler d'énormes quantités de données afin de tenter de susciter l'intérêt de chaque client. Bien qu'il reste un vrai problème pour de nombreuses entreprises, ce phénomène pourrait cependant rapidement devenir une opportunité concurrentielle pour celles qui bénéficient d'un programme d'analyse client adapté. Cet e-book vous propose d'en savoir plus sur la façon dont votre entreprise peut tirer profit de la technologie d'analyse des données, que vous débutiez dans ce domaine ou que vous soyez un expert chevronné. MODÈLE DE MATURITÉ EN ANALYSE CLIENT ET EN ANALYSE MARKETING PAGE 2

«PAR OÙ COMMENCER?» «Par où commencer?» Petites et grandes entreprises se posent plus que jamais des questions concernant leurs investissements en matière de veille économique et d'analyse des données. Si vous pratiquez la veille économique depuis quelque temps déjà, vous savez que l'intérêt pour les applications analytiques et le budget qui leur est consacré croissent et décroissent en fonction de la pression exercée par la concurrence (que fait Amazon?), de l'émergence de nouvelles sources de données (données sociales), des progrès de la technologie (Hadoop, etc.) et des projets menés précédemment dans ce domaine et ayant bénéficié d'investissements soit insuffisants soit excessifs. A l'approche de 2015, tout semble indiquer que l'intérêt pour l'analyse de données et l'envie d'investir dans ce domaine atteignent un niveau record et ne cessent de progresser. Que vous soyez un habitué de ce type d'applications ou un néophyte, il est utile d'envisager vos investissements dans ce domaine en termes de «courbe de maturité». En d'autres termes, si vous découvrez les applications d'analyse, vous vous demandez «Par où commencer?» et si vous utilisez déjà ce type d'applications depuis un certain temps, la question est alors : «Quelle orientation adopter?»??? MODÈLE DE MATURITÉ EN ANALYSE CLIENT ET EN ANALYSE MARKETING PAGE 3

UN MODÈLE DE MATURITÉ ANALYTIQUE Un modèle de maturité analytique Si l'on envisage l'investissement dans des projets d'analyse en comparant son coût et ses avantages pour l'entreprise (notamment en termes de frais de licences logicielles, de matériel ou de cloud computing, de services de professionnels, de formation des utilisateurs et d'intégration en interne avec vos données ou vos applications), on peut alors déterminer la valeur d'un projet par rapport à un autre, la meilleure manière de prioriser différents projets au fil du temps, et, plus simplement, si tel ou tel projet en vaut vraiment la chandelle. Tout cela peut sembler évident, mais on sait néanmoins que nombre de projets d'analyse et de veille économique ont finalement eu des effets peu concluants par rapport à l'investissement consenti, tout simplement parce qu'aucune analyse de ce type n'a été réalisée en amont. Concernant plus particulièrement l'analyse des données clients et marketing, on peut envisager une progression des investissements s'articulant de la manière suivante : a) ces investissements se renforcent mutuellement, et b) ils apportent à l'entreprise des avantages qui justifient le budget qui leur est consacré. On peut aussi envisager cela comme un modèle de maturité en termes de personnalisation du profil client puisque chaque étape de cette progression permet à l'entreprise de proposer une expérience encore plus personnalisée et plus homogène à ses clients, ce qui constitue bien évidemment l'objectif ultime. Nous allons évoquer chacun de ces aspects séparément. MODÈLE DE MATURITÉ EN ANALYSE CLIENT ET EN ANALYSE MARKETING PAGE 4

COMPARAISON ENTRE COMPLEXITÉ ANALYTIQUE (COÛT) ET VALEUR DE LA PERSONNALISATION (AVANTAGES) Complexité analytique (coût) Intégration des données marketing Ciblage de l'audience (segmentation) Attribution marketing Meilleur offre/ meilleur segment/ meilleur canal Valeur de la personnalisation (avantages) MODÈLE DE MATURITÉ EN ANALYSE CLIENT ET EN ANALYSE MARKETING PAGE 5

