L’essentiel à savoir sur la déduplication des données clients

Toute entreprise souhaitant devenir plus mature en matière d’exploitation des données clients rencontre tôt ou tard le sujet épineux de la déduplication des données.

L’unification et la déduplication des données clients sont la condition nécessaire pour pleinement exploiter vos données clients, que ce soit pour l’activation omnicanale de vos parcours clients ou pour le reporting/BI.

Pour faire simple, la déduplication des données est une problématique qui se pose dès lors que vous souhaitez unifier les données en provenance de différentes sources dans une plateforme unique (de type Customer Data Platform, par exemple).

Le sujet est complexe, mais de plus en plus à l’ordre du jour dans les entreprises en raison de la multiplication des canaux, des points de contact et des outils qui engendre naturellement une dissémination des données et des duplications.

On va vous présenter dans ce guide les principaux enjeux autour de la déduplication des données et les principales méthodes de déduplication.

L’essentiel à retenir sur la déduplication des données clients

  • La déduplication des données clients est une étape essentielle pour unifier les informations provenant de différentes sources et créer une vue client 360 complète et cohérente.
  • Les données dupliquées peuvent entraîner des incohérences, des erreurs d’analyse, des coûts supplémentaires, une perte de confiance des clients, des problèmes de conformité et une perte d’opportunités commerciales.
  • La normalisation et le nettoyage des données sont des étapes préalables indispensables avant la déduplication pour garantir des données cohérentes et fiables.
  • Le graph d’identités est une table visuelle qui permet de visualiser tous les identifiants utilisés par les clients et les données associées à ces identifiants.
  • Il existe deux approches pour dédupliquer les données : le matching déterministe, basé sur des règles précises, et le matching probabiliste, utilisant des méthodes statistiques pour détecter des correspondances potentielles.

Pour commencer, qu’est-ce que la déduplication des données ?

Définition simple de la déduplication des données

La déduplication des données clients est le processus de fusion des informations clients provenant de différentes sources pour créer une vue client 360 unifiée. Elle vise à résoudre les problèmes de doublons et d’incohérences causés par la dissémination des données dans plusieurs outils, l’utilisation d’identifiants clients différents, les erreurs humaines de saisie et les problèmes de synchronisation entre les systèmes.

L’objectif est d’agréger toutes les données au même endroit, dans une base de référence, pour obtenir une vision complète et précise du client, essentielle pour des décisions stratégiques et des actions marketing ciblées.

Déduplication vs Dédoublonnage des données

Le dédoublonnage et la déduplication des données sont deux concepts qu’il est important de bien distinguer :

  • Le dédoublonnage concerne la suppression ou la fusion des doublons présents à plusieurs endroits au sein d’une même base de données. En d’autres termes, il s’agit de traiter les enregistrements en double qui peuvent résulter d’erreurs de saisie, de duplications accidentelles ou de mises à jour mal synchronisées. L’objectif du dédoublonnage est d’éliminer les redondances pour garantir que chaque enregistrement dans la base de données est unique, ce qui permet d’améliorer la qualité et l’exactitude des données.
  • En revanche, la déduplication des données clients fait référence à un problème plus complexe. Elle se produit lorsque les données clients sont réparties dans plusieurs outils ou bases de données différentes, ce qui entraîne la dissémination des informations clients. Dans ce cas, le défi consiste à rassembler ces données dispersées en un seul endroit, généralement dans un référentiel central ou une base de données globale, afin de créer une vue client 360 unifiée. L’objectif de la déduplication des données clients est donc d’agréger toutes les données éparses pour obtenir une vision complète, holistique et cohérente des clients, en éliminant les silos de données et en consolidant les informations issues de diverses sources.

En résumé, le dédoublonnage concerne la gestion des doublons au sein d’une même base de données, tandis que la déduplication des données clients concerne la consolidation des informations clients disséminées dans plusieurs outils ou bases de données différentes pour créer une vue globale et unifiée des clients.

L’enjeu derrière la déduplication des données : l’unification de données multi-sources

L’enjeu majeur derrière la déduplication des données réside dans la nécessité de faire face à la croissance exponentielle des outils et technologies utilisés par les entreprises, en particulier dans le domaine du marketing et de la relation client (MarTech). Avec la multiplication des canaux et des points de contact clients, les entreprises sont confrontées à un afflux massif de données clients provenant de sources diverses.

Au cœur de cette problématique se trouve l’unification des données clients, qui est devenue le principal défi depuis plusieurs années. L’objectif est de rassembler toutes ces données éparpillées dans une base de données centrale ou un référentiel client, pour créer une vue client 360 complète et cohérente. Cette vue unifiée permet aux entreprises de mieux comprendre leurs clients, d’identifier leurs besoins et leurs préférences, et d’offrir des expériences personnalisées et pertinentes.

La déduplication des données joue un rôle crucial dans ce processus d’unification. Elle consiste à identifier et à éliminer les doublons d’informations clients qui peuvent exister dans les différentes sources de données. En effet, lorsque les données clients proviennent de multiples canaux et outils, il y a souvent des risques de redondance et d’incohérence dans les enregistrements.

Cependant, il est essentiel de noter que la déduplication n’est qu’une étape parmi d’autres dans le processus d’unification des données. L’unification va au-delà de la simple suppression des doublons, car elle implique également la normalisation, la consolidation et la synchronisation des informations clients provenant de diverses sources.

Ainsi, l’enjeu majeur derrière la déduplication des données réside dans la création d’une vue client complète, permettant aux entreprises de mieux exploiter leurs données, de mieux comprendre leurs clients, et ce afin de prendre des décisions stratégiques plus éclairées et d’offrir des expériences clients plus personnalisées et satisfaisantes.

Quelques cas d’usage concrets de la déduplication des données

La déduplication des données joue un rôle essentiel dans de nombreux cas d’usage concrets, permettant aux entreprises d’améliorer leurs opérations et d’optimiser leur relation client. Voici quelques exemples pratiques :

  1. Amélioration de la qualité des données clients : La déduplication aide à éliminer les doublons et les incohérences dans les informations clients, garantissant ainsi que chaque enregistrement est précis et à jour. Cela contribue à améliorer la qualité globale de vos données, ce qui est essentiel pour des prises de décision fiables et des actions marketing ciblées.
  2. Unification des profils clients : En consolidant les données clients provenant de diverses sources, la déduplication permet de créer une vue client 360 complète et cohérente. Cela permet aux équipes marketing et aux équipes de service client de disposer d’une image précise et unifiée de chaque client, favorisant ainsi une meilleure compréhension de leurs besoins et de leurs préférences.
  3. Optimisation de l’expérience client : Grâce à cette connaissance approfondie des clients, les entreprises peuvent offrir des expériences clients plus personnalisées et pertinentes. La déduplication des données permet de mieux cibler les clients avec des offres et des communications adaptées, améliorant ainsi la satisfaction et la fidélité des clients.
  4. Réduction des coûts opérationnels : En éliminant les doublons de données clients, les entreprises évitent les inefficiences et les redondances dans leurs opérations. Cela peut entraîner des économies de temps et de ressources, en simplifiant les processus et en améliorant l’efficacité générale de l’entreprise.
  5. Prise de décision éclairée : Une déduplication réussie permet d’obtenir des données fiables et cohérentes, ce qui est essentiel pour prendre des décisions stratégiques éclairées. Les dirigeants peuvent compter sur des informations précises pour établir des objectifs, identifier les opportunités de croissance et anticiper les tendances du marché.
  6. Conformité et sécurité des données : La déduplication contribue à garantir que les informations clients sont correctes et à jour, ce qui est crucial pour respecter les réglementations de protection des données telles que le RGPD. En évitant les doublons, les entreprises minimisent également les risques liés à la sécurité des données.
  7. Amélioration de l’efficacité des campagnes marketing : En éliminant les doublons, les entreprises peuvent mieux segmenter leur base de clients et cibler les audiences appropriées. Cela permet d’optimiser les campagnes marketing en évitant de solliciter plusieurs fois les mêmes clients, améliorant ainsi le retour sur investissement de votre dispositif data.

Les risques associés aux données dupliquées

Les données dupliquées peuvent entraîner de nombreux risques pour les entreprises, notamment :

  • Incohérence des données : Divergence entre les enregistrements dans différents systèmes, rendant difficile la compréhension des informations clients.
  • Erreurs dans l’analyse des données : Comptage multiple de clients dupliqués dans les rapports, faussant ainsi les résultats et pouvant conduire à des décisions commerciales erronées.
  • Coûts supplémentaires : Stockage et gestion de données en double, entraînant des coûts inutiles pour l’entreprise.
  • Perte de confiance des clients : Erreurs dans les communications avec les clients, entraînant de la frustration et une perte de confiance envers l’entreprise.
  • Problèmes de conformité : Risque de non-conformité avec les réglementations de protection des données, exposant l’entreprise à des sanctions légales et des amendes.
  • Perte d’opportunités commerciales : Difficulté à obtenir une vue complète des clients, entraînant une perte d’opportunités commerciales et une baisse de compétitivité sur le marché.

La méthode pour dédupliquer vos données clients

Les préalables à la déduplication des données : normalisation & nettoyage

Avant de se lancer dans le processus de déduplication des données, deux étapes essentielles sont à prendre en compte : la normalisation et le nettoyage des données.

  • Normalisation des données : La normalisation consiste à uniformiser les données en les formatant de manière cohérente et standardisée. Cela implique de convertir les informations dans un format commun, tel que les codes postaux, les numéros de téléphone ou les dates, afin de faciliter la comparaison et l’identification des doublons. La normalisation garantit que les données sont cohérentes et comparables, créant ainsi une base solide pour le processus de déduplication.
  • Nettoyage des données : Le nettoyage des données est une étape cruciale pour éliminer les erreurs, les incohérences et les valeurs manquantes dans les enregistrements. Cela peut inclure la correction des fautes de frappe, la suppression des caractères spéciaux, la remplissage des valeurs manquantes ou la mise à jour des informations obsolètes. Le nettoyage des données garantit que les enregistrements sont fiables et précis, ce qui est essentiel pour éviter des doublons involontaires et pour obtenir des résultats de déduplication précis.

En résumé, la normalisation et le nettoyage des données sont des préalables indispensables avant de se lancer dans la déduplication. Ces étapes permettent de s’assurer que les données sont cohérentes, comparables et exemptes d’erreurs, créant ainsi un terrain propice à une déduplication réussie et efficace.

La création du graph d’identités (Identity Graphs)

Le graph d’identités est une table visuelle qui regroupe les identifiants utilisés sur les points de contact et par les outils de l’entreprise, offrant une vue globale des clients et des données associées à ces identifiants. Certains logiciels offrent des représentations visuelles pour faciliter la compréhension des interrelations complexes entre les différents points de contact.

Les éléments du graph d’identités comprennent :

  • Email
  • Cookie ID
  • Numéro client
  • Nom Prénom
  • Téléphone
  • Autres identifiants utilisés par l’entreprise

Il permet de visualiser les types de données rattachés à chaque identifiant, tels que les données démographiques, les préférences, les historiques d’achats, etc. L’objectif est d’obtenir une vue complète et unifiée des clients pour améliorer les expériences personnalisées, la satisfaction client et les décisions stratégiques basées sur des données précises.

Le choix des clés de déduplication

Les clés de déduplication sont les identifiants sélectionnés pour unifier les enregistrements similaires et éliminer les doublons dans le graph d’identités. Il est recommandé d’utiliser des clés d’unification qui sont spécifiques, persistantes et uniques pour chaque client. Les clés d’unification servent à identifier de manière fiable et précise les clients, garantissant ainsi que les enregistrements pertinents sont regroupés ensemble.

En univers Retail / Ecommerce, deux clés fréquemment utilisées pour la déduplication sont :

  • Email : L’email est l’un des identifiants les plus répandus dans le commerce électronique. Il est souvent unique pour chaque client et offre une méthode fiable pour unifier les données clients.
  • Nom + prénom + adresse : Cette combinaison de données démographiques est également largement utilisée pour identifier les clients de manière précise. En utilisant le nom, le prénom et l’adresse, les entreprises peuvent regrouper les enregistrements associés à un même individu, même si les autres identifiants sont différents.

Il est important de noter que différentes entreprises peuvent avoir des besoins spécifiques en matière de clés de déduplication en fonction de leurs données et de leur secteur d’activité. Par conséquent, il est possible d’utiliser des règles en cascade avec une priorisation pour la déduplication.

Les règles en cascade permettent de hiérarchiser l’utilisation des différentes clés de déduplication dans le processus de déduplication. Par exemple, on peut commencer par utiliser l’email comme clé principale, puis en cas d’absence d’email, utiliser la combinaison du nom, du prénom et de l’adresse comme clé de secours.

Matching déterministe Vs matching probabiliste

Le processus de déduplication des données peut être réalisé à l’aide de deux approches distinctes : le matching déterministe et le matching probabiliste. Ces approches peuvent être utilisées de manière complémentaire pour obtenir des résultats plus précis.

  • Matching déterministe : Le matching déterministe repose sur des règles de correspondance claires et précises pour identifier les doublons. Cela signifie que les enregistrements sont comparés en utilisant des clés d’identifications spécifiques et uniques, telles que l’email, le numéro de téléphone ou le numéro de client. Si deux enregistrements ont la même clé d’identification, ils sont considérés comme des doublons et sont fusionnés pour former un seul enregistrement. Le matching déterministe garantit une déduplication précise, car les correspondances sont basées sur des critères stricts.
  • Matching probabiliste : Le matching probabiliste, en revanche, utilise des méthodes statistiques et algorithmiques pour évaluer la similarité entre les enregistrements. Plutôt que de se baser sur des clés d’identification uniques, le matching probabiliste examine les similitudes entre les enregistrements en utilisant des techniques telles que le calcul de la similarité de chaînes de caractères ou le calcul de la distance entre les valeurs. Cela permet d’identifier des correspondances potentielles même lorsque les clés d’identification ne sont pas exactement les mêmes. Le matching probabiliste est plus flexible, mais peut entraîner un risque plus élevé de fausses correspondances.

Ces deux approches peuvent être utilisées de manière complémentaire pour obtenir des résultats plus robustes. Par exemple, le matching déterministe peut être utilisé en priorité pour les enregistrements avec des clés d’identification claires et uniques, tandis que le matching probabiliste peut être utilisé pour détecter des correspondances potentielles lorsque les clés d’identification sont manquantes ou inexactes.

Dans le cadre de l’identity resolution, qui vise à créer une vue client unifiée, le choix entre le matching déterministe et le matching probabiliste dépend des besoins spécifiques de l’entreprise et de la qualité des données disponibles. Une combinaison judicieuse de ces deux approches peut permettre une déduplication précise et complète, conduisant à une meilleure compréhension des clients et à des actions marketing plus efficaces.

Les outils pour dédupliquer vos données clients

Pour dédupliquer les données clients, plusieurs solutions et types d’outils sont disponibles, chacun offrant des fonctionnalités spécifiques adaptées aux besoins des entreprises.

  • Data Warehouses avec SQL : Certains Data Warehouses utilisent des requêtes SQL pour effectuer la déduplication des données. En combinant le pouvoir du SQL avec des outils additionnels tels que Zingg et Truelty, ces plateformes permettent aux entreprises de gérer efficacement leurs données clients et de supprimer les doublons.
  • Customer Data Platforms (CDP) : Les CDP offrent une approche globale de l’unification des données clients, incluant généralement des fonctionnalités de déduplication. Cependant, leur personnalisation peut parfois être assez limitée en termes de règles de déduplication, ce qui peut ne pas convenir à toutes les entreprises ayant des besoins spécifiques.
  • Outils de préparation des données et de qualité des données spécialisés : Il existe également des outils dédiés à la préparation des données et à l’amélioration de leur qualité. Ces outils sont conçus spécifiquement pour gérer les problématiques de déduplication, de nettoyage et de normalisation des données, offrant une approche plus personnalisable et flexible pour répondre aux besoins spécifiques de chaque entreprise.

Chaque type d’outil a ses avantages et ses inconvénients, et le choix dépendra des besoins, de la taille et des ressources de l’entreprise. Les Data Warehouses avec SQL peuvent être une option solide pour les entreprises ayant déjà des infrastructures de données en place et des compétences en SQL. Les CDP sur l’étagère peuvent être une solution rapide et simple pour les entreprises cherchant une approche globale, tandis que les outils de préparation et de qualité des données spécialisés offrent une personnalisation plus poussée et une meilleure adaptabilité aux besoins spécifiques.

Conclusion

En résumé, la déduplication des données et l’identity resolution sont des processus cruciaux pour obtenir une vue client complète et exploiter efficacement les informations clients. Les entreprises doivent s’appuyer sur des outils adaptés, des clés d’unification appropriées et une approche équilibrée entre le matching déterministe et probabiliste pour assurer la fiabilité, la précision et la cohérence de leurs données clients.

Consultant CDP : rôle, comment le choisir et combien ça coûte

Mener à bien un projet CDP ne s’improvise pas. La preuve ? Beaucoup de projets échouent et on finit par se retrouver avec une CDP qui ne répond pas aux attentes et qui, sous-exploitée, ne fait qu’ajouter une pile (de complexité) à une stack data mal maîtrisée.

Assez logique si on prend la peine d’y réfléchir. Il est loin d’être évident, quand on n’a pas l’expertise en interne, de choisir seul la bonne Customer Data Platform, de gérer son déploiement dans l’entreprise et de réussir à l’exploiter efficacement.

C’est là qu’intervient le consultant CDP. Expert indépendant des éditeurs, sa mission est de vous guider dans la structuration et la réussite de votre projet Customer Data Platform. Il peut intervenir à toutes les étapes, selon vos attentes : cadrage du besoin, sélection de la CDP la mieux adaptée, pilotage de l’installation, déploiement des premiers cas d’usage…

Le but de cet article est simple : répondre aux principales questions que vous vous posez (ou que vous devriez vous poser) à propos des consultants CDP : leur rôle dans un projet CDP, leur périmètre d’accompagnement ainsi que leur coût. Nous vous partagerons aussi de précieux conseils pour choisir votre consultant CDP et éviter les erreurs de casting. Si vous souhaitez vous équiper d’une CDP et que vous envisagez l’intérêt d’un accompagnement, c’est l’article que vous devez lire.

L’essentiel à retenir

  • Un consultant CDP est un expert indépendant des éditeurs qui connaît parfaitement les Customer Data Platforms et accompagne les entreprises dans le choix et le déploiement de la plateforme la mieux adaptée au besoin.
  • Le périmètre d’accompagnement d’un consultant CDP, qui s’adapte aux attentes de ses clients, comprend la formalisation des objectifs du projet, la qualification des besoins métiers et des cas d’usage, la définition de l’organisation cible, la sélection de l’outillage CDP approprié et le pilotage du déploiement de la CDP.
  • Il existe 3 types de consultant CDP : les consultants très orientés métiers, les consultants orientés tech et les consultants CDP polyvalents.
  • Lors du choix d’un consultant CDP, recherchez un professionnel avec une solide expérience et une expertise avérée dans le domaine, des compétences techniques solides en CDP, une compréhension approfondie de vos besoins métiers spécifiques, de bonnes compétences en communication et des références vérifiables
  • 5 erreurs à éviter lors du choix de votre consultant expert en Customer Data Platform (CDP) : négliger l’expérience et l’expertise, ignorer l’alignement avec vos besoins métiers, sous-estimer les compétences techniques, ignorer la communication et la collaboration, et ne pas demander de références ou de recommandations.

Comprendre le rôle du Consultant CDP

Un consultant CDP est un expert en Data Marketing et en MarTech (technos marketing) qui connaît parfaitement le marché des Customer Data Platforms et le fonctionnement de ces technos. Il peut travailler à son compte ou au sein d’un cabinet de conseil. Son rôle : aider les entreprises dans le cadrage des besoins (fonctionnels et techniques), le choix, le déploiement et la bonne exploitation de leur CDP.

Le périmètre d’accompagnement d’un consultant CDP en résumé

Le consultant CDP peut vous accompagner à toutes les étapes de votre projet CDP, mais s’adapte avant tout à vos besoins d’accompagnement. Son périmètre d’intervention est donc variable, fixé en début de collaboration.

  • Cadrage du projet & expression du besoin. La première étape sur laquelle il peut intervenir, c’est le cadrage du projet et des besoins de l’entreprise. Il est important en effet, dans un projet CDP, de formaliser les objectifs du projet en identifiant les résultats souhaités. Ensuite, il est essentiel de qualifier les besoins métiers et les cas d’usage, en analysant les processus métiers nécessitant une optimisation grâce à la CDP et en examinant les besoins en termes de collecte, gestion et exploitation des données clients. Le consultant CDP est en mesure de traduire vos objectifs et vos besoins métiers en exigences fonctionnelles et techniques.
  • Définition de l’organisation cible. C’est une étape cruciale sur laquelle le consultant CDP peut apporter une grande valeur ajoutée. Cette étape est souvent négligée, à tort. Votre future CDP a vocation à s’intégrer dans un système IT existant, celui de votre entreprise – système que vous allez peut-être vouloir/devoir faire évoluer. Le consultant CDP peut vous présenter les différentes options d’architecture possibles.
  • Sélection de la CDP. Une fois l’architecture IT cible définie, l’étape qui suit est celle du choix de la plateforme CDP. Le consultant CDP vous présentera les différentes familles de CDP du marché et vous conseillera celle qui répond le mieux à vos besoins, à vos attentes et aux caractéristiques de votre entreprise et de son organisation.
  • Déploiement. Enfin, le consultant CDP intervient généralement en phase de déploiement : installation et mise en place des premiers use cases. Il pilote l’implémentation de la Customer Data Platform dans votre organisation et supervise le travail de l’intégrateur ou de l’éditeur.

3 profils de consultants experts en Customer Data Platforms

  • Les consultants CDP très orientés métier : Ces consultants se concentrent principalement sur les aspects métier liés à l’utilisation de la CDP. Leur expertise réside dans la compréhension des besoins de l’entreprise, la sélection de la solution CDP appropriée et l’accompagnement des utilisateurs. Ils sont impliqués dans la phase de cadrage du projet, aidant à définir les objectifs et les exigences spécifiques de l’entreprise. Pendant la phase de déploiement technique, ils jouent un rôle d’Assistance à la Maîtrise d’Ouvrage (AMOA), supervisant le déploiement exécuté par un intégrateur ou l’éditeur de la CDP, avec la participation de la DSI ou de l’équipe IT de l’entreprise.
  • Les consultants CDP techniques : Ces consultants sont axés sur les aspects techniques de la mise en place de la CDP. Une fois que la CDP a été sélectionnée, ils sont responsables de la gestion et de l’intégration de la plateforme au sein de l’organisation.Leur expertise technique leur permet de gérer efficacement le déploiement de la CDP, y compris la configuration, l’intégration avec les systèmes existants, la gestion des flux de données, et la mise en place des règles de collecte et de traitement. Ils travaillent en étroite collaboration avec les équipes IT de l’entreprise pour garantir une intégration fluide de la CDP dans l’infrastructure existante.
  • Les consultants CDP polyvalents : Ce profil de consultant combine à la fois une expertise métier et une expertise technique. Ils peuvent prendre en charge à la fois les aspects métier et les aspects techniques de la mise en place de la CDP. Ils sont capables de comprendre les besoins spécifiques de l’entreprise, de recommander la meilleure solution CDP, de piloter le déploiement technique et de fournir un soutien continu.Leur polyvalence leur permet d’avoir une vision globale du projet et de s’adapter aux besoins changeants de l’entreprise tout au long du processus de mise en place de la CDP.

Le périmètre d’accompagnement du consultant CDP plus en détail

Formaliser les objectifs

Dans cette première étape, le consultant CDP travaille en étroite collaboration avec l’entreprise pour formaliser les objectifs du projet. Il s’agit d’identifier les résultats souhaités et les indicateurs clés de performance (KPI) qui guideront la mise en place de la Customer Data Platform (CDP). Un KPI récurrent dans l’évaluation des CDP est le ROI par exemple. Sur ce sujet, découvrez notre article : « Comment mesurer le ROI de votre Customer Data Platform (CDP)« .

Le consultant analyse les besoins spécifiques de l’entreprise, tels que l’amélioration de la connaissance client, l’optimisation des campagnes marketing ou l’amélioration de l’expérience client. En travaillant de manière concertée, le consultant aide à définir des objectifs réalistes et alignés sur la stratégie globale de l’entreprise.

Qualifier les besoins métiers et les cas d’usage (data & métiers)

Dans cette étape, le consultant CDP se concentre sur la compréhension approfondie des besoins métiers de l’entreprise. Il réalise une analyse approfondie des cas d’usage, à la fois du point de vue des données et du métier. Le consultant échange avec les différentes parties prenantes pour identifier les processus métier qui nécessitent une optimisation grâce à la CDP.

Il examine également les besoins en termes de données, tels que la collecte, la gestion et l’exploitation des données clients. Grâce à cette qualification minutieuse, le consultant est en mesure d’identifier les solutions CDP adaptées, celles disposant des fonctionnalités répondant aux besoins métiers et cas d’usage de l’entreprise.

Définir l’organisation cible : architecture IT/Data & architecture projet

L’étape de définition de l’organisation cible implique la collaboration étroite du consultant CDP avec les équipes IT et les parties prenantes de l’entreprise. Le consultant évalue l’architecture informatique existante et identifie les éventuelles lacunes ou les besoins en termes d’infrastructure et de flux de données pour soutenir la CDP.

Il travaille en parallèle sur l’architecture projet, déterminant les rôles et les responsabilités des différentes parties prenantes dans la mise en place de la CDP. Cette étape permet de définir une organisation cible solide, favorisant une collaboration harmonieuse et efficace entre les équipes métiers, IT et le consultant.

Sélectionner l’outillage CDP

Le consultant CDP apporte son expertise dans le processus de sélection de l’outil CDP le plus approprié pour l’entreprise. En fonction des besoins métiers, des contraintes techniques et des objectifs fixés, le consultant évalue différentes solutions disponibles sur le marché.

Il réalise une analyse comparative, en prenant en compte des critères tels que la compatibilité avec l’infrastructure existante, les fonctionnalités offertes, la convivialité de l’interface et la capacité à répondre aux besoins spécifiques de l’entreprise. Le consultant accompagne l’entreprise dans le processus de sélection, en recommandant la solution CDP qui correspond le mieux aux exigences et aux objectifs fixés.

La phase de sélection s’effectue le plus souvent dans le cadre d’un appel d’offres / RFP dont le consultant prend en charge le pilotage.

Le consultant CDP vous aidera à bien comprendre le marché des Customer Data Platforms. Il vous rappellera certainement qu’il existe en réalité plusieurs familles de CDP assez différentes. C’est parce que le marché des CDP est à ce point foisonnant qu’il peut faire sens de se faire conseiller par un consultant CDP…

Le déploiement de la Customer Data Platform

Lors du déploiement de la CDP, le consultant CDP joue un rôle essentiel en tant que chef d’orchestre. Il travaille en étroite collaboration avec les équipes techniques internes, les intégrateurs ou les éditeurs de la CDP pour s’assurer d’une mise en place efficace et sans heurts. Si le consultant CDP dispose de compétences techniques avancées, il peut prend en charge tout ou partie le travail d’intégration, en collaboration avec la DSI de l’entreprise et l’éditeur de la CDP.

Le consultant supervise les différentes phases du déploiement, de la configuration initiale à l’intégration des sources de données, en passant par la définition des règles de collecte et de traitement des données.

Tout au long du processus, le consultant CDP s’assure de la qualité des données, de la conformité aux normes de confidentialité et de sécurité, et apporte son expertise pour maximiser l’exploitation de la CDP dès sa mise en production.

Coût d’un consultant CDP

Les consultants CDP, qu’ils soient rattachés à des cabinets de conseil ou en freelance, facturent la plupart du temps au temps passé, sur la base d’un tarif journalier. En début de mission, l’entreprise et le consultant définissent en général d’un commun accord un nombre de jours d’accompagnement à ne pas dépasser (budget capé).

Les tarifs journaliers moyens (TJM) varient selon le type de consultants, son niveau d’expérience, sa seniorité et la structure (agence ou freelance).

Pour vous donner quelques ordres d’idées…

  • Les consultants techniques ont un TJM compris entre 700 et 1 000 euros.
  • Les consultant métiers ou polyvalents ont un TJM compris entre 900 et 1 300 euros.
  • Les tarifs des freelances sont en général 20% à 30% moins élevés que ceux des consultants en cabinets de conseil.
  • Nombre de jours facturés :
    • Cadrage du besoin : 3 à 8 jours.
    • Sélection de la CDP (pilotage de l’appel d’offres) : 5 à 10 jours.
    • Déploiement : 10 à 50 jours, suivant le niveau d’implication du consultant en phase de déploiement…
Accueil Cartelis
Un exemple de cabinet de conseil intervenant sur des projets CDP : Cartelis.

Quelques conseils pour choisir votre consultant CDP

Une fois le rôle, les compétences et le périmètre d’action du consultant CDP compris, il est maintenant temps de sauter le pas et d’engager un véritable consultant ! Pour cela, pas de panique, voici quelques conseils pour faire le meilleur des choix !

  • Expérience et expertise : Recherchez un consultant CDP avec une solide expérience et une expertise avérée dans le domaine. Vérifiez leurs références, demandez des exemples de projets similaires et assurez-vous qu’ils comprennent les enjeux de la gestion des données clients.
  • Compétences techniques : Choisissez un consultant possédant des compétences techniques solides en CDP, notamment en intégration de données, en gestion des flux de données et en sécurité des données. Assurez-vous qu’ils maîtrisent les outils et les technologies CDP couramment utilisés.
  • Compréhension des besoins métiers : Optez pour un consultant capable de comprendre vos besoins métiers spécifiques et d’aligner la solution CDP en conséquence. Cherchez quelqu’un qui peut apporter des conseils stratégiques et qui a une connaissance approfondie des cas d’utilisation liés à votre secteur d’activité.
  • Bonnes compétences en communication : Sélectionnez un consultant avec d’excellentes compétences en communication pour une collaboration fluide et efficace. Assurez-vous qu’ils peuvent expliquer des concepts complexes de manière claire et travailler harmonieusement avec votre équipe interne.
  • Références et recommandations : Demandez des références et des recommandations vérifiables pour évaluer la réputation et la satisfaction des clients précédents. Cela vous donnera un aperçu de la qualité de leur travail et de leur capacité à fournir des résultats concrets.

5 erreurs à ne pas faire dans le choix de votre consultant expert en Customer Data Platform

Avant de vous lancer, il est important de ne pas tomber dans les principaux écueils que les recruteurs rencontrent dans leur choix de consultant CDP. Voici la liste des principales erreurs à ne pas faire de la recherche de votre expert CDP.

  • Négliger l’expérience et l’expertise : Évitez de choisir un consultant qui manque d’expérience ou qui n’a pas une expertise solide dans le domaine de la CDP. Assurez-vous de vérifier leurs antécédents, leurs références et leurs compétences spécifiques en CDP.
  • Ignorer l’alignement avec vos besoins métiers : Ne commettez pas l’erreur de choisir un consultant qui ne comprend pas pleinement vos besoins métiers spécifiques. Assurez-vous de sélectionner quelqu’un qui peut s’adapter à votre secteur d’activité et proposer des solutions personnalisées en fonction de vos cas d’utilisation.
  • Sous-estimer les compétences techniques : Évitez de choisir un consultant qui manque de compétences techniques nécessaires pour mettre en œuvre une solution CDP. Assurez-vous qu’ils possèdent une solide expertise en intégration de données, en gestion des flux de données et en sécurité des données.
  • Ignorer la communication et la collaboration : Ne négligez pas l’importance d’une bonne communication et d’une collaboration harmonieuse avec le consultant. Choisissez quelqu’un qui peut expliquer clairement les concepts techniques et travailler efficacement avec votre équipe interne.
  • Ne pas demander de références ou de recommandations : Évitez de choisir un consultant sans vérifier ses références ou sans demander des recommandations de clients précédents. Les retours d’expérience peuvent vous donner une idée précieuse de la qualité de leur travail et de leur capacité à fournir des résultats concrets.

En conclusion, choisir le bon consultant expert en Customer Data Platform (CDP) est essentiel pour le succès de votre projet. En tenant compte de critères tels que l’expérience, les compétences techniques, la compréhension des besoins métiers, la communication et les références, vous pourrez prendre une décision éclairée et trouver le consultant qui correspond le mieux à vos besoins spécifiques.

L’accompagnement d’un consultant expert en CDP tout au long du processus, de la formalisation des objectifs à la sélection de l’outillage CDP, est précieux. L’expertise et le soutien des consultants CDP vous permettront de maximiser les avantages de votre plateforme de gestion des données clients, d’améliorer la connaissance client, d’optimiser les campagnes marketing et d’offrir une expérience client exceptionnelle. N’hésitez pas à revenir sur notre blog pour n’importe quelle question liée de près ou de loin aux CDP !

Zoom sur les meilleurs Logiciels de SMS Marketing

Il existe 2 familles de logiciels pour gérer des campagnes SMS Marketing :

  • Les plateformes marketing tout-en-un (type Brevo ou ActiveCampaign), qui gèrent tous les canaux dont le SMS.
  • Les solutions 100% dédiées à la gestion de campagnes SMS, comme AllmySMS ou Primotexto.

Nous allons vous présenter les meilleurs logiciels dans ces 2 catégories. Nous vous présenterons aussi les fonctionnalités clés des logiciels de SMS Marketing pour vous aider à construire votre grille d’analyse.

L’essentiel à retenir sur les logiciels de SMS Marketing

  • Il existe 2 familles de logiciels de SMS Marketing :
    • Les plateformes marketing tout-en-un, qui permettent de gérer au même endroit les campagnes SMS, email, pushs, omnicanales…
    • Les plateformes 100% dédiées à la gestion des campagnes SMS Marketing.
  • On trouve de très bonnes solutions dans les 2 familles :
    • Plateformes marketing tout-en-un : Brevo, ActiveTrail, ActiveCampaign, Klaviyo, Digitaleo…
    • Solutions SMS Marketing : AllmySMS, Primotexto, SMSMode…
  • Les avantages du marketing par SMS sont nombreux, le principal étant le fort taux d’ouverture moyen (comparé aux campagnes emails).
  • Les fonctionnalités clés des logiciels de SMS Marketing sont : la gestion des contacts, la personnalisation des messages, la planification des envois, la gestion de scénarios automatisés (Marketing Automation), la gestion des réponses, le suivi de la performance des campagnes, etc.

2 familles de logiciels de SMS Marketing

Il existe 2 familles de logiciels de SMS Marketing : les plateformes marketing omnicanales qui permettent de gérer les campagnes marketing sur tous les canaux ET les solutions 100% dédiées à la gestion des campagnes SMS.

Le choix entre une solution spécialisée de SMS Marketing et une plateforme marketing omnicanale dépend des besoins et des objectifs spécifiques de chaque entreprise :

  • Les solutions 100% SMS Marketing offrent une approche spécialisée pour les entreprises qui souhaitent se concentrer exclusivement sur ce canal de communication. Ces solutions permettent la création de listes de contacts ciblées, la personnalisation des messages, la planification des envois, ainsi que le suivi des performances et les rapports d’analyse détaillés. Cependant, ces solutions présentent des limitations en termes d’intégration avec d’autres canaux de communication.
  • Les plateformes marketing omnicanales offrent une approche plus globale en intégrant plusieurs canaux de communication, y compris l’emailing, le SMS, WhatsApp et les notifications push. Les entreprises peuvent ainsi orchestrer des campagnes cohérentes et personnalisées, en envoyant un email initial suivi d’un SMS  pour maximiser les chances d’engagement des destinataires. Ces plateformes offrent également des fonctionnalités avancées telles que la segmentation des contacts, l’automatisation des envois et l’analyse des résultats.

Les meilleurs logiciels pour faire du marketing par SMS

Brevo

meilleur logiciel sms marketing brevo

Brevo (anciennement Sendinblue) offre une solution de SMS Marketing complète qui vous permettra de mener à bien votre campagne marketing. Grâce à cette plateforme, vous disposerez de toutes les fonctionnalités nécessaires pour promouvoir efficacement vos offres. Vous pouvez rédiger votre message personnalisé, sélectionner le groupe de contacts approprié, et programmer la date et l’heure d’envoi. De tous les logiciels de SMS Marketing, Brevo offre le meilleur contrôle sur votre campagne et vous pouvez adapter votre approche en fonction des besoins de votre audience.

La force de Brevo réside dans la personnalisation des SMS : vous pouvez segmenter vos contacts et ajouter des attributs spécifiques tels que leur nom, leur adresse, etc. Cela vous permet de créer des messages ciblés et pertinents, augmentant ainsi l’impact de vos communications. De plus, Brevo vous offre une analyse détaillée des résultats de votre campagne en temps réel. Vous pouvez suivre les performances, mesurer le taux de réponse et prendre des décisions éclairées pour optimiser vos prochaines actions marketing.

  • Solution complète de SMS Marketing
  • Fonctionnalités pour promouvoir efficacement vos offres
  • Personnalisation des SMS
  • Analyse détaillée des résultats en temps réel

Offres & Tarifs

  • Offre Gratuite : 0€/mois
  • Offre Starter : à partir de 19€/mois
  • Offre Premium : 49€/mois
  • Offre entreprise : sur demande

ActiveTrail

meilleur logiciel sms marketing active trail

ActiveTrail est un des logiciels de SMS Marketing qui offre une interface conviviale pour gérer facilement vos listes de diffusion et créer des segments. Ce logiciel vous permet de préparer des campagnes SMS automatisées, même sans connaissances en développement, à condition d’avoir une parfaite maîtrise de votre stratégie marketing, car aucune assistance au démarrage n’est proposée. Les guides disponibles sur le site se concentrent exclusivement sur la prise en main de la plateforme.

  • Interface ergonomique pour gérer les listes de diffusion et constituer des groupes
  • Préparation de campagnes SMS automatisées sans connaissances en développement
  • Aucune assistance au démarrage, guides disponibles pour la prise en main de la plateforme

Offres & Tarifs

  • Basic : 8€ / mois, paiement annuel
  • Plus : 11€ / mois, paiement annuel
  • Premium : 298€ / mois, paiement annuel

ActiveCampaign

meilleur logiciel sms marketing activecampaign
ActiveCampaign est un acteur renommé dans le domaine de l’email marketing : avec une interface complète, intuitive et facile à prendre en main, ce logiciel professionnel propose une solution de SMS marketing de qualité à des tarifs compétitifs, notamment sur le marché américain et canadien.

