Votre base de données clients est le système qui permet de stocker et d’organiser de manière structurée l’ensemble de vos données clients. Socle de l’analyse et de l’activation, son rôle est fondamental dans votre capacité à exploiter vos données clients.
Problème ? La multiplication des interactions avec vos clients, tout au long du parcours d’achat rend cette démarche plus complexe. Vos données clients sont stockées dans des systèmes et des formats différents, ce qui implique un travail d’unification et de normalisation en amont de leur exploitation d’un point de vue marketing.
A quoi correspond exactement la notion de base de données clients ? Quels sont les principaux enjeux associés ? Vers quels outils se tourner pour poser les bases d’une bdd clients saine et scalable ?
On répond à toutes ces questions dans le guide ci-dessous ! Bonne lecture 🙂
📕 Guide complet sur la gestion de votre Base de Données Clients
L’essentiel à retenir sur les bases de données clients
Pour commencer, c’est quoi une base de données clients ?
Définition d’une base de données clients
Une base de données clients est un système servant à stocker et à organiser de manière structurée les données clients de l’entreprise.
Mais qu’est-ce que sont concrètement les données clients ? C’est ce que nous allons voir maintenant. Un peu plus loin dans l’article, nous vous présenterons les principaux systèmes possibles pour organiser ces données clients et construire votre base de données clients.
Parce qu’on définit aussi une chose par sa finalité, une BDD clients a deux types d’usage principaux étant :
Quelles données contient une BDD Client ?
Comme vous pouvez l’imaginer, les données clients incluent l’ensemble des données liées au profil de chaque client. Par exemple, une entreprise connait les données minimum requises comme le nom, le prénom, l’âge, le sexe, l’email, l’adresse et le téléphone de chaque client. Pourtant, les données clients sont beaucoup plus riches que des simples données personnelles ou de contact comme celles-ci, car les données clients incluent aussi l’ensemble des données transactionnelles (historiques d’achats, informations de facturation, etc.), les données d’engagement web / marketing de chaque client et bien d’autres encore.
En bref, les données clients sont l’ensemble de données qui, combinées, permettent d’avoir une compréhension précise et solide de chaque consommateur (profil, comportement d’achat, parcours client…). Pour avoir les idées un peu plus au clair, on peut regrouper ces types de données en plusieurs familles :
Type de données | Présentation | Exemples de données |
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Données de profil | ||
Données d’engagement | ||
Données comportementales | ||
Données attitudinales |
On peut voir ci-dessous un exemple de panorama de données clients B2C construit par Octolis pour dresser le profil d’un de ses clients :
Source : Octolis
Si on a surtout parlé de données clients B2C jusqu’ici, il est important de garder en tête que la typologie B2B est assez différente. En B2B, on distingue deux niveaux : le client-entreprise et le client-interlocuteur dans l’entreprise. Les données clients relatives à l’entreprise, aussi communément appelées « données firmographiques », sont une spécificité du B2B et incluent des informations comme le SIRET, l’effectif salarié, les données financières, le secteur d’activité, etc. Bref toutes les infos qui permettent de qualifier une entreprise.
Les caractéristiques d’une bonne base de données clients
Pour considérer qu’une BDD est solide, elle doit remplir les critères suivants :
Votre BDD réunit toutes ces caractéristiques ? Il ne vous reste plus qu’à l’exploiter intelligemment pour en récolter les fruits !
Source : Teamleader
Les enjeux autour des bases de données clients
Comment centraliser la quasi totalité des données clients ?
Dans un contexte d’explosion des données comportementales web, beaucoup d’entreprises peinent à articuler intelligemment ces données et ensuite les exploiter.
L’idée de la centralisation des données est donc de donner une vision exhaustive de chaque client, afin de mettre en place les actions marketing les plus pertinentes possibles et adapter son discours en fonction de leurs préférences / intérêts / comportements d’achat.
Pour centraliser intelligemment ses données, il suffit de :
Comment créer une vision clients unifiée ?