INVENTAIRE DES DONNÉES MARKETING Inventaire des données marketing Cet inventaire constitue l'étape essentielle sur laquelle doit se baser l'ensemble des investissements en matière de projets de suivi ou d'achat d'application. Que vous envisagiez un déploiement en mode SaaS ou sur site, le temps consacré à effectuer l'inventaire de vos données clients n'est pas du temps perdu. Ce processus s'accompagne parfois d'une étape «application» telle que la segmentation de clientèle. Il est cependant recommandé d'adopter une approche plus holistique. Il convient tout d'abord de dresser l'inventaire de l'ensemble des sources de données et des applications génératrices de données qui contribuent à définir le profil, le comportement et le type d'activités de vos clients. Ceci inclut généralement les données liées à l'historique d'achat, les données CRM, les données générées par les activités marketing, les données issues du commerce électronique et l'ensemble des données achetées ou provenant de tiers, les données sociales, les données d évaluation, etc. Après avoir effectué l'inventaire de l'ensemble des données pouvant être rassemblées au sein d'un même système, il convient alors de classer chaque source de données en fonction de leur difficulté d'accès et de les copier ou de les indexer dans votre data store marketing (selon la manière dont vous souhaitez accéder à ces données). Un classement par niveau de difficulté Faible, Moyenne et Elevée est particulièrement adapté dans ce cas. Il est en effet inutile de consacrer trop de temps à détailler les coûts d'intégration à ce stade. Assurez-vous d'inclure les données provenant des systèmes et projets qui sont prévus ou en cours actuellement, notamment les projets pilotes utilisant des balises de géolocalisation en magasin, les programmes de fidélisation client, etc. Vous devez avoir une vision sur six mois de l'ensemble des données clients et marketing qui seront générées en ligne. MODÈLE DE MATURITÉ EN ANALYSE CLIENT ET EN ANALYSE MARKETING PAGE 6

INVENTAIRE DES DONNÉES MARKETING Vous devriez alors obtenir un tableau ressemblant à celui-ci : Source de données Historique disponible Principal identifiant client Système source Difficulté d'accès Valeur commerciale Envoi d'e-mails 6 mois Adresse e-mail E-mail Marketing Élevée Moyenne Historique de navigation 6 mois Identifiant interne Google analytics Faible Moyenne Démo client 2 ans Adresse postale CRM Élevée Élevée Visite en magasin (balise de géolocalisation) Pilote Adresse e-mail App fidélité Faible Élevée Sentiment social 1 an Adresse e-mail Plate-forme de veille sociale Moyenne Élevée Historique d'achat 3 ans Adresse e-mail Plate-forme e-commerce Moyenne Élevée MODÈLE DE MATURITÉ EN ANALYSE CLIENT ET EN ANALYSE MARKETING PAGE 7

INVENTAIRE DES DONNÉES MARKETING Intégrez autant d'attributs que possible, ainsi qu'une ligne comportant des exemples de données pour chaque système, si possible. Il peut être utile de mettre à jour ce tableau d'inventaire de données une fois par trimestre car les systèmes évoluent, de nouvelles sources de données apparaissent, etc. Vous pouvez également créer un diagramme axé sur la clientèle reprenant tous les éventuels points de contact utilisés par vos clients ainsi que l'ensemble des données générées via ces interactions. $ Une fois votre inventaire de données clients et marketing terminé, vous pouvez passer à la création de votre data store (qui peut être virtuel). Ce dernier vous permettra d'effectuer l'analyse de vos données clients et de vos données marketing. Si vous disposez des ressources requises pour accéder à votre data store de manière native (par exemple de spécialistes en analyse de données), le lancement d'un projet visant à créer un data store dédié à vos données clients et marketing semble alors parfaitement logique. Si vous ne disposez pas de telles ressources, il vous faudra alors passer à la prochaine étape «application» pour justifier une telle dépense. MODÈLE DE MATURITÉ EN ANALYSE CLIENT ET EN ANALYSE MARKETING PAGE 8