Grâce à ActiveCampaign, vous bénéficiez d’un outil puissant pour mener des campagnes SMS efficaces. Vous pouvez cibler votre audience, personnaliser vos messages et programmer l’envoi pour atteindre vos contacts au bon moment. Que vous souhaitiez promouvoir vos produits, informer vos clients ou envoyer des rappels, ActiveCampaign vous offre les fonctionnalités nécessaires pour maximiser l’impact de vos campagnes SMS.

Avec son expertise éprouvée dans le domaine de l’email marketing, ActiveCampaign apporte son savoir-faire et sa fiabilité au monde des SMS marketing. Profitez de cette solution professionnelle pour atteindre votre public cible, accroître votre portée et développer votre activité à l’échelle internationale.

  • Interface complète, intuitive et facile à prendre en main
  • Ciblage de l’audience, personnalisation des messages et programmation de l’envoi
  • Expertise éprouvée dans l’email marketing, fiabilité et savoir-faire appliqués au SMS marketing

Offres & Tarifs

  • Plus : $49
  • Professional : $149
  • Enterprise : Forfait sur-mesure

OVHcloud

meilleur logiciel sms marketing ovhcloud

OVH Cloud propose des services de marketing par SMS conçus pour renforcer vos relations clients. Grâce à la fonctionnalité SMS automatisée, vous pouvez envoyer facilement des messages à un large groupe de destinataires, garantissant ainsi une communication inclusive et efficace. Avec la possibilité de recevoir des réponses directes, vos clients peuvent engager une conversation bidirectionnelle, favorisant ainsi l’interaction et la fidélisation. De plus, la fonctionnalité de regroupement des SMS via Internet permet aux entreprises d’envoyer des messages en masse de manière rapide et pratique.

En choisissant les services de marketing par SMS d’OVH, vous disposez d’une solution complète pour maintenir des relations significatives avec vos clients. L’automatisation des SMS, la fonctionnalité de réponse et le regroupement des messages par Internet simplifient et améliorent vos campagnes de communication. Avec OVH Cloud, vous pouvez optimiser vos efforts de marketing par SMS et consolider votre relation avec vos clients.

  • Fonctionnalité SMS automatisée pour envoyer des messages à un large groupe de destinataires
  • Possibilité de recevoir des réponses directes pour favoriser l’interaction
  • Regroupement des SMS via Internet pour l’envoi en masse rapide et pratique

Offres & Tarifs

  • 100 SMS : 6€
  • 1000 SMS : 58€
  • 10 000 SMS : 540€
  • 500 000 SMS : 24 500€

AllmySMS

meilleur logiciel sms marketing all my sms

AllMySms est une suite complète de SMS marketing qui offre une gamme d’outils puissants pour vous aider à promouvoir efficacement votre entreprise. Avec cette plateforme, vous pouvez facilement créer et gérer des campagnes SMS personnalisées et envoyer des messages ciblés à votre public. De plus, AllMySms permet l’intégration avec des modules CRM, vous permettant ainsi de synchroniser vos données client et de gérer vos contacts de manière plus efficace.

Une des fonctionnalités clés d’AllMySms est l’attribution d’un numéro virtuel, vous permettant d’avoir un numéro dédié pour vos campagnes SMS. Cela renforce la crédibilité et la reconnaissance de votre entreprise, et facilite la communication bidirectionnelle avec vos clients.

  • Création et gestion facile de campagnes SMS personnalisées
  • Intégration avec des modules CRM pour synchroniser les données client
  • Attribution d’un numéro virtuel dédié pour renforcer la crédibilité et faciliter la communication avec les clients.

Offres & Tarifs

Prix unique : 0.045€ HT / SMS

Klaviyo

meilleur logiciel sms marketing klaviyo

Klaviyo est un logiciel d’emailing et de marketing automation basé sur le cloud, offrant une multitude de fonctionnalités pour améliorer les campagnes d’email des entreprises. Klaviyo offre également des fonctionnalités avancées en matière de SMS, en complément de ses capacités d’email marketing. Le logiciel permet de segmenter vos contacts en fonction de leurs comportements et de leurs préférences, vous permettant ainsi d’envoyer des messages SMS personnalisés et pertinents.

Klaviyo propose des fonctionnalités d’automatisation des SMS, vous permettant de déclencher des messages en fonction d’événements spécifiques, tels que l’abandon de panier ou la confirmation de commande. Grâce à son interface ergonomique et à ses fonctionnalités avancées, Klaviyo vous offre une solution complète pour intégrer les SMS dans votre stratégie marketing et maximiser votre impact auprès de votre audience.

  • Logiciel d’emailing et de marketing automation basé sur le cloud
  • Offre des fonctionnalités avancées en matière de SMS en complément de l’email marketing
  • Permet de créer et envoyer des campagnes SMS ciblées et personnalisées
  • Propose des fonctionnalités d’automatisation des SMS pour déclencher des messages en fonction d’événements spécifiques.

Offres & Tarifs

Les prix de Klaviyo dépend du nombre de contacts, mais une offre gratuite existe.

Digitaleo

meilleur logiciel sms marketing digitaleo
Digitaleo offre une solution complète qui va au-delà de la simple gestion de campagnes SMS allant de l’email marketing aux réseaux sociaux, en passant par le SMS marketing.

Digitaleo vous fait bénéficier de nombreux avantages, tels que la personnalisation des campagnes SMS, la possibilité de récupérer les réponses, la modification du nom de l’expéditeur et une interface conviviale avec une prévisualisation du message. Vous pouvez également tester vos SMS avant de les envoyer et planifier des scénarios de marketing automation pour des événements tels que les anniversaires ou les rappels.

Digitaleo offre de nombreuses fonctionnalités supplémentaires, telles que la création de landing pages, l’email marketing, les messages vocaux, la communication print et le référencement local.

  • Solution complète allant de l’email marketing aux réseaux sociaux, en passant par le SMS marketing
  • Personnalisation des campagnes SMS avec récupération des réponses et modification du nom de l’expéditeur
  • Interface conviviale avec prévisualisation du message et possibilité de tester avant l’envoi
  • Fonctionnalités supplémentaires telles que la création de landing pages, l’email marketing, les messages vocaux, la communication print et le référencement local.

Offres & Tarifs

Les tarifs ne sont pas publics, ce qui signifie qu’il est nécessaire de contacter l’entreprise pour obtenir des informations précises sur les coûts associés à l’utilisation de la plateforme.

Primotexto

meilleur logiciel sms marketing primotexto
Primotexto est le logiciel de marketing SMS idéal pour les professionnels à la recherche d’une solution clé en main pour leurs campagnes SMS marketing. Avec une interface conviviale et des fonctionnalités complètes, cet outil simplifie la gestion de vos envois de SMS. Que ce soit pour des campagnes promotionnelles, des alertes ou des notifications, Primotexto couvre l’ensemble de vos besoins.

Le logiciel propose des fonctionnalités avancées en matière de valorisation des ventes. Vous pouvez facilement mettre en place des promotions flash, assurer un suivi client efficace grâce à des confirmations de rendez-vous et des rappels de livraison. Ces services ajoutent une valeur considérable à votre entreprise et vous permettent de répondre aux attentes de votre clientèle.

Primotexto se démarque par son engagement éthique. Il offre une gestion des désabonnements, préservant ainsi votre image de marque et respectant les exigences de confidentialité des utilisateurs. Avec Primotexto, vous bénéficiez d’un outil flexible et puissant pour vos campagnes SMS marketing, quel que soit votre secteur d’activité.

Offres & Tarifs

  • Packs prépayés : à partir de 0.035€ HT / SMS
  • Tarifs sur mesure : par devis

Spot Hit

meilleur logiciel sms marketing spot hit
Spot-Hit est une plateforme appréciée  pour sa particularité « multicanal », offrant une grande diversité de canaux de communication tels que les SMS, les MMS, les messages vocaux, les e-mails et même les courriers postaux. Cette approche permet d’établir des contacts variés avec les clients, en identifiant le canal avec lequel ils sont le plus réactifs. Spot-Hit se positionne ainsi comme une solution proche des meilleurs logiciels d’envoi de SMS en masse.

Avec des outils de création en ligne gratuits et une interface intuitive, la plateforme facilite la structuration de vos messages. Cependant, il est crucial de bien quantifier vos besoins et de prendre en compte les tarifs variables en fonction du mode de transmission choisi. De plus, l’utilisation de l’API pour propulser votre SMS marketing nécessite des compétences en développement, ce qui peut représenter un coût supplémentaire si vous ne les possédez pas.

  • Plateforme multicanal : SMS, MMS, messages vocaux, e-mails, courriers postaux
  • Identification de la réactivité des clients avec différents canaux de communication
  • Outils de création en ligne gratuits et interface intuitive pour structurer les messages
  • Tarifs variables en fonction du mode de transmission, prise en compte des besoins et coûts supplémentaires avec l’API.

Offres & Tarifs

  • de 100 à 10 000 SMS : 0.059 €
  • de 10 000 à 100 000 SMS :  0.054 €
  • plus de 100 000 : 0.049 €

Sarbacane

meilleur logiciel sms marketing sarbacane
Sarbacane propose un logiciel de prospection par SMS qui présente de nombreux avantages. En utilisant ce logiciel, vous bénéficiez d’un pilote marketing éprouvé qui garantit un taux de délivrabilité supérieur à la concurrence. L’envoi de SMS en masse s’intègre parfaitement aux autres outils marketing, offrant ainsi une solution complète qui facilite la gestion et la cohérence de vos communications.

L’un des principaux atouts de ce logiciel de SMS en masse, qui se démarque parmi les solutions de SMS marketing sur le marché, est son interface entièrement en français. Cependant, Sarbacane propose de multiples langues pour accompagner l’expansion de votre marché. En termes de tarification, compte tenu de la praticité des automatisations et des nombreux services offerts, vous obtenez un retour sur investissement satisfaisant tout en bénéficiant d’un outil haut de gamme et fiable.

De plus, Sarbacane propose de nombreux services inclus tels que la formation, les guides personnalisés et un support réactif par chat, e-mail et téléphone.

  • Logiciel de prospection par SMS avec un pilote marketing éprouvé pour un taux de délivrabilité supérieur
  • Intégration avec d’autres outils marketing pour une gestion et une cohérence optimales des communications
  • Interface entièrement en français et prise en charge de plusieurs langues pour une expansion internationale
  • Services inclus tels que la formation, les guides personnalisés et un support réactif par chat, e-mail et téléphone.

Offres & Tarifs

Une offre unique à 69€

SMS Factor

meilleur logiciel sms marketing sms factor
SMS Factor offre une variété d’options d’envoi de SMS en masse qui répondent aux besoins spécifiques des entreprises. Par exemple, l’envoi de SMS par Internet permet de distinguer les textos marketing des alertes. Les rendez-vous peuvent être adaptés à votre clientèle ou à votre patientèle, ouvrant ainsi l’utilisation des messages courts à des secteurs souvent négligés par d’autres fournisseurs de logiciels. De plus, la possibilité d’envoyer des SMS depuis votre boîte mail simplifie l’organisation, tandis que l’API SMS s’intègre parfaitement à votre CRM.

Cependant, il convient de noter que le fonctionnement en packs prépayés, qui constitue la majorité des offres de SMS Factor, exige que vous connaissiez précisément vos besoins avant de passer une commande. Cela peut être risqué pour une entreprise en expansion, car si de nouveaux prospects sont ajoutés à la liste des contacts par la suite, vous devrez opter pour un deuxième pack pour le même envoi. Et quelle entreprise ne rêve pas de convaincre de plus en plus de consommateurs ?

  • Possibilité d’envoyer des SMS par Internet pour différencier les textos marketing des alertes
  • Adaptation des rendez-vous à différents secteurs souvent négligés par d’autres fournisseurs de logiciels
  • Fonctionnalités telles que l’envoi de SMS depuis votre boîte mail et l’intégration de l’API SMS à votre CRM
  • Fonctionnement en packs prépayés qui nécessite une bonne connaissance de vos besoins

Offres & Tarifs

  • Pack prépayés : Le tarif est dégressif en fonction de la consommation de SMS
  • Paiement mensuel : sur devis.

SendPulse


SendPulse offre de nombreux avantages pour vos campagnes SMS. Vous pouvez envoyer entre 200 et 500 SMS par seconde, planifier l’heure d’envoi des SMS et personnaliser vos messages. L’interface intuitive et simple facilite la gestion de vos campagnes, et vous pouvez intégrer facilement des formulaires de collecte d’abonnés sur vos sites web. Les SMS peuvent également être intégrés dans des scénarios de marketing automation, et vous avez la possibilité d’envoyer des campagnes à des segments spécifiques de contacts.

En plus du SMS marketing, SendPulse propose de nombreux autres services tels que l’emailing, les chatbots et les notifications web push. De plus, une API est disponible pour la gestion des SMS transactionnels. Cependant, il est important de noter que la plateforme est en anglais et qu’un abonnement au logiciel d’emailing est nécessaire pour utiliser l’option SMS. Malgré cela, SendPulse offre une solution complète pour vos besoins en marketing digital, combinant l’emailing et le SMS marketing pour atteindre efficacement votre audience cible.

  • Envoi rapide et personnalisé de SMS à une vitesse élevée (200 à 500 SMS par seconde)
  • Gestion facile des campagnes grâce à une interface intuitive
  • Intégration de formulaires de collecte d’abonnés sur les sites web
  • Combinaison du SMS marketing avec d’autres services tels que l’emailing, les chatbots et les notifications web push.

Offres & Tarifs

  • Standard : 5,60€/mois
  • Pro : 6,72€/mois
  • Entreprise : 9,41€/mois

SMSmode

meilleur logiciel sms marketing sms mode

SMSMode est un logiciel d’envoi de SMS en masse qui offre une couverture mondiale pour vos campagnes de communication. Doté de l’API Rest, SMSmode est très apprécié des développeurs pour la réalisation de notifications SMS. Cependant, il est important de maîtriser les compétences requises pour tirer pleinement parti de cette plateforme et de bien évaluer les tarifs en combinant un forfait illimité avec un nombre précis d’envois.

SMSMode est membre de la French Tech, de la GSMA et de la Mobile Marketing Association France. Fort de plus de 10 000 comptes clients actifs, SMSMode envoie plus de 300 millions de SMS par an. Principalement destiné aux grandes entreprises qui envoient des milliers de SMS commerciaux et transactionnels chaque mois, SMSMode compte des clients tels que Doctolib, TripAdvisor et Century 21. C’est une plateforme professionnelle reconnue pour répondre aux besoins des entreprises à grande échelle.

  • Requiert des compétences pour tirer parti de la plateforme et évaluer les tarifs
  • Membre de la French Tech, GSMA et Mobile Marketing Association France
  • Destiné aux grandes entreprises, envoie plus de 300 millions de SMS/an

Offres & Tarifs

  • Basique :  9€
  • Classique : 69€
  • Médium : 159€
  • Premium : 499€

Comprendre le marketing par SMS

Qu’est-ce que le marketing par SMS ?

Le marketing par SMS consiste dans l’envoi de messages texte promotionnels à des clients, offrant une communication directe et personnalisée, ainsi qu’un fort taux de lecture. En envoyant des offres spéciales, des remises, des rappels de rendez-vous ou des mises à jour de produits, les entreprises peuvent atteindre les clients de manière instantanée et efficaces. Les messages peuvent être personnalisés en fonction des préférences et des comportements des clients, ce qui permet d’offrir un contenu plus pertinent et attrayant.

Cependant, il est crucial que le marketing par SMS soit réalisé dans le respect des réglementations en matière de consentement et de confidentialité des données. Les utilisateurs doivent donner leur accord préalable pour recevoir des messages SMS promotionnels, et il doit être facile pour eux de se désabonner s’ils ne souhaitent plus recevoir ces messages. Les entreprises doivent également veiller à protéger les données personnelles des utilisateurs et à respecter les réglementations en vigueur pour éviter toute violation de la vie privée.

Avantages du marketing par SMS

  • Haut taux de lecture : les messages SMS ont un taux de lecture élevé, la plupart des messages étant lus dans les quelques minutes suivant leur réception. Cela garantit que un fort taux de ciblage du public visé.
  • Communication directe : Le marketing par SMS permet d’établir une communication directe avec les clients, car les messages sont envoyés directement sur les téléphones portables.
  • Réactivité : Les SMS sont généralement considérés comme plus réactifs que d’autres canaux de communication, car ils sont souvent consultés rapidement après réception. Cela vous permet d’obtenir des réponses et des actions rapides de la part de vos clients.
  • Personnalisation : Vous pouvez personnaliser vos messages SMS en fonction des préférences et des comportements des clients. Cela vous permet de fournir un contenu plus ciblé et pertinent, ce qui augmente les chances d’engagement et de conversion. À cet effet, nous vous conseillons dans notre article à utiliser vos données CRM pour cibler intelligemment votre clientèle.
  • Grande portée : La majorité des personnes possèdent un téléphone portable et ont accès aux messages texte. Cela signifie que vous pouvez atteindre un large public avec votre message, indépendamment du type de téléphone ou de smartphone qu’ils utilisent.
  • Facilité d’interaction : Les SMS permettent une interaction facile avec les clients. Vous pouvez inclure des liens vers des sites web, des codes de réduction ou des appels à l’action qui incitent les clients à prendre des mesures immédiates.
  • Automatisation possible : Il est possible d’automatiser l’envoi de messages SMS en utilisant des outils de gestion de campagnes ce qui facilite la planification et l’exécution de vos campagnes de marketing par SMS.

Les fonctionnalités clés des logiciels de SMS Maketing

Gestion des contacts

La fonctionnalité de gestion des contacts vous permet de gérer et d’organiser votre liste de contacts de manière efficace. Vous pouvez importer et exporter des contacts, ajouter de nouvelles entrées, mettre à jour les informations existantes et segmenter votre liste en fonction de critères spécifiques. Cette fonctionnalité facilite la création de groupes cibles pour vos campagnes de marketing par SMS. Vous pouvez également gérer les désabonnements, les numéros invalides ou les doublons dans votre liste de contacts. Une gestion optimisée des contacts garantit que vos messages atteignent le bon public et en améliore la pertinence.

Personnalisation des messages

La personnalisation des messages est une fonctionnalité qui vous permet de créer des messages SMS personnalisés pour chaque destinataire. Vous pouvez inclure des informations spécifiques dans vos messages, comme le nom du destinataire, son historique d’achat ou toute autre donnée pertinente que vous avez collectée. La personnalisation renforce l’engagement et l’attention des destinataires en leur offrant une expérience plus individualisée. Les messages personnalisés montrent aux destinataires que vous les considérez comme des individus uniques, ce qui renforce la relation client et augmente le taux de conversion.

Planification des envois

La fonctionnalité de planification des envois permet aux utilisateurs de programmer l’envoi des messages SMS à une date et une heure spécifiques. Cela offre une meilleure gestion des campagnes en permettant de préparer les messages à l’avance et de les envoyer au moment le plus opportun. Par exemple, vous pouvez planifier l’envoi d’un message promotionnel pour coïncider avec une période de vente spéciale ou programmer des rappels de rendez-vous pour éviter les oublis. Cette fonctionnalité vous permet de gagner du temps et d’optimiser la diffusion de vos messages en fonction de votre public cible.

Gestion de scénarios automatisés (Marketing Automation)

L’automatisation des campagnes est une fonctionnalité puissante qui permet d’envoyer des messages SMS en fonction de déclencheurs prédéfinis. Vous pouvez configurer des scénarios automatisés, tels que l’envoi d’un message de bienvenue aux nouveaux abonnés, l’envoi d’un message d’anniversaire à un client ou l’envoi d’un suivi après une interaction spécifique. Cela permet d’établir des communications personnalisées et opportunes, tout en réduisant la charge de travail manuelle.

L’automatisation des campagnes garantit une cohérence dans les communications et améliore l’engagement des clients en offrant des messages pertinents et opportuns.

Suivi des performances

La fonctionnalité de suivi des performances fournit des statistiques détaillées et des rapports sur les taux d’ouverture, de clics et de conversion de vos campagnes de marketing par SMS. Ces données vous permettent d’évaluer l’efficacité de vos messages et de mesurer leur impact sur vos objectifs marketing. Vous pouvez identifier les campagnes les plus performantes, les tendances de comportement des utilisateurs et les opportunités d’amélioration. En suivant ces indicateurs clés, vous pouvez ajuster vos stratégies et optimiser vos campagnes pour obtenir de meilleurs résultats.

Gestion des réponses

La gestion des réponses est une fonctionnalité qui facilite la réception, le suivi et la réponse aux messages des destinataires. Elle permet de gérer les réponses des utilisateurs en regroupant les messages dans une interface centralisée, ce qui facilite la gestion des conversations et des interactions. Vous pouvez répondre directement aux messages des clients, traiter les demandes d’informations supplémentaires ou résoudre les problèmes. Cette fonctionnalité favorise l’engagement et la satisfaction des clients en offrant un moyen pratique et efficace de communiquer avec eux.

Segmentation des audiences

La segmentation des audiences permet de diviser votre liste de contacts en segments spécifiques en fonction de critères tels que l’emplacement géographique, les préférences d’achat, les comportements passés, etc. Cela vous permet d’envoyer des messages plus ciblés et pertinents à des groupes spécifiques de clients. En personnalisant vos communications en fonction des caractéristiques et des intérêts de chaque segment, vous augmentez les chances d’engagement et de conversion. La segmentation des audiences vous aide à maximiser l’impact de vos messages en adaptant votre contenu aux besoins de chaque groupe.

Intégrations avec d’autres outils

La fonctionnalité d’intégration avec d’autres outils permet de connecter votre logiciel de marketing par SMS à d’autres outils de marketing ou de gestion des clients, tels que votre CRM ou votre plateforme de commerce électronique. Cette intégration assure une synchronisation et une cohérence des données entre les différents systèmes, ce qui facilite la gestion des contacts, l’automatisation des campagnes et le suivi des résultats. Par exemple, vous pouvez synchroniser les informations de contact entre votre logiciel de marketing par SMS et votre CRM pour une vue complète de l’expérience client.

Gestion des désabonnements des logiciels de SMS Marketing

La gestion des désabonnements est une fonctionnalité essentielle pour se conformer aux réglementations en matière de consentement et offrir une expérience utilisateur transparente. Elle permet aux destinataires de se désabonner facilement des messages SMS promotionnels en suivant un processus de désinscription clair. Les outils de gestion des désabonnements garantissent que les demandes de désabonnement sont traitées rapidement. En respectant les préférences des utilisateurs, vous maintenez une relation de confiance avec votre public et favorisez le respect de la vie privée des individus.

Le guide complet pour réussir la migration de votre CRM

Les migrations CRM sont souvent retardées, et certaines sont des échecs. Pour une raison simple : les entreprises pour la plupart n’anticipent pas assez la difficulté de ce type de projet. La migration CRM ne se réduit pas à un simple import/export de données de l’ancien CRM vers le nouveau, car chaque CRM a un modèle de données qui lui est propre.

Surtout, la migration CRM ne doit pas être envisagée comme un simple projet techno. Un projet de migration CRM doit être l’occasion de repenser votre stratégie, d’identifier les nouveaux cas d’usage que vous voulez déployer avec votre future plateforme, de rationaliser votre SI client, de moderniser votre architecture IT. La migration CRM doit découler d’une vision stratégique.

Dans ce guide pratique, nous allons passer en revue les différentes étapes à suivre pour mener à bien votre projet de migration CRM. Le contenu des étapes peut évidemment varier, mais les grands jalons sont globalement assez standardisés.

L’essentiel à retenir sur la migration CRM

L’essentiel à retenir pour réussir la migration de votre CRM :

  • Définissez clairement les raisons et objectifs de la migration, en identifiant les lacunes de votre CRM actuel et les améliorations souhaitées.
  • Constituez une équipe projet compétente avec des rôles bien définis pour assurer une coordination efficace.
  • Effectuez un état des lieux de votre organisation CRM actuelle, en cartographiant les cas d’usage et les flux de données pour comprendre vos besoins et défis.
  • Choisissez une nouvelle solution CRM en tenant compte de vos cas d’usage cibles et de l’architecture CRM souhaitée, en envisageant des solutions complémentaires si nécessaire.
  • Préparez la migration en nettoyant vos données, en supprimant les doublons et les informations obsolètes, et configurez le nouveau CRM en adaptant le modèle de données.
  • Formez convenablement les utilisateurs au nouveau CRM pour faciliter une adoption réussie et maximiser les avantages de la nouvelle solution.

En suivant ces points clés, vous augmenterez vos chances de mener à bien la migration de votre CRM et de bénéficier d’un système adapté à vos besoins métier.

#1 Cadrer le projet – Définir les raisons & objectifs de la migration CRM

Avant de se lancer dans une migration CRM, il est essentiel de cadrer le projet en définissant clairement les raisons et les objectifs qui motivent ce changement. Comme pour tout projet, une qualification précise des raisons de la migration est nécessaire pour orienter les efforts et garantir sa réussite. Voici quelques raisons courantes qui peuvent justifier une migration CRM :

  1. Le CRM actuel n’offre pas les fonctionnalités souhaitées : Il se peut que votre système CRM actuel ne réponde pas aux besoins spécifiques de votre entreprise. Vous pourriez avoir identifié des fonctionnalités manquantes qui sont essentielles pour améliorer vos processus de vente, votre suivi des clients ou votre gestion des campagnes marketing.
  2. Le modèle de données du CRM est inadapté : Chaque entreprise a des besoins uniques en matière de gestion de la relation client. Si le modèle de données de votre CRM actuel ne correspond pas à votre structure organisationnelle ou à vos flux de travail spécifiques, il peut être difficile d’exploiter pleinement son potentiel. Une migration vers un nouveau CRM permettrait alors d’adopter un modèle de données plus adapté à vos besoins.
  3. Le CRM actuel n’est plus dimensionné à votre taille/activité : Votre entreprise peut avoir connu une croissance significative depuis la mise en place de votre CRM actuel. Si celui-ci n’est plus dimensionné pour gérer efficacement votre volume croissant de données et d’activités, une migration vers une solution plus évolutive et puissante peut être nécessaire.

 

Il est important de prendre le temps de formuler précisément les défis et les problèmes rencontrés avec le CRM actuel. Cela permet de mieux comprendre les lacunes du système et d’identifier les améliorations souhaitées. Par exemple, vous pourriez constater que votre CRM actuel ne dispose pas de fonctionnalités suffisamment robustes pour suivre efficacement vos prospects tout au long du cycle de vente. Dans ce cas, l’objectif de la migration pourrait être d’améliorer le suivi des prospects et d’optimiser le processus de vente global.

En définissant clairement les raisons et les objectifs de la migration CRM, vous pourrez orienter efficacement les étapes suivantes du projet et maximiser les avantages de votre nouveau système CRM.

#2 Construire une équipe projet

La constitution d’une équipe projet compétente est essentielle pour mener à bien la migration de votre CRM. Voici les différents acteurs qui devraient idéalement faire partie de votre équipe projet :

  1. Chef de projet : Le chef de projet est chargé de la planification, de la coordination des différentes étapes ainsi que de la gestion des ressources. Il peut être issu de l’organisation interne ou être un consultant externe spécialisé dans les migrations CRM.
  2. Sponsor : Le sponsor est un membre de la direction ou une personne ayant le pouvoir de prendre des décisions stratégiques. Il soutient le projet, en assure le financement et s’assure que les objectifs de la migration CRM sont alignés sur les objectifs de l’entreprise. Le sponsor joue un rôle crucial pour obtenir l’engagement et les ressources nécessaires.
  3. Équipe IT/Data : Cette équipe est responsable de la gestion technique du projet de migration CRM. Ils doivent s’assurer que l’infrastructure technique est en place, gérer les aspects de sécurité des données, coordonner les intégrations avec d’autres systèmes et garantir la disponibilité du nouveau CRM.
  4. Utilisateurs du CRM : Il est important d’inclure des représentants des différentes équipes qui utiliseront le CRM au quotidien, tels que les équipes commerciales, marketing et service client. Leurs retours d’expérience et leurs besoins spécifiques sont essentiels pour garantir que le nouveau système répondra aux exigences opérationnelles de l’entreprise.
  5. Consultant CRM (facultatif) : Si nécessaire, l’ajout d’un consultant CRM externe peut être bénéfique pour apporter une expertise supplémentaire, fournir des conseils sur les meilleures pratiques, les fonctionnalités à prendre en compte, et aider à la configuration et à la personnalisation du nouveau CRM.

 

Pour construire une équipe projet efficace, voici quelques conseils pratiques :

  • Attribution des rôles : Chaque personne de l’équipe projet devrait se voir attribuer un ou plusieurs rôles clairement définis. Une matrice RACI peut être utilisée pour spécifier les responsabilités de chaque membre de l’équipe projet.
migration crm matrice raci
Exemple de matrice RACI. Source : Cartelis
  • Organiser le travail en équipe : Utilisez un outil de gestion de projet pour faciliter la collaboration et le suivi des tâches. Il est également recommandé d’organiser des instances de pilotage régulières, telles que des réunions hebdomadaires ou des comités de pilotage (COPIL), pour faire le point sur l’avancement du projet, discuter des problèmes éventuels et prendre des décisions.
  • Communication et collaboration : Assurez-vous d’établir une communication claire et ouverte au sein de l’équipe projet. Une communication transparente favorisera la coordination, l’alignement des objectifs et la résolution rapide des problèmes.
  • Formation et support : Assurez-vous aussi que les membres de l’équipe projet disposent des compétences et des connaissances nécessaires pour réussir leur mission. Organisez des séances de formation adaptées aux besoins de chaque membre de l’équipe, en mettant l’accent sur la familiarisation avec le nouveau CRM, ses fonctionnalités et ses processus. Prévoyez par ailleurs un support continu tout au long du projet, que ce soit sous la forme d’un point de contact dédié ou d’un système d’assistance pour répondre aux questions et résoudre les problèmes rencontrés par l’équipe.

En suivant ces conseils supplémentaires, vous créerez un environnement propice à la collaboration, à l’efficacité et à la réussite de votre équipe projet lors de la migration de votre CRM.

#3 Faire un état des lieux de l’organisation CRM actuelle

Pour réussir votre projet de migration CRM, il est essentiel de commencer par faire un état des lieux de l’organisation CRM actuelle. Cette étape permet de comprendre en détail comment le CRM est actuellement utilisé dans l’entreprise, quels sont les cas d’usage existants et quels sont les flux de données en place. Voici les deux volets clés à explorer dans cette partie :

Cartographier les cas d’usage actuels (volet métier)

Pour avoir une vision claire de l’utilisation actuelle du CRM, il est important de réaliser un audit des processus internes et de définir les cas d’usage actuels. Vous pouvez organiser des ateliers avec les utilisateurs du CRM pour recueillir leurs retours, comprendre les défis rencontrés, les besoins spécifiques et les axes d’amélioration.

Construisez une grille des cas d’usage actuels en documentant pour chaque cas, son objectif ainsi que les fonctionnalités CRM utilisées et les points critiques identifiés. Impliquer les utilisateurs finaux du CRM dans cette étape est essentiel pour garantir leur adhésion au projet et éviter de modifier le CRM à leur insu.

Vous pouvez vous référer à l’article suivant pour obtenir des conseils supplémentaires sur la cartographie des cas d’usage actuels d’un CRM.

Cartographier les flux de données (volet technique)

Comprendre l’architecture CRM actuelle est essentiel afin de réaliser au mieux votre migration. Il est nécessaire d’analyser les différents systèmes de données, y compris les sources, les outils et les bases de données qui alimentent le CRM. Identifiez les flux de données entre ces systèmes, en mettant particulièrement l’accent sur les flux entre le CRM et les sources de données qui le nourrissent. Cette cartographie vous permettra de visualiser les interactions existantes et de comprendre comment les données circulent dans l’organisation.

En effectuant une analyse approfondie des cas d’usage actuels et des flux de données, vous serez en mesure de mieux comprendre l’état actuel de votre organisation CRM. Cette connaissance approfondie servira de base solide pour la planification et la conception de votre nouveau CRM, en vous assurant de répondre aux besoins métier tout en garantissant une intégration harmonieuse des flux de données.

#4 Choisir la nouvelle solution CRM

Définir les cas d’usage cibles

Pour choisir la meilleure solution CRM possible, il est essentiel de définir les cas d’usage cibles. Voici les étapes clés :

  1. Analysez les cas d’usage actuels et identifiez les améliorations nécessaires.
  2. Impliquez les parties prenantes pour recueillir leurs besoins spécifiques.
  3. Priorisez les cas d’usage en fonction de leur importance stratégique.
  4. Identifiez les nouvelles fonctionnalités à intégrer.
  5. Documentez les cas d’usage cibles avec leurs objectifs et exigences.

 

La définition claire des cas d’usage cibles vous aidera à choisir une solution CRM qui répondra aux besoins de votre entreprise, tout en tenant compte des coûts associés.

Traduire les cas d’usage cibles en fonctionnalités cibles

Pour aligner les cas d’usage cibles avec la nouvelle solution CRM, suivez ces étapes :

  1. Analyse détaillée : Comprenez les exigences spécifiques de chaque cas d’usage cible.
  2. Correspondance des fonctionnalités : Associez les fonctionnalités de la nouvelle solution CRM aux cas d’usage cibles.
  3. Hiérarchisation : Classez les fonctionnalités cibles par ordre d’importance.
  4. Documentation : Documentez clairement les caractéristiques et les bénéfices des fonctionnalités cibles.
  5. Validation : Obtenez les retours des parties prenantes pour valider les fonctionnalités proposées.

 

grille fonctionnalites crm
Grille des fonctionnalités CRM cibles (construites après la grille des cas d’usage et sur sa base). Source : Cartelis

En traduisant les cas d’usage cibles en fonctionnalités spécifiques, vous pourrez choisir la solution CRM qui répondra le mieux à vos besoins opérationnels et vous aidera à atteindre vos objectifs métier.

Définir l’architecture CRM cible

Lors d’une migration, il est crucial de ne pas se limiter au simple changement de logiciel, mais également de prendre en compte la réorganisation de l’architecture CRM, qui englobe l’ensemble des outils et systèmes utilisés pour gérer le CRM. Voici quelques points importants à considérer :

  1. Choix de l’architecture : Déterminez si vous optez pour un gros CRM tout-en-un ou une combinaison d’une base de données client indépendante et d’un logiciel CRM plus léger. Il existe différentes configurations possibles, donc il est essentiel de trouver celle qui correspond le mieux à vos besoins et à votre infrastructure existante.
  2. Exploitation des données en ligne : l’importance croissante de l’exploitation des données online telles que celles provenant des réseaux sociaux sont mal gérées par la plupart des CRM standards. La migration CRM peut être l’occasion de repenser votre architecture IT pour mieux exploiter ces données. Une option recommandée est de combiner une solution d’unification/préparation des données, telle qu’une Customer Data Platform (CDP), avec un logiciel CRM.
  3. Réflexion stratégique : Profitez de la migration CRM pour prendre du recul et réfléchir à l’architecture optimale qui répondra à vos besoins spécifiques. Vous pouvez envisager des développements sur l’architecture de données, en mettant l’accent sur la collecte, la gestion et l’utilisation des informations clients de manière efficace et sécurisée.
architecture crm evolution
Evolution de l’architecture des systèmes d’information client au fil du temps. De l’approche CRM monolithique à l’approche Data Warehouse centric.

En définissant une architecture CRM cible adaptée, vous pourrez maximiser l’exploitation des données clients, améliorer votre marketing relationnel et tirer le meilleur parti de votre solution CRM dans le cadre de la migration.

Pré-sélectionner les logiciels CRM éligibles

Pour choisir la meilleure solution CRM lors de votre migration, vous devez suivre une approche méthodique. Tout d’abord, identifiez les fonctionnalités et les exigences qui sont cruciales pour votre activité. Ensuite, menez une évaluation approfondie des différentes options de solutions CRM disponibles sur le marché.

Prenez en compte des critères tels que l’adéquation avec vos besoins, la convivialité, les performances et la réputation du fournisseur. N’hésitez pas à demander des démonstrations et des tests pour mieux comprendre comment chaque solution CRM répondra à vos besoins opérationnels.

Parallèlement à l’évaluation des solutions, évaluez également les aspects financiers. Considérez les coûts liés à l’acquisition de la solution CRM, tels que les licences, la formation et le support technique. Assurez-vous que ces coûts sont compatibles avec votre budget et qu’ils offrent un bon retour sur investissement.

Sélectionner la nouvelle solution CRM

Une fois un certain nombre de solutions présélectionnées, prenez en compte les retours d’expérience d’autres utilisateurs. Consultez les avis et les témoignages pour avoir une idée plus concrète de la performance et de la satisfaction des utilisateurs actuels de chaque solution CRM.

grille comparaison crm
Grille de comparaison des CRM. Source : Cartelis

En suivant cette approche réfléchie, vous serez en mesure de sélectionner la nouvelle solution CRM qui répondra le mieux aux besoins de votre entreprise et qui facilitera une migration réussie vers un système CRM plus performant.

#5 Préparer la migration de votre ancien CRM à votre nouveau CRM

La préparation de la migration de votre ancien CRM vers le nouveau système CRM implique plusieurs étapes clés :

Premièrement, vous devez préparer les données. Cela inclut le nettoyage des données de votre CRM actuel en supprimant les doublons et les informations obsolètes. L’objectif est d’importer des données propres et de qualité dans le nouveau système CRM. Profitez-en également pour faire le tri et supprimer les données inutiles ou non utilisées, de faire véritable un « ménage de printemps » dans vos données.

Il est important de noter que plus le modèle de données diffère entre l’ancien et le nouveau CRM, plus vous devrez effectuer des travaux de retraitement et de préparation des données.

Ensuite, vous devez configurer le nouveau CRM. Cette étape implique les paramétrages et la personnalisation ou l’adaptation du modèle de données, dans la mesure du possible. Il est essentiel de comprendre la rigidité des modèles de données CRM et de considérer la possibilité de découpler la base de données (BDD), ce qui permettrait une plus grande flexibilité.

En suivant ces étapes de préparation, vous serez en mesure de migrer vos données de manière efficace et de configurer votre nouveau CRM selon vos besoins spécifiques.

#6 Effectuer la migration CRM

La migration CRM est une étape critique qui nécessite une expertise technique. Il est fortement recommandé de faire appel à un intégrateur spécialisé dans le nouveau CRM pour minimiser les risques d’échec. Cette étape comprend plusieurs chantiers importants.

Tout d’abord, il faut mettre en place les flux de données de manière progressive pour assurer une transition fluide. Ensuite, l’import des données dans le nouveau CRM est essentiel. Cela implique d’effectuer des opérations de correspondance (matching) des données entre les systèmes.

La phase de tests est également cruciale. Par exemple, pour les flux de données, il est recommandé de commencer par connecter une première source de données pour vérifier son bon fonctionnement. Il est essentiel d’identifier les sources de données qui seront utilisées pour tester le nouveau système et de procéder à des tests rigoureux à chaque étape.

