La plupart des entreprises recueillent aujourd’hui un volume colossal de données client. Mais la collecte des données n’est que la partie émergée de l’iceberg. Il s’agit ensuite de savoir comment les exploiter, et c’est là que les capacités du data mining entrent en jeu.

Qu’est-ce que le data mining ?

Le data mining consiste, en substance, à examiner les données collectées afin de révéler des tendances que l’on n’aurait pas repérées immédiatement par le passé. Elles peuvent ainsi révéler des habitudes ou des préférences d’achat susceptibles de vous aider à mieux cibler et satisfaire vos clients.

En réalité, les contraintes d’ordre technologique constituent la seule véritable entrave empêchant une exploration totale des données. Et par « totale », nous n’entendons pas nécessairement le volume, mais plutôt la capacité à savoir exploiter ces nouvelles informations.

Les solutions pour explorer vos données

La nature des données glanées dépend entièrement de la méthode utilisée pour les obtenir. En effet, que ce soit par le biais d’enquêtes, d’analyses de commentaires et d’avis client, d’informations démographiques et autres techniques, chaque méthode vous permet d’extraire un type d’informations bien précis.

Il existe différentes méthodes d’exploration des données, et bien que la terminologie employée pour les décrire soit quelque peu intimidante, il y a fort à parier que vous avez déjà rencontré voire utilisé certaines de ces méthodes.

Le diagramme des affinités

Il s’agit là d’une méthode que la plupart des commerçants au détail ont déjà utilisée sans même le savoir. Le diagramme d’affinités a pour but d’examiner ce qu’achètent les consommateurs et d’exploiter ces données pour prédire leurs prochains achats.

Les commerçants en ligne utilisent ces informations pour faire des recommandations produit en lien avec les articles qui se trouvent dans le panier de leurs clients, suggérer des articles similaires achetés par les autres clients ou encore proposer des accessoires connexes et des offres groupées.

Les magasins physiques, eux, se servent de ces informations pour organiser l’agencement de leurs points de vente et de leurs produits. Les données portant sur les habitudes ou les préférences d’achat permettent également de contribuer à la formation des équipes commerciales sur les opportunités de vente incitative et de vente croisée.

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Data mining

La prévision des ventes

Cette méthode consiste à prédire non pas ce que le client a acheté mais plutôt ce qu’il est susceptible d’acheter de nouveau. Particulièrement probante pour le commerce de biens de consommation, elle analyse les consommateurs et concurrents potentiels se trouvant dans la même zone géographique.

La fidélisation client

Plutôt que d’une méthode à proprement parler, il s’agit en fait d’une pratique qui a pour effet de vous donner accès aux informations de vos clients. Les programmes de fidélité proposent des avantages aux consommateurs sous forme de points, de promotions, de remises et autres incitations.

Ces mêmes programmes permettent également de recueillir les coordonnées des clients et de documenter leur comportement d’achat, données qui peuvent être ensuite exploitées afin de proposer des produits spécifiques en fonction du profil client.

La segmentation client

Tôt ou tard vous éprouverez le besoin de procéder à une segmentation plus fine et approfondie de vos clients. Pour ce faire, les programmes de fidélité s’avèreront un outil particulièrement efficace du fait des données démographiques stratégiques qu’ils recèlent.

À condition d’avoir recueilli suffisamment d’informations, cette première segmentation peut ensuite être divisée en sous-groupes plus précis comme par exemple les clients qui répondent positivement aux offres promotionnelles ou aux remises, ceux plus susceptibles de faire leurs courses le weekend ou encore ceux plus enclins à acheter des produits de marques bien précises.

Ces informations peuvent ensuite être mises à profit pour cibler plus spécifiquement ces mêmes clients au moment le plus opportun. Si vous savez par exemple qu’un nombre x de clients répondra positivement à une offre promotionnelle spécifique, vous serez à même de programmer l’offre efficacement et de prévoir son impact.

Les données relatives à la satisfaction

Les clients sont souvent disposés à donner leur avis et ceux-ci peuvent s’avérer fort utiles pour vous. L’analyse de ces commentaires vous permet en effet d’obtenir des informations précieuses sur le parcours d’achat de vos clients. Quels ont été les aspects positifs ? Qu’est-ce qui s’est moins bien passé ? Quels changements souhaiteraient-ils voir ?

Le data mining est généralement considérée comme une démarche plus ou moins scientifique dont l’objectif est l’optimisation des ventes. L’approche souvent purement technique qu’on en a permet uniquement d’obtenir des tendances statistiques brutes sans aucun contexte de mise en application.

En comparaison, les données relatives à la satisfaction sous forme d’avis et de commentaires client constituent une façon à la fois plus personnelle et plus directe d’obtenir des informations précises issues directement de l’expérience client. Ces données peuvent vous aider à optimiser l’agencement de votre magasin, améliorer votre politique en matière de service client, peaufiner la gamme de produits proposés, et bien plus encore.

La collecte des données sous forme d’avis et de commentaires client est indispensable pour tout détaillant désireux de mettre en place une gestion de la relation client cohérente. Cela permet aux clients de dire ce qu’ils apprécient mais également de faire part de leurs critiques et de leurs suggestions en toute honnêteté.

Les entreprises qui songent à investir dans le data mining auraient d’ailleurs tout intérêt à inclure l’analyse des avis et commentaires client dans le cadre de cette stratégie. Si un examen statistique peut révéler des tendances et aider à la prévision des ventes, les avis et commentaires de clients authentiques vous livreront bien plus encore.

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