On entend concrètement par une « vision clients unifiée » :
On peut trouver ci-dessous un exemple de fiche client 360 qui permet de comprendre parfaitement le profil d’un client en un clic :
Source : Octolis
Chaque approche a ses avantages et ses inconvénients : le tout est de savoir laquelle vous conviendra le mieux en fonction du profil de votre entreprise et de l’industrie dans laquelle elle évolue.
Comment assurer la data quality dans le temps ?
Assurer la data quality de sa BDD, c’est tout sauf sorcier ! Comme mentionné plus haut, une bonne BDD centralise des données à jour, pertinentes et cohérentes.
Pour assurer la data quality de sa BDD dans le temps, il suffit donc de la maintenir régulièrement à jour. Les données, par définition, se détériorent pour l’essentiel d’entres elles avec le temps : certaines deviennent obsolètes. Par exemple, un client n’aura pas forcément les mêmes centres d’intérêt à 20 ans qu’à 40 ans !
Pour assurer cette mise à jour régulière de ses données, privilégiez la mise en place d’un process rigoureux pour maintenir l’exploitabilité de votre BDD clients.
Assurer la data quality de sa BDD implique donc deux choses : un process permettant son exploitabilité, ainsi que des outils permettant de la nettoyer régulièrement.
Comment limiter la dépendance aux profils tech pour modifier la BDD ?
Pendant longtemps, la gestion d’une BDD était compliquée, dû au fait que celle-ci était maintenue par la DSI (Direction des Services d’Information). Ainsi, l’accès aux données par les différentes équipes était compliqué, ce qui rendait le système très lent et peu user-friendly.
Aujourd’hui, les nouvelles technologies permettent de déléguer la gestion d’une BDD aux utilisateurs métier (marketing, sales, etc.), grâce à l’avènement de BDD no code / low code, avec notamment l’émergence de Customer Data Platforms. Si les paramétrages initiaux se font encore par la DSI / l’IT, sa gestion quotidienne est assurée par les utilisateurs métier qui deviennent ainsi autonomes dans la manipulation des données.
Ce nouveau système permet donc une exploitation optimisée de la BDD !
Comment s’assurer que la BDD est sécurisée tout en facilitant l’exploitation par les équipes marketing ?
Déléguer la gestion d’une BDD aux équipes métier est une bonne chose, car elle permet une plus grande autonomie et donc une plus grande efficacité des utilisateurs métier.
Néanmoins, ceci n’est pas sans risque : qui dit plus de gestionnaires potentiels dit donc un plus grand risque de mauvaises manipulations, de désorganisation de la base, des soucis de cohérence… Pour contrer cela, il s’agit donc de mettre en place des process solides / des gardes fous pour s’assurer que la BDD reste propre, cohérente et sécurisée.
Comment construire une base de données clients ?
La construction d’une base de données clients est en fait assez intuitive. Il suffit, pour cela, de suivre quelques étapes essentielles.
#1 – Définir les objectifs de la BDD Clients
Définir les objectifs de sa BDD Clients est essentiel puisqu’elle permet de déterminer son utilisation future. Par conséquent, les objectifs détermineront les données à collecter et les actions à entreprendre pour ce faire.
Les objectifs de la BDD client peuvent être variés, mais ils ont tous en commun l’objectif final d’améliorer et de développer les relations avec les clients. Pour identifier ces objectifs, on peut envisager de déterminer :
Lorsque l’on fixe les objectifs de sa BDD client future, il est aussi important de se poser quelques questions comme :
#2 – Définir les données qu’elle va accueillir / les sources de données
Une fois les objectifs identifiés, il est important de définir les sources de données pour les collecter de manière efficace. Parmi les sources, on peut imaginer des formulaires en ligne, des bons de commandes, des jeux concours, des enquêtes, etc.
De manière générale, pour obtenir des informations sur vos clients, il vous faut être proactif. Le recueil de données doit être fait soit discrètement, soit avec incitation mais toujours avec discernement. Si vous communiquez un sondage à un client afin de mieux le connaitre, gardez à l’esprit que vous êtes en train de lui demander quelque chose. Préférez alors une formulation agréable pour votre client, comme par exemple : « Afin que nous puissions en apprendre davantage sur vous et vous fournir un service plus adapté à vos besoins personnels, veuillez remplir… ». Vous pouvez également envisager d’offrir une réduction sur leur prochain achat à vos clients récurrents s’ils remplissent votre enquête ou participent à votre jeu concours.