En résumé, la migration CRM doit être réalisée avec soin et précision, en s’appuyant sur l’expertise d’un intégrateur spécialisé. La mise en place progressive des flux de données, l’import des données et les tests rigoureux sont des éléments clés de cette étape.

#7 Former les utilisateurs au nouveau CRM

La formation des utilisateurs est une étape essentielle pour assurer une adoption réussie du nouveau CRM. Voici quelques points importants à prendre en compte :

  1. Identifier les besoins de formation : Commencez par évaluer les besoins spécifiques de chaque utilisateur en termes de compétences et de connaissances nécessaires pour utiliser efficacement le nouveau CRM. Certaines équipes, telles que les équipes de vente, de marketing ou de service client, peuvent avoir des besoins différents en fonction des fonctionnalités qu’elles utiliseront le plus.
  2. Concevoir un programme de formation adapté : Sur la base des besoins identifiés, élaborez un programme de formation structuré et adapté à chaque groupe d’utilisateurs. Cela peut inclure des sessions de formation en classe, des tutoriels en ligne, des vidéos explicatives ou des guides d’utilisation.
  3. Privilégier une approche pratique : Lors de la formation, mettez l’accent sur des exercices pratiques et des exemples concrets pour permettre aux utilisateurs de se familiariser avec les fonctionnalités clés du nouveau CRM. Encouragez-les à explorer et à expérimenter par eux-mêmes pour renforcer leur confiance dans l’utilisation du système.
  4. Assurer un suivi et un support continus : La formation ne se termine pas une fois que les utilisateurs maîtrisent les bases du nouveau CRM. Prévoyez un suivi régulier et un support technique pour répondre aux questions, résoudre les problèmes et aider les utilisateurs à tirer le meilleur parti du CRM dans leur travail quotidien.

 

En conclusion, la formation des utilisateurs est une étape cruciale pour garantir une transition en douceur vers le nouveau CRM. En identifiant les besoins de formation, en concevant un programme adapté, en privilégiant une approche pratique, en offrant un soutien continu et en favorisant l’engagement des utilisateurs, vous maximiserez les chances de réussite de la migration CRM.

Conclusion

La migration d’un CRM est un processus complexe et crucial pour une organisation. Il est essentiel de suivre les bonnes étapes et de prendre les bonnes décisions pour garantir le succès du projet. Dans cet article, nous avons exploré les différentes étapes clés pour réussir la migration de votre CRM.

Tout d’abord, il est important de cadrer le projet en définissant clairement les raisons et les objectifs de la migration. Comprendre les besoins de l’entreprise et des utilisateurs permet de choisir la nouvelle solution CRM adaptée. Ensuite, la construction d’une équipe projet solide, avec des rôles bien définis, favorise une collaboration efficace et une gestion optimale du projet.

L’état des lieux de l’organisation CRM actuelle permet de comprendre les cas d’usage actuels et de cartographier les flux de données, préparant ainsi le terrain pour la migration. Le choix de la nouvelle solution CRM doit être fait en fonction des cas d’usage cibles et de l’architecture CRM souhaitée. Il est recommandé de s’appuyer sur des experts et de considérer l’exploitation des données en ligne. La préparation de la migration implique le nettoyage des données de l’ancien CRM, la configuration du nouveau CRM et la réalisation de tests approfondis pour assurer une transition en douceur.

Enfin, la formation des utilisateurs au nouveau CRM est essentielle pour favoriser une adoption réussie. En concevant un programme de formation adapté et en offrant un soutien continu, les utilisateurs pourront exploiter pleinement les fonctionnalités du CRM.

En suivant ces étapes et en mettant en place une approche méthodique, vous augmentez vos chances de réussir la migration de votre CRM et de bénéficier des avantages d’un système adapté à vos besoins.

Analyse produit : +50 indicateurs incontournables

La ressource que nous avons conçue pour vous aujourd’hui, va vous faciliter la vie et booster votre business. Notre outil Indicateurs Analyse Produit va vous aider à :

  • Avoir une définition plus claire quant aux indicateurs les plus pertinents dans votre analyse produit, avec une piste d’amélioration pour chaque indicateur.
  • Un dashboard (que vous pouvez lier à vos données) qui affichera vos KPIs, votre top 10 des produits qui vous rapportent le plus, votre performance par catégorie de produits, et bien plus encore.
  • Un data sample (avec une structure holistique, produite grâce au logiciel Octolis) dans lequel vous pourrez intégrer vos données, tout en respectant le format de ce dernier.

Dashboard Indicateurs Analyse Produit

Télécharger notre dashboard excel d’indicateurs analyse produits

L’essentiel à retenir sur l’analyse produit

L’analyse produit : ça consiste en quoi ?

Comme son nom l’indique, l’analyse produit consiste à collecter et analyser des données provenant de différentes sources de vente pour comprendre les comportements des clients et les tendances d’achat, avec pour finalité : l’optimisation de l’expérience client et de la stratégie de ventes, en se basant sur des informations précises et actualisées.

Les avantages d’une bonne analyse produit

Effectuer une bonne analyse produit ne peut être que bénéfique pour votre business.
Voici les principaux avantages de l’approche :

  • Compréhension des clients : Elle permet de mieux comprendre les préférences et les habitudes d’achat des clients pour personnaliser les offres et améliorer leur expérience.
  • Décisions stratégiques : Grâce à l’analyse produit, les retailers peuvent prendre des décisions éclairées en identifiant les tendances émergentes et les opportunités de croissance.
  • Optimisation des opérations : L’analyse produit vous aide à optimiser les opérations en identifiant les inefficacités, améliorant la gestion des stocks et ajustant les prix pour maximiser les ventes et minimiser les coûts.

Cependant, pour effectuer une analyse produit rigoureuse, la liste d’indicateurs clés est assez longue, et peut porter à confusion vu le nombre de facteurs qui entrent en jeu. Mais, heureusement pour vous, on a minutieusement sélectionné les indicateurs les plus pertinents à évaluer, et on vous les a regroupés en 5 catégories principales :

  • Revenus : Croissance des revenus, revenus totaux, revenus annuels…
  • Marge : Marge brute, marge totale…)
  • Commandes et clients : Nombre de commandes, % premières commandes, Nombre de clients avec 2+ commandes…)
  • Performance commerciale : Taux de conversion, coût d’acquisition client – CAC…)
  • Comportements utilisateur : Taux de rebond, taux de satisfaction client, taux de clics…)

Comment structurer votre reporting produit ?

Vous n’avez toujours pas su choisir les bons indicateurs pour votre analyse ?
Voici notre tableau résumé qui vous guide avec les questions importantes que vous devez vous poser pour mieux choisir vos indicateurs clés.

Indicateurs clés : Tableau résumé

CatégorieIndicateurs
Revenus- Croissance des revenus / Global
- Croissance des revenus / Catégorie de produits
- Croissance des revenus / Canal de vente
- Revenus totaux
- Revenus des 365 derniers jours
Marge- Marge brute
- Marge totale
- % Marge brute
- Marge brute des 365 derniers jours
Commandes
et clients
- Nombre de commandes
- Nombre de commandes total
- Nombre de commandes total des 365 derniers jours
- Nombre de commandes retour
- Nombre de commandes saison été
- Nombre de commandes saison automne
- Nombre de commandes saison hiver
- Nombre de commandes saison printemps
- Nombre de clients
- Nombre de clients depuis 365 jours
- Taux de rétention
- Nombre de premières commandes
- Nombre de premières commandes depuis 365 jours
- Taux de premières commandes
- Nombre de clients avec 2+ commandes de ce produit
- Taux de clients avec avec 2+ commandes de ce produit
- Nombre de commandes en ligne
- Nombre de commandes en magasin
Performance
commerciale
- Taux de conversion
- Coût d'acquisition client (CAC)
- Valeur vie client (VVC)
- Taux d'attrition
- Temps de vie moyen (LTV)
- Délai moyen d'inter-achat
- Panier moyen
- Taux d'un produit par rapport au panier moyen
- Taux de vente croisée
- Taux de retour produit
- Taux de complétion des fiches produits
- Temps moyen de mise en marché
Comportements
utilisateur
- Taux de satisfaction client
- Taux d'abandonnement
- Temps moyen de traitement des commandes
- Taux de rebond par page produit
- Taux de clics sur le bouton "Ajouter au panier"
- Nombre de vues par page produit
- Taux de traffic source
- Taux de clics sur les images du produit
- Taux de clics sur le bouton "Acheter maintenant" 
- Taux de clics sur les liens de produits associés
- Taux de clics sur les liens de produits similaires
- Taux de clics sur les liens de produits complémentaires

Il est vrai que toutes les questions qu’on vous a présentées sont du même degré d’importance. Mais un reporting produit bien structuré, ne veut pas forcément dire qu’il devrait tout inclure. Ayez donc la liberté de choisir les indicateurs qui vous conviennent au mieux, et soyez le plus pertinent possible dans votre choix.

Impact sur le revenu

  • Croissance des revenus / Global : Taux de croissance des revenus globaux sur une période donnée.
  • Croissance des revenus / Catégorie de produits : Taux de croissance des revenus par catégorie de produits sur une période donnée.
  • Croissance des revenus / Canal de vente : Taux de croissance des revenus par canal de vente sur une période donnée.
  • Revenus totaux : Le montant total des revenus générés par la vente du produit.
  • Revenus des 365 derniers jours : Le montant total des revenus générés par la vente du produit au cours des 365 derniers jours.

Impact sur la marge

  • Marge brute : Le montant de la marge brute générée par la vente du produit.
  • Marge totale : Le montant total de la marge générée par la vente du produit.
  • Taux de marge brute : Le pourcentage de la marge brute par rapport au prix de vente.
  • Marge brute des 365 derniers jours : Le montant de la marge brute générée par la vente du produit au cours des 365 derniers jours.

Ressource: Indicateurs Analyse Produit - Tableau Top 10 Produits

Impact sur les commandes et les clients

  • Nombre de commandes : Le nombre total de commandes passées pour le produit.
  • Nombre de commandes total : Le nombre total des produits vendus.
  • Nombre de commandes retour : Le nombre de commandes qui ont été renvoyées par les clients. Cet indicateur peut-être décliné par raison de renvoi.
  • Nombre de commandes saison été : Le nombre total de produits vendus au cours de l’été.
  • Nombre de commandes saison automne : Le nombre total de produits vendus au cours de l’automne.
  • Nombre de commandes saison hiver : Le nombre total de produits vendus au cours de l’hiver.
  • Nombre de commandes saison printemps : Le nombre total de produits vendus au cours du printemps.
  • Taux de complétion des fiches produits : Le taux de complétion de la fiche produit.
  • Nombre de clients : Le nombre total de clients qui ont acheté le produit.
  • Nombre de clients depuis 365 jours : Le nombre de clients qui ont acheté le produit au cours des 365 derniers jours.
  • Taux de rétention : Le pourcentage de clients de l’année d’avant qui reviennent.
  • Nombre de premières commandes : Le nombre total de premières commandes pour le produit. Cet indicateur permet d’identifier les produits qui ont le plus d’impact sur le recrutement de nouveaux clients.
  • Taux de premières commandes : Le pourcentage de premières commandes par rapport au nombre total de commandes.
  • Nombre de premières commandes depuis 365 jours : Le nombre total de premières commandes pour le produit au cours des 365 derniers jours.
  • Nombre de clients avec 2+ commandes de ce produit : Le nombre de clients qui ont acheté le produit au moins deux fois.
  • Taux de clients avec 2+ commandes de ce produit : Le pourcentage de clients qui ont acheté le produit au moins deux fois par rapport au nombre total de clients qui ont acheté le produit.
  • Nombre de commandes en ligne : Le nombre de commande en ligne pour un produit spécifique.
  • Nombre de commandes en magasin : Le nombre de commande en magasin pour un produit spécifique.

Impact sur la performance commerciale

  • Taux de conversion : Le pourcentage de visiteurs de la page du produit qui effectuent un achat.
  • Coût d’acquisition client (CAC) : Le coût total dépensé pour attirer un client pour un produit (par exemple : publicité, marketing, coûts de vente).
  • Valeur vie client (VVC) : Le montant total de revenus générés par un client sur la durée de sa relation commerciale avec l’entreprise.
  • Taux d’attrition : Le taux de clients qui ont cessé d’acheter le produit au cours d’une période donnée.
  • Temps de vie moyen (LTV) : La durée moyenne de la relation commerciale avec les clients pour ce produit.
  • Délai moyen d’inter-achat : La durée moyenne entre deux achats d’un même produit.
  • Panier moyen : Le montant moyen dépensé par client sur une commande pour un certain produit.
  • Taux d’un produit par rapport au panier moyen : La place qu’occupe un produit dans un panier moyen (en prix ou volume). Il est possible de combiner cet indicateur avec certains types de paniers moyens.
  • Taux de vente croisée : Le nombre de produits qui partagent un panier avec une autre catégorie de produit.
  • Taux de retour produit : Le pourcentage de nombre de produits retournés par rapport aux produits vendus.
  • Temps moyen de mise en marché : Temps pris en moyenne pour mettre un produit sur le marché.
  • Taux de complétion des fiches produits : Le nombre des fiches produits complétées par rapport au nombre total des fiches produits.
  • Temps moyen de mise en marché : La moyenne du temps de mise en marché de tous les produits.

Ressource: Indicateurs Analyse Produit - Tableau Top 10 Produits

Impact sur le comportement utilisateur

  • Taux de satisfaction client : Le pourcentage de clients satisfaits du produit, mesuré par des enquêtes de satisfaction ou des commentaires sur le produit.
  • Taux d’abandonnement : Le taux d’abandon d’un panier contenant un certain produit ou catégorie de produit.
  • Temps moyen de traitement des commandes : La durée moyenne entre la réception d’une commande et la livraison du produit.
  • Taux de rebond par page produit : Le pourcentage de visiteurs qui quittent la page du produit sans effectuer aucune action (par exemple : cliquer sur une autre page du site).
  • Taux de clics sur le bouton « Ajouter au panier » : Le pourcentage de visiteurs qui ont cliqué sur le bouton « Ajouter au panier ».
  • Nombre de vues par page produit : Le nombre total de fois que la page du produit a été consultée.
  • Taux de traffic source : Le pourcentage de clients qui sont venus par une source extérieure.
  • Taux de clics sur les images du produit Le pourcentage de visiteurs qui ont cliqué sur les images du produit pour les agrandir.
  • Taux de clics sur le bouton « Acheter maintenant » : Le pourcentage de visiteurs qui ont cliqué sur le bouton « Acheter maintenant ».
  • Taux de clics sur les liens de produits associés : Le pourcentage de visiteurs qui ont cliqué sur les liens de produits associés à celui en cours de visualisation.
  • Taux de clics sur les liens de produits similaires : Le pourcentage de visiteurs qui ont cliqué sur les liens de produits similaires à celui en cours de visualisation.
  • Taux de clics sur les liens de produits complémentaires : Le pourcentage de visiteurs qui ont cliqué sur les liens de produits complémentaires à celui en cours de visualisation.

Le rôle de l’analyse produit en E-Commerce / Retail

Connaissance produits : définition et objectifs

On a beau entendre le mot “Produit” et “Analyse”, et directement croire que la notion Analyse Produit est standard, peu importe son contexte d’utilisation.
Dans le monde du retail, on évite assez souvent d’utiliser le terme “Product Analytics” -qui, en soi, représente l’analyse des parcours utilisateurs sur les applications et les sites web et souvent remplacé par la notion de “Retail Analytics”.

De ce fait, l’analyse ou connaissance produit en retail permet de prendre des décisions éclairées sur les prix, les stocks, le marketing, le merchandising, et toute sorte d’opérations en magasin, grâce à des algorithmes prédictifs provenant de sources internes (historique d’achats des clients, par exemple) et des référentiels externes (comme les données du marché ou mêmes les prévisions météorologiques).

Pourquoi faire une l’analyse produit ?

Vos objectifs principaux en tant qu’ bon E-commerçant ou Retailer, c’est d’optimiser toute sorte d’opération liée à la vente, afin de réduire les coûts et d’améliorer les marges. Pour vous montrer comment l’analyse produit peut vous aider à atteindre vos objectifs, on commence déjà par vous présenter ses bienfaits :

  • Réduction des ruptures de stock et du besoin de remises : Vu son pouvoir inégalé à vous renseigner sur les tendances de la demande, l’analyse produit vous permet de disposer d’un stock suffisant, sans pour autant avoir un excédent d’inventaire qui nécessiterait des remises importantes. Par exemple, l’analyse peut aider à prédire à quelle vitesse la demande diminue pour des articles de mode influencés par la popularité des influenceurs sur les réseaux sociaux.
  • Amélioration de la personnalisation : L’analyse produit fournit beaucoup d’informations aux retailers quant aux préférences de leurs clients et les aide ainsi à acquérir davantage de demande que leurs concurrents. Par exemple, en utilisant l’historique des achats, un libraire peut informer les clients qui ont montré de l’intérêt pour l’histoire américaine de la disponibilité en pré-commande d’un nouveau livre de l’historien Ron Chernow.
  • Amélioration de la fixation de prix : L’analyse produit est un outil primordial pour votre stratégie de pricing. En effet, elle vous aide à fixer les prix optimaux de vos produits en synthétisant divers facteurs tels que les paniers d’achat abandonnés, les informations sur les prix pratiqués par la concurrence, et le coût des marchandises vendues. Ainsi, les détaillants peuvent maximiser leurs profits en évitant de fixer des prix supérieurs au seuil du marché ou inférieurs à ce que les clients seraient prêts à payer.
  • Amélioration de l’allocation des produits : L’analyse permet aux détaillants de décider comment allouer les produits dans différentes régions géographiques, centres de distribution et magasins, ce qui réduit les coûts de transport inutiles. Par exemple, un détaillant d’articles de sport peut utiliser l’analyse pour constater que même une différence de deux degrés de température affecte les ventes de sous-vêtements thermiques et peut allouer davantage de ces articles à un centre de distribution proche des zones prévues pour connaître des températures plus froides pendant un hiver donné.

Analyse produit : Les bonnes pratiques

Exploiter pleinement les données client

Vu la multitude d’interactions que vos clients ont avec votre marque, il est naturel que vous ayez accès à un volume important de données vous informant sur leur parcours d’achat, et leur comportement.

Un bon retailer aura tendance à combiner ses données clients provenant de plusieurs sources (tels que leurs propres programmes de fidélité, les systèmes de points de vente, les historiques d’achats, etc.) avec des données complémentaires achetées auprès de courtiers. Les détaillants font également une distinction entre les « clients » (les personnes qui ont déjà fait affaire avec eux) et les « consommateurs » (qui comprennent ceux qui pourraient être de bons prospects).

Les données de ces derniers peuvent contribuer à éclairer la « modélisation d’audiences looka like » – par exemple, un détaillant identifie Mark comme un excellent client, puis recherche d’autres personnes ayant des attributs similaires et les cibles avec des offres spéciales.

Utiliser des outils de visualisation

Les outils de visualisation tels que les graphiques, les tableaux et les tableaux de bord, couramment utilisés dans les logiciels de Business Intelligence, sont essentiels pour comprendre les données et prendre des décisions éclairées. Ils permettent également aux utilisateurs métier d’accéder aux analyses très facilement, sans pour autant dépendre des équipes data pour générer des rapports et exécuter des requêtes.

Analyser plusieurs sources de données

L’analyse de plusieurs sources de données peut aider les détaillants à obtenir une vue plus holistique de leur activité, d’autant plus que les mesures sont souvent interdépendantes. Une telle approche permet d’avoir une vision plus globale des opérations, et de prendre d’agir sur différents facteurs en même temps.

Par exemple, les détaillants peuvent corréler les analyses en magasin avec les analyses des attributs des produits pour déterminer comment optimiser l’aménagement d’un magasin physique afin de transformer les visiteurs en clients payants. L’analyse des stocks peut aider à s’assurer que le retailer dispose d’un stock suffisant pour soutenir l’aménagement du magasin.

Les détaillants doivent également être attentifs au fait que différentes applications peuvent avoir des définitions différentes des types de données, ce qui pourrait conduire à des analyses incorrectes si elles ne sont pas corrigées. C’est un argument en faveur de l’utilisation d’une plateforme unique pour l’analyse de données de vente au détail plutôt que d’adopter des applications dites « best-of-breed ».

Suivre les indicateurs clés de performance (KPI)

Le suivi des indicateurs clés de performance aide les détaillants à mesurer leurs performances et à identifier les domaines d’amélioration. Les bons détaillants ont tendance à adopter un suivi hebdomadaire de leurs KPIs, en comparant et en évaluant leur évolution d’une semaine à une autre, ce qui leur permet d’avoir une certaine agilité par rapport à leurs opérations et être réactifs face à leur marché et aux éventuels problèmes auxquels ils pourront faire face.

Dans leur suivi, ils ont tendance à présenter un review de ce qui s’est passé, suivi d’une analyse plus approfondie du “pourquoi” des choses.

Prioriser vos objectifs

Tout ce qui peut être mesuré, ne devrait pas obligatoirement l’être. Il est vrai que les données sont multiples, voire même infinies. Mais il est essentiel de discerner entre ce qui doit être mesuré, et ce qui ne doit pas forcément l’être. Lors de la priorisation de vos objectifs, l’idéal c’est d’adopter une approche “less is more”. Plus vous êtes concis dans le choix de vos objectifs, moins vous risquez d’accabler les décideurs avec des recommandations excessives. En tant que retailer, vous devez commencer par identifier les opportunités à haute priorité qui peuvent avoir un impact immédiat sur votre activité.

Pour conclure, les cinq bonnes pratiques qu’on partage avec vous sont interreliées. On vous recommande donc de les suivre toutes, en respectant cet ordre:

Commencez par un objectif, puis choisissez deux ou trois objectifs sous-jacents. Les KPIs qui mesureraient votre progrès à ce niveau sont des KPIs “précurseurs”.

Par exemple: Objectif principal: Vous rapprocher de vos clients. Vous pourrez choisir comme KPIs sous-jacents :

  • KPI #1 : Augmenter la CLV (ou Customer Lifetime Value) de 20%.
  • KPI #2 : Atteindre un taux de conversion de 15% (year-to-year).
  • KPI #3 : Optimiser les niveaux de stock pour soutenir les objectifs clients.

Les outils de visualisation vous permettront de présenter votre progrès aux dirigeants de votre entreprise et d’initier des actions correctives, sans pour autant les bombarder d’informations excessives et incohérentes.

Pour aller plus loin – Les opinions d’expert métier

Afin de vous fournir un contenu de qualité, on se tourne très souvent vers les experts du métier pour qu’ils challengent nos ressources, et partagent avec nous leur expertise sur le sujet.

En préparant cet article, nous avons sollicité Grégoire Mialet– le Managing Partner de la boîte C-Ways, Faustine Caradeux – la Growth Marketing Manager d’Unifai, et Thomas Bertail – le Regional Marketing Manager d’Akeneo – qui nous ont tous les deux beaucoup assistés sur la sélection des meilleurs indicateurs pour votre analyse produit, et qu’on remercie beaucoup d’ailleurs pour leur aide précieuse.

Lors de nos échanges avec eux, on a soulevé beaucoup de questions sur les bonnes pratiques de l’analyse produit. Et comme petit cadeau pour nous avoir suivis jusque-là, on a décidé de partager avec vous les pro tips qu’on a récoltés :

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Tip #1 : Sur quelle durée baser mon analyse ?

Il faut avoir en tête qu’une analyse produit est généralement basée sur une durée de 12 mois. Le problème, c’est que l’on veut parfois avoir un retour sur un produit qui a été lancé il y a moins de 12 mois. Par exemple, dans le cas d’un lancement d’un nouveau produit qui a été lancé il y a quelques mois. Il faut donc être vigilant sur les périodes de comparaison. Si cela ne fait que quelques mois et qu’on veut déjà réaliser une analyse, alors une solution est de comparer avec des produits similaires qui viennent de la même famille.

Tip #2 : Faut-il analyser produit par produit ou des ensembles ?

Souvent, on a une logique de bestseller quand on analyse ses produits. On veut savoir, : Quel est le produit que mon entreprise vend le plus ? Quel est le produit qui me ramène le plus de clients (produit recrutant) ou quel est le produit qui fait rester mes clients (produit fidélisant) ? De ce fait, on regarde les produits qui m’apportent le plus de revenus, clients… C’est important mais il ne faut pas hésiter à analyser aussi quels sont mes produits associés, c’est-à-dire, quels sont mes produits que mes clients associent ensemble. Bien comprendre et optimiser ces associations permet de booster ses ventes. En conclusion, il ne faut donc pas oublier de regarder des ensembles de produits plutôt qu’un par un.

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Tip #3 : Quels sont vos conseils pour améliorer les performances de ses produits ?

Il y a beaucoup d’indicateurs importants à prendre en compte mais un en particulier que je ne vois pas assez souvent est le taux de retour par produit. Cet indicateur est critique car il est directement lié à la satisfaction client. De plus, c’est l’indicateur qui tire la sonnette d’alarme et qui est une des têtes de lance de la satisfaction client. Il faut, bien sûr, une fois le nombre de retour calculé, conduire des recherches sur les raisons de ces retours et les catégoriser. Une raison ne va pas demander les mêmes changements qu’une autre.

Au-delà de l’analyse effectuée sur un produit en particulier, Il y a une erreur commise par des entreprises, surtout en e-commerce. Ils ne réfléchissent pas assez à comment présenter leurs produits. Ils ne regardent pas l’entièreté de la fiche produit et, de ce fait, si la fiche produit n’est pas optimale, les performances ne le seront pas non plus.

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Tip #4 : L’importance cruciale des fiches produit

Un point qui est souvent négligé est la complétion des fiches produits. Or, il y a de nombreux bénéfices à bien compléter l’information sur ces produits. Ainsi, des fiches produits complètes ont un taux de conversion 56% plus élevé que celles qui sont pauvres en informations. En plus de convertir mieux, la complétion de vos fiches produits vous garantit :

  • Une meilleure expérience client
  • Un meilleur référencement
  • Un nombre de retours produits réduit

On a pu donc observer que les consommateurs préfèrent payer un peu plus cher pour un produit qui offre davantage d’informations plutôt que d’acheter un produit plus bon marché avec moins d’informations. Des attributs complets aident les clients à prendre des décisions d’achat éclairées et les rassurent dans leurs achats. De cette façon, on remarque 65% des consommateurs pourraient acheter un produit différent de celui qu’ils envisageaient au départ faute d’informations à la hauteur. Et inversement, 2 acheteurs sur 3 ont déjà abandonné un achat par manque d’informations.

En plus de compléter la fiche produit, il faut s’assurer que les données utilisées dans la fiche produit sont de bonne qualité. Il faut donc prévoir et anticiper des erreurs de classification des produits, qui pourraient entraîner des problèmes tels que des produits publiés dans la mauvaise catégorie ou des dimensions incorrectes, ce qui peut nuire à la satisfaction des clients.

Voilà, nous avons fait le tour de la ressource. N’hésitez pas à l’utiliser et à nous partager vos retours & suggestions 🙂

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Zoom sur 36 KPIs CRM incontournables

Pour mesurer efficacement la performance de votre dispositif CRM, vous devez choisir soigneusement vos KPIs. Certains sont bien connus, d’autres moins. Comme il existe beaucoup de KPI CRM et pour vous aider à y voir plus clair, nous allons vous présenter les indicateurs les plus pertinents classés en 4 catégories : acquisition client, expérience/satisfaction client, valeur client, service client.

Pour chaque indicateur, on vous donne la définition, l’objectif et la méthode de calcul. C’est parti !

 

Les différentes familles de KPIs pour piloter la relation clients et la performance client

Les entreprises s’appuient de plus en plus sur la gestion de la relation client (CRM) pour optimiser leurs stratégies de vente, renforcer la fidélité des clients et améliorer leur rentabilité. L’une des clés pour réussir dans cette démarche consiste à identifier et à suivre les bons indicateurs de performance clés (KPIs) de leur CRM.

Ces KPIs offrent des informations précieuses sur différents aspects de la performance de votre entreprise, notamment l’acquisition de clients, la satisfaction et l’expérience client, ainsi que la rentabilité client. Pour apprendre à mieux connaître ses clients, il est aussi importer de ne pas se contenter d’observer ces KPIs mais de les analyser, comme vous le permet notre ressource d’analyse de données clients dans notre article sur le reporting client et son outil de reporting gratuit.

Définition KPI

Dans cet article, nous explorerons en détail les trois principales familles de KPIs CRM, qui sont essentielles pour évaluer et améliorer vos résultats commerciaux.

#1 Les KPIs d’acquisition client

La première famille de KPIs CRM se concentre sur la mesure de la performance en matière d’acquisition de clients. Ces KPIs vous permettent d’évaluer l’efficacité de vos efforts de prospection, de marketing et de ventes pour attirer de nouveaux clients.

Ils peuvent inclure des indicateurs tels que le nombre de nouveaux prospects générés, le taux de conversion des leads en clients, le coût d’acquisition par client, ou encore le taux de croissance du chiffre d’affaires lié à de nouveaux clients. En suivant ces KPIs, vous pouvez ajuster vos stratégies d’acquisition et allouer vos ressources de manière optimale pour maximiser votre base de clients.

#2 Les KPIs de satisfaction et d’expérience client

La deuxième famille de KPIs CRM se concentre sur la satisfaction et l’expérience client. Ces KPIs vous aident à évaluer la qualité de vos interactions avec les clients, ainsi que leur niveau de satisfaction globale. Ils peuvent inclure des mesures telles que le taux de satisfaction client, le temps moyen de réponse aux demandes des clients, le nombre de plaintes ou d’évaluations négatives, ainsi que des indicateurs spécifiques à votre secteur d’activité.

En comprenant et en surveillant ces KPIs, vous pouvez identifier les domaines à améliorer pour offrir une meilleure expérience client, renforcer la fidélité et favoriser le bouche-à-oreille positif.

#3 Les KPIs de rentabilité des clients

Enfin, la troisième famille de KPIs CRM se concentre sur la rentabilité des clients. Ces KPIs vous aident à mesurer la valeur que chaque client apporte à votre entreprise. Ils peuvent inclure des mesures telles que le chiffre d’affaires moyen par client, la marge bénéficiaire par client, la valeur à vie du client (Customer Lifetime Value – CLV), ou encore le taux de rétention des clients.

En suivant ces KPIs, vous pouvez identifier vos clients les plus rentables, adopter des stratégies de fidélisation efficaces et optimiser vos efforts marketing pour maximiser la valeur globale de votre base de clients.

En utilisant les bonnes métriques pour mesurer la performance de votre CRM, vous pouvez prendre des décisions éclairées, améliorer votre efficacité opérationnelle et accroître votre succès commercial global. Pour que vos KPIs soient les plus précis et pertinents possibles, il est important de recueillir un maximum de données pertinentes sur vos clients. Voici plus de 20 méthodes pour collecter plus de données clients.

8 KPIs CRM pour mesurer l’acquisition client

#1 Nombre de nouveaux prospects générés

  • Définition : Il s’agit du nombre total de nouveaux clients potentiels que votre entreprise a réussi à attirer pendant une période donnée.
  • Objectif : Mesurer l’efficacité de vos efforts de génération de prospects et suivre la croissance de votre base de prospects.
  • Formule : Nombre de nouveaux prospects générés = Nombre total de nouveaux contacts ajoutés dans votre base de prospects.

#2 Taux de conversion des leads en clients

  • Définition : Il calcule le pourcentage de leads (prospects qualifiés) qui se transforment en clients réels.
  • Objectif : Évaluer l’efficacité de votre entonnoir de conversion et identifier les opportunités d’amélioration.
  • Formule : Taux de conversion des leads en clients = (Nombre de clients / Nombre de leads) x 100.

#3 Coût d’acquisition par client (CAC)

  • Définition : Il évalue le coût moyen nécessaire pour acquérir un nouveau client. Il prend en compte les dépenses liées au marketing, à la publicité, aux promotions et à d’autres activités d’acquisition.
  • Objectif : Mesurer l’efficacité de vos investissements en acquisition client et optimiser votre budget marketing.
  • Formule : Coût d’acquisition par client = Coûts totaux d’acquisition / Nombre de nouveaux clients acquis.

#4 Taux de croissance des clients

  • Définition : Il mesure le pourcentage de croissance de votre base de clients sur une période donnée.
  • Objectif : Suivre la progression de votre entreprise dans l’acquisition de nouveaux clients et évaluer la santé de votre entreprise.
  • Formule : Taux de croissance des clients = ((Nombre de nouveaux clients – Nombre de clients au début de la période) / Nombre de clients au début de la période) x 100.

#5 Taux de conversion des visiteurs en leads

  • Définition : Il évalue le pourcentage de visiteurs de votre site web ou de vos canaux de marketing qui deviennent des leads (prospects qualifiés).
  • Objectif : Mesurer l’efficacité de vos efforts pour transformer les visiteurs en prospects qualifiés et identifier les opportunités d’optimisation.
  • Formule : Taux de conversion des visiteurs en leads = (Nombre de leads / Nombre total de visiteurs) x 100.

#6 Coût par lead (CPL)

  • Définition : Il calcule le coût moyen pour générer un lead (prospect qualifié).
  • Objectif : Évaluer l’efficacité de vos campagnes marketing et comparer différentes sources de leads.
  • Formule : Coût par lead = Coûts totaux de marketing / Nombre de leads générés.

#7 Taux de recommandation des clients

  • Définition : Il mesure le pourcentage de clients existants qui recommandent votre entreprise à d’autres personnes.
  • Objectif : Évaluer la satisfaction des clients et la viralité de votre entreprise.
  • Formule : Taux de recommandation des clients = (Nombre de clients recommandant votre entreprise / Nombre total de clients) x 100

#8 Taux d’abandon de panier

  • Définition : Il évalue le pourcentage de visiteurs de votre site e-commerce qui ajoutent des produits à leur panier mais ne finalisent pas leur achat.
  • Objectif : Identifier les obstacles ou les problèmes qui empêchent les clients de finaliser leurs achats et améliorer l’expérience utilisateur.
  • Formule : Taux d’abandon de panier = (Nombre d’abandons de panier / Nombre total d’ajouts de panier) x 100.

8 KPIs CRM pour mesurer l’expérience client / la satisfaction client

#1 Taux de satisfaction client

  • Définition : Il mesure le pourcentage de clients satisfaits parmi votre base de clients.
  • Objectif : Évaluer la satisfaction globale des clients et identifier les domaines d’amélioration.
  • Formule : Taux de satisfaction client = (Nombre de clients satisfaits / Nombre total de clients) x 100.

#2 Temps moyen de réponse aux demandes des clients

  • Définition : Il mesure le temps moyen que vous mettez pour répondre aux demandes et aux problèmes des clients.
  • Objectif : Évaluer votre réactivité envers les clients et fournir un service client efficace.
  • Formule : Temps moyen de réponse aux demandes des clients = Somme des temps de réponse / Nombre total de demandes.

#3 Nombre de plaintes ou d’évaluations négatives

  • Définition : Il surveille le nombre de retours négatifs ou de plaintes émis par les clients.
  • Objectif : Identifier les problèmes ou les insatisfactions des clients pour pouvoir y remédier rapidement.
  • Formule : Nombre de plaintes ou d’évaluations négatives = Nombre total de plaintes ou d’évaluations négatives reçues.

#4 Taux de rétention client

  • Définition : Il mesure le pourcentage de clients qui restent fidèles à votre entreprise sur une période donnée.
  • Objectif : Évaluer la fidélité des clients et mesurer la capacité de votre entreprise à les retenir.
  • Formule : Taux de rétention client = ((Nombre de clients à la fin de la période – Nombre de nouveaux clients acquis) / Nombre de clients au début de la période) x 100.

#5 Net Promoter Score (NPS)

  • Définition : Il évalue la propension des clients à recommander votre entreprise à d’autres personnes.
  • Objectif : Mesurer la satisfaction et la loyauté des clients, ainsi que le potentiel de recommandation.
  • Formule : NPS = Pourcentage de promoteurs – Pourcentage de détracteurs.

#6 Taux d’engagement client

  • Définition : Il mesure le niveau d’engagement et d’interaction des clients avec votre entreprise.
  • Objectif : Évaluer la relation et l’implication des clients, ainsi que l’efficacité de vos stratégies d’engagement.
  • Formule : Taux d’engagement client = (Nombre d’interactions des clients / Nombre total de clients) x 100.

#7 Taux de résolution au premier contact

  • Définition : Il mesure le pourcentage de demandes ou de problèmes des clients résolus dès le premier contact.
  • Objectif : Évaluer l’efficacité de votre service client et améliorer la satisfaction en résolvant les problèmes rapidement.
  • Formule : Taux de résolution au premier contact = (Nombre de demandes résolues dès le premier contact / Nombre total de demandes) x 100.

#8 Taux de fidélité client

  • Définition : Il mesure le pourcentage de clients qui sont fidèles et continuent de faire des achats réguliers auprès de votre entreprise.
  • Objectif : Évaluer la fidélité des clients et mesurer la rétention à long terme.
  • Formule : Taux de fidélité client = (Nombre de clients fidèles / Nombre total de clients) x 100.

8 KPIs CRM pour mesurer la valeur client

#1 Valeur vie client (Customer Lifetime Value – CLV)

  • Définition : Il mesure la valeur financière totale que chaque client apporte à votre entreprise tout au long de sa durée de vie.
  • Objectif : Évaluer la rentabilité des clients et orienter les décisions commerciales axées sur la valeur à long terme.
  • Formule : CLV = (Revenu moyen par transaction x Nombre de transactions par an x Durée de vie du client).

#2 Panier moyen

  • Définition : Il mesure la valeur moyenne des achats effectués par chaque client lors d’une transaction.
  • Objectif : Évaluer la valeur d’achat des clients et suivre les tendances de dépenses.
  • Formule : Panier moyen = Revenu total des ventes / Nombre total de transactions.

#3 Taux de réachat

  • Définition : Il mesure le pourcentage de clients qui effectuent des achats répétés après leur premier achat.
  • Objectif : Évaluer la fidélité et la récurrence des achats chez les clients.
  • Formule : Taux de réachat = (Nombre de clients qui effectuent des achats répétés / Nombre total de clients) x 100.

#4 Taux de rétention de la valeur client

  • Définition : Il mesure le pourcentage de valeur client que vous êtes capable de retenir sur une période donnée.
  • Objectif : Évaluer la capacité à maintenir et à maximiser la valeur des clients existants.
  • Formule : Taux de rétention de la valeur client = (Valeur client à la fin de la période / Valeur client au début de la période) x 100.