CIBLAGE DE L'AUDIENCE (SEGMENTATION) Ciblage de l'audience (segmentation) La plupart des entreprises effectuent, d'une manière ou d'une autre, une segmentation de leur clientèle, généralement grâce à une ou plusieurs applications marketing. Les systèmes dédiés à l e-mail marketing en sont un bon exemple. Il est généralement possible de «segmenter» la liste de l'ensemble de votre clientèle grâce à différents «filtres» avant de lancer une campagne d'e-mail. Cependant, si on les considère séparément et du point de vue de l'analyse, ces systèmes sont souvent incapables de répondre aux besoins des entreprises qui souhaitent améliorer l'efficacité de leur marketing. Comment segmenter notre clientèle? Combien de segments différents pouvons-nous cibler de manière efficace? Comment évaluer l'efficacité de nos opérations marketing par segment? Quelle est la réaction des nouveaux clients à nos opérations marketing par rapport aux clients fidèles? Comment exploiter les données liées au comportement des clients ou à leur historique d'achat? Telles sont les questions que se posent généralement les marketeurs et les analystes lorsqu'ils envisagent d'investir dans des outils d'analyse et de segmentation client plus efficaces. L'inventaire de vos données est maintenant terminé : c'est en général le moment idéal d'augmenter votre investissement en termes d'analyse client, tout simplement parce qu'une bonne connaissance de vos clients et une segmentation efficace constituent d'excellentes bases pour améliorer l'ensemble des investissements en applications qui seront effectués en aval. Une fois que vous avez identifié et défini la liste de vos segments ou micro-segments clients, vous pouvez alors contrôler leur performance et suivre leur migration. Optimiser vos dépenses marketing afin d'améliorer la performance de chaque segment devient alors beaucoup plus facile. Que vous optiez pour une application prête à l'emploi ou pour la mise en œuvre de cette application en interne, l'objectif final est de vous permettre d'établir une liste de vos différents segments clients, liste sur laquelle l'ensemble de votre entreprise peut se mettre d'accord et que vous pourrez ensuite analyser au fil du temps. Il est alors particulièrement pertinent d'élaborer un tableau simple précisant les principaux indicateurs de performance par segment et établissant un objectif d'amélioration pour ces indicateurs sur une période définie. Voici un exemple : MODÈLE DE MATURITÉ EN ANALYSE CLIENT ET EN ANALYSE MARKETING PAGE 9

CIBLAGE DE L'AUDIENCE (SEGMENTATION) Segment Clients Clients Montant moyen actuel Montant moyen cible Fréquence Fréquence Dépenses annuelles Dépenses annuelles clients actuels cibles par commande par commande actuelle cible actuelles cibles Clients fidèles 35000 37000 55 $ 57 $ 0,86 1,00 19 866 000 $ 25 308 000 $ Nouveaux clients 15000 18000 25 $ 27 $ 0,3 0,35 1 350 000 $ 2 041 200 $ Clients occasionnels 10000 12000 18 $ 20 $ 0,2 0,25 432 000 $ 720 000 $ Sachez cependant qu'il n'est pas nécessaire de définir un pourcentage d'amélioration élevé concernant ces paramètres pour obtenir des résultats probants. Une amélioration de seulement 1 à 2 % de l'un de ces critères se traduit généralement par une évolution considérable du chiffre d'affaires. C'est justement ce qui fait l'efficacité d'une bonne stratégie de profilage et de segmentation client : si ces opérations sont effectuées correctement, elles vous indiqueront clairement les mesures à prendre pour chaque segment pour que votre entreprise obtienne les meilleurs résultats possibles. A titre d'exemple, supposons que l'on choisisse de classer dans la catégorie «fidèles» les clients ayant dépensé au moins 500 au cours des 12 derniers mois et ayant effectué au moins quatre achats au cours des six derniers mois. A l'aide d'une application d'analyse client efficace, il est alors possible de se concentrer sur l'amélioration de la performance de ce segment en augmentant la fréquence d'achat, la valeur moyenne de la transaction, ou les deux. En procédant à une analyse d'affinité (ou analyse du panier d'achat) des transactions effectuées par ce segment, on peut par exemple déterminer les articles à recommander pour favoriser la vente croisée ou la vente incitative - et ce de manière personnalisée. En procédant à une personnalisation permettant de booster les ventes croisées et les ventes incitatives, certains clients de SmartFocus ont vu la valeur moyenne de leurs commandes augmenter de plus de 50 %, sachant qu'une augmentation de seulement 2 ou 3 % de ce chiffre au sein des segments les plus importants aurait déjà permis une augmentation importante du chiffre d'affaires. De même, la possibilité de déterminer les préférences de vos «nouveaux clients» en matière de marques et d'exploiter ces informations pour personnaliser vos campagnes d e-mail marketing permet généralement une augmentation substantielle des taux d'ouverture et de clic. MODÈLE DE MATURITÉ EN ANALYSE CLIENT ET EN ANALYSE MARKETING PAGE 10