Les sources sont multiples, il faut juste savoir comment bien les utiliser !
#3 – Choisir une solution logicielle adaptée
Savoir reconnaitre une solution logicielle adaptée à vos besoins n’est pas toujours chose facile. Pour vous faciliter la tache, nous vous conseillons de prendre en compte ces quelques critères de base :
Encore un peu perdu ? Voici d’autres critères un peu plus poussés qui pourront vous aiguiller dans votre choix :
Nous reviendrons un peu plus tard dans l’article sur les différents logiciels disponibles pour la tenue de sa BDD clients.
#4 – Connecter les sources de données à la BDD pour faire remonter les données dans la BDD
L’un des enjeux principaux d’une bonne BDD est de centraliser l’ensemble des informations provenant de sources multiples.
Après avoir extrait des données pertinentes, il vous faut choisir une méthode d’intégration de ces données avant de les connecter à la BDD. Les méthodes peuvent varier en fonction du système utilisé pour stocker la BDD et des fonctionnalités disponibles. Parmi les méthodes que l’on retrouve couramment, on peut envisager l’utilisation d’une API (Application Programming Interface soit une interface de programmation), l’importation de fichiers CSV ou encore l’intégration avec des outils ETL (Extract, Transform, Load).
Une fois la méthode d’intégration choisie, connectez les sources de données à la BDD. Cela implique généralement la configuration des paramètres de connexion, tels que l’adresse IP, le nom d’utilisateur, le mot de passe, les clés d’API, etc.
Il ne vous reste plus qu’à importer les données extraites dans la BDD !
#5 – Normaliser et dédupliquer les données
Pour qu’une BDD soit pertinente, il faut à tout prix éviter les doublons et nettoyer un maximum ses données car les informations erronées peuvent vous couter très cher ! Selon Forbes, les données « polluées » coûtent aux entreprises 12% de leur chiffre d’affaires global, soit environ 3.1 billions de dollars par an…
C’est pourquoi, il vous faut étudier régulièrement les données que votre entreprise collecte. Déterminez quelles sont celles que vous utilisez vraiment. Déterminez ensuite celles qui manquent, celles qui ne vous servent pas, et identifiez comment vos données peuvent être polluées.
Avez-vous des champs obsolètes dans de nombreuses entrées ? Avez-vous beaucoup de doublons ? Supprimez-le ! Assurez-vous que les fondements de votre base de données clients ne soient pas erronés afin de ne pas construire votre connaissance clients sur de mauvaises bases !
#6 – Structurer le modèle de données : la manière dont les données vont s’organiser dans la BDD : les champs, les colonnes, les tables…
La clé d’une BDD saine est l’organisation. Une BDD désorganisée est une BDD illisible, opaque et donc peu user-friendly, surtout lorsqu’elle contient plusieurs dizaines de leads.
Ce faisant, optez pour une base de données segmentée et organisée autour des caractéristiques qui vont permettre de bien connaitre et comprendre les particularités, les besoins et les centres d’intérêts de chaque client. Cette organisation est primordiale puisqu’elle permettra d’identifier plus rapidement les contacts et ainsi mener des opérations de communication ciblées !
Enfin, petite précision qui semble négligeable mais qui fait une grande différence : prenez garde au format de chaque catégorie. Veillez à bien respecter le format afin de garder une lecture aussi limpide que possible.
#7 – Mettre en place des process et règles d’utilisation pour garantir sécurité et santé de la BDD
Une BDD est une mine d’or si elle est toutefois bien gérée. Du fait de la multiplicité des acteurs susceptibles de l’utiliser (utilisateurs métier), de la variété des informations ainsi que de la mise à jour quotidienne nécessaire de ces données, la base de données clients nécessite une politique d’utilisation stricte pour garantie sa sécurité et sa pertinence.