#5 Part de portefeuille client

  • Définition : Il mesure la part de dépenses ou de revenus totaux attribuée à votre entreprise par un client par rapport à ses dépenses totales dans votre secteur.
  • Objectif : Évaluer l’importance de votre entreprise dans le portefeuille d’achat d’un client.
  • Formule : Part de portefeuille client = (Revenu client avec votre entreprise / Revenu client total dans votre secteur) x 100.

#6 Taux d’attrition client

  • Définition : Il mesure le pourcentage de clients perdus au cours d’une période donnée.
  • Objectif : Évaluer la fidélité et la rétention des clients, identifier les problèmes de satisfaction et de rétention.
  • Formule : Taux d’attrition client = (Nombre de clients perdus / Nombre total de clients au début de la période) x 100.

#7 Valeur de rétention client

  • Définition : Il mesure la valeur financière des clients que vous avez réussi à retenir sur une période donnée.
  • Objectif : Évaluer l’impact financier de la rétention client et mesurer la rentabilité des efforts de fidélisation.
  • Formule : Valeur de rétention client = Valeur totale des clients retenus – Valeur totale des clients perdus.

#8 Taux de pénétration du marché

  • Définition : Il mesure la part de marché que vous détenez dans votre industrie par rapport au marché total disponible.
  • Objectif : Évaluer votre position concurrentielle et votre capacité à capturer une part significative du marché.
  • Formule : Taux de pénétration du marché = (Revenu de votre entreprise / Revenu total du marché) x 100.

8 KPIs CRM pour mesurer votre service client

#1 Temps de réponse moyen

  • Définition : Il mesure le temps moyen que votre équipe met pour répondre aux demandes et aux problèmes des clients.
  • Objectif : Évaluer l’efficacité et la rapidité de votre service client.
  • Formule : Temps de réponse moyen = Somme des temps de réponse / Nombre total de demandes.

#2 Taux de résolution au premier contact

  • Définition : Il mesure le pourcentage de demandes ou de problèmes des clients résolus dès le premier contact avec votre service client.
  • Objectif : Évaluer l’efficacité de votre équipe à résoudre les problèmes des clients dès le premier échange.
  • Formule : Taux de résolution au premier contact = (Nombre de demandes résolues dès le premier contact / Nombre total de demandes) x 100.

#3 Taux de satisfaction du service client

  • Définition : Il mesure le pourcentage de clients satisfaits de l’assistance et du support reçus de votre service client.
  • Objectif : Évaluer la qualité de votre service client et la satisfaction des clients.
  • Formule : Taux de satisfaction du service client = (Nombre de clients satisfaits / Nombre total de clients interrogés) x 100.

#4 NPS du service client

  • Définition : Il évalue la propension des clients à recommander votre service client à d’autres personnes.
  • Objectif : Mesurer la satisfaction et la fidélité des clients à l’égard de votre service client.
  • Formule : NPS du service client = Pourcentage de promoteurs – Pourcentage de détracteurs.

#5 Taux d’abandon des appels

  • Définition : Il mesure le pourcentage d’appels de clients abandonnés avant d’avoir été résolus.
  • Objectif : Évaluer l’efficacité de votre service client en termes de disponibilité et de gestion des appels.
  • Formule : Taux d’abandon des appels = (Nombre d’appels abandonnés / Nombre total d’appels reçus) x 100.

#6 Temps moyen de traitement des demandes

  • Définition : Il mesure le temps moyen nécessaire pour résoudre les demandes et les problèmes des clients.
  • Objectif : Évaluer l’efficacité et l’efficience de votre équipe de service client.
  • Formule : Temps moyen de traitement des demandes = Somme des temps de traitement / Nombre total de demandes.

#7 Taux de résolution des problèmes

  • Définition : Il mesure le pourcentage de problèmes des clients résolus avec succès par votre service client.
  • Objectif : Évaluer l’efficacité de votre équipe à résoudre les problèmes rencontrés par les clients.
  • Formule : Taux de résolution des problèmes = (Nombre de problèmes résolus / Nombre total de problèmes) x 100.

#8 Nombre de rappels ou d’appels de suivi

  • Définition : Il mesure le nombre d’appels de suivi ou de rappels nécessaires pour résoudre les problèmes des clients.
  • Objectif : Évaluer la qualité de service et la résolution complète des problèmes dès le premier contact
  • Formule :Nombre de rappels ou d’appels de suivi = Nombre total de rappels ou d’appels de suivi effectués.

30+ exemples d’analyses clients pertinentes en ecommerce/retail

L’analyse de vos clients et de leurs données est le levier le plus puissant pour améliorer vos performances, votre marketing et vos produits. L’analyse est la base de l’amélioration continue. Particulièrement dans des secteurs comme le Retail et le Ecommerce. Nous allons vous présenter dans cet article les analyses clients les plus utilisées par les professionnels du marketing et les Data Analysts. On les a classés en 5 catégories : segmentation client, campagnes marketing, expérience client, catalogue produits et stratégie de pricing.

7 exemples d’analyses clients pour comprendre comment se répartissent vos clients (votre segmentation client)

#1 L’analyse RFM

L’analyse RFM est une méthode précieuse pour évaluer la valeur de vos clients dans le domaine du e-commerce et de la vente au détail. En utilisant trois critères clés (récence, fréquence et montant), vous pouvez segmenter vos clients en différents groupes en fonction de leur comportement d’achat. Par exemple, vous pourrez identifier vos meilleurs clients récents et fréquents, les clients prometteurs, les clients dormants et les clients perdus.

segmentation rfm tableau synthèse

Cette segmentation vous permettra de mieux comprendre vos clients et d’adapter vos stratégies marketing en conséquence. Vous pourrez cibler vos efforts de fidélisation et de réactivation de manière plus précise pour maximiser le retour sur investissement. Vous saurez quels clients sont les plus louables et pourrez héberger vos ressources sur eux.

En résumé, l’analyse RFM est un outil puissant pour optimiser vos performances dans le secteur de l’e-commerce et de la vente au détail. Elle vous aidera à mieux connaître vos clients, à fidéliser les plus précieux et à élaborer des stratégies de croissance plus efficaces.

Guide ultime sur la Segmentation RFM

Pour aller plus loin, découvrez notre guide complet sur la segmentation RFM, avec une méthode pas à pas pour la mettre en place au sein de votre entreprise.

#2 La segmentation comportementale

La segmentation comportementale consiste à regrouper vos clients en fonction de leurs comportements d’achat et de leurs interactions avec votre marque.

En analysant les préférences et les habitudes spécifiques de chaque groupe, vous pourrez personnaliser vos offres, vos recommandations et vos campagnes marketing. Cela vous permettra de créer des messages ciblés et pertinents, d’améliorer l’expérience client et d’augmenter votre taux de conversion.

La segmentation comportementale vous permet de créer des groupes distincts, tels que les acheteurs impulsifs, les clients fidèles ou ceux qui recherchent des réductions. Vous aurez la capacité d’adapter vos stratégies marketing pour répondre aux besoins uniques de chaque groupe.

De plus, en analysant les schémas comportementaux, vous pourrez détecter les tendances émergentes et identifier de nouvelles opportunités commerciales. Cela vous permettra de rester compétitif sur le marché en ajustant vos produits, services et campagnes marketing en conséquence.

La segmentation comportementale est un outil essentiel pour comprendre vos clients et personnaliser vos interactions. Grâce à cette approche, vous pourrez optimiser votre marketing, améliorer l’expérience client et saisir de nouvelles opportunités dans le secteur de l’e-commerce et de la vente au détail.

#3 La segmentation démographique

Il s’agit d’une méthode que vous pouvez utiliser dans le domaine de l’e-commerce et de la vente au détail pour regrouper vos clients en fonction de leurs caractéristiques démographiques telles que l’âge, le sexe, le niveau d’ l’éducation, le revenu, etc.

Cette approche vous permettra de mieux comprendre les préférences et les besoins spécifiques de chaque segment démographique, et ainsi personnaliser vos offres, vos produits et vos messages marketing pour répondre de manière précise aux attentes de chaque groupe démographique.

exemple analyses clients segmentation demographique

En segmentant démographiquement vos clients, vous pourrez améliorer leur expérience en proposant des produits et des communications adaptés à leurs caractéristiques, tout en optimisant vos campagnes publicitaires en ciblant les segments les plus pertinents pour votre entreprise.

L’analyse des schémas démographiques vous permettra de prendre des décisions stratégiques éclairées, telles que l’ajustement de votre assortiment de produits, la tarification adaptée à chaque segment et l’adaptation de votre communication pour répondre aux exigences spécifiques de chaque groupe démographique.

Utiliser la segmentation démographique est essentiel pour mieux comprendre vos clients et personnaliser vos stratégies marketing, optimiser vos offres, cibler vos campagnes publicitaires et améliorer votre performance globale dans le secteur de l’e-commerce et de la vente au détail.

#4 La segmentation géographique

La segmentation géographique consiste à diviser votre base de clients en fonction de leur localisation géographique, telle que la région, la ville ou le pays.

En utilisant la segmentation géographique, vous pouvez mieux comprendre les comportements d’achat et les préférences des clients dans différentes régions. Cela vous permet de personnaliser vos offres, vos promotions et votre communication pour répondre aux besoins spécifiques de chaque segment géographique.

La segmentation géographique vous aide à adapter votre stratégie marketing en fonction des particularités régionales, telles que les tendances de consommation, les saisons et les habitudes culturelles. Cela vous permet d’optimiser vos efforts de marketing local et de mieux répondre aux attentes des clients dans chaque région.

En analysant les données géographiques, vous pouvez identifier les opportunités de croissance dans de nouvelles régions et déterminer les zones géographiques les plus louables pour votre entreprise. Vous pouvez également ajuster votre logistique, vos prix et vos promotions en fonction des besoins spécifiques de chaque segment géographique.

Outil stratégique essentiel pour les entreprises de l’e-commerce, cette méthode vous permettra de mieux comprendre les comportements d’achats locaux, de personnaliser les offres et la communication, d’optimiser la logistique et de saisir de nouvelles opportunités de croissance dans différentes Régions.

#5 L’analyse de la valeur à vie des clients (customer lifetime value)

Cette analyse permet d’évaluer la valeur financière globale qu’un client peut générer tout au long de sa relation avec votre entreprise dans le domaine de l’e-commerce ou du retail.

Elle vous donne une vision claire de la rentabilité de chaque client et vous aide à prendre des décisions stratégiques éclairées.

En utilisant cette analyse, vous pourrez identifier vos clients les plus précieux, comprendre leurs habitudes d’achat, personnaliser votre offre pour répondre à leurs besoins spécifiques et mettre en place des actions marketing ciblées pour les fidéliser.

Cela vous permettra d’optimiser votre retour sur investissement marketing, d’augmenter la valeur à vie de vos clients et d’augmenter votre rentabilité globale à long terme.

#6 L’analyse psychographique

L’analyse psychographique consiste à étudier les motivations, les valeurs, les attitudes et les comportements des consommateurs. Elle vise à comprendre les facteurs psychologiques qui influencent les décisions d’achat des clients.

En utilisant cette analyse, vous pourrez segmenter votre audience en fonction de traits psychologiques communs, ce qui vous permettra de mieux cibler vos messages et vos offres. Vous pourrez également adapter votre stratégie de marketing et de communication en fonction des préférences et des besoins spécifiques de chaque segment.

Cela vous permettra d’établir des relations plus solides avec vos clients, de renforcer leur engagement et de favoriser leur fidélité à long terme.

En fin de compte, l’analyse psychographique vous permettra de personnaliser votre approche et d’améliorer l’expérience globale de vos clients, ce qui se traduira par une meilleure performance commerciale.

#7 La segmentation de la fidélité client

La segmentation de la fidélité client dans le domaine du e-commerce ou du retail implique de regrouper vos clients en différents segments en fonction de leur niveau de fidélité envers votre entreprise.

Cette méthode vous permet de mieux comprendre les comportements et les besoins spécifiques de chaque groupe de clients fidèles. En utilisant cette segmentation, vous serez en mesure de personnaliser vos offres, vos programmes de fidélité et vos communications afin de répondre aux attentes de chaque segment.

L’objectif est de renforcer la satisfaction et l’engagement de vos clients fidèles, à encourager leurs achats répétés et à maximiser leur valeur à vie. De plus, vous pourrez identifier les clients en voie de fidélisation et mettre en place des initiatives spécifiques pour les encourager à devenir des clients fidèles.

Au final, la segmentation de la fidélité client vous permettra d’améliorer la rétention des clients, d’optimiser votre rentabilité et d’établir des relations solides à long terme avec votre clientèle fidèle.

5 exemples d’analyses clients pour optimiser vos campagnes marketing

#8 Le test A/B

Il s’agit d’un moyen permettant de comparer deux versions différentes d’un élément marketing, comme une page web, un email ou une publicité, afin de déterminer laquelle est la plus performante.

Cette méthode vous permet d’obtenir des données réelles sur l’impact de chaque version sur les comportements des clients. En utilisant le test A/B, vous pourrez tester différentes variations, telles que des titres, des images, des couleurs ou des appels à l’action, pour identifier les éléments qui ont généré les meilleurs résultats. Cela vous aidera à optimiser vos campagnes, à améliorer les taux de conversion et à augmenter vos ventes.

De plus, l’A/B testing vous fournira des informations précieuses sur les préférences et les réactions de vos clients, ce qui vous permettra d’affiner votre stratégie marketing pour mieux les engager.

En fin de compte, cette approche vous permettra de prendre des décisions éclairées, d’optimiser l’expérience client et de maximiser votre succès dans le domaine du commerce en ligne ou de la vente au détail.

#9 L’analyse du tunnel de conversion

L’analyse du tunnel de conversion consiste à étudier les différentes étapes que les visiteurs parcourent depuis leur arrivée sur votre site jusqu’à la finalisation d’un achat, dans le but d’optimiser ce processus.

Cette méthode vous permet de comprendre où se manifestent les éventuels obstacles ou points de friction, ainsi que les opportunités d’amélioration pour augmenter les conversions.

exemple analyses clients funnel marketing

En utilisant l’analyse du tunnel de conversion, vous pourrez identifier les étapes du parcours client où se produiront les abandons les plus fréquents, vous permettant de mettre en place des actions correctives. Vous pourrez ainsi améliorer l’expérience utilisateur, augmenter le taux de conversion et maximiser vos ventes.

De plus, cette analyse vous fournit des informations précieuses sur le comportement de vos clients, vous permettant d’adapter votre stratégie marketing à chaque étape du tunnel de conversion pour maximiser son efficacité. Cela vous aidera donc à optimiser votre processus d’achat, à renforcer votre rentabilité en ligne ou en magasin, et à atteindre vos objectifs commerciaux.

#10 L’analyse du ROI des campagnes

L’analyse du ROI (Return on Investment) des campagnes vise à évaluer la performance et la rentabilité de vos différentes campagnes marketing et publicitaires. Son objectif principal est de mesurer le retour financier généré par vos investissements.

En utilisant cette analyse, vous pourrez déterminer quelles campagnes ont été les plus efficaces et les plus louables, ce qui vous permettra de prendre des décisions éclairées quant à l’allocation de vos ressources.

Vous pourrez ainsi mettre en œuvre vos efforts sur les stratégies qui permettent d’obtenir les meilleurs résultats et d’optimiser vos investissements futurs.

De plus, cette analyse vous fournira des informations précieuses sur les canaux, les segments de clientèle et les messages qui ont eu le plus d’impact, vous permettant d’affiner vos futures campagnes et d’améliorer votre rentabilité globale.

En somme, l’analyse du ROI des campagnes vous aide à maximiser vos revenus, à optimiser votre stratégie marketing et à obtenir un meilleur retour sur vos investissements.

#11 La cartographie des parcours clients

La cartographie des parcours clients consiste à analyser et représenter graphiquement les différentes étapes par lesquelles les clients passent lors de leur interaction avec votre entreprise. Son objectif principal est de vous permettre de visualiser de manière claire et détaillée les itinéraires empruntés par les clients, du premier contact à l’achat et au-delà.

construire dispositif crm marketing conventions

En utilisant la cartographie des parcours clients, vous pourrez identifier les points de contact clés, les moments forts ainsi que les éventuels obstacles rencontrés par les clients tout au long de leur parcours. Cela vous permettra d’optimiser chaque étape pour offrir une expérience fluide, personnalisée et sans friction, ce qui améliorera la satisfaction client et favorisera la fidélité.

De plus, cette analyse vous permet de mieux comprendre les motivations et les besoins des différents segments de votre clientèle, vous permettant ainsi d’adapter vos stratégies marketing et de proposer des offres et des interactions plus applicables.

En résumé, la cartographie des parcours clients vous permettra donc d’optimiser l’expérience client, d’augmenter les taux de conversion et de développer une relation solide avec votre clientèle.

#12 Le taux de désabonnement

Dans le domaine du commerce électronique, le taux de désabonnement mesure la proportion de clients qui se désengagent de votre entreprise en se désabonnant de vos communications ou en annulant leur abonnement. Son objectif est d’évaluer la rétention et la fidélité des clients.

En analysant le taux de désabonnement, vous pouvez repérer les tendances et les motifs derrière les désabonnements, ce qui vous permet de prendre des mesures pour améliorer la satisfaction et réduire les départs.

Cela vous aidera à adapter vos stratégies de fidélisation, à renforcer les relations avec vos clients et à maintenir leur engagement à long terme.

7 exemples d’analyses pour mesurer l’expérience de vos clients et leur satisfaction

#13 Les enquêtes de satisfaction client

La satisfaction client joue un rôle essentiel dans la compréhension et l’évaluation du degré de satisfaction de votre clientèle à l’égard de vos produits ou services.

Elle vous permet de générer des données via des questionnaires ou des sondages afin de mesurer la perception et les opinions de vos clients. Avec l’aide de cette analyse, vous pouvez mettre en évidence les points forts de votre offre, ainsi que les aspects à améliorer pour accroître la satisfaction de votre clientèle.

En examinant les résultats de ces enquêtes, vous serez en mesure de détecter les problèmes récurrents, de repérer les tendances émergentes et d’ajuster votre stratégie pour mieux répondre aux attentes changeantes de vos clients.

En utilisant les informations obtenues grâce à cette analyse, vous serez en mesure de prendre des décisions éclairées pour améliorer l’expérience client, renforcer la fidélité de votre clientèle et optimiser les performances globales de votre entreprise.

#14 Le NPS (score net de promotion)

Le NPS en e-commerce est un indicateur clé qui permet de mesurer la satisfaction et la fidélité des clients envers votre entreprise. Il consiste à poser une question simple aux clients : « Sur une échelle de 0 à 10, dans quelle mesure recommanderiez-vous notre entreprise à votre entourage ? ».

exemple analyses clients net promoter score

En fonction des réponses, les clients sont classés en trois catégories : les promoteurs (note 9-10), les passifs (note 7-8) et les détracteurs (note 0-6).

Le NPS est alors calculé en soustrayant le pourcentage de détracteurs du pourcentage de promoteurs. Ce score permet d’évaluer la satisfaction globale des clients et d’identifier les leviers d’amélioration.

Grâce au NPS, vous pourrez mesurer l’impact de vos actions sur la satisfaction client, identifier les domaines à renforcer et prendre des mesures concrètes pour améliorer l’expérience client et fidéliser votre clientèle.

#15 L’écoute des médias sociaux

L’écoute des médias sociaux est une méthode qui consiste à surveiller et à analyser les conversations et les mentions relatives à votre entreprise sur les plateformes de médias sociaux.

Elle permet de comprendre ce qui se dit sur votre marque, vos produits ou services, ainsi que sur vos concurrents.

Grâce à cette méthode, vous pouvez favoriser des informations précieuses sur les préoccupations, les attentes et les avis de votre public cible. L’écoute des médias sociaux vous permet d’identifier les tendances émergentes, de détecter les problèmes potentiels et d’ajuster votre stratégie en conséquence.

En utilisant les données recueillies grâce à cette méthode, vous serez en mesure de prendre des décisions éclairées, d’optimiser vos campagnes marketing, d’améliorer l’expérience client et de renforcer votre présence sur les réseaux sociaux.

#16 Le CSAT (note de satisfaction client)

Le CSAT en e-commerce a pour objectif de mesurer la satisfaction des clients vis-à-vis de leur expérience d’achat. Il se base sur une simple question posée aux clients : « Sur une échelle de 1 à 5, commentez-vous votre satisfaction par rapport à votre expérience d’achat ? ».

Les clients sont invités à attribuer une note de 1 à 5, allant de très insatisfait à très satisfait.

Le CSAT est calculé en fonction du pourcentage de clients satisfaits (notes 4-5) par rapport au nombre total de réponses. En utilisant le CSAT, vous pouvez évaluer la satisfaction de vos clients, identifier les points forts et les axes d’amélioration de votre expérience d’achat, et mettre en place des actions concrètes pour augmenter la satisfaction client.

En surveillant régulièrement le CSAT, vous pourrez suivre l’évolution de la satisfaction client dans le temps et ajuster vos stratégies en conséquence.

#17 Le CES (client score d’effort)

Le CES est un indicateur utilisé pour évaluer l’effort fourni par les clients lors de leur expérience d’achat. Il se base sur une question clé posée aux clients : « Dans quelle mesure avez-vous dû fournir des efforts pour effectuer votre achat ? ». Les clients sont invités à répondre sur une échelle de 1 à 7, allant de « Aucun effort » à « Un effort considérable ».

Cet indicateur est calculé en calculant les réponses des clients. Grâce au CES, vous pouvez mesurer l’effort perçu par vos clients, identifier les points de friction dans le processus d’achat, et prendre des mesures pour réduire leur effort. En utilisant régulièrement le CES, vous pourrez suivre l’évolution de l’effort client au fil du temps et optimiser leur expérience d’achat.

Ainsi, par l’étude des résultats du CES, vous pourrez mettre en place des améliorations spécifiques pour simplifier et rendre plus fluide le parcours d’achat de vos clients.

#18 Le VOC (Voix du client)

Le VOC (Voice of the Customer) est une approche essentielle pour diffuser et analyser les avis, les besoins et les attentes des clients. Il consiste à collecter les feedbacks des clients à travers divers canaux de communication tels que les sondages, les commentaires et les avis.

exemple analyses clients voice of customer

Grâce au VOC, vous pouvez obtenir des informations précieuses directement des clients pour mieux comprendre leur perception de votre entreprise et de vos produits.

En utilisant le VOC, vous pouvez identifier les domaines de forces de votre offre et les améliorer, vous permettant ainsi de prendre des décisions stratégiques adaptées aux besoins réels des clients.

De ce fait, les retours de cet outil vous permettent d’optimiser l’expérience client, d’augmenter la satisfaction et de fidéliser votre clientèle.

#19 L’analyse du service client

Celle-ci revêt une importance cruciale dans votre entreprise, car elle permet d’évaluer et d’améliorer l’expérience de vos clients.

Elle consiste à collecter, analyser et interpréter les données relatives aux interactions avec vos clients, que ce soit par le biais des appels, des e-mails ou des chats en direct. Grâce à cette analyse, vous serez en mesure d’identifier les problèmes récurrents, de mesurer l’efficacité de votre équipe de service client et de repérer les points forts et les faiblesses de votre processus. Cela vous permettra de former votre équipe de manière ciblée, d’anticiper les besoins des clients et de leur offrir une expérience personnalisée, tout en résolvant rapidement leurs problèmes.

En utilisant l’analyse du service client, vous pourrez également suivre l’impact de vos actions d’amélioration, mesurer la fidélité des clients et évaluer leur niveau de satisfaction globale. En comprenant les attentes et les besoins de vos clients grâce à cette analyse, vous serez en mesure de prendre des décisions stratégiques éclairées pour optimiser leur expérience. De surcroît, vous favoriserez la croissance de votre entreprise et maintiendrez une relation solide avec votre base de clients fidèles.

Par conséquent, l’analyse du service client vous permettra d’offrir un service exceptionnel, de fidéliser vos clients et de vous démarquer dans un marché concurrentiel.

7 exemples d’analyses pour améliorer votre catalogue produits

#20 L’analyse de la performance produit

Cette analyse de produits permet d’évaluer et d’optimiser les résultats de vos produits au sein de votre activité commerciale. En l’utilisant, vous pourrez mesurer la performance de chaque produit, identifier les forces et les faiblesses, et découvrir des opportunités d’amélioration.

Cette analyse vous aide à évaluer les ventes, les marges bénéficiaires, la demande et la satisfaction client liées à chaque produit, ce qui vous permet de prendre des décisions éclairées sur l’approvisionnement, la tarification, la promotion et l’optimisation de votre assortiment.

De plus, elle vous permet de segmenter votre catalogue en fonction de la performance de chaque produit, afin de vous concentrer sur les produits les plus louables et de mettre en place des stratégies spécifiques pour améliorer ceux qui ont des résultats les moins satisfaisants.

L’objectif de l’analyse de la performance produit est de maximiser les ventes, la rentabilité et la satisfaction client grâce à des décisions stratégiques basées sur des données précises et fiables. Cela vous aidera donc à comprendre quels produits rencontrent le plus de succès, quelles sont les tendances du marché et quelles sont les préférences de votre clientèle. De ce fait, vous serez en mesure d’ajuster votre offre, de cibler vos efforts de marketing et d’adapter votre stratégie globale pour atteindre les meilleurs résultats. L’analyse de la performance produit vous permet donc d’évaluer, d’optimiser et de développer votre activité.

#21 L’analyse des avis clients

Celle-ci consiste à résoudre et analyser les avis et retours d’expérience des clients concernant vos produits ou services. Son objectif est d’évaluer la satisfaction des clients, d’identifier les forces et les faiblesses de votre offre, et d’obtenir des informations précieuses pour améliorer votre activité.

En analysant les avis clients, vous pouvez découvrir les préférences, attentes et tendances des clients, ce qui vous permet d’adapter votre offre et d’améliorer leur expérience globale. De plus, cette analyse vous aide à identifier les problèmes récurrents et à prendre des mesures correctives pour améliorer la qualité de vos produits et services.

exemple analyses clients avis clients

En répondant aux commentaires des clients, vous pouvez également développer une relation de confiance et renforcer votre réputation en ligne.

Par conséquent, vous allez ainsi pouvoir optimiser la satisfaction client, fidéliser vos clients et prendre des décisions stratégiques ciblées sur les besoins réels de votre clientèle.

#22 L’analyse des recommandations produits

L’examen des produits recommandés implique l’analyse des données et des comportements des clients afin de fournir des suggestions personnalisées et applicables.

L’objectif principal est d’améliorer l’expérience d’achat en proposant des produits qui correspondent aux intérêts de chaque client. Avec l’utilisation de cette analyse, vous pouvez appréhender les préférences, les habitudes d’achat et les comportements des clients, ce qui permet de suggérer des produits adaptés à leurs goûts et à leurs besoins.

En utilisant l’analyse des produits recommandés, vous pouvez optimiser la pertinence de vos suggestions, augmenter les ventes croisées et encourager les clients à acheter des produits complémentaires.

De plus, cette analyse vous permet de personnaliser l’expérience client, d’accroître la fidélité et d’améliorer la satisfaction globale.

Dans l’ensemble, l’analyse des recommandations vous aide à affiner les suggestions pour chaque client, à stimuler les ventes et à créer une expérience d’achat personnalisée et satisfaisante.

#23 L’analyse concurrentielle

Dans le cadre de l’e-commerce/retail, l’analyse concurrentielle implique d’étudier vos concurrents et le marché. Son objectif est de comprendre les stratégies, les forces et les faiblesses de vos rivaux.

Cette analyse vous permet d’identifier les opportunités et les menaces présentes sur le marché, afin de prendre des décisions éclairées.

En évaluant la performance de vos concurrents, vous pouvez comparer votre offre, vos prix et vos services pour vous démarquer et trouver des axes d’amélioration.

En définitive, l’analyse concurrentielle vous aide à vous positionner stratégiquement et à optimiser votre compétitivité dans le secteur de l’e-commerce/retail.

#24 Les tests utilisateurs

Les tests utilisateurs dans le domaine de la vente au détail sont des méthodes d’évaluation qui sont cohérentes à observer et qui permettent de réagir aux retours des utilisateurs lorsqu’ils interagissent avec votre site web ou vos produits.

L’objectif principal de ces tests est de comprendre comment les utilisateurs interagissent avec votre plateforme, d’identifier les problèmes d’utilisabilité et d’améliorer l’expérience client.

En utilisant les tests utilisateurs, vous pouvez observer directement les comportements des utilisateurs, donner leurs avis et obtenir des informations précieuses sur leurs préférences et leurs besoins. Ces tests vous permettent également de détecter les obstacles et les points de friction dans le processus d’achat. Ainsi, vous pourrez mieux optimiser votre conversion et améliorer votre satisfaction client.

Enfin, les tests utilisateurs vous permettent de prendre des décisions fondées sur des données réelles et d’apporter des modifications ciblées pour améliorer l’ergonomie, la convivialité et la performance globale de votre plateforme.

#25 L’analyse des prix des produits

Pour utiliser l’analyse des prix des produits en e-commerce/retail, il est important de comprendre en quoi elle consiste et comment elle peut vous être bénéfique. Cette analyse implique d’étudier les prix pratiqués sur le marché pour des produits similaires ou concurrents, dans le but de déterminer le positionnement optimal de votre prix.

Grâce à cette analyse, vous pouvez identifier des opportunités de tarification, ajuster vos prix en fonction de la demande et de la concurrence, et améliorer votre rentabilité.

Elle vous permet également de surveiller les variations de prix sur le marché, d’anticiper les tendances et les comportements des consommateurs, et de prendre des décisions éclairées en matière de tarification.

En résumé, l’analyse des prix des produits vous offre des insights précieux pour optimiser votre stratégie commerciale et rester compétitif sur le marché de l’e-commerce/retail.

#26 L’analyse des caractéristiques des produits

L’analyse des caractéristiques des produits a pour mieux appréhender en détail les spécifications, les fonctionnalités et les attributs comprenant de vos produits, afin de ce que vos clients apprécient le plus et recherchent les détails.

En utilisant cette analyse, vous serez en mesure de déterminer les atouts clés de vos produits, d’identifier les améliorations potentielles et de saisir de nouvelles opportunités.

En comparant vos produits avec ceux de vos concurrents, cette analyse vous permettra de mettre en évidence vos avantages compétitifs et de positionner votre offre de manière stratégique.

Grâce à cette analyse approfondie, vous serez de ce fait en mesure de prendre des décisions éclairées quant au développement de produits, au marketing et à la communication, en répondant de manière précise et efficace aux attentes et aux besoins de vos clients.

6 exemples d’analyses pour améliorer votre stratégie de pricing

#27 L’analyse de la sensibilité des prix

L’analyse de la sensibilité des prix est un outil essentiel pour comprendre comment les variations de prix peuvent influencer les décisions d’achat des clients. Grâce à cette analyse, vous pourrez déterminer la plage de prix idéale pour maximiser vos revenus tout en maintenant la satisfaction de vos clients.

En évaluant l’élasticité de la demande pour vos produits, vous saurez commenter vos clients réagissent aux changements de prix, ce qui vous aidera à ajuster votre stratégie tarifaire de manière optimale.

Vous serez en mesure d’identifier les segments de clients les plus sensibles aux prix, vous permettant ainsi d’adapter vos promotions et votre marketing en conséquence. Grâce à cette analyse, vous pourrez également évaluer l’impact de vos actions promotionnelles sur vos ventes et déterminer la rentabilité de vos produits à différents niveaux de prix.

Cette analyse vous donnera donc des insights précieux pour prendre des décisions éclairées en matière de tarification et de maximisation de vos revenus.

#28 La tarification dynamique

La tarification dynamique est une stratégie astucieuse qui vous permet de moduler vos prix en fonction des variations du marché et de la demande. Grâce à cette approche, vous pourrez ajuster vos tarifs en temps réel, en tenant compte de différents paramètres tels que la disponibilité des produits, les fluctuations saisonnières et la concurrence.

En exploitant des données et des algorithmes avancés, la tarification dynamique vous offre la possibilité d’identifier les moments propices pour augmenter ou réduire vos prix, optimisant ainsi vos revenus.

De plus, cette méthode vous permet de vous adapter rapidement aux évolutions de la demande et de maintenir votre compétitivité sur le marché. En surveillant attentivement les réactions des clients face à vos ajustements tarifaires, vous serez en mesure d’affiner continuellement votre stratégie de tarification, en vous rendant efficaces sur des informations concrètes.

Ainsi, la tarification dynamique vous offre la flexibilité nécessaire pour optimiser vos prix selon les conditions du marché, augmenter vos revenus et permettre votre position concurrentielle.

#29 La discrimination par les prix

Il s’agit d’une approche qui vous permet de décortiquer les différentes stratégies tarifaires. Avec cette méthode, vous allez explorer les subtilités des prix et découvrir si des facteurs tels que la segmentation de la clientèle ou les préférences individuelles qui influencent vos tarifs.

En utilisant cette analyse, vous serez en mesure de sculpter votre prix de manière ciblée, en harmonie avec les attentes de chaque segment de clientèle.

Grâce à cette compréhension approfondie des réactions de vos clients aux différents niveaux de prix, vous pourrez ajuster votre stratégie tarifaire pour optimiser à la fois vos revenus et la satisfaction de votre clientèle.

En scrutant attentivement les résultats de cette analyse, vous pourrez prendre des décisions éclairées quant à l’implémentation de politiques de tarification différenciées. Ceci donne naissance à une expérience d’achat sur mesure pour chaque client, tout en maximisant vos profits.

En résumé, cette méthode peut vous permettre de propulser votre entreprise vers de nouveaux sommets de succès économique et de satisfaction client.

#30 La modélisation de l’optimisation des prix

La modélisation est une approche potentiellement puissante puisqu’elle peut vous permettre de maximiser vos revenus en ajustant stratégiquement vos tarifs.

En utilisant cette modélisation, vous allez pouvoir explorer et analyser différentes variables, telles que la demande, la concurrence, les coûts et les préférences des clients, pour déterminer les prix optimaux de vos ou services. Vous pourrez identifier les relations complexes entre ces facteurs et prendre des décisions éclairées pour optimiser vos marges bénéficiaires. Par l’analyse des données intelligentes et l’utilisation des algorithmes avancés, cette modélisation vous permettra de créer des stratégies tarifaires et dynamiques. Celles-ci seront adaptées aux fluctuations du marché et aux attentes changeantes des clients.

La modélisation de l’optimisation des prix vous offre de ce fait les outils nécessaires pour maximiser votre rentabilité. Vous êtes en mesure de prendre une longueur d’avance sur vos concurrents et d’offrir une valeur optimale à vos clients. Et tout cela en maintenant un équilibre subtil entre vos objectifs financiers et la satisfaction de votre clientèle.

#31 L’élasticité-prix

L’élasticité-prix est un concept qui vous permet de comprendre comment la demande d’un produit ou d’un service réagit aux variations de son prix. En utilisant l’élasticité-prix, vous pourrez évaluer la sensibilité des consommateurs aux changements de prix et ajuster votre stratégie tarifaire en conséquence. Cette mesure va vous offrir des informations précieuses sur la réaction des clients face aux variations de prix (qu’il s’agisse d’une augmentation ou d’une réduction).

Grâce à cette élasticité-prix, vous pourrez prendre des décisions afin de maximiser vos revenus en identifiant les gammes de prix les plus avantageuses, en présentant le bon équilibre entre rentabilité et volume des ventes, et en anticipant les répercussions de vos ajustements tarifaires.

En analysant les données et en calculant l’élasticité-prix, vous pourrez adapter votre offre en fonction de la demande du marché, optimiser vos marges bénéficiaires et rester compétitif.

L’élasticité-prix est un outil essentiel qui vous permettra de prendre des décisions stratégiques éclairées en matière de tarification, en comprenant comment les variations de prix influent sur la demande de vos produits ou services.

#32 Le test de prix

Le test de prix est une méthode utilisée pour évaluer la réaction des clients à différents niveaux de prix pour un produit ou un service donné. En menant des expériences de test de prix, vous pourrez mesurer l’élasticité-prix et comprendre comment la demande fluctue en fonction des variations tarifaires. Cela vous permettra d’optimiser votre stratégie de tarification en identifiant les prix les plus appropriés pour maximiser vos revenus.

Le test de prix consiste à proposer des prix différents à des groupes de clients ou à des segments spécifiques du marché, puis à analyser les résultats pour déterminer l’impact sur la demande et les performances commerciales.

En utilisant le test de prix, vous pourrez ajuster votre prix de manière itérative et obtenir des données concrètes sur la sensibilité des consommateurs aux changements tarifaires. Cela vous aidera à prendre des décisions éclairées en matière de tarification.

En évaluant les résultats du test de prix, vous pourrez ajuster vos stratégies tarifaires, identifier les prix optimaux qui maximisent à la fois vos revenus et votre rentabilité, et anticiper les réactions des clients face aux changements de prix.

#33 L’analyse de la concurrence

L’analyse de la concurrence dans une stratégie de tarification vise à comprendre comment vos concurrents positionnent leurs prix sur le marché. En réalisant cette analyse, vous pourrez évaluer la compétitivité de vos prix par rapport à ceux de vos concurrents.

L’analyse de la concurrence consiste en effet à examiner les prix pratiqués par vos concurrents, ainsi que les stratégies de tarification qu’ils utilisent. Vous pourrez ainsi identifier les écarts de prix, les opportunités de différenciation et les marges de manœuvre pour ajuster vos propres prix. L’analyse de la concurrence vous permettra également d’identifier les facteurs clés qui influencent les décisions de prix de vos concurrents, tels que la qualité perçue, les promotions, les remises ou les niveaux de service. En comprenant ces facteurs, vous pourrez donc affiner votre propre stratégie de tarification pour être compétitif sur le marché.

L’analyse de la concurrence dans une stratégie de tarification vous aide ainsi à évaluer la position de vos prix par rapport à ceux de vos concurrents. Vous pouvez identifier des opportunités de différenciation et ajuster votre stratégie de tarification pour être compétitif sur le marché.

L’art de gérer une Base de Données Clients [Guide & Logiciels]

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 🙂

L’essentiel à retenir sur les bases de données clients

  • Une base de données clients est un système permettant de stocker et organiser les données clients de l’entreprise afin de mieux connaitre ses clients et ainsi améliorer vos performances. Des données clients fiables et structurées servent de socle à l’analyse et à l’activation grâce à des campagnes marketing plus performantes.
  • Pour être exploitable, une BDD doit être bien organisée, cohérente et mise à jour régulièrement. Tout l’enjeu d’une bonne BDD est de centraliser les données constamment tout en les gardant les plus à jour possibles dans un environnement intégralement sécurisé et structuré.
  • Construire sa BDD implique de déterminer les objectifs, identifier les sources des données et adopter la solution logicielle adéquate à ses besoins.