ATTRIBUTION MARKETING Attribution marketing À ce stade, après avoir investi dans un environnement de données marketing holistique et dans une application d'analyse et de segmentation client efficace, vous êtes prêts à passer à des projets et à des applications mettant encore plus fortement l'accent sur l'analyse. L'étape suivante consiste donc à déterminer quels canaux de distribution sont les plus efficaces pour chacun de vos segments clients. Pour ce faire, il vous faut alors vous référer au tableau d'inventaire de vos données afin de déterminer quelles données vos activités marketing peuvent vous permettre d'obtenir avant que le client n'effectue son achat et quelles données vous souhaiteriez posséder. Dans la plupart des cas, votre entreprise a alors accès à l'ensemble des données liées à vos campagnes d e-mail marketing (e-mails envoyés et ouverts, nombre de clics, taux de rebond, etc.) pour chaque client, ainsi que les interactions en ligne de vos clients (visite de certaines pages Web, affichage d'annonces, taux de clics par terme de recherche, etc.). Si votre entreprise réalise des opérations marketing hors ligne (catalogues, publipostage, etc.), il est alors utile d'intégrer également les données liées à ces opérations. L'objectif principal d'une application d'attribution marketing efficace est très simple : vous permettre d'investir dans ce qui marche et de limiter vos investissements dans ce qui ne marche pas. S'il existe aujourd'hui de nombreuses méthodes d'analyse de l'attribution, toutes sont basées sur le même principe : faire correspondre chaque transaction aux activités marketing qui l'ont précédée, et ce en fonction de critères prédéfinis. Le «dernier» ou le «premier» clic est le plus élémentaire de ces critères et sert donc à définir l'ensemble de la transaction. Dans la pratique, les modèles basés sur le premier et le dernier clic ne sont pas très utiles. Les modèles pondérés et fractionnaires sont quant à eux très efficaces et relativement faciles à mettre en œuvre. Ces modèles attribuent une partie de chaque transaction aux différentes actions marketing qui l'ont précédée, offrant ainsi une vision bien plus précise de la façon dont vos investissements marketing ont pu ou non influencer la transaction. L'utilisation d'un modèle d'attribution plus efficace vous permet également de calculer le taux d'attribution par segment client et donc de définir quels canaux marketing fonctionnent le mieux pour chaque segment. Voici un exemple d'analyse d'attribution par segment. MODÈLE DE MATURITÉ EN ANALYSE CLIENT ET EN ANALYSE MARKETING PAGE 11

ATTRIBUTION MARKETING Pourcentage du montant total en euros par canal marketing - Du 12/01/2013 au 12/31/2013 60 % 40 % 20 % 0 % E-mail Annonces publicitaires Marketing sur les moteurs de recherche Marketing organique Votre entreprise peut alors découvrir que certains canaux marketing tels que l e-mail marketing est en fait plus efficace auprès d'une clientèle plus âgée mais moins efficace auprès de clients plus jeunes. Le calcul de l'attribution marketing peut vous permettre d'élaborer le meilleur «mix marketing» pour chacun de vos segments clients. MODÈLE DE MATURITÉ EN ANALYSE CLIENT ET EN ANALYSE MARKETING PAGE 12