C’est pourquoi, on peut envisager :
Et voilà, il ne vous reste plus qu’à récolter les fruits de votre travail ! A ce propos, n’hésitez pas à établir des indicateurs de performance pour mesurer l’efficacité de votre BDD. Votre taux de conversion a augmenté ? Vous avez obtenu de nouveaux clients ? Tant mieux ! Votre service client ne s’est pas suffisamment amélioré ? Laissez-vous peut-être encore un peu de temps ou revisitez votre BDD pour la rendre plus pertinente…!
Zoom sur les logiciels de bases de données clients
S’il existe une multitude de logiciels de bases de données clients, toutes ne sont pas nécessairement pertinentes : certaines sont plus adaptées aux entreprises nouvellement créées, tandis que d’autres sont particulièrement appréciées par les grandes entreprises. Par exemple, une entreprise fraichement créée a peu de clients et donc peu de data : on peut donc envisager de construire sa BDD clients sur Excel.
Malheureusement, Excel montre vite des limites. S’ouvrent alors plusieurs options :
Les logiciels CRM
De l’anglais Customer Relationship Management, un logiciel de CRM est une boîte à outils vous permettant de gérer au mieux votre base de données clients. Concrètement, cet outil vous permet de comprendre la relation que chaque client a avec votre marque et par conséquent optimiser la qualité de la relation client, ainsi que des outils marketing précieux pour fidéliser sa clientèle et maximiser son chiffre d’affaires.
Historiquement outil de référence pour la centralisation de données clients, le logiciel CRM représente pour les équipes commerciales, marketing et service client un gain en temps et en efficacité considérable !
Logo | Présentation |
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Cette pépite française a développé en quelques années une suite marketing complète grâce à un excellent rapport qualité / prix. La plateforme Brevo, anciennement appelée SendinBlue, comporte une solution de campagnes Email / SMS, un module de Marketing Automation très complet, un module Landing page, etc. | |
Splio est un CRM marketing très orienté retail. Made in France, Splio est bon aussi bien sur la partie gestion de base de données que sur la partie activation des données (campagnes, automation). L'outil propose des campagnes marketing et de fidélisation centralisées et est excellent quant au développement de l'engagement client. | |
Lancé en 2000 par une équipe belge, Actito est un logiciel CRM marketing qui s’adresse essentiellement aux PME et aux ETI. Très complet, Actito présente les 4 fonctionnalités clés des CRM marketing : la base de données, la gestion de campagnes marketing, l’automation et le reporting. Il propose une interface intuitive ainsi que de nombreuses intégrations supplémentaires. | |
Lancé au début des années 2000, Emarsys est un CRM marketing destiné principalement aux acteurs du e-commerce et du Retail en général. Il permet de créer des campagnes marketing omnicanales et de créer des scenarios complexes de Marketing Automation basés sur le comportement des clients en ligne. Le logiciel se démarque par son interface intuitive ainsi que son moteur de recommandation puissant. | |
Fondée en Belgique en 1990, Selligent s’adresse aux grandes entreprises, notamment dans les secteurs du tourisme, de l’automobile, de l’édition et des services financiers. Le logiciel excelle aussi bien sur le volet base de données que sur les fonctionnalités de gestion de campagnes et de reporting CRM. Le logiciel est unique pour son moteur d'IA proposant de nombreuses recommandations ainsi que son outil de retargeting comportemental avancé. |
Les Customer Data Platforms (CDP)
Dans la même logique que le CRM, la Customer Data Platform (CDP) désigne une solution marketing centralisée qui récolte, unifie et rend accessible les données client (identitaires, comportementales, transactionnelles) issues de différents outils et canaux de contact.
Contrairement au CRM, les solutions CDP vous permettent d’avoir une vue d’ensemble de la manière dont la totalité des clients et plateformes interagissent avec votre marque. Les plateformes CDP suivent le comportement général des clients afin de déterminer comment les audiences et segments interagissent avec votre marque, et vous donnent ainsi une idée du parcours client dans son intégralité.
En traitant, en nettoyant et en contextualisant les données en temps réel, la CDP leur donne un sens. Elle construit des profils clients précis, cohérents et complets dans une base de données accessible aux différentes équipes de l’entreprise, qui profitent d’une data toujours plus pertinente et exploitable pour optimiser leurs futures actions de marketing ou de vente !