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 :

  • L’analyse / la Business Intelligence / la connaissance client : la finalité principale d’une BDD client est de mieux connaître ses clients. Entre autre, les données de la BDD servent à alimenter des reportings, qui peuvent avoir des fins stratégiques / business mais aussi comptables / financières / juridiques…
  • L’activation : une BDD Clients peut être utilisée par les équipes marketing, les commerciaux, le service client pour personnaliser les actions, mieux cibler les clients et ainsi être plus compétitif.

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 donnéesPrésentationExemples de données
Données de profil
  • Ensemble de données qui sont utilisées pour reconnaître un individu
  • Ces données peuvent inclure des informations personnelles (nom, adresse, sexe), démographiques (localisation, profession, revenu) ainsi que ses centres d'intérêts et hobbies
  • Les données de profil sont en général les premières données qu'une entreprise récupère sur ses clients
  • Age
  • Adresse email
  • Date de naissance
Données d’engagement
  • Ensemble des données qui permettent de savoir comment vos clients interagissent avec votre marque via les différents points de contact de leur parcours.
  • Ces données révèlent à quel point le client est réactif sur les différents points de contact.
  • Elles permettent d'avoir une visibilité claire sur votre relation avec chacun d’entre eux.
  • Visites web
  • Nombre de post likés
  • Nombre d'emails ouverts, cliqués...
Données comportementales
  • Données enregistrées à partir du comportement que le client a face à votre marque (visite du site web / application mobile, clics, ouvertures de mails)
  • Si cette donnée représente souvent une valeur moindre qu'une donnée transactionnelle (liée à une action moins engageante), elle présente, en revanche, l'intérêt d'être collectée plus tôt dans le parcours client.
  • Elles permettent de traduire l'intérêt que le client montre à votre marque.
  • Comportement "on site" : pages consultées, durée des sessions, ajouts au panier, clics...
  • Comportement d'achat : produits achetés, panier moyen, RFM...
  • Comportement "in app" et, plus généralement, l'ensemble des comportements de vos clients sur les différents canaux & points de contact
Données attitudinales
  • Données relatives à la perception qu’ont vos clients de votre marque (émotions, sentiments).
  • Elles peuvent être collectées via des questionnaires clients, des réunions clients, l’analyse des réclamations clients, des avis clients, etc.
  • Satisfaction client (NPS, CSAT, CES...)
  • Préférences / besoins et attentes exprimées par le client
  • Motivations & challenges 

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 :

Octolis données B2B panorama

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 :

  • La complétude : pour maximiser la pertinence de votre BDD, vous devez d’abord vous assurer de bien identifier les champs dont vous aurez besoin . Ces champs peuvent inclure, par exemple, des informations telles que le nom, l’adresse e-mail, l’adresse postale, le numéro de téléphone, l’âge, le sexe, le domaine d’activité, etc. Assurez-vous ensuite de bien les compléter afin de bien cerner le profil de chaque client.
  • La vision clients unifiée : intrinsèquement liée à la complétude des informations clients, une vision clients unifiée implique la constitution des fiches clients 360. Dans ce contexte, la BDD doit centraliser le maximum de données clients (indice de complétude) mais de façon intelligente et ordonnée (gare aux doublons !). Ainsi, n’importe quelle équipe de votre entreprise pourra accéder et utiliser rapidement l’ensemble des informations collectées sur le client pour personnaliser au mieux le service.
  • La propreté : pour être exploitables, les données doivent être régulièrement mises à jour et nettoyées. Il faut également faire attention au format qui doit être uniformisé pour chaque catégorie. La propreté passe également par la cohérence entre les informations : vos données ne doivent pas entrer en conflit en présentant par exemple des informations contradictoires.
  • L’exploitabilité : que ce soit pour faire des analyses ou améliorer la relation clients, l’intérêt d’une BDD clients réside dans ce qu’on en fait. Cela implique donc une interface user-friendly, adaptée pour les utilisateurs métiers (préférer ici une Customer Data Platfom à un data lake) avec une segmentation de données bien réfléchie (par exemple, par zone géographique, par centre d’intérêt, etc.). L’exploitabilité de la BDD passe également par la mise en place de flux / connecteurs entre la BDD et les outils utilisés par les équipes.
  • La sécurité : bien gérer sa BDD réside également dans la bonne gestion de son accès. Les droits d’accès utilisateurs doivent être accordés uniquement aux équipes susceptibles d’en avoir besoin. Par ailleurs, des mesures doivent être mises en place pour lutter contre la perte et la fuite de données, mais également pour analyser régulièrement le niveau de qualité des données.
  • Le respect des règlementations : une base de données étant, par définition, un nid d’informations personnelles sur ses clients, elles se doivent de respecter les différentes réglementations portant sur les données personnelles comme la Loi Informatique et Libertés (LIL) et le Règlement général sur les données personnelles (RGPD).

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 :

  • Déterminer le périmètre de ses données : chaque entreprise brassant un nombre colossal de données internes, externes, privées et publiques, la première étape est donc d’identifier toutes les sources disséminées au sein de l’organisation. Ces silos de données peuvent prendre la forme de logiciels CRM et ERP, de systèmes hérités ou encore de tableurs.
  • Articuler la gestion des données autour d’objectifs concrets : pour éviter de se laisser submerger par la quantité de données disponibles, il est en général recommandé de déterminer au préalable les enjeux professionnels que vous souhaitez atteindre et les problèmes que vous souhaitez résoudre.
  • Fédérer ses collaborateurs : le succès d’une stratégie de gestion des données passe par la mobilisation des équipes à tous les niveaux. La gestion des données n’étant plus le domaine réservé des services informatiques et financiers, vous devez sensibiliser vos collaborateurs à la qualité des données puisque ce seront eux qui collecteront et exploiteront au quotidien ces données.

Si les logiciels CRM ont longtemps été incapables de gérer les données issues du digital, les Customer Data Platforms se sont positionnées comme une alternative pertinente et complète.

Comment créer une vision clients unifiée ?

On entend concrètement par une « vision clients unifiée » :

  • La capacité à dédupliquer / dédoublonner les données importées des différences sources de l’entreprise (les interactions des clients avec votre entreprise, les données de navigation sur votre site web, les interactions sur les réseaux sociaux, les transactions d’achat, les données de comportement, etc.).
  • La capacité à pouvoir visualiser simplement, dans une fiche client, et exploiter l’ensemble des données relatives à un client.

On peut trouver ci-dessous un exemple de fiche client 360 qui permet de comprendre parfaitement le profil d’un client en un clic :

Fiche client dash

Source : Octolis

Dans le cas où vous avez plusieurs systèmes hétérogènes, il existe des solutions pour assurer l’unification de vos données clients :
  • Choisir les produits d’un même éditeur, de sorte que tous les programmes soient intégrés nativement.
  • Développer votre propre code pour forcer les systèmes à communiquer entre eux.
  • Utiliser des interfaces de programmation d’application (API) : ces solutions permettent à deux sources de données hétérogènes de se « parler » le même langage informatique, afin d’échanger des informations sans avoir à copier des données.

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 :

  • Les objectifs globaux de l’entreprise : pour être efficace, la BDD client doit être alignée avec les objectifs globaux de l’entreprise. Il est donc important de déterminer les objectifs généraux de l’entreprise (augmentation des ventes, amélioration du service client, etc.).
  • Les objectifs spécifiques de la BDD client, qui doivent être liés aux objectifs globaux. Par exemple, l’objectif spécifique pourrait être d’augmenter la fidélité des clients en améliorant leur expérience d’achat.
  • Les critères de la BDD client : on entend par « critères » les informations à collecter pour alimenter la BDD client. Ils peuvent inclure des informations de base telles que le nom, l’adresse et l’adresse e-mail du client, ou des informations plus détaillées telles que les achats précédents du client ou ses préférences.

Lorsque l’on fixe les objectifs de sa BDD client future, il est aussi important de se poser quelques questions comme :

  • Quoi : quels indicateurs de performance vais-je regarder ? (taux de conversion, NPS, taux de réachat…)
  • Quand : sur quels points de contacts vais-je interroger mes clients ? (en sortie de site, sur les pages produits…)
  • Qui : quelles sont les données dont je vais avoir besoin ? (URL de la page, ID client, magasin concerné…)
  • Comment : quel dispositif vais-je mettre en oeuvre afin de collecter ces données ? (questionnaire post-achat, pop-in en sortie de site, questionnaire post-contact…

#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 :

  • La notoriété de la plateforme, qui donnera un indicateur sur ses performances.
  • La pertinence et la richesse des fonctionnalités de base de données clients en fonction de vos objectifs et de l’industrie dans laquelle votre entreprise s’inscrit.
  • La facilité d’utilisation de l’outil (ergonomie, graphisme).
  • La possibilité de se connecter depuis différents appareils : ordinateur, tablette, smartphone…

Encore un peu perdu ? Voici d’autres critères un peu plus poussés qui pourront vous aiguiller dans votre choix :

  • L’évolutivité de la plateforme : plus vous collectez de données clients, plus votre entreprise se développe et vos besoins évoluent. Assurez-vous que la solution choisie puisse se synchroniser et s’intégrer avec d’autres outils essentiels au développement de votre activité. Une solution basée sur le Cloud est souvent recommandée.
  • La protection de vos données : assurez-vous que le logiciel de base de données clients propose un système de gestion des droits d’accès et plusieurs méthodes de protection des données (suppression automatique en cas de piratage, sauvegarde automatique…).
  • La cohérence de vos données et la facilité de leur utilisation : vous serez amené à collecter différentes données provenant de différentes sources, il faut que le logiciel choisi puisse les supporter.

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 !

Si vous souhaitez en savoir plus sur comment nettoyer correctement sa base de données clients, n’hésitez pas à jeter un oeil à notre guide dédié à ce sujet.

#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 :

  • De définir en premier lieu les politiques de sécurité qui régissent son accès et son utilisation. Cela peut inclure l’accès restreint aux utilisateurs autorisés, l’utilisation de mots de passe forts, la limitation des privilèges d’accès en fonction des rôles et des responsabilités, etc. Ces politiques visent à protéger les données clients contre les accès non autorisés et les atteintes à la confidentialité.
  • De gérer les droits d’accès : vous devez mettre en place un système de gestion des droits d’accès qui permet de contrôler qui peut accéder à la base de données et quelles actions ils peuvent effectuer. Cela peut impliquer la création de profils utilisateur avec des autorisations spécifiques ainsi que la définition de rôles et de groupes d’utilisateurs.
  • De sauvegarder régulièrement les données en créant des copies de sauvegarde et les stocker dans des emplacements sécurisés. Testez régulièrement les procédures de récupération pour vous assurer qu’elles fonctionnent correctement. Envisagez de faire également des mises à jour régulières de votre BDD.

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 :

  • Un logiciel CRM : hyper utilisé depuis les années 1990 par les entreprises pour gérer leurs données clients, les CRM permettaient de centraliser efficacement toutes ces données sur une même plateforme. Le CRM reste un outil traditionnel pour la gestion d’une BDD clients.
  • Un logiciel CDP : apparus dans un contexte de digitalisation massive des parcours clients et l’explosion des volumes de données web/comportementales que les logiciels CRM ne savaient pas gérer, les CDP ont connu un fort intérêt depuis le milieu des années 2010. Leur point fort ? Ils permettent la construction d’une BDD Clients 360 en offrant la capacité de centraliser et unifier à la fois les données offline (transactionnelles notamment) et online (données du site web notamment).
  • Un Data Warehouse : bien qu’elles existent depuis longtemps, la nouvelle génération de Data Warehouse apparue dans les années 2010 a permis un regain d’intérêt pour cet outil. Très concrètement, les DW offrent une approche moderne dans la gestion d’une BDD Clients, en combinant un Data Warehouse (pour le stockage) et un outil de Data Ops (pour le traitement des données) qui peut, par ailleurs, être une CDP (comme Octolis).

Si vous souhaitez en savoir plus sur l’évolution de ces outils dans la gestion de données clients, n’hésitez pas à jeter un œil à notre guide complet dédié à ce sujet.

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 !

Présentation
Logo-BrevoCette 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-logo

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.

Actito-logo

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.

logo_emarsys

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.

Selligent-logo

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 !

Présentation
np6-logo

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.

logo-octolisFondée 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.
Oracle-logoLancée 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. 
Insider-lohoEditeur 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.
Adobe-LogoLancée 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 :

  • L’orientation sujet : les données sont classées et définies par domaine et thème, et il est ainsi plus simple de rechercher un sujet désiré dans la base.
  • L’intégration de données : on parle ici d’ETL (extract, transform and load) c’est-à-dire d’extraction (sortir les données de la plateforme pour les analyser), de transformation (nettoyer les données) ou encore de chargement (insertion des données). Grosso modo, il s’agit de manier les informations au sein de la base.
  • Leur caractère non-volatile : une fois inscrite dans la base de données, l’information est immuable et ne peut pas être modifiée.
  • Leur attrait « time-variant » : le Data Warehouse se concentre et analyse les transformations temporelles, pour ainsi déceler et mettre en avant les grandes tendances.

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 !

Présentation
snowflake-logoData 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.
GoogleBigQueryLogoEn 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.
Microsoft-azure-logoInfrastructure 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.
Amazon-redshift-logoLancée 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.
Firebolt-logoFavori 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 !

  • Une BDD client regroupe un ensemble de données complètes sur chacun de vos clients et permet d’avoir une vision 360.
  • Cette forte connaissance client vous permet alors d’améliorer considérablement votre service client, mieux cibler vos campagnes marketing et personnaliser d’autant plus l’expérience d’achat. Cela se traduit en général par une plus forte fidélisation des clients et un chiffre d’affaires boosté.
  • Créer sa base de données clients nécessite de la rigueur dans la détermination des objectifs, des sources, le choix de la solution logicielle et sa structure globale. L’entretien, la sécurisation et la mise à jour des données sont également essentiels pour garder une BDD pertinente et exploitable.
  • Une solution intelligente et adoptée par de plus en plus d’entreprises est d’utiliser une Data Warehouse, complétée d’une CDP légère comme Octolis.

Zoom sur 15+ exemples de segmentation marketing | Ressource à télécharger

Le succès d’une entreprise dépend largement de sa capacité à comprendre et à satisfaire les besoins de ses clients. Or, pour comprendre ses clients, il faut bien les connaître et les distinguer, ce que permet précisément la segmentation marketing, qui est donc essentielle pour toute stratégie commerciale efficace.

Pour rappel, la segmentation marketing permet de diviser le marché en groupes homogènes de consommateurs ayant des besoins et des comportements similaires, afin de mieux cibler ses actions marketing.

ressource segmentation marketing exemples

Télécharger notre modèle Excel pour mettre en place votre segmentation marketing

Mais comment réussir à segmenter efficacement son marché ? C’est là que notre ressource entre en jeu ! Nous avons conçu une ressource présentant en détail les principaux modèles de segmentation marketing.

Grâce à cette ressource, vous pourrez découvrir les différentes méthodes de segmentation et choisir celle qui convient le mieux à votre entreprise. Vous y trouverez également des conseils pratiques pour mettre en place votre stratégie de segmentation et atteindre vos objectifs marketing, alors ne manquez surtout pas cette opportunité de booster vos ventes et de fidéliser votre clientèle en réussissant votre segmentation !

L’essentiel à retenir sur la segmentation marketing

Pour vous rafraîchir la mémoire, voici l’essentiel à savoir sur la segmentation marketing:

  • La segmentation marketing consiste à diviser un marché en groupes homogènes de consommateurs ayant des besoins et des comportements similaires, afin de mieux cibler les actions marketing.
  • Les bénéfices de la segmentation marketing sont nombreux : une meilleure compréhension des besoins des clients, une personnalisation plus efficace des offres, une augmentation de la satisfaction et de la fidélité des clients, une réduction des coûts marketing, etc.
  • Il existe plusieurs modèles de segmentation marketing, tels que la segmentation géographique, démographique, comportementale, psychographique, etc. Nous les décrivons en détail dans notre article.
  • Pour réussir sa stratégie de segmentation marketing, il est important de bien définir ses critères de segmentation, d’adapter son offre à chaque segment, de mesurer les résultats et de faire évoluer sa stratégie en fonction des feedbacks clients.
  • Si vous souhaitez en savoir plus sur la segmentation marketing et découvrir comment l’appliquer à votre entreprise, téléchargez notre ressource présentant les principaux modèles de segmentation marketing et les conseils pratiques pour réussir votre stratégie.

 

Télécharger notre modèle Excel pour mettre en place votre segmentation marketing

Qu’est ce qu’une segmentation marketing ? [Définition]

La segmentation marketing est l’art de segmenter sa base clients à des fins de ciblage marketing.

C’est est une technique qui permet de diviser un marché en plusieurs segments homogènes, regroupant des consommateurs ayant des besoins, des attentes et des comportements similaires. Cette approche permet aux entreprises de mieux comprendre les caractéristiques de chaque segment et de développer des offres adaptées à leurs besoins spécifiques.

En d’autres termes, la segmentation marketing est l’art de personnaliser ses actions marketing en fonction des différentes caractéristiques des clients. Cela peut inclure des critères tels que l’âge, le sexe, le niveau de revenu, la localisation géographique, les centres d’intérêt, le comportement d’achat, etc. L’objectif final est de maximiser la pertinence et l’efficacité des messages marketing en proposant des offres qui répondent de manière ciblée aux besoins de chaque segment.

Pourquoi faire de la segmentation marketing ?

Voici 5 principaux bénéfices de la segmentation marketing, illustrés pour deux types d’entreprises différentes :

#1 Pour mieux comprendre vos clients

La segmentation marketing permet aux entreprises de mieux comprendre les besoins de leurs clients et d’adapter leurs offres en conséquence. Pour une entreprise de mode, par exemple, la segmentation en fonction de l’âge et du sexe permettrait de proposer des vêtements adaptés aux goûts et aux besoins de chaque segment.

Pour une entreprise de vente en ligne, la segmentation en fonction des comportements d’achat permettrait de proposer des produits complémentaires ou des offres promotionnelles personnalisées.

#2 Pour personnaliser plus efficacement vos offres

En segmentant leur marché, les entreprises peuvent proposer des offres personnalisées et mieux ciblées à chaque segment. Pour une entreprise de restauration, par exemple, la segmentation en fonction des centres d’intérêt (végétariens, amateurs de cuisine épicée, etc.) permettrait de proposer des menus adaptés à chaque groupe de clients.

Pour une entreprise de cosmétiques, la segmentation en fonction des types de peau permettrait de proposer des produits spécifiques répondant aux besoins de chaque segment.

#3 Pour augmenter la satisfaction et la fidélité de vos clients

La segmentation marketing permet de proposer des offres personnalisées et adaptées aux besoins de chaque segment, ce qui augmente la satisfaction et la fidélité des clients. Pour une entreprise de loisirs, par exemple, la segmentation en fonction des centres d’intérêt (sports, musique, arts, etc.) permettrait de proposer des activités qui correspondent aux goûts de chaque segment, augmentant ainsi leur satisfaction et leur fidélité à long terme.

Pour une entreprise de services financiers, la segmentation en fonction des niveaux de revenus et des besoins en matière d’investissement permettrait de proposer des offres adaptées à chaque segment, augmentant ainsi leur satisfaction et leur fidélité.

#4 Pour réduire les coûts marketing

La segmentation marketing permet de mieux cibler les actions marketing, ce qui réduit les coûts liés aux campagnes publicitaires.

Pour une entreprise de e-commerce, par exemple, la segmentation en fonction des comportements d’achat permettrait de cibler des offres promotionnelles uniquement aux segments les plus susceptibles de convertir, réduisant ainsi les coûts de publicité inutiles.

Pour une entreprise de tourisme, la segmentation en fonction de la localisation géographique permettrait de cibler des publicités spécifiques à chaque marché, réduisant ainsi les coûts publicitaires inutiles.

#5 Pour augmenter les ventes et vos revenus

En proposant des offres personnalisées et mieux ciblées, la segmentation marketing permet d’augmenter les ventes et les profits de l’entreprise.

Pour une entreprise de téléphonie mobile, par exemple, la segmentation en fonction des niveaux d’utilisation permettrait de proposer des forfaits adaptés à chaque segment, augmentant ainsi le nombre de clients et les revenus de l’entreprise.

Pour une entreprise de bijouterie, la segmentation en fonction des occasions d’achat (mariage, anniversaire, etc.) permettrait de proposer des offres adaptées à chaque segment, augmentant ainsi les ventes et les profits.

Télécharger notre modèle Excel pour mettre en place votre segmentation marketing

H2 – 11 grands modèles de segmentation marketing

#1 La segmentation RFM

La segmentation RFM consiste à classer les clients en groupes en fonction de la récence de leur dernier achat, de la fréquence de leurs achats, et de leur montant total dépensé.

Cela permet d’ identifier les clients les plus rentables pour l’entreprise et de cibler efficacement les campagnes marketing pour maximiser les résultats.

Exemple de segmentation RFM

Comment fonctionne le framework RFM ?

Le framework RFM est basée sur trois critères : la récence (R) du dernier achat, la fréquence (F) des achats et le montant (M) des dépenses. Il permet de classer les clients en groupes en fonction de leur comportement d’achat.

Comment utiliser le framework RFM ?

Les 3 dimensions du framework RFM sont :

  1. Récence (Recency) : Cette dimension mesure la période de temps écoulée depuis le dernier achat d’un client. Les clients plus récents sont généralement considérés comme plus engagés et plus susceptibles de réaliser de nouveaux achats.
  2. Fréquence (Frequency) : Cette dimension évalue la fréquence d’achat d’un client sur une période donnée. Les clients qui achètent fréquemment sont considérés comme plus fidèles et peuvent nécessiter une approche marketing différente de ceux qui achètent moins souvent.
  3. Montant (Monetary) : Cette dimension examine le montant total dépensé par un client sur une période donnée. Les clients qui dépensent davantage peuvent être considérés comme des clients à valeur élevée et peuvent justifier des stratégies de fidélisation spécifiques.

En combinant ces trois dimensions, vous pouvez créer des segments RFM pour mieux comprendre le comportement de vos clients et adapter vos stratégies marketing en conséquence.

Exemple d’utilisation

Dans le cadre de réactivation de clients passifs, c’est l’une des méthodes les plus utilisées pour créer un ou plusieurs segments de clients passifs. Chaque segment fait ensuite l’objet d’un scénario de réactivation personnalisé.

#2 La segmentation PMG

La segmentation PMG s’appuie sur la loi de Pareto qui stipule que 20 % de vos clients génèrent 80 % de votre chiffre d’affaires. Il faut donc axer ses efforts en priorité sur cette minorité de clients.

Exemple de segmentation PMG

Comment fonctionne le framework PMG ?

Le framework PMG est basée sur trois critères : le profil (P) des clients, leurs motivations (M) d’achat et leurs habitudes de consommation (G). Il permet de regrouper les clients ayant des caractéristiques similaires.

Comment utiliser le framework PMG ?

Pour les gros clients, on peut les transformer en ambassadeurs en les invitant à des ventes privées, en leur demandant leurs avis sur de nouvceaux produits ou en leur faisant des offres de parrainages. Au contraire, pour les petits clients c’est l’occasion de faire revenir les clients ou diversifier leurs achats grâce à des offres promos ciblées.

#3 La segmentation promophilie

La segmentation promophilie évalue la sensibilité aux promotions, en fonction de la proportion d’achats réalisés avec une promotion rapporté à l’ensemble de la base sous la forme de déciles.

Comment utiliser le framework promophilie ?

On parle de clients promophiles pour caractériser les clients qui achètent principalement des produits disposant de remises commerciales. Il peut être très utile d’identifier les promophiles afin de les cibler dans certaines campagnes promotionnelles, ou au contraire de les exclure.

Pour modifier les critères du framework, vous pouvez ajuster le poids des critères comme le volume de remise sur le CA cumulé ou le nombre d’achats avec remise, ou pour calculer ce score uniquement pour les clients ayant réalisé plus de 3 achats.

#4 La segmentation par cycles de vie

La segmentation marketing par cycles de vie consiste à diviser les clients d’une entreprise en groupes en fonction de leur position dans le cycle de vie du produit ou du service offert.

Exemple de segmentation par cycle de vie

Comment fonctionne le framework cycles de vie ?

Le cycle de vie du client décrit la manière dont les relations avec les clients se renforcent au fil du temps, au fur et à mesure qu’ils envisagent, achètent, utilisent et deviennent fidèles à un produit ou à un service.

Il y a 5 étapes dans la vie du client : le reach, l’acquisition, la conversion, la rétention et la fidélisation.

Comment utiliser le framework cycles de vie ?

On adapte la stratégie marketing à la phase de vie du client :

  1. Reach : Ads, SEO / SEA, marketing d’influence.
  2. Conversion : Scénario / campanes emails, paniers abandonnés, retargeting.
  3. Engagement: Reco produit, promotions,..
  4. Rétention / FId : Réconciliation parcours clients, personnalisation avancées, programmes de fidélité…

#5 La segmentation par la satisfaction client

Ce framework divise les clients en différents champs grâce aux sonnées du service client comme le niveau de satisfation, le nombre tickets sur 3 mois ou les motifs de contacts.

segmentation marketing nps

Comment fonctionne le framework satisfaction client ?

On utilise le NPS (Net Promoter Score), qui est un indicateur de fidélisation de la clientèle très répandu qui aide les entreprises à mesurer la satisfaction et la fidélité de leurs clients.

Il est calculé en soustrayant le pourcentage de détracteurs (clients qui ne recommanderaient pas votre marque) du pourcentage de promoteurs (clients qui recommanderaient fortement votre marque).

Comment utiliser le framework satisfaction client ?

  • Pour les promoteurs : Utilisez vos promoteurs pour créer du contenu généré par les utilisateurs : Encouragez vos promoteurs à partager leurs expériences positives avec votre marque sur les médias sociaux ou d’autres canaux.
  • Détracteurs : Répondez à leurs préoccupations : Tendez la main aux détracteurs et répondez à leurs préoccupations. Cela vous permet non seulement de fidéliser le client, mais aussi de montrer que vous êtes déterminé à améliorer l’expérience client de votre marque.

#6 La segmentation RFE

La segmentation RFE fonctionne comme un RFM à la différence que les transactions sont remplacés par toutes formes de points de contacts (pages visitées, ouverture email, clic email, ..) auxquels on associe un nombre de points, exemple : +1 ouverture email, +3 visite site web, +5 clic email, etc.

Comment fonctionne le framework RFE ?

Le framework suit la même logique que la segmentation RFM (Récence, Fréquence, Montant), mais on s’intéresse ici à l’Engagement plutôt que le Montant.

L’idée est de considérer chaque interaction client comme l’équivalent d’un achat, et c’est l’intensité de l’engagement qui joue le rôle du montant.

On peut considérer par exemple qu’une ouverture d’email vaut 1, une page visitée vaut 5, etc. Une approche vraiment flexible pour définir les actifs, passifs, inactifs.

Comment utiliser le framework RFE ?

Par exemple, on peut imaginer la démarche suivante :

  • Pour les petits clients passifs : Vous pouvez créer un scénario de réactivation simple avec 2 messages emails (produits populaires, code promo…).
  • Pour les petits clients passifs : Vous pouvez créer un scénario de réactivation multicanal avec envoi d’emails, puis retargeting Google / Facebook Ads, puis finir avec un envoi de courrier ou un appel téléphonique sortant.

#7 La segmentation par affinité produits

La segmentation par affinités produits consiste à regrouper les clients en fonction de leur intérêt et de leur comportement d’achat pour des produits similaires ou liés entre eux. Cette segmentation permet aux entreprises de mieux comprendre les préférences et les habitudes d’achat des clients, ce qui leur permet de personnaliser leur marketing et de cibler les offres de produits en fonction des intérêts spécifiques des différents segments.

Exemple de segmentation par affinité produits

Comment construire le framework affinité produits ?

La construction d’un modèle de ce type nécessite plusieurs étapes :

  1. Identifier les catégories de produits complémentaires. On construit la matrice ci-contre en excluant les clients ayant réalisé un seul achat.
  2. Mettre en place une matrice de recommandation de catégories. On construit la matrice ci-contre en excluant les clients ayant réalisé un seul achat.

L’objectif est de construire le tableau qui permet de définir pour chaque client, quelles sont les catégories de produits à recommander en fonction des catégories de produits dans lesquelles il a déjà acheté.

La première matrice doit nous servir de base pour ce travail. Si on observe que 30% des clients ayant acheté dans la catégorie A ont aussi acheté un produit de la catégorie C, alors qu’ils sont 5% à avoir acheté dans la catégorie D, on a envie de recommander la catégorie C aux clients ayant acheté dans la catégorie A.

Comment exploiter ce framework ?

L’objectif est la diversification produit : Augmenter le nombre de catégories différentes dans lequel un client a acheté au moins un produit.

On peut aussi le formaliser différemment, l’objectif est d’augmenter la part de clients qui ont acheté au moins un produit dans plus de N catégories.

#8 Segmentation par canal préférentiel

La segmentation par canal préférentiel est principalement pertinente pour les marques omnicanales.

Cette segmentation consite à associer à un client son canal de préférence afin de le pousser vers les autres afin d’en faire un client encore plus fidèle.

Exemple de satisfaction par canal préférentiel

Comment fonctionne la segmentation par canal préférentiel ?

Ce framework consiste à classer les clients en groupes en fonction de leur préférence pour un canal de vente en ligne ou en boutique mais également dans quelle boutique.

On va donc identifier :

  • Les clients web / boutique / mixte
  • Les clients qui achètent : dans un magasin uniquement ou « multi-boutiques »

Comment utiliser le framework canal préférentiel ?

Vous pouvez utiliser ce framework pour :

  • Améliorer votre scénario de relance de panier abandonné en y intégrant les achats en magasin. Ne pas envoyer l’email de relance aux clients qui ont finalement acheté en magasin, mais de leur envoyer à la place un email post-transactionnel.
  • Inciter à l’achat les visiteurs du site web pendant leur recherche sur votre site. Mettre en avant le fait que la livraison est gratuite si c’est le cas, que les retours sont gratuits, si c’est le cas, en améliorant la visibilité des produits qui correspondent aux préférences, habitudes, comportements navigationnels des visiteurs, etc.

#9 La segmentation RFI

La segmentation RFI permet de détecter pour chaque client si celui-ci est en avance, dans les temps ou en retard par rapport à son rythme d’achat individuel.

Comment fonctionne le framework RFI ?

La segmentation RFI ne concerne les clients ayant effectué au moins 3 achats. Et permet d’ajuster ses campagnes marketing en fonction du rythme d’achat du client.

Comment utiliser le framework RFI ?

Vous pouver regrouper les clients en plusieurs segments : achat récent, bientôt atteint, en retard ou en retard important et inactif (voir illustration sur la diapositive suivante).

Cette segmentation est particulièrement efficace pour les catégories de produits consommés de manière récurrente.

Ajustement des critères:

  • Un client ayant effectué un achat au cours des 7 derniers jours est considéré par défaut comme un achat récent
  • Un client n’ayant effectué aucun achat au cours des 1 dernières années est inactif.
  • La segmentation adaptable par département
  • Garder en tête cette formule générale : “Temps écoulé depuis le dernier achat – temps habituel pour acheter à nouveau, divisé par l’écart type du temps pour acheter à nouveau”

#10 La segmentation par période d’achats préférés

La segmentation par période d’achats préférés consiste à regrouper les clients en fonction de leur tendance à effectuer des achats à des moments spécifiques de l’année ou de la semaine. Cette segmentation vous permet de mieux comprendre les habitudes d’achat saisonnières ou hebdomadaires de vos clients, afin de planifier votre inventaire et votre marketing en conséquence.

Exemple de segmentation par période d'achats préférés

Comment fonctionne le framework période d’achat préférée ?

Le framework période d’achat préférée consiste à classer les clients en groupes en fonction des périodes pendant lesquelles ils sont plus enclins à effectuer des achats. Il permet de mieux comprendre les habitudes d’achat des clients et de proposer des offres et des produits qui répondent à leurs besoins.

Comment utiliser le framework période d’achat préférée ?

Vous pouvez par exemple mettre en place 2 types de scores :

  1. Jours d’achats préférés, c’est à dire la liste des jours d’achats qui représentent plus de 30% des achats
  2. Mois d’achats préférés, c’est à dire la liste des mois d’achats qui représentent plus de 30% des achats.

Ensuite vous pouvez prévoir des campagnes pour pousser des offres spécifiques sur les périodes clés et adapter les jours d’envoi des campagnes et préparer des scénarios à visée transactionnelles

#11 La segmentation par niveaux de prix

C’est une segmentation basée sur le montant moyen du panier d’achat. L’évaluation des clients est faite ici en fonction de leur panier moyen, ce qui permet d’adapter les stratégies d’upsell et de cross-sell en fonction des comportements d’achat.

Exemple de segmentation par niveaux de prix

Comment fonctionne le framework niveau de prix ?

Le framework niveau de prix consiste à classer les clients en groupes en fonction de leur préférence pour les produits de différentes gammes de prix. Il permet de mieux comprendre le comportement d’achat des clients en termes de prix et de proposer des offres et des produits qui répondent à leurs besoins.

Comment utiliser le framework niveau de prix ?

La segmentation par classes de niveau de prix moyen vous permet de classer les clients en 4 segments selon le type de montant dépensé pour chaque famille de produits achetée :

  • Discount
  • Moyen –
  • Moyen +
  • Premium…

Cet indicateur permet donc, par exemple, d’identifier les acheteurs haut de gamme, y compris parmi les segments RFM occasionnels.

L’art de choisir votre segmentation marketing

Il est préférable de se concentrer sur quelques segmentations clés plutôt que d’en utiliser trop. Cela permet de mieux cibler les efforts marketing sur les segments les plus pertinents et les plus rentables pour l’entreprise, et d’éviter de disperser les ressources.

En outre, utiliser trop de segmentations différentes peut rendre les campagnes marketing complexes et difficiles à gérer, et peut conduire à des messages contradictoires ou confus pour les clients.

Les conseils :

  • Inutile d’utiliser beaucoup de segmentation différentes. Mieux vaut se concentrer sur 1 ou 2 segmentations.
  • Commencer simple par exemple avec des classiques comme la segmentation PMG / RFM avec peu de segments au début.
  • Définir les actions possibles sur chaque segment et déterminer les actions à mettre en oeuvre sur chaque segment. Vous pouvez prendre l’exemple de la segmentation RFM, dans cet article, on détaille les actions possibles sur chaque segment RFM :
  • Suivre les différentes compositions de chaque segment (Il est important de suivre l’évolution de chaque segment de marché car les besoins, les préférences et les comportements des clients peuvent changer au fil du temps, en réponse à des facteurs tels que l’évolution des tendances, des technologies, de la concurrence, ou des conditions économiques), cela suppose d’ailleurs d’avoir une segmentation client dynamique, mise à jour en temps réel, ce que permet de faire Octolis.
  • Analyser la performance par segment pour mesurer l’impact des actions.

Il est donc important de prendre le temps d’analyser les données disponibles et de réfléchir à la manière dont les différentes segmentations peuvent être utilisées pour atteindre les objectifs de l’entreprise.

Segmentations marketing – Télécharger notre Template

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Guide complet sur le coût d’un Data Warehouse

Le coût d’un projet Data Warehouse peut varier de 1 à 100, alors forcément impossible de donner une réponse toute faite. Nous allons vous partager les infos clés à connaître pour comprendre ce qui impacte le coût d’un Data Warehouse : les différents postes de coûts à anticiper, la différence importante à faire entre coût de stockage et coût de computing, batch et streaming de données…
En fin d’article, on a voulu vous présenter le prix des principales solutions data warehouse cloud du marché : BigQuery, Snowflake, Azure, Redshift (mais, spoiler alert, n’oubliez jamais que le coût d’un Data Warehouse ne se réduit jamais au seul coût de la licence…)

Poste de coûtPrésentation & Estimation
Coûts de stockage20 à 25 dollars par téraoctet par mois pour le cloud. Pour un stockage en local, la mise de départ débute à 3 500 $ et les coûts mensuels peuvent dépasser les 1 000 $ par mois.
Licence d'exploitationLe coût des licences est calculé en fonction de la taille de la base de données, de votre utilisation (computing) et des services consommés (intégrations, cleansing...). Le coût peut varier de quelques milliers d'euros par an à plusieurs dizaines (voire centaines) de milliers d'euros par an.
Coût en ressource humainesLa construction d'un data warehouse peut impliquer des coûts significatifs en termes de ressources humaines. Ces coûts peuvent varier en fonction de la taille et de la complexité du projet, ainsi que du niveau d'expertise technique nécessaire.
Coût des outils connexesCe sont les coûts des outils supplémentaires nécessaires pour gérer et optimiser et utiliser vos données : ETL, outil de reporting, outil de Data Ops...

L’essentiel à retenir sur le coût d’un Data Warehouse

La création et la gestion d’un data warehouse peuvent être coûteuses pour une entreprise. Ces coûts peuvent varier considérablement en fonction de plusieurs facteurs clés.

  • Taille du Data Warehouse. La taille du data warehouse est l’un des principaux facteurs qui influenceant les coûts. Plus il est grand, plus il nécessitera de ressources. Cela implique une augmentation des frais de stockage, des coûts d’acquisition de matériel et de logiciels supplémentaires, et des coûts de maintenance.
  • Coût du matériel et des logiciels. Le choix du matériel et des logiciels utilisés pour votre data warehouse est un autre facteur important pouvant affecter votre budget. Les coûts peuvent varier considérablement selon les fournisseurs et les technologies utilisées. Il est donc important de sélectionner le bon fournisseur et la bonne technologie pour répondre aux besoins de l’entreprise.
  • Coût de la gestion des données. La gestion des données implique de nombreux coûts dus à la collecte, au nettoyage, à la normalisation et à la sécurité des données. Ces coûts peuvent également inclure les frais d’audit et de conformité réglementaire.
  • Coût de la main-d’œuvre. La main-d’œuvre est un autre élément important des coûts associés au développement d’un data warehouse. Les entreprises doivent disposer de personnel qualifié pour configurer, maintenir et mettre à jour le data warehouse. Il faut inclure dans le budget des coûts dus à la formation, au recrutement et aux salaires du personnel.
  • Évolutivité. L’évolutivité est un facteur clé à prendre en compte dans la création et la gestion d’un data warehouse. Les entreprises doivent être en mesure de faire face à la croissance continue de leurs données et d’adapter leur infrastructure de données en conséquence. Les coûts peuvent être dus à l’ajout de matériel et de logiciels supplémentaires, ainsi qu’à la mise à niveau de l’infrastructure existante.

