Tout le monde en parle, mais peu de gens la pratiquent vraiment: l’analyse ciblée de la clientèle. Grâce à la numérisation, les entreprises disposent aujourd’hui d’innombrables données qui peuvent les aider à personnaliser encore davantage leur relation client et à planifier efficacement les ressources existantes. Mais toutes n’exploitent pas encore ces précieuses informations pour fidéliser leur clientèle. Pourtant, si l’on en croit les études, il revient bien plus cher d’acquérir un nouveau client que d’en garder un. Autrement dit, chaque entreprise a tout à gagner à investir davantage d’argent et surtout de ressources dans une approche ciblée de ses clients.

Collecte des données clients

Il existe de nombreuses enquêtes qui cherchent à savoir pourquoi un individu effectue des achats. La plupart se fondent sur l’«Homo oeconomicus». «Bon nombre de méthodes et d’approches partent d’un décideur rationnel qui est toujours parfaitement informé, qui compare activement les produits et les prix et qui opte exclusivement pour le produit/l’offre présentant le meilleur rapport qualité/prix», avance Florian Bauer, auteur du livre Der unvernünftige Kunde (Le client déraisonnable). «Or un client se laisse influencer par une multitude de facteurs et agit de manière déraisonnable, en fin de compte.» Par confort, on n’achète pas le lait le moins cher, mais celui du supermarché du coin. Ou on s’offre un énième jean parce que son prix est réduit.

L’analyse ciblée des comportements clients permet de cerner le client même le moins raisonnable. Tout repose sur un logiciel de gestion de la relation client, ou CRM pour «Customer Relationship Management». Ce dernier assure une gestion et une évaluation aisées des données numériques et contribue à filtrer les informations utiles dans la masse. Ces logiciels existent sous forme de petite solution pour les entreprises individuelles, en format intermédiaire pour les PME et en outils complets pour les grands comptes. On peut également recourir à une offre SaaS (Software as a Service) ou à une solution eCRM, pour laquelle on paie des frais mensuels d’utilisation. Une bonne manière d’économiser le matériel, l’infrastructure informatique et l’installation.

Ce qu’il vous faut absolument savoir

Les données utiles en matière d’analyse de la clientèle.

QUI achète?
(Sexe, âge, lieu de résidence...)

POURQUOI le client achète-t-il?
(Satisfaction, habitude, rapport qualité/prix...)

QUAND le client achète-t-il?
(Date, régularité, occasion...)

le client achète-t-il?
(En magasin, en ligne, via un tiers...)

QUEL client réalise le plus grand chiffre d’affaires?
(Montant, recettes constantes...)

Évaluation des données clients

Il existe également plusieurs opportunités d’évaluer les données de la clientèle. Toutes s’appuient sur le classement par groupes des données collectées. Dans sa forme la plus simple, cette «segmentation clients» se limite au critère du chiffre d’affaires. Il vaut mieux cependant lui préférer les répartitions basées sur les comportements qui prennent en compte les données démographiques mais également les démarches individuelles des clients. Pourquoi achètent-ils? Quand achètent-ils? Pourquoi achètent-ils chez nous et pas ailleurs? Les PME ont d’ailleurs là un avantage vis-à-vis des grands groupes: elles ont généralement plus qu’une simple relation virtuelle avec leurs clients, car elles les rencontrent aussi dans le monde réel. Outre les empreintes numériques, elles peuvent ainsi également exploiter des critères résultant d’observations qui révèlent des souhaits particulièrement spécifiques des clients.

L’évaluation se fait à l’aide d’un logiciel d’exploration de données ou «data mining». Non seulement celui-ci répartit les clients en groupes, mais il établit également des liens entre les données. Autrement dit, lorsque A fait quelque chose, il se passe B. Parallèlement, les relations entre différentes variables peuvent être affichées et les changements de comportement identifiés. Ou bien on utilise des modèles de «scoring», qui ajoutent des critères qualitatifs aux critères quantitatifs. Mais ces modèles, reposant sur des procédés mathématiques et statistiques complexes, sont lourds et coûteux. Toutefois, il existe désormais là aussi des solutions simples comme la méthode RFM: à quand remonte le dernier achat (Recency)? Avec quelle régularité le client achète-t-il (Frequency)? À combien se monte le chiffre d’affaires total (Monetary Value)? L’attribution de points permet de filtrer facilement les meilleurs clients.

Les données clients, facteur de réussite

Généralement, l’analyse de la clientèle ne porte pas immédiatement ses fruits, mais plutôt sur le long terme. «Le marché est de plus en plus international, interconnecté et éphémère. Il sera de plus en plus difficile de s’imposer à l’avenir. D’où l’avantage de connaître ses clients et d’exploiter tout le potentiel qui en découle», répond Florian Bauer, qui ajoute: «Bien sûr, les affaires peuvent marcher même sans analyse approfondie des clients... après tout, on peut aussi avoir la main heureuse aux jeux de hasard. Mais je suis convaincu qu’une stratégie orientée client est nettement moins risquée et recèle de nouveaux potentiels de bénéfices jusqu’alors inexplorés.»

Il comprend naturellement que les coûts d’une analyse de la clientèle puissent constituer un frein à première vue, en particulier pour les petites structures. Mais à long terme, une telle stratégie ouvre de nouvelles marges de manœuvre qui peuvent considérablement influencer la réussite d’une entreprise. De plus, il n’est pas rare que les frais engagés s’amortissent rapidement grâce à l’augmentation du chiffre d’affaires ou aux bénéfices supplémentaires.

La collecte de données facilitée

Obtenir des données clients par la voie numérique:

  • Le client a la possibilité de s’inscrire à une newsletter
  • Le client doit s’inscrire pour pouvoir utiliser le site et reçoit des offres spécifiques
  • Le client peut relier son compte client aux réseaux sociaux
  • Le client peut personnaliser son compte client (indiquer ses préférences, etc.)
  • Le client peut utiliser des services via son smartphone
  • Enquêtes auprès de la clientèle
  • Cartes clients (physiques et numériques)

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