Logo | Présentation |
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Solution Bordelaise fondée en 1999, NP6 a évolué en une véritable Customer Data Platform (CDP) afin de proposer une plateforme unique permettant d’harmoniser le dialogue client sur tous les canaux. Elle combine unification des données clients, marketing automation et activation cross-canal. | |
Fondée en 2021, Octolis est une Customer Data Platform orientée Data Management, dont les fonctionnalités les plus avancées sont celles relatives à la préparation des données : normalisation, déduplication, scoring… Elle s'adresse aux PME souhaitant passer d’un marketing multicanal à un marketing omnicanal. | |
Lancée en 2020, la solution CDP d'Oracle, très orientée Data Management, est destinée aussi bien aux organisations B2B qu’aux organisations B2C. Le logiciel offre des fonctionnalités de Data Management puissantes (unification, segmentation, scoring), un modèle de données très souple et user-friendly, des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) solides ainsi que de nombreuses autres fonctionnalités. | |
Editeur implanté de longue date en Asie, Insider a développé une CDP qui vient en support des solutions d’orchestration de l’expérience client qu'il propose. La CDP s'adresse en priorité aux grands groupes et offre des fonctionnalités d'activation avancées, une excellente gestion du mobile et des réseaux sociaux, ainsi qu'une très bonne gestion du temps réel et des données web. | |
Lancée en 2019, la CDP d'Adobe propose aux ETI et grandes entreprises une gestion en temps réel des données à l'aide d'une plateforme ouverte, API-first et capable de se connecter à n’importe quel système tiers. Cette CDP vise en priorité les clients B2C ou B2B, ayant une bonne maturité en matière de gestion des données et de pratique marketing-ventes. |
Les Data Warehouses
Dans le même état d’esprit qu’une CDP, un Data Warehouse, « entrepôt de données » en français, permet de collecter et conserver les informations de toute une société. On lui trouve quatre caractéristiques propres :
Plus simplement, le système Data Warehouse permet d’étudier et comparer les informations passées et présentes de l’entreprise. Par rapport à une CDP, le Data Warehouse vous permettra d’adopter une vue d’ensemble de l’organisation et se prête ainsi plus à une veille stratégique. Cependant, un DW n’est pas actualisé et mis à jour en temps réel comme une CDP et peut donc être moins efficace concernant l’analyse des données clients. C’est pourquoi il peut être intéressant d’ajouter les services d’une CDP légère comme Octolis !
Outils | Présentation |
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Data Warehouse proposée sous la forme d’un SaaS, Snowflake propose une grande flexibilité liée au Cloud permettant une gestion et un partage facile de données en temps réel et en toute sécurité, sur n'importe quel format. La DW offre de nombreuses fonctionnalités liées au stockage de base de données, au traitement de requêtes, et aux services Cloud. | |
En tant que solution Google prête à l'emploi, BigQuery est facile d'utilisation grâce à son intégration avec les autres services de Google et sa forte capacité d'analyse. La solution offre des prédictions, des perspectives et des fonctions d'intelligence, faisant d'elle une solution évolutive et viable à long terme. | |
Infrastructure Microsoft lancée en 2018, ce Data Warehouse cloud est adapté aux organisations qui recherchent un accès facile aux solutions d'entrepôt de données, grâce à son intégration intuitive avec Microsoft SQL Server. La plateforme offre en plus de l'entreposage de données d'entreprise, une plateforme d'analyse unifiée, le choix du langage pour interroger les données et la surveillance des données de bout en bout. | |
Lancée en 2012, la partie Data Warehouse d'Amazon propose un excellent rapport qualité-prix pour l'entreposage de données dans le cloud.
La solution utilise un matériel conçu par AWS et le machine learning pour offrir le meilleur rendement réel, quelle que soit l'échelle. | |
Favori parmi les ingénieurs et les analystes de données, Firebolt offre une grande vitesse d'exécution et une grande performance face à un volume conséquent de données. Conçu pour une utilisation moderne, Firebolt peut traiter des données semi-structurées, et son architecture de stockage et de calcul découplée le rend facilement évolutif. |
Conclusion
Comme vous avez pu le constater, gérer une base de données clients est une chose, savoir faire le bons choix en fonction de ses besoins en est une autre !