En résumé, la création et la gestion d’un data warehouse peuvent être coûteuses pour une entreprise. Ces coûts dépendent de la taille du data warehouse, du choix du matériel et des logiciels, des coûts de main-d’œuvre, de la gestion des données et de l’évolutivité. Les entreprises doivent prendre en compte ces facteurs clés pour anticiper les coûts et déterminer la meilleure stratégie pour la mise en place et la gestion de leur data warehouse.

Découvrez notre article sur l’évolution du SI Client vers une approche data warehouse centric.

Estimer le coût du déploiement de votre Data Warehouse

Le coût de la licence

Une composante importante du coût total est la licence d’exploitation. La plupart des fournisseurs proposent une licence annuelle ou pluriannuelle, dont le coût dépend des besoins spécifiques de l’entreprise. Le prix varie en fonction de la taille du data warehouse, du nombre d’utilisateurs, des fonctionnalités nécessaires, la durée de la licence, de la région d’hébergement…

Pour un data warehouse de taille moyenne, le coût d’une licence annuelle s’élève généralement à quelques milliers d’euros. Les frais de maintenance peuvent être inclus dans le coût de la licence, ou facturés séparément. Il est important de noter que le coût des licences peut également varier en fonction du fournisseur.

cout licence data warehouse
Source : Snowflake.

Il est donc nécessaire de comparer les offres et de choisir un fournisseur qui répond aux besoins spécifiques de l’entreprise, tout en offrant des prix compétitifs et des fonctionnalités adaptées. Certains fournisseurs de plateformes cloud proposent même des programmes de tarification qui permettent de réaliser des économies en fonction de la quantité d’utilisation.

Le coût des outils connexes : ETL, BI…

En plus des coûts de licence et de la plateforme cloud, il faut considérer les coûts des outils supplémentaires nécessaires pour gérer et optimiser le data warehouse et utiliser vos données. Ces outils supplémentaires incluent des outils d’intégration de données pour charger et transformer les données, des outils de gestion des métadonnées, et des outils de BI pour permettre aux utilisateurs de requêter et d’analyser les données.

Le coût de ces outils supplémentaires peut varier là aussi en fonction du fournisseur et de la quantité de données traitées. Par exemple, les outils d’intégration de données peuvent coûter environ 20 000 par an. Les outils de gestion des métadonnées et d’analyse peuvent coûter entre 5 000 et 50 000 dollars par an en fonction de la complexité de l’environnement et du volume de données traitées. Il existe 4 types de facturations principaux que nous vous présentons ci-dessous.

cout outils connexes data warehouse

Le coût des ressources humaines

La construction d’un data warehouse peut impliquer des coûts significatifs en termes de ressources humaines. Ces coûts peuvent varier en fonction de la taille et de la complexité du projet, ainsi que du niveau d’expertise technique nécessaire. Voici quelques-unes des ressources humaines qui peuvent être impliquées dans la construction d’un data warehouse :

  1. Chef de projet : les responsables de la gestion globale du projet. Il travaille avec les parties prenantes pour comprendre les exigences commerciales, développer un plan de projet et assurer la coordination de l’équipe de projet.
  2. Architecte de données : les responsables de la conception du data warehouse, y compris la modélisation de données, la définition de la structure de stockage des données et la conception de l’architecture globale.
  3. Analyste de données : ils analyses des données pour identifier les tendances et les modèles. Ils peuvent être nécessaires pour aider à la conception des modèles de données, la rédaction des spécifications et la validation des données.
  4. Ingénieur en informatique : ils permettent la mise en œuvre de l’architecture technique du data warehouse. Ils peuvent être nécessaires pour travailler sur la mise en place de bases de données, la configuration de serveurs et la gestion des interfaces de programmation d’applications (API).
  5. Testeur : Les testeurs assurent la qualité du data warehouse. Ils travaillent avec l’équipe de développement pour tester les données et les fonctionnalités pour s’assurer qu’elles répondent aux exigences spécifiées.
  6. Formateur : Les formateurs sont responsables de la formation des utilisateurs sur l’utilisation du data warehouse. Le coût des formateurs dépend du niveau d’expertise requis et de la méthode de formation choisie. En outre, il est important de considérer les coûts de formation qui peuvent varier en fonction de la complexité du data warehouse et du nombre d’utilisateurs.

 

En fin de compte, le coût total des ressources humaines nécessaires pour construire un data warehouse dépendra des spécificités de chaque projet. Cependant, il est important de comprendre que la construction d’un data warehouse peut nécessiter une équipe de personnes qualifiées et spécialisées pour garantir un projet réussi qui répond aux besoins commerciaux.

Le coût de la maintenance du Data Warehouse

La maintenance d’un data warehouse est également un coût important à prendre en compte. Cela peut inclure des coûts pour le personnel de maintenance, des mises à jour logicielles, des réparations matérielles, etc.

En résumé, il est important de considérer l’ensemble des coûts liés à la mise en place et à la gestion d’un data warehouse, y compris les coûts de licence, les coûts de la plateforme cloud, les coûts des outils supplémentaires et les coûts de formation. En prenant en compte tous ces facteurs, les entreprises peuvent élaborer un budget réaliste pour leur projet de data warehouse et s’assurer que leur investissement est rentable.

Comprendre la facture de votre Data Warehouse

Le prix du stockage

La première composante de la facture de votre data warehouse est le prix du stockage. Ce coût du stockage dépendra de plusieurs facteurs, notamment la quantité de données stockées, la fréquence d’accès aux données, le type de stockage utilisé, etc. Le stockage peut être effectué en interne, en utilisant des disques durs, ou via un stockage en cloud, en utilisant des services de stockage tels que Amazon S3, Google Cloud Storage ou Microsoft Azure Blob Storage. Le site Light IT propose une analyse détaillée des différents providers clouds.

Si vous optez pour un stockage en cloud, les coûts seront souvent basés sur la quantité de données stockées et la fréquence d’accès aux données. Les fournisseurs de cloud peuvent également facturer des coûts supplémentaires pour les opérations de lecture et d’écriture, les transferts de données et les frais de gestion. En revanche, si vous optez pour un stockage en interne, vous devrez prendre en compte les coûts de l’achat de disques durs, de la maintenance, de l’espace physique nécessaire, etc.

Les frais de stockage peuvent varier en fonction de la quantité de données stockées et du type de stockage utilisé. Pour un stockage cloud, les coûts peuvent varier de 20 à 25 dollars par téraoctet par mois. Pour un stockage sur site, les coûts incluent d’abord la mise de départ, qui débute à 3 500 $. Les coûts mensuels peuvent varier, et inclus l’électricité, la maintenance… Ils peuvent dépasser les 1 000 $ par mois.

Le prix des ressources de calcul (compute)

La deuxième composante de la facture de votre data warehouse est le prix des ressources de calcul. En effet, le traitement des données nécessite souvent des ressources de calcul importantes pour effectuer des requêtes complexes et générer des rapports.

Le coût des ressources de calcul dépendra de plusieurs facteurs, notamment la quantité de données à traiter, la complexité des requêtes, la fréquence d’exécution des requêtes, etc. Les ressources de calcul peuvent être fournies par des serveurs internes ou des services de cloud computing tels que Amazon EC2, Google Compute Engine ou Microsoft Azure Virtual Machines.

Si vous optez pour un service de cloud computing, les coûts seront souvent basés sur la quantité de ressources utilisées, la durée d’utilisation, la complexité des requêtes et les frais de gestion. Les fournisseurs de cloud peuvent également proposer des options de tarification à la demande ou réservées, qui peuvent permettre de réduire les coûts. En revanche, si vous optez pour des serveurs internes, vous devrez prendre en compte les coûts de l’achat de serveurs, de la maintenance, de l’espace physique nécessaire, etc.

En résumé, le coût des ressources de calcul est une composante importante de la facture de votre data warehouse. Il est important de comprendre les coûts associés à chaque option de traitement disponible et de déterminer celle qui convient le mieux aux besoins de votre entreprise.

La tendance moderne : la décorrélation du stockage et du compute

La tendance moderne en matière de data warehouse est la décorrélation du stockage et du compute. Cette tendance permet de séparer la gestion du stockage des données de la gestion du traitement de ces données, deux tâches distinctes qui peuvent être effectuées de manière indépendante. La décorrélation de ces tâches permet de traiter les données sans avoir à les déplacer vers un emplacement centralisé, ce qui peut être bénéfique en termes de coûts et de performances.

Cette tendance se manifeste souvent par l’utilisation de services de cloud computing tels que Amazon Redshift, Google BigQuery ou Microsoft Azure Synapse Analytics. Ces services offrent une séparation du stockage et du traitement, ce qui permet d’optimiser les coûts en payant uniquement pour les ressources de traitement nécessaires. En effet, avec cette approche, le stockage des données peut être effectué dans un emplacement centralisé et économique, tandis que le traitement peut être effectué de manière distribuée et à la demande, en fonction des besoins de l’entreprise.

Batch VS Streaming

Le quatrième point à considérer est le choix entre le traitement par lot (batch) ou le traitement en continu (streaming) des données.

Le traitement par lot est le traitement de grands volumes de données en une seule fois, généralement sur une période donnée, comme une journée ou une semaine. Cette approche est souvent utilisée pour des tâches d’analyse historique ou de génération de rapports réguliers, qui n’ont pas besoin d’une réponse en temps réel. Le traitement par lot peut être moins coûteux que le traitement en continu, car il peut être effectué en dehors des heures de pointe et ne nécessite pas de ressources en continu.

cout data warehouse batch vs streaming processing

En revanche, le traitement en continu est le traitement de données en temps réel, au fur et à mesure de leur arrivée. Cette approche est souvent utilisée pour des tâches qui nécessitent une réponse en temps réel, comme la surveillance des données, les alertes et les notifications. Le traitement en continu peut être plus coûteux que le traitement par lot, car il nécessite des ressources en continu.

Le choix entre le traitement par lot et le traitement en continu dépendra des besoins de votre entreprise. Si vous avez besoin d’analyser de grands volumes de données historiques de manière régulière, le traitement par lot peut être une option plus économique. Si vous avez besoin d’une réponse en temps réel, le traitement en continu peut être plus approprié. Il est important de noter que certains services de data warehouse proposent des options hybrides combinant le traitement par lot et le traitement en continu. Ces options peuvent être utiles pour les entreprises qui ont besoin de répondre à des besoins variés.

Structure de prix des principaux Data Warehouses du marché

Tableau de synthèse

Data WarehouseCoût
Snowflake
  • Stockage : 270 à 500 $ par TB/an
  • Calcul : 17 280 $ par an
Google BigQuerySystème principalement "pay as you go", mais possibilité d'avoir une tarification mensuelle prévisible.
Amazon Redshift
  • Stockage : 295 $ par TB/an
  • Calcul : 18 848 $ par an
Azure Analytics
  • Stockage : 120 $ par téraoctet traité
  • Calcul : 6 600 $ par an

Google BigQuery

cout data warehouse google bigquery

BigQuery est un data warehouse basé sur le cloud qui fait partie de la Google Cloud Platform. L’un des principaux avantages de BigQuery est son modèle de tarification « pay-as-you-go », qui permet aux utilisateurs de ne payer que pour les ressources informatiques qu’ils utilisent. Il s’agit donc d’une option rentable pour les entreprises de toutes tailles. BigQuery propose également des tarifs forfaitaires pour les clients qui souhaitent une tarification mensuelle prévisible.

BigQuery offre plusieurs fonctionnalités qui en font un outil puissant pour l’analyse des données, notamment la prise en charge du langage SQL et le flux de données en temps réel. Il s’intègre également à d’autres services de Google Cloud Platform, tels que Google Cloud Storage, Dataflow et Dataproc. En outre, BigQuery offre plusieurs fonctions de sécurité, de contrôles d’accès et d’audit. Il est également conforme à plusieurs normes et réglementations du secteur, telles que SOC 2, HIPAA et GDPR.

Dans l’ensemble, le modèle de tarification « pay-as-you-go » de BigQuery, ses puissantes fonctionnalités et sa sécurité robuste en font un choix populaire pour l’entreposage et l’analyse de données dans le cloud. Son intégration avec d’autres services de Google Cloud Platform le rend facile à utiliser et offre une expérience utilisateur simple.

Snowflake

cout data warehouse snowflake

Snowflake est un data warehouse moderne basé sur le cloud qui offre une architecture distincte pour le stockage de masse et le calcul. Il propose une variété de fonctionnalités pour la gestion, l’analyse, le stockage et la recherche de données. L’un des principaux avantages de Snowflake est qu’il offre des ressources informatiques dédiées, ce qui garantit de meilleures performances et des temps de traitement des requêtes plus rapides. Ce datawarehouse est strcturé en 3 couches :

snowflake data warehouse
Source : Snowflake

Snowflake propose plusieurs modèles de paiement, dont le stockage à la demande et le stockage de capacité, qui sont basés sur la quantité de données stockées dans l’entrepôt. En outre, il existe quatre modèles de tarification qui offrent différents niveaux de fonctionnalité : Standard, Enterprise, Business Critical et Virtual Private Snowflake.

  • Le modèle Standard offre les fonctionnalités de base de l’entrepôt de données, notamment le stockage, le traitement et l’interrogation des données. Ensuite, le modèle Enterprise comprend des fonctionnalités avancées telles que le partage de données, le voyage dans le temps et l’échange sécurisé de données.
  • Le modèle Business Critical est conçu pour les charges de travail critiques et offre des fonctionnalités supplémentaires telles que le clonage sans copie et l’échange de données accéléré.
  • Enfin, le modèle Virtual Private Snowflake offre un environnement dédié et isolé aux clients qui exigent une sécurité et une conformité maximales.

Dans l’ensemble, les modèles de tarification flexibles et les ressources informatiques dédiées de Snowflake en font un choix populaire pour les besoins d’entreposage de données modernes. La plateforme offre une gamme de caractéristiques et de fonctionnalités qui peuvent répondre aux besoins des entreprises de toutes tailles et de tous secteurs, des startups aux grandes entreprises.

Amazon Redshift

cout data warehouse amazon redshift

Amazon Redshift est un entrepôt de données basé sur le cloud qui fait partie de la plateforme Amazon Web Services (AWS). Il s’agit d’une solution évolutive et entièrement gérée pour l’entreposage et l’analyse de données.

Redshift utilise un format de stockage et une architecture de traitement massivement parallèle qui lui permet de traiter rapidement et efficacement de grands ensembles de données. Il offre plusieurs fonctionnalités qui en font un outil puissant, notamment l’intégration avec d’autres services AWS tels que S3, Lambda et Glue. Redshift offre également plusieurs fonctionnalités de sécurité et la conformité à plusieurs normes et réglementations sectorielles telles que SOC 2, PCI DSS et HIPAA.

L’un des principaux avantages de Redshift est sa compatibilité avec un large éventail d’outils de BI et d’analyse, notamment Tableau, Power BI et Looker. Cela permet aux entreprises d’intégrer facilement Redshift dans leurs flux de travail analytiques existants.

Redshift propose plusieurs modèles de tarification, notamment la tarification à la demande, qui permet aux utilisateurs de ne payer que pour les ressources qu’ils utilisent, et la tarification des instances réservées, qui offre des réductions importantes aux clients qui s’engagent à utiliser Redshift pendant une certaine période. En outre, Redshift offre un éventail de types de nœuds, allant des petits nœuds avec quelques téraoctets de stockage aux grands nœuds avec des pétaoctets de stockage.

Dans l’ensemble, l’évolutivité de Redshift, sa flexibilité tarifaire et sa compatibilité avec les outils d’analyse les plus courants en font un choix populaire pour l’entreposage de données et l’analyse dans le cloud. Son intégration avec d’autres services AWS et sa conformité aux normes de l’industrie en font une solution sûre et fiable pour les entreprises de toutes tailles.

Microsoft Azure

microsoft azure synapse analytics

Azure Synapse Analytics, anciennement connu sous le nom d’Azure SQL Data Warehouse, est une solution d’entreposage de données basée sur le cloud proposée par Microsoft Azure. Il s’agit d’un service entièrement géré et hautement évolutif qui s’intègre à d’autres services Azure et offre de bonnes performances sur de grands ensembles de données.

L’un des principaux avantages d’Azure Synapse Analytics est sa capacité à traiter des données structurées et non structurées, y compris des données provenant d’Azure Data Lake Storage. Il offre plusieurs options de tarification, notamment le paiement à l’utilisation, le calcul provisionné et les instances réservées, ce qui permet aux clients de choisir le modèle qui correspond le mieux à leurs besoins.

Azure Synapse Analytics permet l’intégration avec d’autres services Azure tels qu’Azure Data Factory, Azure Stream Analytics et Azure Databricks. Un autre avantage de ce data warehouse est son intégration avec Power BI, qui permet aux entreprises de créer facilement des tableaux de bord et des rapports interactifs pour mieux comprendre leurs données. Il prend également en charge plusieurs langages de programmation, notamment SQL, .NET et Python, ce qui le rend flexible et facile à utiliser pour les data scientist et engineer.

Dans l’ensemble, Azure Synapse Analytics est une solution puissante et flexible pour l’entreposage de données et l’analyse dans le nuage. Son intégration avec d’autres services Azure et sa compatibilité avec les outils d’analyse les plus courants en font un choix populaire pour les entreprises de toutes tailles. Ses options tarifaires et ses fonctions de sécurité en font une solution rentable et sûre pour la gestion et l’analyse de grands ensembles de données.

La gestion des coûts est un élément crucial lors de la mise en place d’un data warehouse pour les entreprises. Il est important de comprendre les différents postes de coûts associés à la construction, l’hébergement et la maintenance.

Les entreprises doivent choisir la bonne plate-forme de data warehouse en fonction de leurs besoins spécifiques, en tenant compte des coûts de licence, des frais de gestion et des coûts de stockage et de traitement des données.

Les options de pricing flexibles offertes par les fournisseurs de cloud computing peuvent aider les entreprises à s’adapter à l’évolution de leurs besoins en matière de données et à maîtriser leurs dépenses. En somme, une planification minutieuse, une évaluation des coûts et un choix judicieux de plate-forme peuvent aider les entreprises à améliorer leur efficacité et leur rentabilité en matière de gestion de données.

Pourquoi vous devez utiliser vos données CRM dans vos campagnes Ads

Les données CRM sont encore trop peu utilisées dans les campagnes publicitaires. Il y a pourtant de nombreux cas d’usage possibles, bien au-delà de l’approche lookalike qui vient souvent en tête dès qu’on parle de ce sujet. Nous allons dans cet article vous montrer différentes manières d’utiliser les données clients pour booster la performance de vos campagnes Ads. On va voir d’ailleurs que les données CRM ne sont pas seulement exploitables dans les campagnes d’acquisition, mais aussi pour créer des campagnes de cross-sell intelligentes.

L’essentiel à retenir sur l’exploitation des données CRM dans vos campagnes Ads

  • Les données CRM sont une mine d’or à exploiter car elles permettent de bien comprendre les profils et comportements de ses clients et donc d’améliorer considérablement la fidélisation client.
  • Les bénéfices de l’exploitation de ces données vont bien au-delà la simple fidélisation et sont complémentaires aux campagnes Ads : en ciblant plus intelligemment une bonne clientèle cible, les données permettent de booster l’efficacité des campagnes marketing tout en diminuant les coûts associés à sa mise en place.
  • L’exploitation des données CRM permet également une meilleure compréhension du parcours d’achat clients et donc une plus grande marge de manœuvre sur ses campagnes marketing.

4 raisons d’utiliser les données CRM dans vos campagnes publicitaires

1 – Améliorer le ciblage de vos campagnes d’acquisition

Comme expliqué plus haut, les données CRM sont la source de la connaissance client. En effet, une meilleure connaissance client permet une meilleure compréhension des caractéristiques de sa clientèle cible / ses meilleurs clients.

Comprendre et lister les caractéristiques communes à ces meilleurs clients est un levier crucial pour une meilleure efficacité de campagnes Google Ads / Facebook Ads, en améliorant le ciblage client. C’est ce qu’on appelle la méthode LookAlike.

Très concrètement, la méthode LookAlike (« sosie ») consiste à cibler des prospects ayant des comportements semblables à ceux des clients actuels d’une entreprise ou d’une marque. Pour ce faire, une entreprise doit leverager ses données clients afin de :

  1. Identifier sa clientèle cible / ses meilleurs clients.
  2. Déterminer leurs caractéristiques sociodémographiques / culturelles et leurs centres d’intérêt afin d’analyser leurs comportements et habitudes de consommation.
  3. Rechercher et identifier une nouvelle audience plus large, dont le profil ressemble à celui de sa clientèle cible, en veillant bien à ce que ces nouveaux prospects soient pertinents par rapport à son image de marque et à ses objectifs.

Lookalike Methode

Source : TBD

En créant ces audiences « Lookalike », cette méthode permet d’améliorer considérablement le ciblage des campagnes Google Ads / Facebook Ads puisqu’elle permet de toucher des prospects ayant statistiquement plus de chances d’être convertis en clients, et ainsi booster le taux de conversion et par conséquent le retour sur investissement de ces campagnes publicitaires. Très utilisée en publicité digitale, cette méthode est toutefois rendue possible par la capacité d’ultra-ciblage des audiences des plateformes comme Google Ads ou Facebook Ads.

Cette approche peut également être utilisée en conjonction avec d’autres méthodes de ciblage publicitaire telles que le ciblage par intérêt ou le ciblage géographique pour maximiser l’efficacité de la campagne publicitaire.

2 – Optimiser vos budgets Ads

Acquérir de nouveaux clients via des campagnes publicitaires est devenu de plus en plus cher, notamment via Google et Facebook. En effet, en raison de la concurrence croissante entre les annonceurs et des mises à jour régulières de leur offre publicitaire, les plateformes de publicité en ligne sont de moins en moins abordables.

C’est pourquoi, il est crucial de segmenter finement sa base clients afin de retargeter son audience et ainsi de ne pas dépenser inutilement des budgets conséquents !

On trouve deux effets positifs sur le budget marketing grâce au ciblage :

  • Une diminution des coûts : qui dit une audience ciblée dit une audience par définition plus étroite, à laquelle on offre un contenu publicitaire adapté. En évitant de dépenser de l’argent pour des audiences qui sont moins susceptibles de se convertir, votre campagne marketing se fera par conséquent à moindre coût. Par ailleurs, la précision du ciblage client peut également permettre d’optimiser le choix des canaux de communication, les messages diffusés et les horaires de diffusion, qui sont autant de facteurs qui ont un impact sur les coûts de marketing ! En faisant en sorte que la publicité soit plus efficace, vous pourrez économiser sur plusieurs postes de dépenses, comme la production de publicités, l’achat d’espaces publicitaires ou encore les coûts des agences de publicité.
  • Une augmentation des revenues : une audience bien ciblée se montrera plus réceptive à l’offre et générera un meilleur taux de conversion !

3 – Augmenter la LTV de vos clients

Grâce à vos données CRM organisées et riches, vous avez une vision client 360°. Concrètement, cela signifie que l’ensemble de vos équipes opérationnelles ont la capacité de visualiser à n’importe quel moment toutes les informations récoltées sur un client (profil, informations de contact, préférences, historique des interactions, comportement sur les réseaux sociaux, programmes et offres souscrits…) et ainsi les éclairer dans leurs prises de décision et actions, qu’elles soient marketing, commerciales ou servicielles.

Cette vision 360 a de nombreux avantages, parmi lesquels on compte :

  • Une meilleure maitrise de la pression marketing en évitant d’intégrer à une campagne marketing un client déjà existant ou pire, un client qui vient de se plaindre au service clients.
  • La capacité d’adapter le discours aux appétences des vos clients et ainsi doper votre CA grâce au cross-selling.
  • La capacité d’adapter vos moyens de communication en fonction de chaque client. En comprenant à quels canaux un client est le plus sensible, vous capterez plus facilement son attention et ainsi augmenterez l’efficacité de votre campagne.

Globalement, l’utilisation de vos données CRM permettront d’améliorer la satisfaction de vos clients, et ainsi les poussera à acheter chez vous plus souvent ou sur une plus longue période !

4 – Disposer d’une vision plus précise du parcours d’achat

Nous avons vu jusqu’ici que l’utilisation des données CRM dans les campagnes Ads permettait de les booster considérablement. Seulement, ce n’est pas la seule façon de leverager ces données !

Une autre manière d’utiliser intelligemment les données CRM est de les associer avec les données issues des Ads dans des reportings, afin de recréer le parcours d’achat client et ainsi avoir une vision complète de l’expérience d’achat.

Prenons un exemple. Imaginons qu’un client achète un complément alimentaire après avoir cliqué sur une annonce Google Ads. Plusieurs cas sont possibles : intéressé depuis longtemps par l’achat de complément alimentaire sans toutefois connaitre votre entreprise, le client aurait vu la publicité Google Ads et se serait directement engagé dans l’achat. Dans ce cas, le mérite de la conversion serait revenu à Google Ads.

En revanche, l’histoire serait tout autre si l’on réalisait que le client avait reçu la semaine précédant l’achat un emailing lui présentant l’offre et qu’il était déjà allé consulter la page produit sur votre site web. Le cas échéant, Google Ads n’a presque aucun mérite dans cette transaction !

C’est pourquoi l’élaboration d’un modèle multi-touch est intéressante à envisager. En effet, ce modèle permet d’inclure les différents points de contact du voyage de l’acheteur, leur attribuer à chacun un crédit fractionné et ainsi mettre en évidence l’influence de chaque canal sur une vente.

Modèle attribution multitouch

 

Source : Hubspot

Combiner les données CRM avec les données issues des Ads permet donc de savoir comment chaque parcours d’achat s’est réalisé et avoir ainsi une vision plus juste de l’impact / poids des campagnes Ads sur la performance et de l’utilisation des canaux marketing. D’où l’importance d’utiliser une plateforme de type CDP pour unifier toutes les données (CRM, online, ecommerce, ads…) !

5 cas d’usage concrets des données CRM dans les campagnes Ads

1 – Créer des audiences similaires aux Top Clients (approche Lookalike)

Comme expliqué plus haut, l’une des façons les plus intéressantes de leverager les données clients est d’identifier une audience source, dans le but d’acquérir d’autres clients semblables.

Comment déterminer cette audience ? On distingue deux « degrés » d’audience :

  • La « basique » : généralement, on utilise par facilité les visiteurs ayant réalisé une conversion, ou ceux ayant une certaine page, car ce sont des segments faciles à déterminer depuis l’interface de Google ou Facebook.
  • Les « meilleurs clients« , que vous déterminez sur l’ensemble des informations à votre disposition (achats en magasin, achats en ligne…). Les achats offline ou le niveau de marge généré par un client ne sont pas disponibles dans Google / Facebook, mais ces informations existent dans votre Datawarehouse, votre ERP, etc.

A partir du profil de votre audience source, Google / Facebook se chargent d’étudier les caractéristiques de cette audience à partir de nombreux critères (âge, sexe, lieu géographique, habitudes, centre d’intérêts, comportements, historique de navigation…) pour identifier des profils d’individus « proches ».

Comme mentionné plus haut, le but est d’améliorer les performances en ciblant des personnes qui ont plus de chances de devenir de bons clients. Un autre intérêt de l’élaboration d’une audience voisine de votre clientèle cible par Facebook ou Google est que cela vous permet un gain de temps considérable et vous évite toute erreur lors de la création des audiences.

2 – Utiliser la LTV comme valeur de conversion de vos campagnes Google Ads au ROAS

Google et Facebook utilisent des stratégies d’enchères automatisées très spécifiques, leur laissant la possibilité de fixer librement le montant des enchères tout en se chargeant d’atteindre les objectifs fixés (clics, conversions, CPA cible, etc.). De manière générale, les annonceurs qui obtiennent les meilleures performances sont ceux qui ont appris à nourrir et piloter l’IA de Google / Facebook le plus efficacement possible.

L’enjeu principal devient donc de nourrir correctement l’IA de Google et Facebook avec les bons indicateurs, surtout si vous avez des interactions en dehors du site web. Dans ce cadre, le critère idéal est la Life Time Value (LTV), la valeur de vie client (i.e la somme des revenus générés par un client), quel que soit le canal de vente. Il peut s’agir de la LTV actuelle ou encore de la LTV estimée à partir des premiers points de contact.

Or Google / Facebook ne peuvent pas toujours connaitre cette LTV, car une partie du revenu de ce client est peut-être générée offline, ou avant la campagne publicitaire. C’est pourquoi, le calcul de la LTV incombe le plus souvent aux entreprises elles-mêmes.

Pour cela, plusieurs approches sont possibles. Si la règle du 80/20 s’applique généralement très bien, de  plus en plus d’entreprises disposent des compétences en data science pour monter un modèle prédictif solide de la LTV. Certaines entreprises se basent sur un GSheet avec le potentiel de récurrence des premiers produits achetés, d’autres sur le « Lead Scoring » du CRM, d’autres sur les pages visitées du site web (un prospect qui visite la catégorie A ou la page Pricing B a peut être plus de valeur).

Tout est faisable pour évaluer la LTV, mais il faut rester simple au départ, et se donner les moyens de faire évoluer le dispositif facilement !

3 – Recibler les contacts CRM non-ouvreurs email avec des Ads

Beaucoup de clients refusent de donner leur mail, de peur d’être submergés par des pubs, tandis que d’autres l’ayant transmis se montrent complètement passifs. De toute évidence, le mail ne semble pas être le moyen de communication favoris des clients. Pour autant, il est prouvé qu’en utilisant une bonne stratégie marketing, la relance des non-ouvreurs peut augmenter votre taux d’ouverture jusqu’à 30% !

Pour ce faire, il suffit de :

  • créer un segment de contacts n’ayant pas ouvert un email depuis un certain temps, en ajoutant si possible d’autres critères basés sur d’autres sources de données.
  • synchroniser cette audience avec Google / Facebook Ads.

Néanmoins, tous les outils CRM / Marketing automation ne permettent pas de réactiver les non ouvreurs emails via une campagne Ads. C’est pourquoi un partenaire comme Octolis vous facilitera grandement la vie.

Relance non ouvreurs mail

Source : Codeurblog

4 – Améliorer votre stratégie de cross-selling

En plus de vous donner des informations sur les profils des clients, les données CRM vous donnent des informations sur les comportements d’achats et donc les ventes. Par exemple, il se peut qu’en analysant vos données vous vous rendiez compte que les clients ayant acheté le produit A achètent généralement le produit B.

Or, cette information est précieuse puisqu’elle peut être exploitée dans les Ads. En identifiant les combinaisons de produits les plus souvent achetées, vous pouvez créer des ensembles de produits et ainsi en informer vos publics cibles. Si nous reprenons notre exemple plus haut, proposez dans des Ads le produit B aux clients qui ont acheté le produit A et vous verrez vos ventes exploser. C’est ce qu’on appelle du cross-selling.

Cette méthode est extrêmement utile lorsque vous avez identifié des tendances au sein de votre clientèle. Elle est également utile pour l’up-selling qui consiste à faire du remarketing et de la vente incitative d’articles de plus grande valeur lorsque votre client est sur le point d’acheter à nouveau.

5 – Exclure les clients existants des campagnes Ads

Savoir qu’un client a déjà acheté un produit pour lequel vous êtes sur le point de lancer une campagne marketing peut être utile. En effet, si vous souhaitez créer une campagne Ads pour promouvoir le produit A, il est préférable d’exclure les clients qui ont déjà acheté ce produit (sur le site ou en boutique) de l’audience de la campagne.

Dans ce cas, l’information est contenue dans les données CRM, et plus précisément dans les données transactionnelles. A partir de celles-ci, vous pourrez déterminer les clients ayant déjà acheté le produit en question et ainsi les exclure de ces campagnes Ads.

Encore une fois, c’est un nouvelle usage des données CRM pour améliorer ses campagnes Ads. Cette approche a une multiplicité d’avantages, parmi lesquels on compte une meilleure gestion de la pression marketing, un marketing plus ciblé et intelligent ainsi qu’une réduction intelligente des coûts.

En somme, bien exploiter ses données CRM va bien au-delà de la simple connaissance de ses clients. Si de toute évidence elles permettent une meilleure expérience client et donc une plus grande fidélisation, elles montrent tout leur potentiel quand elles sont associées aux campagnes Ads :

  • En exploitant les informations sur ses meilleurs clients, les campagnes marketing peuvent être mieux ciblées sur des prospects voisins à ceux déjà acquis, notamment via Google Ads / Facebook Ads. En ciblant mieux ses campagnes Ads, cela permet de réduire les coûts et d’augmenter ses chances de conversion.
  • En évitant d’intégrer à une campagne marketing un client déjà existant, l’entreprise peut mieux maitriser la pression marketing.
  • Au-delà des profils clients, elles permettent de mieux comprendre leur parcours et comportement d’achat, et ainsi faire des choix en conséquence en privilégiant par exemple des canaux plus pertinents. C’est pourquoi il est essentiel d’avoir, pour une bonne centralisation des données client, une plateforme CDP. Si ce n’est pas déjà le cas, n’hésitez pas à jeter un œil à notre guide dédié aux différentes typologies de CDP qui existent sur le marché.

Au vu de la quantité de données client amassées chaque jour, bien gérer et, surtout, bien exploiter ses données clients est devenu un art, et demande un minimum d’organisation. Pour ce faire, Octolis travaille au quotidien avec tout type d’entreprises dans la collecte et la valorisation de ces données pour assurer une performance exemplaire. Vous pêchez un peu sur vos données clients ? Contactez-nous sans plus tarder !

Webinar : Pourquoi faut-il moderniser son dispositif CRM en 2023 ?

L’avènement des data warehouses a profondément transformé l’industrie en permettant aux entreprises de centraliser toutes leurs données et de les rendre accessibles rapidement pour étoffer la connaissance client et faciliter les activations. Avec la grande ambition de délivrer une relation client hyper-personnalisée, en temps réel.

C’est également la promesse des CDP qui proposent des solutions clés en main pour répondre à ces enjeux.

Autrefois dominée par une poignée d’acteurs, les marchés du CRM et du Marketing Automation sont désormais constitués d’une myriade de solutions, qui peuvent se combiner pour répondre aux grandes problématiques de chaque annonceur avec parfois beaucoup plus de flexibilité qu’une solution full-stack.

stack data moderne

Dans ce webinar, les experts CRM et Data d’Unnest et d’Octolis s’associent pour vous permettre d’appréhender ces nouveautés et de construire au mieux votre propre dispositif.

Ce que vous allez découvrir :

  • Les architectures CRM les plus courantes, avec leurs forces et faiblesses.
  • Les facteurs qui ont favorisé l’adoption rapide du modèle data warehouse centric.
  • Sur quels critères évaluer la pertinence de votre dispositif CRM (pour différentes tailles d’entreprise).
  • Les architectures idéales pour des activités spécifiques (pure players, retail omnicanal,…).

Les intervenants :

  • Nathan BENZINEB – Lead CRM et Marketing Automation @Unnest
  • Yassine HAMOU TAHRA – Co-founder et CEO @Octolis

 

Replay & présentation

Les ressources

Zoom sur 3 outils de reporting / BI pour PME : Metabase vs Power BI vs Looker

Si vous êtes une PME à la recherche d’un outil de reporting pour créer et partager des dashboards personnalisés alimentés avec les données de votre entreprise, nous vous recommandons 3 outils : Metabase, Power BI et Looker.

Ces outils répondent à la plupart des cas d’usage des entreprises de taille moyenne (notamment dans le Retail). Si Metabase et Looker sont un peu plus basiques que Power BI, ils partagent tous les 3 l’avantage d’être simples à prendre en main et assez flexibles. A noter que Metabase et Looker ont une version gratuite assez généreuse.

MetabasePowerBILooker
Prise en main⭐⭐⭐⭐⭐⭐
Intégration des données
Préparation & Modélisation des données⭐⭐
Capacité d'exploration⭐⭐
Dashboards sur mesure⭐⭐⭐⭐
Collaboration & partage⭐⭐⭐⭐
Support client
Sécurité & Gouvernance des données
Rapport qualité/prix⭐⭐⭐


Metabase vs Power BI vs Looker : L’essentiel à retenir

Finalement, vous vous demandez quel outil de reporting vous conviendrait le plus mais vous ne savez pas vers lequel vous tourner.

D’autres outils de reporting à découvrir…

Pour aller plus loin nous vous invitons à consulter notre comparatif des meilleurs outils de visualisation de données.

Metabase

Capture d'écran Metabase

👉 Présentation

Metabase est un outil de Business Intelligence destiné à aider les entreprises à analyser et visualiser leurs données de manière efficace. Riche en fonctionnalités et intuitive, cet outil facilite la création de tableaux de bord personnalisés et la visualisation de données à l’aide de graphiques, tableaux ou encore de cartes géographiques.

Dans la plupart des cas, Metabase est compatible avec une grande majorité de PME, start-ups, développeurs ou encore analystes de données tant elle propose une grande variété de sources de donnée comme MySQL, PostgreSQL, Amazon Redshift, Google BigQuery… Dans ce cadre, Metabase permet à ses utilisateurs de partager facilement leurs rapports avec des collègues et des clients en temps réel grâce à un lien sécurisé.

Dashboard Metabase

👍👎 Points forts et limites

Comme tout outil, Metabase a ses points forts, et ses points faibles.

Ses points forts :

  • Interface utilisateur intuitive et facile à utiliser pour les débutants.
  • Open source et utilisation gratuite.
  • Prise en charge d’une grande variété de sources de données, telles que MySQL, PostgreSQL, Amazon Redshift, Google BigQuery, etc.
  • Grande facilité dans la manipulation des filtres, ce qui rend la plateforme très flexible.
  • Possibilité de créer des tableaux de bord personnalisés avec une grande variété d’options de visualisation de données telles que les graphiques, les tableaux et les cartes géographiques.
  • Capacité à partager des rapports en temps réel avec des collègues et des clients via un lien sécurisé.

Ses points faibles :

  • Certaines fonctionnalités avancées ne sont pas disponibles dans la version open source comme dans la version payante (analyse prédictive, comparative, outils de planification stratégique), ce qui peut limiter les capacités des utilisateurs avancés.
  • Les performances peuvent être lentes lors de l’analyse de grandes quantités de données.
  • L’outil peut manquer de certaines fonctionnalités de sécurité avancées pour les grandes entreprises.
  • L’interface utilisateur peut être trop simpliste pour certains utilisateurs avancés de Business Intelligence.
  • Le serveur peut parfois avoir du mal à se charger ou bloquer pendant le téléchargement des données.
  • Le support technique peut être limité pour les utilisateurs de la version open source.

Dashboard Metabase lier les données

🎯A qui s’adresse Metabase ?