MODÉLISATION PRÉDICTIVE (MEILLEURE OFFRE) Modélisation prédictive (meilleure offre) Il est vrai que la plupart des projets et applications analytiques se révèlent particulièrement efficaces quand il s'agit d'analyser le passé, ce qui est important pour analyser le comportement de vos clients ou évaluer l'efficacité de vos actions marketing. La modélisation prédictive utilise quant à elle les mesures effectuées par le passé pour prévoir ce qui devrait, selon toute probabilité, se passer à l'avenir. L'analyse prédictive consiste généralement à attribuer un «score» à chaque client selon la manière dont il est probable qu'il agisse : effectuer un achat, répondre à une campagne marketing, etc. Il n'y a pas si longtemps, les projets de modélisation prédictive consistaient presque exclusivement en coûteux projets sur mesure conçus en interne par les experts en données et les développeurs de l'entreprise. Il existait alors un trop petit nombre d'applications commerciales qui soient à la fois utilisables par les professionnels des différents secteurs et capables d'avoir un impact suffisamment probant pour justifier une telle dépense. Ce n'est plus le cas aujourd'hui. La multiplication des sources générant un grand nombre de données ainsi que la mise sur la marché de nombreuses applications prêtes à l'emploi ont considérablement réduit le budget nécessaire au déploiement de ces systèmes, et donc considérablement augmenté leur retour sur investissement. Les opérations effectuées lors des étapes précédentes (inventaire des données, analyse de la clientèle et attribution marketing) permettent d'alimenter des applications de modélisation prédictive complètes et performantes qui peuvent significativement améliorer l'efficacité de vos dépenses marketing. L'un des critères les plus pertinents à garder à l'esprit dans ce domaine est la «propension à consommer». Pour un supermarché par exemple, il est intéressant de permettre aux responsables marketing de sélectionner les clients susceptibles de faire un achat dans un rayon donné pendant un laps de temps donné s'avère particulièrement utile pour optimiser les dépenses marketing. Grâce à ces informations, les responsables marketing savent alors qu'il est inutile de consacrer un précieux budget marketing à deux types de clients : ceux qui sont peu susceptibles de faire un achat, quelles que soient les circonstances, et ceux qui auraient probablement effectué un achat de toute façon. Le déploiement d'une application analysant la propension des clients à acheter et permettant aux responsables marketing de sélectionner les personnes obtenant un score compris entre 50 % à 80 % en termes de propension d'achat vous permettent d'allouer vos budgets marketing de manière beaucoup plus ciblée et efficace. MODÈLE DE MATURITÉ EN ANALYSE CLIENT ET EN ANALYSE MARKETING PAGE 13

SYNTHÈSE Synthèse Les consommateurs d'aujourd'hui exigent des interactions commerciales coordonnées et pertinentes pour rester fidèles à votre marque. Une analyse des données clients et des données marketing permettant d'améliorer les techniques de personnalisation constitue un investissement «indispensable» pour toute entreprise souhaitant rester compétitive. Savoir où se situe votre entreprise en matière de «modèle de maturité» dans l'analyse des données clients peut vous aider à évaluer et prioriser vos prochains investissements dans ce domaine et ainsi obtenir de meilleurs résultats. Réaliser un inventaire régulier de vos données clients et de vos données marketing, avoir la possibilité d'explorer, définir et analyser vos segments clients et d'optimiser votre choix en termes d'actions marketing, mais aussi savoir quels clients y seront sensibles : telles sont les mesures à prendre pour améliorer l'efficacité de votre marketing. MODÈLE DE MATURITÉ EN ANALYSE CLIENT ET EN ANALYSE MARKETING PAGE 14

Modèle de maturité en analyse client et en analyse marketing Joe Dalton, SmartFocus SmartFocus US Inc Suite #300, 15325 SE 30th Place, Bellevue, WA 98007, USA Tél. : +1 (425) 460-1000