Metabase convient à beaucoup de clients, en particulier ceux qui cherchent une solution de Business Intelligence abordable, personnalisable et facile à utiliser. Petites et moyennes entreprises, start-ups et organisations à but non lucratif lui font confiance car elles peuvent bénéficier de la plate-forme de visualisation de données sans avoir besoin de faire appel à un soutien informatique externe. En outre, certains développeurs utilisent Metabase pour créer rapidement des visualisations de données pour les projets en cours.

Cependant, certaines entreprises ayant des exigences de sécurité avancées peuvent trouver que la version open source de Metabase ne répond pas à leurs besoins. Dans ces cas, la version payante, Metabase Enterprise, peut offrir plus de fonctionnalités.

💶 Prix

Metabase est entièrement gratuit à utiliser, ce qui le rend accessible à tous ! La gratuité de la plateforme permet à de nombreuses entreprises de faire des économies sur leur budget de Business Intelligence tout en bénéficiant d’un outil de reporting complet.

Si vous recherchez plus de fonctionnalités notamment du point de vue de la sécurité, il existe une version payante, appelée Metabase Enterprise, qui offre des fonctionnalités avancées telles que la sécurité renforcée, l’intégration LDAP et l’accès prioritaire au support technique.

En somme, cette plateforme de Business Intelligence est particulièrement utile pour les utilisateurs qui n’ont pas de compétences techniques approfondies ou qui ont un budget limité pour les solutions de Business Intelligence. Les clients ayant souscrit à la version payante sont de même généralement contents de la plateforme, la qualifiant de fonctionnelle et d’excellent rapport qualité-prix.

Power BI

Accueil Power BI

👉Présentation

Comme Metabase, Power BI est une plateforme de Business Intelligence cloud qui permet aux entreprises de toute taille de se connecter à des sources de données, de les préparer, les visualiser, les modéliser et les analyser.

Interface intuitive et facile à manipuler, elle permet de créer des tableaux de bord interactifs et des rapports de données à partir d’une grande variété de sources de données, telles que Excel, SQL Server, Salesforce et bien d’autres encore. Power BI s’engage également à assurer la protection des données que ce soit sur la plateforme qu’en dehors. Elle continue ainsi de fonctionner lorsqu’un rapport est partagé en dehors d’une organisation ou exporté vers d’autres formats tels qu’Excel, PowerPoint et PDF.

Comme Metabase, Power BI est une plateforme de Business Intelligence cloud, ce qui signifie que les données sont stockées dans le cloud plutôt que sur des serveurs locaux. Ainsi, plusieurs utilisateurs peuvent travailler sur les mêmes données en temps réel, et surtout de façon sécurisée !

Base de données Power BI

👍👎 Points forts et limites

Power BI recèle une multitude d’avantages :

  • Interface intuitive et facile à utiliser pour les débutants, maximisant l’expérience utilisateur. Microsoft propose également de nombreux cours gratuits et payants sur son site web pour apprendre tous les outils de Microsoft Power BI.
  • Large gamme de visualisations et de graphiques personnalisables.
  • Accès à une grande variété de sources de données autres que Microsoft, telles que SQL Server, Excel, Salesforce ou encore Teams.
  • Plateforme cloud permettant une collaboration en temps réel et un partage de rapports sécurisé.
  • Disponible en version gratuite pour les petites entreprises et les utilisateurs individuels. La version payante, Power BI Pro, offre des fonctionnalités plus avancées pour les entreprises de toutes tailles et reste abordable pour un grand nombre d’entreprises (27.50$ / utilisateur / mois).
  • Intégration de fonctionnalités de data prep qui permettent de préparer / nettoyer les données.
  • Une amélioration quotidienne du logiciel basée sur les mauvais commentaires.

Sources de données Power BI

Mais le logiciel connait aussi des limites :

  • La version gratuite a des limites telles que la quantité de données pouvant être stockées, la qualité de l’assistance technique ou encore les fonctionnalités de partage.
  • Les fonctionnalités avancées telles que l’accès à des ensembles de données plus volumineux nécessitent un abonnement payant.
  • Une connaissance de base en langage de requête DAX est nécessaire pour des modélisations de données plus avancées.
  • Il peut y avoir des problèmes de performance lors de l’importation et analyse de grands volumes de données.
  • L’intégration avec des sources de données tierces peut nécessiter un travail supplémentaire de configuration.
  • La plateforme cloud peut soulever des inquiétudes en matière de sécurité pour certaines entreprises, en particulier celles soumises à des réglementations strictes en matière de sécurité des données.

🎯A qui s’adresse Power BI ?

Power BI est conçu pour les entreprises de toute taille. Les utilisateurs typiques de la plateforme comprennent des analystes commerciaux, des décideurs, des chefs d’entreprise et des professionnels de la BI.

Power BI est également adapté aux utilisateurs individuels qui souhaitent créer des rapports personnalisés pour leurs propres besoins. Par exemple, les propriétaires de petites entreprises peuvent utiliser Power BI pour analyser leurs ventes et leurs stocks, ou les professionnels de la finance pour suivre les tendances de leurs investissements.

Les entreprises qui utilisent déjà d’autres outils Microsoft tels que Excel, SharePoint et Teams peuvent bénéficier de l’intégration transparente de Power BI dans ces environnements. Cela permet une utilisation plus efficace des données existantes et une collaboration plus facile entre les différents départements de l’entreprise.

Interface création Power BI

💶 Prix

Comme Metabase, Power BI est disponible en plusieurs versions : une version gratuite, une version Pro et une version Premium.

Gratuite et facile d’accès, la première version permet aux utilisateurs de se connecter à leurs données et créer des rapports et des tableaux de bord pour leur propre utilisation. Les limites se font vite ressentir puisqu’ils ne peuvent pas utiliser les fonctionnalités de collaboration ou de partage avec d’autres personnes, ni publier du contenu dans les espaces de travail de personnes tierces.

Plus avancée, la version Pro permet aux utilisateurs de créer du contenu, mais aussi de lire celui que d’autres ont publié sur le service Power BI Pro, et d’interagir avec ces derniers. Les fonctionnalités de partage de contenu et de collaboration sont donc incluses et exclusives aux utilisateurs de la version Pro.

Enfin, la licence Premium Par Utilisateur (PPU) fournit au titulaire de la licence toutes les fonctionnalités de Power BI Pro plus l’accès à la plupart des fonctionnalités basées sur la capacité Premium. Ainsi, une licence Power BI PPU déverrouille l’accès à une variété de fonctionnalités, capacités et types de contenu qui sont disponibles seulement à travers Premium. Par exemple, pour collaborer et partager du contenu dans un espace de travail PPU, tous les utilisateurs doivent avoir une licence PPU.

Si la version gratuite n’offre aucune fonctionnalité de partage, les utilisateurs Pro et PPU peuvent, quant à eux, partager du contenu et collaborer avec des utilisateurs de licence gratuite si le contenu est enregistré dans des espaces de travail hébergés dans une capacité Premium.

Un peu perdu sur les différentes options ? Le tableau ci-dessous récapitule les fonctionnalités de base de chaque type de licence :

Power BI Tableau récapitulatif licences

Looker Studio

Présentation Looker Studio

👉 Présentation

Anciennement appelé Google Data Studio, Looker Studio est un outil de DataViz, c’est-à-dire de visualisation de données en ligne. Conçu pour aider les entreprises et individus à transformer leurs données en informations exploitables, Looker studio permet à ses utilisateurs de créer des rapports personnalisés à partir de modèles préexistants ou non, et partager ces rapports avec d’autres membres de l’équipe.

Facile à prendre en main grâce à sa fonction de « glisser-déposer », la plateforme permet à l’utilisateur de créer des graphiques (tableaux croisés dynamiques, barres, secteurs, cartes, nuages de points, etc.) à partir de données importées. Par ailleurs, la richesse des filtres permet à chaque utilisateur de sélectionner une plage de dates et d’accéder à des données précises. Actualisées automatiquement et en temps réel, ces données permettent un gain de temps considérable dans l’analyse !

Pour ce faire, Looker Studio peut se connecter à une grande variété de sources de données comme Google Analytics, Google Ads, Google Sheets, ainsi que des sources de données tierces telles que Salesforce, Facebook et Twitter. Ceci permet donc aux utilisateurs de combiner différentes sources pour créer des rapports unifiés et fournir une vue d’ensemble complète de leurs activités commerciales.

Enfin, Looker Studio permet également de partager les rapports créés avec d’autres membres de l’équipe via un lien ou incorporés dans un site Web ou une application, avec la possibilité de configurer les autorisations et ainsi contrôler leur accès et modification. Un outil plutôt complet in fine !

Sources de données Looker Studio

Si vous souhaitez en savoir plus sur l’optimisation de votre dashboard sur Looker Studio, n’hésitez pas à jeter un coup d’œil à notre classement des 50 meilleurs dashboards ecommerce à utiliser sur cet outil !

👍👎 Points forts et limites

Looker Studio est également reconnu pour ses nombreux avantages :

  • Entièrement gratuit, le logiciel est accessible à une large gamme d’utilisateurs et d’entreprises.
  • Interface intuitive et facile d’utilisation, les utilisateurs peuvent créer des rapports sans avoir besoin de compétences techniques avancées.
  • Couplage fort avec les nombreux logiciels de la suite Google, tout en permettant la connexion à une centaine de sources de données tierces telles que Salesforce, Facebook et Twitter.
  • Les utilisateurs peuvent personnaliser leurs rapports grâce à une multitude de fonctionnalités qui facilitent l’interprétation des reportings.
  • Les utilisateurs peuvent facilement partager leurs rapports avec d’autres membres de l’équipe et les modifier en temps.
  • Tout rapport Looker Studio peut être inclus dans n’importe quelle page Web ou n’importe quel intranet.

Cependant, il y a aussi quelques inconvénients à considérer :

  • Certaines visualisations de données avancées ne sont pas disponibles dans Looker Studio, ce qui peut limiter la capacité des utilisateurs à créer des rapports personnalisés avec des visualisations complexes.
  • Looker Studio est un produit Google et dépend donc de ses services tels que Google Drive et Google Cloud Platform. Si ces services sont en panne ou subissent des perturbations, cela peut affecter l’utilisation du logiciel.
  • La tarification et les coûts opérationnels peuvent s’accumuler rapidement si plusieurs utilisateurs accèdent aux rapports ou si l’utilisation des fonctionnalités augmente.

Sources de données Looker Studio

🎯A qui s’adresse Looker ?

Looker Studio s’adresse à tout type d’entreprises, qui cherchent un outil de reporting facile d’utilisation et permettant :

  • De visualiser ses données.
  • De mettre en commun une grande variété de sources sans besoin de programmation.
  • Departager et collaborer ces rapports.

Dashboard Looker Studio

💶 Prix

Si Looker Studio existe en version gratuite, il existe aussi en version professionnelle. Connue sous le nom de Looker Studio Pro, cette version propose de nombreuses fonctionnalités supplémentaires comme :

  • La possibilité d’une intégration avec Dataplex (un data fabric pour gérer, surveiller et assurer la gouvernance des données ainsi que la visibilité des métadonnées).
  • L’arrivée d’un support d’accompagnement.
  • Des fonctions de gestion d’entreprise, des capacités de collaboration en équipe et de SLA (Accords de service).
  • Une collaboration renforcée entre Looker Studio et les outils des concurrents, dont Tableau et PowerBI.
  • Un accès aux Looker Model directement depuis LS via un connecteur natif intégré.

L’idée de proposer une version payante plus aboutie que Looker Studio vise à corriger deux défauts de la version gratuite :

  • Éviter les risques de coupures de sources de données : en effet, ces dernières seront désormais disponibles au niveau “Organisation” et non plus au niveau “Individuel”. Ainsi, les sources de données ne seront pas perdues même si la personne qui les a créés initialement quitte l’entreprise.
  • Une meilleure gestion des droits et des rapports grâce aux “Teams Workspaces” : les membres d’un workspace auront automatiquement accès au contenu créé, et les autorisations spécifiques sur les espaces de travail dépendent du rôle qui leur sera attribué : gestionnaire, gestionnaire de contenu ou contributeur.

Si les rumeurs annoncent une tarification abordable de 10$ / mois environ pour souscrire à cet abonnement, il est nécessaire de demander au service commercial pour se positionner sur un prix.

De toute évidence, si Metabase, Power BI et Looker Studio permettent l’exploitation et une bonne visualisation des données, qu’ils soient en version gratuite ou payante, ils ne remplacent pas un outil d’intégration de données à proprement dit comme une CDP (Customer Data Plateform) ou encore un ETL (Extract, Transform and Load). Si vous n’avez pas encore de CDP et que le sujet vous intéresse, n’hésitez pas à consulter notre topo sur l’implémentation et l’utilisation d’une CDP spécialement conçu pour vous !

CDP packagée VS CDP composée : quelle option choisir ?

Si vous envisagez de déployer une CDP dans votre entreprise, vous allez être confronté(e) à un choix. Vous avez (grosso modo*) 2 options d’architecture : la CDP packagée Vs la CDP composée.

D’un côté, la CDP packagée, tout-en-un, gérant l’ensemble de la chaîne de traitement & valorisation des données : collecte, déduplication, nettoyage, unification, segmentation/audiences, orchestration et parfois activation & BI.

De l’autre, la CDP composée qui consiste à construire sa CDP avec une combinatoire d’outils interconnectés et inter-opérables. Grosso modo, un Data Warehouse + un outil de Data Ops pour la normalisation et l’unification des données sans oublier les outils d’activation et l’outil de BI.

*Attention, cette séparation n’est pas si absolue qu’on pourrait le penser. Comme toujours, la réalité est plus nuancée. Les solutions CDP modernes, comme Octolis, cherchent le meilleur des deux mondes. On vous donne plus de détails en conclusion 🙂

Arpit Choudhury, un expert en infrastructure data, fondateur notamment d’Astorik, a publié un excellent article consacrée aux différences entre CDP packagée et CDP composée. L’article est en anglais. Parce qu’il nous a beaucoup plu et que nous voulions vous le partager, nous vous en proposons ici une traduction en français. Si vous prévoyez un projet CDP, cet article est vraiment à lire. Bonne lecture !  [Voici le lien vers l’article d’origine]

Arpit Choudhury

Martech expert & Fondateur de Databeats

Arpit Choudhury a travaillé pour de belles startups Martech comme Make ou Hightouch, avant de devenir entrepreneur. Il est aujourd’hui reconnu comme l’un des meilleurs experts sur le sujet des CDP. Arpit travaille désormais principalement sur DataBeats, une communauté et un centre de ressources pour les professionnels des technologies marketing.

Introduction

La CDP – une vraie bête de foire, n’est-ce pas ?

Je pense que c’est un peu comme l’Hydre dans la mythologie grecque – le monstre aquatique qui se voit pousser deux têtes chaque fois qu’on lui en coupe une.

Chaque tentative de tuer la CDP l’a rendue plus fort, plus de gens en parlent et de plus de en plus de fournisseurs affirment qu’ils sont en fait une CDP déguisé – la CDP est officiellement antifragile.

J’ai été personnellement fasciné par la CDP. Au cours des trois dernières années, j’ai passé une quantité ridicule de temps à écrire sur la CDP et à suivre son évolution, de packagée à composée. Si vous avez suivi les discussions sur la CDP composée par rapport à la CDP packagée, vous avez certainement entendu les deux côtés de l’argument et vous n’avez pas besoin d’un autre article d’opinion expliquant pourquoi une approche est meilleure que l’autre.

Il est temps de publier un guide impartial qui propose une décomposition complète de la CDP en ses composants, qui, comme les têtes d’Hydra, ne cessent de se multiplier.

Ce guide a pour but d’aider les gens à prendre des décisions d’achat de CDP basées sur une compréhension claire des différents composants d’un CDP, de l’objectif de chaque composant et des composants nécessaires pour trouver le chemin le plus efficace pour mettre les données au travail avant qu’elles ne deviennent périmées ou inutilisables.

Commençons par les définitions.

Les définitions de la CDP

L’essor de l’entrepôt de données a conduit à l’émergence de l’ETL inversé à la fin de l’année 2020, puis à l’idée que la combinaison de ces deux technologies a permis aux entreprises de construire – ou plus exactement d’assembler – une plateforme de données clients au-dessus de l’entrepôt de données.

C’est ainsi que l’idée d’une CDP composée est apparue début 2021 et a pris de l’ampleur en 2022. Mais qu’est-ce qu’une CDP composée ? S’agit-il d’une architecture ? Est-ce une approche ? Un ensemble d’outils intégrés ? Ou s’agit-il d’une solution produite comme une CDP packagée ?

Si vous recherchez « Composable CDP » sur Google, vous constaterez qu’aucun article n’offre une définition concise de ce terme. Changeons cela.

Qu’est-ce qu’une CDP packagée ?

Une plateforme de données clients (CDP) packagée est une solution tout-en-un produite avec des capacités de collecte et de stockage de données provenant de sources multiples, de transformation et d’unification des données, de résolution des identités, de création d’audiences et de synchronisation des données vers des destinations en aval. En outre, certaines CDP packagées offrent également des outils permettant de définir des règles de qualité des données, de mettre en œuvre des protocoles de gouvernance des données et de se conformer aux réglementations en matière de protection de la vie privée.

Il y a deux éléments clés à prendre en compte :

  1. Une CDP packagée doit stocker une copie des données qu’elle collecte afin de résoudre les identités (résolution d’ID) et de construire des profils d’utilisateurs unifiés. Cependant, la méthodologie de résolution d’identité utilisée – probabiliste ou déterministe – varie d’un fournisseur à l’autre.
  2. Un fournisseur de CDP packagé permet généralement aux entreprises de créer leurs propres packages en combinant les capacités de base et les outils complémentaires.

Qu’est-ce qu’une CDP composée ?

Une plateforme de données clients composée (CDP) est un ensemble d’outils intégrés qui sont assemblés à l’aide de logiciels libres ou propriétaires afin d’exécuter certaines ou toutes les fonctions d’une plateforme de données clients packagée.

Il y a deux éléments clés à prendre en compte :

  • Une CDP composée possède certaines ou toutes les capacités d’une CDP packagée, en fonction de la manière dont elle est composée ou assemblée.
  • Une CDP composée est assemblée à l’aide de logiciels libres, de solutions gérées de logiciels libres ou d’outils SaaS propriétaires.

Maintenant que les définitions sont connues, examinons plus en détail les différents composants d’un CDP.

Les composantes d’une CDP

L’un des principaux problèmes posés par le terme « Customer data Platform » est qu’il a été utilisé et détourné par divers fournisseurs de logiciels dans des contextes différents. De nombreux éditeurs ont même positionné une fonctionnalité de leur produit comme une CDP, simplement parce que cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de gérer les données clients qui ont été intégrées dans ce produit.

J’aimerais énumérer quelques mises en garde avant de présenter un aperçu complet de chaque composante d’une CDP :

  • Tous les fournisseurs de CDP packagées n’offrent pas l’ensemble de ces composants.
  • Plusieurs fournisseurs de CDP établis offrent des capacités ou des composants supplémentaires.
  • Au sein de chaque composante, les fonctionnalités spécifiques peuvent varier d’un fournisseur à l’autre.
  • Vous n’avez pas nécessairement besoin de tous ces composantes pour composer une CDP.

Entrons dans le vif du sujet.

1. La collecte de données comportementales : l’infrastructure de données clients (IDC)

Une IDC est un outil spécialisé qui offre un ensemble de SDK pour collecter des données comportementales ou des données d’événements à partir de sources de données de première partie.

Votre produit principal – applications web, applications mobiles, appareils intelligents ou une combinaison des deux – alimenté par un code propriétaire est une source de données de première partie, et les données comportementales permettent de comprendre comment votre produit est utilisé et d’identifier les points de friction.

Ces données sont un prérequis pour une CDP et sans ces données, une CDP n’est pas une CDP. Les données comportementales provenant de vos sources de données de première partie servent de base à une CDP.

Il y a deux éléments clés à prendre en compte ici :

  • La capacité IDC d’une CDP packagée permet de synchroniser les données directement avec des outils tiers en aval, sans qu’il soit nécessaire de stocker une copie des données dans votre propre data warehouse.
  • Les IDC autonomes prennent en charge du Data Warehouse en tant que destination principale et, par rapport à la composante IDC des CDP packagées, les IDC autonomes (tels que Snowplow) offrent moins d’intégrations de destinations tierces.

Pour en savoir plus sur les capacités et les fournisseurs d’IDC (dont certains font partie d’offres plus larges de CDP), voici.

P.S. : Bien que j’aie été un fervent partisan du terme IDC, avec le recul, je pense que le terme « Client » devrait être remplacé par « Audience » car les données collectées ne concernent pas uniquement les clients – en fait, la collecte de données est initiée bien avant qu’un utilisateur ou une organisation ne devienne un client. Si la notion d’Audience plutôt que de Client vous parle, vous apprécierez la lecture de cet article.

cdi vs etl elt
Éléments de collecte de données d’un PDC : IDC et ELT/ETL

2. L’ingestion des données : ELT (ou ETL)

Une solution ELT/ETL autonome est conçue pour extraire tous les types de données d’un catalogue croissant de sources de données secondaires (outils tiers) et les charger dans des Cloud Data Warehouse.

Les sources de données secondaires comprennent les outils tiers avec lesquels les utilisateurs interagissent directement ou indirectement – outils utilisés pour l’authentification, les paiements, les expériences in-app, l’assistance, le retour d’information, l’engagement et la publicité.

Il y a deux éléments clés à prendre en compte ici :

  • Une CDP packagée qui offre des fonctionnalités ELT – des intégrations à la source avec des outils tiers – ingère d’abord les données dans son propre magasin de données, et peut en outre synchroniser les données avec un Data Warehouse via des intégrations de destination.
  • Les capacités d’ELT des fournisseurs de CDP packagées sont très limitées par rapport aux solutions d’ELT conçues à cet effet. Si vous avez besoin de données dans une CDP à partir d’une source qui n’est pas prise en charge de manière native par le fournisseur de CDP, vous devrez construire votre propre pipeline ou utiliser un outil d’ELT pour envoyer les données vers votre Data Warehouse, puis les synchroniser à nouveau avec la CDP à l’aide des intégrations de source proposées par les fournisseurs de CDP.

Si vous souhaitez explorer les offres des principaux fournisseurs d’ELT, voici.

3. Le stockage des données

Comme nous l’avons déjà mentionné, les fournisseurs de CDP packagées stockent une copie des données qu’ils collectent dans un magasin ou un Data Warehouse interne. Les clients peuvent en outre envoyer une copie des données à leur propre Data Warehouse ou Data Lake par le biais d’intégrations de destination.

Le Data Warehouse, comme vous le savez déjà, est le composant central d’une CDP composée – la pièce maîtresse à laquelle tous les autres composants se connectent.

Il y a deux considérations essentielles à prendre en compte ici :

  • Le Data Warehouse a toujours été utilisé pour stocker des données relationnelles provenant d’outils tiers et pour visualiser ces données à l’aide d’un outil de BI. Par conséquent, pour assembler une CDP composée, même les entreprises qui ont déjà un entrepôt en place doivent ingérer des données comportementales à partir de leurs sources de première partie à l’aide d’un IDC.
  • Une CDP packagée peut être utilisée parallèlement à un Data Warehouse. En fait, il est de plus en plus fréquent que les clients des CDP packagées stockent une copie de leurs données dans leur propre Data Warehouse en vue d’une utilisation ultérieure. En outre, les entreprises adoptent une approche hybride dans laquelle elles exploitent les capacités prêtes à l’emploi d’une CDP packagée pour certains cas d’utilisation tout en assemblant une CDP composée pour les cas d’utilisation avancés qui s’appuient sur des modèles de données personnalisés.

4. La résolution d’identité et l’API de profil

La résolution d’identité est le processus d’unification des enregistrements d’utilisateurs capturés à travers de multiples sources. Elle nécessite un ensemble d’identifiants (ID) utilisés pour faire correspondre et fusionner les enregistrements d’utilisateurs provenant de différentes sources, ce qui permet aux entreprises d’obtenir une vue d’ensemble de chaque utilisateur ou client.

La résolution d’identité a plusieurs cas d’utilisation, mais elle contribue principalement aux efforts de personnalisation et de protection de la vie privée.

schema cdp sources destinations
La résolution d’identité crée des profils unifiés qui peuvent être synchronisés en aval à l’aide de l’API de profil.

Il y a deux éléments clés à prendre en compte ici :

  • Une CDP packagée offre une capacité de résolution d’identité prête à l’emploi et crée des profils d’utilisateur unifiés. Les clients utilisant une CDP peuvent ensuite synchroniser ces profils unifiés avec un Data Warehouse ou des outils tiers à l’aide des API disponibles. Par ailleurs, comme nous l’avons déjà mentionné, un fournisseur de CDP utilise soit la méthodologie probabiliste, soit la méthodologie déterministe pour résoudre les identités.
  • Dans l’approche composée, les entreprises doivent gérer la résolution des identités dans leur propre Data Warehouse en écrivant le code d’unification à l’aide de SQL. Grâce à la flexibilité offerte par cette approche, l’analyste peut utiliser la méthodologie de résolution d’identité qui fonctionne le mieux en fonction des points de données disponibles.

5. Le Visual Audience Builder (et la modélisation des données)

Autre prérequis d’une CDP, un générateur d’audience visuelle est précisément ce qu’il semble être – une interface glisser-déposer pour construire des audiences ou des segments en combinant des données provenant de diverses sources.

Dans le cadre de l’approche composée, cette capacité est offerte par les outils ETL inversés, désormais appelés outils d’Activation des Données.

Il y a deux éléments clés à prendre en compte :

  • Une CDP packagée crée automatiquement les modèles de données sous-jacents à partir des données qu’il stocke, ce qui permet aux équipes non spécialisées dans les données de créer des audiences sans aucune dépendance. Cependant, ces modèles sont rigides et les clients ne peuvent pas créer des modèles personnalisés en fonction de leurs besoins spécifiques.
  • Un outil d’ETL inversé/d’activation des données exige que les équipes chargées des données construisent et exposent des modèles de données (à l’aide de SQL) au-dessus des données présentes dans le Data Warehouse, afin de permettre aux équipes non chargées des données de créer des audiences à l’aide du générateur d’audience visuelle. Cette approche donne aux entreprises une flexibilité totale sur leurs modèles et la possibilité d’incorporer des entités personnalisées.

P.S. : Je pense qu’il faudrait un meilleur terme pour décrire cette catégorie d’outils car l’ETL inversé n’est qu’une fonctionnalité et l’activation des données est un cas d’utilisation qui peut également être réalisé à l’aide d’une CDP packagée.

6. L’ETL inversé

Comme vous le savez déjà, l’ETL inversé fait référence au processus de déplacement des données du Data Warehouse vers des destinations en aval – généralement des outils tiers, mais il peut également s’agir d’une base de données interne.

Les entreprises construisent des pipelines ETL inversés depuis un certain temps ; cependant, l’utilisation du terme « ETL inversé » n’a commencé qu’après la productisation de l’ETL inversé au début de 2020 (j’ai entendu le terme pour la première fois en août 2020 de la part de Boris Jabes).

Nous sommes en 2023 et l’ETL inversé est désormais une fonctionnalité ou une composante de la CDP.

schema reverse etl
Qu’il s’agisse de la Data Warehouse de la CDP ou de la Data Warehouse du client, le déplacement des données vers l’aval est un ETL inversé.

Il y a deux considérations essentielles à prendre en compte ici :

  • La capacité d’une CDP packagée à déplacer des données vers des destinations en aval, souvent appelée orchestration, est essentiellement un ETL inversé où les données sont déplacées à partir de l’entrepôt de données de la CDP et non de la Data Warehouse du client. Aujourd’hui, la plupart des CDP packagées prennent également en charge la Data Warehouse du client en tant que source de données.
  • Dans l’approche composée, les entreprises qui aiment tout construire en interne peuvent créer leurs propres pipelines ou tirer parti de l’ETL inverse packagé offert par les outils d’activation de données (comme Census ou Hightouch) ainsi que par certains IDC (comme RudderStack).

7. La qualité des données

Composante sous-estimée mais importante, la qualité des données (QD) aide les entreprises à s’assurer que les données qui alimentent leurs CDP ne sont pas bizarres. Les outils de QD aident les entreprises à maintenir la validité, l’exactitude, la cohérence, la fraîcheur et l’exhaustivité des données.

La qualité des données est une catégorie très vaste qui comprend une pléthore d’outils permettant de détecter les problèmes et de maintenir la qualité de différents types de données. Cependant, les données comportementales constituent la base d’une CDP et il faut donc des outils pour s’assurer que les données sont valides, exactes et fraîches.

Il y a deux éléments clés à prendre en compte ici :

  1. Une CDP packagée offre généralement des fonctions de qualité des données permettant d’effectuer des tests sur les données comportementales collectées. Il permet également aux équipes d’élaborer des plans de suivi en collaboration.
  2. Dans l’approche composée, la composante QD peut provenir de l’outil IDC ou d’une solution QD distincte (comme Great Expectations) qui peut, au minimum, valider les données entrantes.

8. Gouvernance des données et respect de la vie privée

Un autre élément extrêmement important et pourtant sous-représenté d’une CDP est la capacité à mettre en place des contrôles de gouvernance et des flux de travail de conformité.

Il est juste de dire que c’est quelque chose dont les entreprises ont besoin de toute façon, qu’elles utilisent une CDP ou non. Cependant, si une entreprise utilise une CDP – qu’elle soit packagée ou composée – elle doit s’assurer de certaines choses, telles que :

  • La collecte des données n’est lancée qu’après que l’utilisateur a consenti à ce que les données soient collectées à des fins spécifiques telles que le marketing ou l’analyse.
  • Seules les données nécessaires à un outil tiers sont envoyées à cette destination spécifique. Par exemple, les IIP telles que l’adresse électronique ne sont envoyées à un outil tiers qu’après que l’utilisateur final a explicitement consenti à recevoir des courriels envoyés à l’aide de cet outil tiers.
  • Si un utilisateur refuse la collecte de données, aucune autre donnée le concernant ne doit être collectée auprès de sources de première et de tierce parties.
  • Si un utilisateur souhaite être oublié (GDPR) ou refuser que ses données soient vendues (CCPA), les demandes d’effacement doivent être envoyées aux outils tiers en aval desquels ses données ont été envoyées plus tôt.
  • Les membres de l’équipe interne ne doivent pouvoir accéder aux données sensibles ou aux IIP que s’il est nécessaire qu’ils accèdent à ces données, avec des autorisations granulaires basées sur les rôles.

Il ne s’agit là que de quelques-unes des capacités clés de la composante de gouvernance et de conformité d’une CDP et, comme vous pouvez le constater, il n’est pas facile de créer cette composante en interne.

Il y a deux éléments clés à prendre en compte ici :

  • Les capacités de gouvernance et de conformité des CDP packagées varient considérablement et seuls les principaux fournisseurs de CDP proposent des kits d’outils complets.
  • Dans le cadre de l’approche composée, il est possible d’exploiter certaines de ces fonctionnalités offertes par certains fournisseurs d’IDC ou d’intégrer des outils autonomes spécialement conçus pour la gouvernance et la conformité.

Conclusion (Octolis)

Nous espérons que cet article vous a aussi intéressé(e) que nous et que vous comprenez bien maintenant la différence entre les deux approches – même si, comme nous le disions en introduction, il faut nuancer un peu les choses. C’est la seule réserve que nous aurions vis-à-vis de l’article de Arpit Choudhury qui, par ailleurs, nous a vraiment stimulés !

En effet, ce que l’on observe depuis 2022, c’est la réduction du fossé entre les 2 approches. Les CDP modernes réunissent le meilleur des deux mondes.

Octolis, une CDP packagée ou une CDP composée ? Le meilleur des deux mondes !

La plateforme que nous proposons, Octolis, fonctionne en surcouche d’un Data Warehouse indépendant. Le but ? Que le client reste maître de sa base de données. Data Warehouse + Octolis = CDP 2.0. Mais nous intégrons dans le même temps toutes les fonctions de traitement des données associées classiquement aux CDP packagée. Octolis est donc à la fois (composante d’une) CDP composée et CDP packagée (tout-en-un). Si vous êtes curieux d’en savoir plus sur notre vision de la CDP, sur Octolis, sur les architectures data modernes, n’hésitez pas à entrer en contact avec nous !

Analytics Ecommerce – Panorama des meilleurs outils

Honnêtement, pas simple de choisir son ou ses outil(s) d’analytics ecommerce. D’abord parce qu’il en existe des dizaines d’excellents et des centaines de très bons. Ensuite, parce que l’offre est très variée. Quoi de commun entre un Matomo et un Hotjar ? Pas grand-chose, et pourtant ce sont tous les deux de super outils pour piloter la performance ecommerce.

Pour vous aider à vous y retrouver et à choisir le ou les logiciel(s) qui correspond(ent) à vos besoins, nous allons vous présenter notre petite sélection. Nous avons classé les outils en 3 familles : les solutions tout-en-un, les outils de web analytics et les outils pour collecter/préparer vos données en vue de l’analyse. Remarque : ce tableau sert de menu, le texte est cliquable, profitez-en, n’hésitez pas à l’utiliser pour naviguer sur ce trèèès long article :).

Catégorie Liste des outils
Outils analytics ecommerce all-in-one

Plateformes permettant de connecter l'ensemble des données de votre écosystème (CMS, analytics web, ads...) et de créer des tableaux de bord personnalisables ou sur-mesure.
Outils de web analytics

Ces outils se concentrent sur l'analyse du trafic du site web, du comportement de navigation des visiteurs et des conversions sur le site. Exemple : Matomo, Google Analytics...

On trouve aussi dans cette vaste famille des solutions 100% ecommerce (comme Shopify Analytics) ou spécialisées sur un type d'analyse en particulier (par exemple, les cartes de chaleur pour CrazzyEgg et Hotjar).
Outils de collecte/préparation des données clients & ecommerce


Les outils qui permettent de collecter et de travailler les données clients & ecommerce en vue de l'analyse. Si ces plateformes sont centrées sur la préparation des données, certaines d'entre elles proposent des fonctionnalités natives de reporting.

Les meilleurs outils analytics ecommerce all-in-one

L’utilisation de tableaux de bord pour visualiser les données est une méthode moderne et efficace pour analyser et organiser les données de marketing. Ces outils simplifient le processus d’analyse en rassemblant toutes les données et en les présentant en un seul endroit. Cet article présente les meilleurs outils analytics ecommerce all-in-one.

Un bon tableau de bord associe plusieurs caractéristiques. Tout d’abord, la personnalisation est essentielle car elle vous permet de représenter clairement les priorités de votre business. De plus, la capacité à accéder au tableau de bord depuis n’importe quel device permet de suivre l’évolution des données à tout instant. Enfin, il est crucial que le tableau de bord soit capable de prendre en charge différentes sources de données et de s’adapter à l’évolution de votre business.

Glew.io

outils analytics ecommerce glew

Glew fait parti des meilleurs outils analytics ecommerce avec plus de 180 intégrations et les présente sous la forme de plus de 200 KPI prêts à l’emploi, avec des rapports personnalisés pour répondre à vos besoins spécifiques. Bref, Glew fait parler vos données!

L’installation rapide et facile de Glew en fait un atout majeur et un outil facile d’utilisation, rapide et efficace, qui ne nécessite pas des ressources techniques importantes. Le processus de configuration simplifié facilite l’utilisation et la capacité à générer des données avancées sur la performance des canaux. De plus, en tant que Retailer, la segmentation native des clients vous aidera à optimiser vos stratégies marketing.

outils analytics ecommerce glew

Glew.io intègre un large éventail de fonctions, notamment l’automatisation du marketing, la publicité, l’expédition, le support client, l’inventaire et les abonnements. Il s’agit donc d’un outil polyvalent qui peut être personnalisé pour répondre à vos besoins spécifiques de sorte de personnaliser vos besoins.

Glew fournit des données avancées sur les performances des canaux qui peuvent aider vous aider à déterminer des indicateurs tels que la lifetime value (LTV), le coût d’acquisition des clients (CAC) et le chiffre d’affaires par canal. Cela vous permet, Retailers, d’optimiser vos stratégies marketing et de prendre des décisions basées sur des données. En outre, Glew vous fournit des feedbacks et des visualisations personnalisés pour vous aider à prendre des décisions. Ainsi, vous êtes en mesure d’utiliser Glew de manière efficace et d’atteindre les résultats souhaités.

Enfin, Glew génère nativement plus de 30 segments de clients, ce qui facilite le filtrage des données sur la base d’indicateurs tels que les AOV (valeur moyenne de commande) élevés et faibles, les clients récurrents, etc. Cela vous perme de mieux comprendre leur base et d’adapter leurs efforts marketing en conséquence. Enfin, Glew offre un support client dédié afin de vous aider à tirer le meilleur parti de l’outil.

Les principaux points forts de l’outil :

  • Collecte et stockage automatiques de données provenant de sources multiples.
  • Suivi et analyse des données sur plusieurs plateformes en temps réel
  • Créez des rapports et des tableaux de bord personnalisés
  • Segmentez les données pour identifier les tendances et les opportunités au sein des différents segments de clientèle.
  • Obtenez des informations sur le comportement des clients
  • Mettez en place des alertes automatisées pour surveiller les performances

La Formule Starter de ce service est gratuite, tandis que la Formule Pro est proposée à $79 par mois. Pour la Formule « Custom reporting », un devis peut être fourni selon les besoins spécifiques.

Baromètre DNVB

Nous avons produit le Baromètre le plus complet du marché sur les DNVB, en partenariat avec l’agence Coudac. Au programme : une analyse détaillée du marché des DNVB et des tendances en cours.

Woopra

outils analytics ecommerce woopra

Woopra est un des outils analytics ecommerce destiné à vous à développer des techniques de marketing. Cette solution collecte des données à partir de sources multiples, notamment les interactions sur le site web, les médias sociaux, les campagnes d’e-mailing, etc. Ensuite, Woopra créer un profil unique pour chaque utilisateur, cartographie ses interactions et le met à votre disposition.

Les outils de Woopra permettent d’extraire des informations des données collectées, notamment des feedbacks sur le parcours et les tendances clients. La plateforme offre également des outils de personnalisation et d’automatisation pour vous aider à agir sur vos données.

L’un des principaux atouts de Woopra consiste en sa capacité à s’intégrer à une grande variété d’outils tiers, notamment les plateformes publicitaires, les CRM, les plateformes d’automatisation du marketing, les plateformes d’e-commerce, etc.

outils analytics ecommerce woopra

Si Woopra est plus onéreux que d’autres solutions concurrentes, ses fonctionnalités plus approfondies et sa capacité d’intégration et d’automatisation en font un investissement utile pour ceux qui cherchent à exploiter les données de leurs clients à des fins de personnalisation et d’amélioration de l’engagement. En utilisant ces informations, vous pourrez personnaliser votre communication et donc être plus performant.

Enfin, Woopra met en place une série de profils clients, qui fournissent des informations sur le comportement des clients, tel que leur historique d’achats par exemple. Cette fonctionnalité offre une vue complète du parcours client, ce qui peut vous aider dans votre prise de décision et dans votre compréhension de l’expérience du client de manière globale.

Points forts :

  • Suite complète d’outils d’analyse et de suivi axés sur le parcours de l’utilisateur
  • Outils de création de profils permettant la collecte centralisée de données provenant de diverses sources
  • Des profils d’utilisateurs uniques permettent de suivre les interactions individuelles et collectives sur plusieurs appareils.
  • Outils d’analyse comprenant des rapports sur le parcours, les tendances, l’attribution, les cohortes et la rétention.
  • Segmentation comportementale personnalisée et capacités d’analyse du comportement
  • Accès complet à toutes les données sans échantillonnage
  • Outils de personnalisation et d’automatisation pour exploiter les données

Woopra propose différents niveaux de tarification pour répondre aux besoins de chaque entreprise. La Formule « Core » est gratuite, la Formule « Pro » est disponible à un coût de $999, et la Formule « Entreprise » est proposée sur devis.

Heap

outils analytics ecommerce heap

Heap est une plateforme d’analyse spécialement conçue pour les applications web. Sa capacité à enregistrer chaque interaction (clics, soumissions, transactions, etc.) est un outil précieux pour ceux qui souhaitent exploiter au mieux les données. Son interface visuelle ergonomique simplifie l’analyse du comportement des utilisateurs, ce qui vous permettra d’identifier les taux de conversion avec les clients.

Ce qui distingue Heap, c’est qu’il s’intègre de manière transparente dans les applications construites sur Rails ou Node.js, ce qui simplifie sa mise en œuvre. Ainsi, vous pouvez commencer à collecter des données auprès de leurs utilisateurs immédiatement!

L’une des caractéristiques les plus remarquables de Heap est sa capacité à enregistrer de façon automatisée les actions des utilisateurs mais également les paramètres qui déterminent cette action. Il fait parti de cet gamme d’outils analytics ecommerce permet vous permet de créer des cohortes basées sur ces actions et d’obtenir des informations plus approfondies sur le comportement de leurs clients. Heap est également très flexible, pour vous permettre de sélectionner des données à partir de n’importe quel appareil, qu’il s’agisse d’un ordinateur de bureau, d’une tablette ou d’un téléphone portable.

outils analytics ecommerce heap

En outre, Heap fournit automatiquement des informations exploitables en fonction des tendances et des comportements des utilisateurs, ce qui vous permet de mieux comprendre votre audience et d’optimiser votre site ou votre application en conséquence.

Dans l’ensemble, Heap est un des outils analytics ecommerce qui fournit des données actualisées, fiables et précises afin que les analyses qu’il effectue puissent être réalisées rapidement et avec précision de sorte qu’en tant que Retailer vous êtes certains que les informations reçues en temps réel sont exactes.

Points forts :

  • Suivi en temps réel des actions sur votre site
  • Analyse du parcours client et des cohortes pour améliorer l’expérience utilisateur.
  • Visualisation des données afin de comprendre facilement les données et les tendances
  • Capacité à fournir automatiquement des informations exploitables basées sur les données de comportement des utilisateurs

Heap propose différentes options de prix : une formule gratuite pour les business jusqu’à 10k par mois avec la Formule « Free », une option gratuite calibrée pour les start-up avec la Formule « Growth », une formule sur devis pour la Formule « Pro » et la Formule « Premier ».

SavvyCube

outils analytics ecommerce savvycube

SavvyCube propose des outils analytics ecommerce et de reporting pour vous aider à développer votre activité de e-commerce. L’un des principaux atouts de SavvyCube est sa capacité à produire des feedbacks très détaillés pour savoir d’où viennent les clients mais également pour savoir quelles zones de votre site sont consultés. Vous pouvez également suivre les ventes, les performances des produits et le comportement des clients, le tout à partir d’un seul et même outil.

L’intégration de SavvyCube avec les plateformes d’e-commerce vous garantit l’accès à toutes les données dont vous avez besoin pour optimiser votre activité. Grâce à des fonctionnalités telles que le dashboard, l’analyse des ventes, l’analyse des produits et l’analyse des clients, vous pouvez visualiser et analyser ces données sous toutes les coutures.

En outre, SavvyCube vous permet de décomposer des séries de données brutes provenant de diverses sources en fonction de certains indicateurs clés de performance. Vous pouvez également utiliser la fonction “Email Reports” pour recevoir des mises à jour régulières sur les performances de votre business.

outils analytics ecommerce savvycube

SavvyCube propose des outils analyses du profil client qui vous permet de mieux comprendre le comportement et les caractéristiques démographiques de vos clients. Ces informations sont utiles pour personnaliser les offres et les communications.

Parmi les outils analytics ecommerce, SavvyCube est idéal pour les équipes marketing et les agences de conseil numérique qui cherchent à mieux exploiter les données clients afin d’optimiser leurs performances. Ses capacités de reporting, sa facilité d’utilisation et son intégration avec les plateformes d’e-commerce les plus répandues en font un choix fiable.

Points forts :

  • Des rapports personnalisés permettent une analyse approfondie des performances de l’entreprise.
  • L’analyse des clients permet de mieux comprendre leur comportement et leurs caractéristiques démographiques.
  • Les intégrations avec des plateformes telles que PayPal, Shopify et Google Analytics améliorent les capacités de la plateforme.
  • La plateforme peut consolider les données provenant de plusieurs systèmes d’analyse.
  • Des rapports réguliers envoyés par courriel permettent aux utilisateurs de se tenir au courant des performances de leur magasin.

Les prix de SavvyCube commencent à $45 par mois pour la formule « Starter », suivie de la formule « Growth » à $99, de la formule « Professional » à $199 et de la formule « Advanced » à $499.

Databox

outils analytics ecommerce databox

Les outils analytics ecommerce de visualisation des données vous permettent en tant que Retailer de surveiller leurs principaux indicateurs de performance en un lieu centralisé. Avec plus de 70 intégrations disponibles, y compris Google Sheets et Excel, Databox vous permet de facilement rassembler et synchroniser toutes vos données directement sur un tableau de bord, qui est mis à jour en temps réel. L’outil propose également des centaines de modèles de tableaux de bord prédéfinis que vous pouvez utiliser ou modifier en fonction de leurs besoins.

Databox permet de créer, d’éditer et de gérer facilement n’importe quel contenu, ce qui en fait une solution efficace pour l’analyse des données. De plus, cette solution facilite la personnalisation des modèles prédéfinis, ce qui peut vous aider à concentrer vos efforts de marketing et à améliorer la cartographie du parcours client.

Dans l’ensemble, Databox est un excellent outil : son suivi des données en temps réel et ses fonctions de reporting fournissent des informations qui aident à prendre des décisions informées. Databox s’intègre aisément avec diverses sources de données et ses tableaux de bord personnalisables en font une solution efficace pour la gestion et l’analyse des données.

outils analytics ecommerce savvycube

En outre, des feedbacks réguliers envoyés par e-mail vous informant en fournissant des informations utiles sur les tendances des ventes et le comportement des clients, ce qui rend plus facile la collaboration et la communication entre les équipes et les parties prenantes.

En conclusion, avec sa capacité à rassembler et synchroniser des données en un lieu centralisé, ainsi qu’à fournir des feedbacks réguliers, les outils analytics ecommerce de Databox offre des informations précieuses pour vous aider à prendre des décisions informées. Databox est une solution efficace pour la gestion et l’analyse des données. Dans l’ensemble, Databox est un excellent outil pour les Retailers qui cherchent à mieux exploiter les données de leurs clients et à améliorer leur stratégie de marketing et de vente.

Points forts :

  • Contrôles personnalisables pour répondre aux besoins spécifiques de chaque entreprise.
  • Application mobile performante et facile à utiliser qui permet de surveiller les performances en temps réel
  • Gestion souple des données provenant de différentes sources
  • Interface utilisateur agréable pour la création de tableaux de bord et la visualisation des données
  • Plusieurs options de visualisation des données y compris des graphiques, des tableaux et des cartes thermiques.

Databox propose une formule gratuite en dessous de 4 data-connections, tandis que les plans payants commencent à partir de $72 pour la formule « Starter », $135 pour la formule « Professional » et $231 pour la formule « Performer ».

BeProfit

outils analytics ecommerce beprofit

BeProfit appartient aux outils analytics ecommerce de suivi des bénéfices conçu pour la vente en ligne. L’outil est spécialement conçu pour les commerçants Shopify, leur permettant de suivre leurs bénéfices, leurs dépenses et d’autres indicateurs clés à partir d’un tableau de bord ergonomique. Grâce à ses fonctions de reporting avancées et à son interface intuitive, BeProfit peut vous aider à prendre de meilleures décisions fondées sur des données.

L’une des principales caractéristiques de BeProfit est sa capacité à s’intégrer à un large éventail de plateformes, notamment Amazon et eBay. Les commerçants peuvent ainsi facilement connecter tous leurs canaux de vente et suivre leurs bénéfices et leurs dépenses en un seul endroit. L’outil permet également aux utilisateurs de personnaliser leurs rapports et de visualiser leurs données dans une variété de formats, y compris des graphiques, des diagrammes et des tableaux.

outils analytics ecommerce beprofit

Un autre avantage de BeProfit est sa capacité à suivre les dépenses et à calculer la rentabilité. L’outil permet aux utilisateurs de suivre toutes leurs dépenses, y compris les frais d’expédition, les dépenses publicitaires et même le coût des marchandises vendues. Les commerçants peuvent ainsi se faire une idée précise de leurs marges bénéficiaires réelles et identifier les domaines dans lesquels ils peuvent réduire leurs coûts et améliorer leur rentabilité.

BeProfit offre également des fonctions avancées de prévision et de définition d’objectifs, permettant aux commerçants de fixer des objectifs et de suivre leurs progrès au fil du temps. Cette fonction peut s’avérer particulièrement utile pour si vous cherchez à développer leurs activités et à augmenter leurs bénéfices. L’outil offre également une gamme d’alertes et de notifications personnalisables, aidant les commerçants à rester au fait de leurs indicateurs commerciaux et à prendre les mesures qui s’imposent.

Enfin, BeProfit est disponible à un prix très abordable, ce qui le rend facilement accessible. Dans l’ensemble, BeProfit est un des outils analytics ecommerce que l’on trouve sur le marché qui est complet.

Points forts :

  • Utilise des outils d’analyse avancés pour obtenir des informations approfondies sur les performances marketing et le CLTV.
  • Affiche les produits et services les plus vendus et utilise l’attribution UTM pour déterminer le retour sur investissement et les taux de conversion sur toutes les plateformes et tous les sites web.
  • Décompose les données et les compresse dans des diagrammes et des graphiques pertinents.
  • Accédez aux données à tout moment via le mobile, le web ou l’application et collaborez avec vos collègues en temps réel.
  • Le tableau de bord entièrement personnalisable vous permet de saisir des dépenses et des revenus variables, de créer des rapports uniques et d’ajouter des catégories et des préférences.
  • Permet de suivre les coûts des transporteurs, les méthodes de production, les coûts et les frais.
  • Synchronisation automatique avec les plateformes publicitaires telles que Google, Facebook, Instagram, Snapchat, Tiktok, Pinterest et Bing.

Les utilisateurs peuvent choisir entre trois plans tarifaires pour cet outil, avec un tarif de départ de 25 $ pour la formule Basic, 75 $ pour la formule Pro, et 150 $ pour la formule Ultimate

Les meilleurs outils analytics web

Les outils analytics web sont des logiciels utilisés pour suivre et analyser le comportement des visiteurs d’un site web, fournissant des informations sur la manière dont les utilisateurs interagissent avec un site web, telles que les pages visitées, le temps passé sur chaque page, leurs actions et leurs informations démographiques. En utilisant des outils d’analyse web, les entreprises peuvent mieux comprendre le trafic de leur site web et utiliser ces informations pour prendre des décisions fondées sur des données afin d’améliorer leur présence en ligne.

En plus des outils de suivi de performance de base, comme Google Analytics, il existe des outils plus avancés tels que Hotjar, qui permettent d’analyser en détail le comportement des visiteurs, notamment en utilisant des « heatmaps ». Les données collectées par les outils de web analytics vous aideront, en tant que Retailer, à améliorer l’UX de votre site internet, le taux de conversion et, in fine, vos revenus ecommerce

Google Analytics

outils analytics ecommerce google analytics

Google Analytics offre un large éventail de fonctionnalités qui permettent aux data et CRM managers de mieux comprendre le comportement de leurs clients sur leur site web et de prendre des décisions informées sur la base de ces données.

L’un des principaux atouts de Google Analytics est son interface ergonomique, qui facilite la navigation et l’analyse des données. Google Analytics offre une grande variété de feebacks qui donnent un aperçu du trafic sur le site web, du comportement des utilisateurs et des taux de conversion. La plateforme fournit également des informations en temps réel, ce qui permet de consulter les données les plus récentes et de prendre des décisions rapides sur la base de ces données.

outils analytics ecommerce google analytics

Un autre point fort de Google Analytics est sa capacité à suivre et à analyser plusieurs canaux, y compris les réseaux sociaux. Cela permet aux retailers de comprendre le parcours du client à travers plusieurs touchpoints, et de prendre des décisions en fonction des informations disponibles sur la manière d’optimiser leurs stratégies de marketing.

Google Analytics offre également des fonctionnalités avancées telles que le suivi des objectifs, le suivi du eCommerce et les reporting personnalisés, ce qui permet aux gestionnaires de données et de CRM d’adapter leurs feedbacks à leurs besoins spécifiques. Ils peuvent également créer des tableaux de bord personnalisés, ce qui leur permet de voir rapidement les données les plus importantes d’un seul coup d’œil.

L’utilisation de Google Analytics est gratuite pour les PME/ETI. Toutefois, pour les business plus conséquents, Google propose une version premium de Google Analytics, appelée Google Analytics 360, qui offre des fonctionnalités supplémentaires telles que l’analyse avancée des données, le traitement des données et l’intégration avec d’autres produits Google.

Points forts :

  • Aperçu complet des performances
  • Recevez divers rapports sur la façon dont les clients interagissent avec votre site et vos applications.
  • Points d’accès multiples aux données et outils d’organisation – grâce aux outils de filtrage et de manipulation des données,
  • vous pouvez facilement visualiser vos données, les personnaliser et les segmenter.
  • Gestion des données et contrôle de l’accès des utilisateurs
  • Grâce aux outils analytiques qui vous fournissent des informations précieuses, vous pouvez mettre en œuvre les résultats pour configurer votre site web et vos applications.
  • Google Analytics fonctionne parfaitement avec les autres solutions Google.

Google Analytics propose deux plans tarifaires : gratuit et 360. Le coût de Google Analytics 360 est de 135,000 euros par an.

Matomo

outils analytics ecommerce matomo

Matomo est un des outils analytics ecommerce qui se pose en alternative à Google Analytics. Il s’agit d’une plateforme open-source mise à jour par une communauté d’utilisateurs. Matomo est actuellement utilisé par plus d’un million de sites web dans plus de 190 pays, ce qui en fait une plateforme d’analyse de choix pour les entreprises qui cherchent à obtenir des informations sur les visiteurs de leur site web.

L’un des principaux avantages de Matom réside dans le contrôle total sur les données qu’il propose : vous pouvez ainsi personnaliser la plateforme pour répondre à vos besoins.

outils analytics ecommerce matomo

De plus, la plateforme offre une série de fonctionnalités remarquables qui aide à comprendre comment les utilisateurs interagissent avec votre site web. Matomoo fournit des feedbacks au sujet des visiteurs de votre site web : leur provenance géographique, la façon dont ils ont trouvé votre site et la langue parlée. Vous pouvez également suivre le comportement des utilisateurs, notamment les pages qu’ils ont visitées, les liens sur lesquels ils ont cliqué et les fichiers qu’ils ont téléchargés.

Matomo propose également des “heatmaps” qui montrent où les utilisateurs cliquent le plus sur votre page, ce qui vous permet de voir l’efficacité de votre mise en page et d’identifier les problèmes éventuels. L’enregistrement des sessions est également disponible, ce qui vous permet de rejouer en différé l’historique d’interaction avec vos pages, et même de suivre les adresses IP des utilisateurs pour une meilleure étude de marché.

Dans l’ensemble, Matomo est une plateforme d’analyse web puissante qui fournit des informations approfondies sur les visiteurs de votre site web et sur vos campagnes marketing. Avec ses options de prix flexibles, ses fonctionnalités personnalisables et sa communauté d’utilisateurs, c’est un excellent choix pour les gestionnaires de données et de CRM qui travaillent dans le commerce de détail et qui souhaitent mieux exploiter les données des clients.

Points forts :

  • Open-source pour personnaliser et contrôler les données.
    Matomo des feedbacks très détaillées (localisation, l’utilisation des moteurs de recherche, mots-clés, la langue parlée et les pages visitées).
  • Utilisation de heatmaps pour vous à mieux comprendre les données
  • Fonction d’enregistrement des sessions clients

Le plan tarifaire de Matomo est gratuit pour les serveurs auto-hébergés. Pour les entreprises souhaitant être hébergées sur le Cloud Matomo, les prix vont de 19 euros (50 hits) à 13 900 euros par mois (100 millions de hits et plus).

Shopify Analytics

outils analytics ecommerce shopify

Shopify Analytics est un outil d’analyse tout-en-un qui vous aide à prendre des décisions en fonction des données pour votre e-commerce. Il vous permet de suivre les indicateurs clés de performance (KPI) et d’obtenir des informations sur les performances de votre site.

L’un des grands atouts de Shopify Analytics est sa simplicité d’utilisation. Vous pouvez y accéder directement depuis votre tableau de bord Shopify et il ne requiert aucune compétence technique ni de codage. Il s’intègre également de manière transparente avec d’autres outils et applications Shopify, ce qui en fait une solution d’analyse intégrée pour votre site.

Shopify Analytics offre une série de fonctionnalités clés pour vous aider à mieux comprendre vos propres clients et à optimiser votre activité. Ces fonctionnalités incluent des feedbacks personnalisés, une analyse en entonnoir, le suivi du profil client et une analyse en temps réel. Vous pouvez également définir des objectifs et des alertes pour ne pas perdre de vue vos KPIs.

Un autre point fort de Shopify Analytics est son adaptabilité. Que vous soyez au début de votre activité ou dans un stade plus avancé de votre business, Shopify Analytics peut vous fournir les données et les informations dont vous avez besoin pour développer votre activité.

En somme, Shopify Analytics parmi les outils analytics ecommerce existant, ce dernier est performant si vous souhaitez prendre des décisions sur la base de données complètes! Sa facilité d’utilisation, sa gamme de fonctionnalités et son évolutivité en font un choix populaire pour les détaillants de toutes tailles. Grâce à Shopify Analytics, vous pouvez mieux connaître vos clients, optimiser votre activité et favoriser votre croissance au fil du temps.

Points forts :

  • Système d’inventaire pour la gestion et le développement de votre business
  • Vente multiplateforme et disponible sur plus de 3 000 applications disponibles
  • Shopify dispose d’une incroyable bibliothèque d’applications et d’extensions tierces pour vous aider à faire passer votre boutique au niveau supérieur.
  • Shopify est disponible 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, pour vous aider si vous vous retrouvez dans une situation délicate.

Les utilisateurs peuvent choisir entre trois plans tarifaires pour cet outil, avec un tarif de départ de 36 euros pour la formule de base, 105 euros pour la formule médium, et 384 euros pour la formule Ultimate.

Piwik PRO

Piwik Pro est une solution anlytics pour analyser et améliorer l’expérience de vos clients à chaque étape de leur relation avec votre entreprise.

L’un des points forts de Piwik Pro réside dans ses fonctionnalités de confidentialité et de sécurité des données. La solution est validée par la CNIL et offre un outil « Consent Manager » qui vous permet de créer et d’implémenter des demandes de consentement, afin que les visiteurs puissent adapter leur collecte de données à leurs décisions. Cela garantit que vos balises de suivi ne sont déclenchées que lorsque les visiteurs acceptent de les utiliser.

Un autre point fort de Piwik Pro est son contrôle total sur les données que vous collectez. Avec Piwik Pro, vous pouvez choisir l’emplacement des données et ses options d’hébergement pour répondre aux besoins de confidentialité les plus stricts et aux protocoles internes. Piwik offre une liberté de choix concernant l’utilisation des données qui n’est pas disponible avec Google Analytics. L’anonymisation des données avec Piwik vous permet de rester conforme et d’obtenir des informations précieuses sur les visiteurs qui ont refusé ou ignoré vos demandes de consentement.

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La solution offre plusieurs fonctionnalités pour améliorer votre commerce de détail. Avec Piwik Pro, vous pouvez cartographier votre parcours client, importer et exporter des données, créer des rapports et des analyses personnalisables, mettre en place des systèmes d’alerte et de notification, et gérer les balises sans l’intervention d’une équipe technique. Cela signifie que vous pouvez optimiser votre expérience client avec des données et des informations précises.

Piwik Pro est disponible en version gratuite (limitée) et premium (sur devis) de sa plateforme. La solution offre une interface conviviale, ce qui facilite l’adaptation à la plateforme. Cependant, il est important de noter que Piwik Pro n’est pas connecté à Google Tag Manager et qu’il est impossible de récupérer les données de Google Analytics. En conclusion, Piwik Pro est une excellente alternative à Google Alternative pour les data managers qui souhaitent s’orienter vers une solution analytics différente.

Points forts :

  • Cartographie du parcours client qui permet de suivre le comportement des visiteurs sur le site web
  • Importation/exportation de données à partir de différentes sources pour créer des rapports personnalisés.
  • Rapports et analyses personnalisables en fonction des besoins de chaque Retailers
  • Systèmes d’alerte et de notification intégré et système de gestion des tags sans intervention de l’équipe technique
  • Plateforme approuvée par la CNIL,ce qui garantit la conformité avec les réglementations de protection des données en Europe.

Piwik est gratuit de base, mais les options supplémentaires sont payantes et le tarif dépend de la taille de votre entreprise ainsi que du type d’option.

Snowplow

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Snowplow Analytics est un formidable analytic web tool qui offre un maximum de flexibilité, de souplesse et de maîtrise des datas. Il est conçu pour les analystes qui ont besoin de maîtriser totalement leurs données, de la collecte au format des données, en passant par la logique commerciale. Snowplow Analytics est une source de données numériques qui offre des possibilités inégalées de modifier et de travailler directement avec vos données dans vos data warehouse.

L’un des principaux avantages de Snowplow Analytics est sa transparence. Contrairement à de nombreux outils d’analyse web, Snowplow Analytics ne comporte aucune boîte noire. Cela signifie que les utilisateurs ont une visibilité totale sur la manière dont les données sont collectées et agrégées, ce qui leur donne un contrôle total sur les données relatives aux événements. Avec Snowplow, vous pouvez construire vos propres modèles, définir vos propres agrégations et faire vos propres choix.

Cette solution offre un service très configurable qui permet la récupération d’un jeu de données complet. Même avec des contraintes telles que l’ITP et les bloqueurs de publicité, Snowplow peut être configuré pour construire une représentation claire du parcours client à travers les plateformes et les canaux de votre organisation. Chaque événement est capturé, traité et envoyé à l’entrepôt de données, ce qui vous offre un contrôle total sur leurs données.

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Snowplow Analytics aide les organisations à renforcer la confiance dans leurs données grâce à de nombreux outils d’assurance qualité, tels que Snowplow Micro. Il permet de surveiller et de récupérer les événements défaillants grâce aux schémas de données personnalisables sous-jacents de Snowplow. Grâce aux schémas personnalisables de Snowplow, vous pouvez disposer d’un format unique pour toutes vos sources, qu’elles soient web, mobiles, côté serveur ou autres.

En somme, Snowplow Analytics est une plateforme analytics à code source ouvert qui permet de collecter des données à partir de plusieurs plateformes en vue d’une analyse avancée des données.

Points forts :

  • Assure le suivi anonyme des visiteurs de votre site web, en préservant leur vie privée.
  • Snowplow permet de collecter des données à grande échelle en temps quasi réel
  • Suivi et marquage côté serveur,, ce qui permet de collecter des données supplémentaires sur le comportement des utilisateurs.
  • Contournement des bloqueurs de publicité avec un domaine personnalisé
  • Propriété totale des données par les utilisateurs

Snowplow Analytics propose trois tarifs : une version gratuite mais limitée en open source, un tarif “BDP Cloud” qui commence à 1350$ par mois et une version BDP Entreprise sur devis.

AT Internet

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AT Internet est une plateforme pionnière du digital analytics qui offre plusieurs solutions de tracking de données dont Analytics Suite Delta. Cette solution analytics vise à fournir des données de qualité, conformes au RGPD : toutes les données d’audience sont traitées et stockées entièrement au sein de l’Union européenne et les utilisateurs en restent propriétaires.

De plus, AT internet prévoit également un traitement illimité des données ; le prix de la solution évolue en fonction de la quantité de données traitées. Une des valeurs ajoutées d’AT Internet est la possibilité d’importer des données provenant d’outils tiers : elle collabore avec 63 partenaires. Les feedbacks et les analyses sont ainsi enrichis et consolidés.

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AT Internet vous permet de bénéficier d’un enrichissement automatique (ex : géolocalisation et type d’appareil) pour optimiser la qualité de vos données. Il est également possible de personnaliser les règles de traitement des données pour une gestion avancée et plus sécurisée.

En ce qui concerne les fonctionnalités, AT Internet offre un grand nombre de fonctionnalités identiques à celles de Google Analytics, mais aussi des fonctionnalités supplémentaires : AT Internet propose de récupérer les données que vous possédez déjà dans Google Analytics et une interconnexion avec Google Tag est possible.

En conclusion, AT Internet offre une solution de tracking de données complète et sécurisée avec Analytics Suite Delta, qui permet une analyse consolidée et une personnalisation avancée des règles de traitement des données.

Points forts :

  • Rapports de données en temps réel
  • Audit des tags et évaluation systématique et complète des tags présents sur votre site et des données qu’ils collectent
  • Paramètres sur mesure pour configurer des paramètres sur mesure afin de répondre à des besoins spécifiques,
  • Rapports d’audience et rapports personnalisés afin de mesurer la performance de votre site web
  • Fonctionnalités de suivi telles que le suivi de la navigation des utilisateurs, le suivi des événements personnalisés, et le suivi des objectifs

Il faudra débourser au minimum 355€/mois pour bénéficier des services de l’outil dans sa version la plus “soft”. Les versions les plus avancées sont sur devis.

Kissmetrics

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KISSmetrics est une plateforme BI (Business Intelligence) qui vous permet d’améliorer, de contrôler et de déterminer les paramètres qui vous semblent importants. Le système offre une grande souplesse en ce qui concerne les données personnalisées, ainsi que des API qui facilitent les intégrations.

KISSmetrics est conçu autour d’une fonctionnalité de suivi approfondi des données et est capable de fournir vous fournir des informations détaillées sur vos performances business. Il automatise les mises à jour et compare les mesures essentielles pour aider les utilisateurs à comprendre comment se comporter par rapport aux objectifs fixés. Le suivi approfondi vous permet d’obtenir des informations significatives sur les clients, afin de mieux les comprendre avant même qu’ils n’effectuent un achat.

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De plus, la solution KISSmetrics mémorise et conserve les informations relatives à chaque client, qu’il s’agisse de clients référencés au hasard ou de clients réguliers, une fois qu’ils ont été marqués par le système, leurs informations sont conservées. En fonction de cela, le système utilise les informations stockées afin d’améliorer le processus de génération de leads.

KISSmetrics propose une solution intégrée, sans utiliser d’autres applications et services tiers. Cependant, le système offre la possibilité de le connecter à de nombreuses applications qui existent déjà dans l’écosystème logiciel des utilisateurs.

Points forts :

  • Outil de suivi des données en temps réel
  • Périodes de conversion illimitées pour un suivi sur le temps long
  • Rapports de cohorte pour comprendre le comportement des clients sur le long terme
  • Création de profils clients pour chaque client
  • Segmentation des données et création de cohortes
  • Exportation de données facile et sûre
  • Support multiplateforme et cross-plateforme/appareil

KISSmetrics propose trois plans tarifaires : une version “Silver” à $299 par mois, une version “Gold” à $499 par mois et une version “Custom” sur devis.

Hotjar

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Hotjar est une plateforme d’analyse web et de feedback utilisateur qui offre une variété d’outils analytics ecommerce pour optimiser votre site web. Elle combine des fonctionnalités telles que des cartes thermiques, des enregistrements de visiteurs et des sondages pour donner aux utilisateurs une compréhension complète de l’utilisation de leur site web.

L’une des principales caractéristiques de Hotjar est sa heatmap, qui fournit des représentations visuelles de l’endroit où les utilisateurs cliquent, défilent et survolent une page web. Cela permet vous permet d’identifier les zones de votre site web qui retiennent le plus l’attention et d’optimiser la mise en page en conséquence.

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Hotjar propose également des enregistrements de visiteurs afin de visionner les enregistrements de sessions d’utilisateurs pour mieux comprendre comment les utilisateurs interagissent avec leur site web. Cela peut s’avérer particulièrement utile pour identifier les problèmes d’ergonomie ou les zones de confusion sur le site web.

Une autre fonctionnalité caractéristique de Hotjar est la possibilité de réaliser des sondages, qui peuvent être utilisés pour recueillir les commentaires des visiteurs d’un site web en temps réel. Ces sondages peuvent vous aider à mieux comprendre les besoins et les préférences de leur public cible, ce qui leur permet de prendre des décisions fondées sur des données sur la manière d’améliorer leur site web.

L’intérêt de Hotjar réside dans sa capacité à offrir une large gamme d’outils pour l’optimisation des sites web en une seule plateforme. En fournissant une vue d’ensemble de la manière dont les utilisateurs interagissent avec un site web, vous pouvez prendre des décisions plus éclairées sur la manière d’améliorer leur site web et de mieux répondre aux besoins de leur public cible.

Points forts :

  • Présence de Heatmap
  • Enregistrement des visiteurs
  • Entonnoirs de conversion et analyse des formulaires
  • Sondages d’opinion afin d’avoir un retour d’information

Hotjar propose quatre plans tarifaires, avec une formule gratuite à 0 euro, “standard” à 32 euros, “plus” à 80 euros et une formule “scale” 171 euros.

Crazy Egg

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Crazy Egg est une solution d’optimisation de site web hébergée dans le cloud, conçue pour vous aider à comprendre comment vos clients se comportent sur votre site web. Il donne la possibilité de visualiser et comprendre le comportement des utilisateurs qui vous donne la possibilité de savoir ce que font vos clients au moment même. Grâce à la fonctionnalité Heatmap, vous pourrez voir précisément où vos clients cliquent le plus sur les pages de votre site web. Crazy Egg vous aide à suivre la façon dont les utilisateurs interagissent avec leur site web.

Crazy Egg offre une gamme de fonctionnalités vous permettant d’optimiser la conception de votre site web et d’améliorer l’engagement des utilisateurs. Une autre caractéristique de Crazy Egg consiste en sa technologie de capture d’écran, qui permet d’obtenir un historique de la visite d’un utilisateur sur un site web.

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Avec Crazy Egg, vous avez également la possibilité de connaître l’origine des visiteurs de votre site. Qu’ils viennent de votre page Facebook, de Twitter ou d’autres sources, vous savez mieux lesquelles de vos plateformes de médias sociaux contribuent le plus à augmenter le trafic vers votre site. Crazy Egg vous permet également de consulter des rapports d’analyse en vous donnant une vue sur les données brutes : tous les outils analytics ecommerce ne sont pas en mesure de le faire !

Crazy Egg propose également des scroll map, qui montrent jusqu’où les utilisateurs font défiler une page web avant de s’en désintéresser et de la quitter. Cette fonctionnalité peut être utilisée pour optimiser l’emplacement du contenu important sur une page et améliorer l’engagement client et le taux de conversion.

Enfin, Crazy Egg est un outil simple d’utilisation qui assure une analyse facile des données et une grande interprétation des données. Crazy Egg s’intègre ainsi à une série d’outils tiers, dont Google Analytics, pour une vision plus complète des performances du site web.

Points forts :

  • Heatmap afin de cibler les lieux d’interaction
  • Scrollmap pour voir où les utilisateurs passent le plus de temps
  • Fonction d’enregistrement pour rejouer les sessions d’utilisateur
  • Analyse du trafic et suivi des erreurs pour améliorer l’expérience utilisateur

Crazy Egg propose quatre plans tarifaires, avec une formule “basic” à $29, “standard” à $49, “plus” à $99 et une formule “pro” $249 qui varient en fonction de vos besoins.

Glassbox

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Plateforme d’analyse de l’expérience client,  Glassbox vous aidera à analyser le comportement et le parcours des clients sur votre site. C’est un des outils analytics ecommerce qui propose une fonction de relecture de session qui vous permet d’enregistrer et de rejouer les sessions des clients, offrant ainsi une visibilité totale sur les parcours clients, et permettant d’identifier rapidement les problèmes qui peuvent survenir lors de la navigation sur le site. Grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez découvrir les erreurs de site web, les problèmes d’interface utilisateur et résoudre les problèmes rapidement pour améliorer l’expérience client.

En outre, Glassbox dispose d’outils d’enquête et de feedback, ce qui vous permet de recueillir des informations directes auprès de leurs clients. Glassbox fournit également des informations précieuses sur le comportement des clients, tels que la manière dont ils naviguent sur le site web, les pages qu’ils visitent et les produits qu’ils consultent. Ces données collectées peuvent être utilisées pour optimiser la conception et le contenu du site web, améliorer l’offre de produits et l’expérience globale du client.

outils analytics ecommerce glassbox

L’interface simple et ergonomique de Glassbox en fait un des outils analytics ecommerce les plus simple à prendre en main. La plateforme offre des options de prix personnalisables, y compris des abonnements mensuels et annuels, ce qui la rend accessible.

Un autre avantage majeur de Glassbox est l’amélioration de ses fonctions de sécurité. En enregistrant les interactions des utilisateurs et en mettant en évidence toute activité suspecte, Glassbox identifie pour vous les vulnérabilités potentielles en matière de sécurité et à prendre des mesures proactives pour prévenir les atteintes à la sécurité de votre site internet.

En bref, Glassbox est une plateforme d’analyse de l’expérience client avec une fonction de relecture de session qui vous permet en tant que Retailer d’identifier rapidement les problèmes et d’améliorer l’expérience globale du client.

Points forts :

  • Amélioration de l’expérience utilisateur
  • Augmentation des taux de conversion
  • Sécurité renforcée
  • Résolution efficace des problèmes
  • Prise de décision basée sur les données et insights détaillés sur le comportement des utilisateurs.

Glassbox propose ses prix sur devis.

Les outils pour collecter/préparation les données clients & ecommerce

Il y a beaucoup de données à analyser en e-commerce : les données web, mais aussi les données des publicités, les données transactionnelles, les données produits, etc. Pour mener des analyses poussées, il faut d’abord consolider toutes ces données. C’est la vocation des outils de “Data Prep”, qui interviennent donc en amont du travail d’analyse à proprement parler. Les données, une fois consolidées, préparées, normalisées, enrichies, sont connectées et envoyées à un outil de reporting. Nous allons vous présenter 3 outils analytics ecommerce de reporting.

Supermetrics

outils analytics ecommerce supermetrics

Les outils analytics ecommerce de reporting doivent collecter et intégrer des données provenant de diverses sources telles que les médias sociaux, les plateformes publicitaires et les services d’analyse web. Cela permet d’avoir une vue d’ensemble du comportement et des préférences clients et donc de prendre des décisions fondées sur des données. Supermetrics est là pour ça!

Le tableau de bord de Supermetrics permet de créer des rapports personnalisés et d’automatiser le transfert des données. Vous gagnerez ainsi du temps dans la gestion des données et de la relation client.

Une autre force de Supermetrics est sa flexibilité. Il prend en charge un large éventail de plateformes, notamment Google Analytics, Facebook, Instagram et LinkedIn, afin d’intégrer des données provenant de sources multiples dans une seule plateforme. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de garantir l’exactitude et la cohérence des données.

outils analytics ecommerce supermetrics

Supermetrics est conçu pour être rapide. Vous pouvez interroger directement les sources de données, en extrayant uniquement les données dont vous avez besoin et accéder à n’importe quel champ disponible dans cette source de données. Si vous avez besoin d’un moyen rapide de transférer des données, Supermetrics est un musthave.

En somme, Supermetrics se présente comme un puissant outil de traitement et de reporting de données, qui s’avère être d’une grande aide pour optimiser l’exploitation des données clients. Les fonctionnalités clés de cette plateforme incluent notamment l’intégration de données, la création de rapports personnalisés ainsi que l’automatisation des tâches. Les atouts de Supermetrics résident dans sa souplesse, son niveau de précision élevé ainsi que sa facilité d’utilisation

Points forts :

  • Collecte et intègre des données provenant de diverses sources
  • Offre un tableau de bord facile à utiliser pour créer des rapports personnalisés et automatiser le transfert des données
  • Fournit une vue d’ensemble du comportement et des préférences des clients, ce qui permet de prendre des décisions fondées sur des données.
  • Prend en charge un large éventail de plateformes
  • Excellent support client et des ressources pour aider les utilisateurs

Supermetrics propose un plan tarifaire sur mesure calibré pour chaque plateforme sur laquelle vous souhaitez exporter vos data.

Octolis

outils analytics ecommerce octolis

La mise en place d’une architecture de données moderne est devenue une priorité pour les entreprises. Les grandes entreprises et les start-ups matures ont déjà mis en place une telle architecture, mais cela reste encore rare pour les entreprises de taille moyenne. Octolis vous aide à franchir ce palier en leur proposant une solution clé en main sur le marché des outils analytics ecommerce.

Octolis est une solution de préparation de données qui permet de connecter toutes les sources de données, les combiner, effectuer des calculs de base ou basés sur SQL, et synchroniser les données en temps réel. De plus, chaque audience peut être alimentée en temps réel avec autant de destinations que nécessaire grâce à Octolis. Les données peuvent ensuite être synchronisées avec les outils opérationnels tels que CRM, marketing automation, ads, service client, Slack, etc.

outils analytics ecommerce octolis

Octolis offre une grande flexibilité dans l’accès aux données, en permettant la connexion à toutes les sources de données, quel que soit leur format ou leur emplacement. L’utilisateur peut donc facilement importer des données à partir de fichiers Excel, CSV, de bases de données SQL, et même de systèmes opérationnels tels que des CRM ou des ERP. Octolis propose aussi des fonctionnalités de nettoyage des données pour garantir que les données collectées soient fiables et exploitables. L’enrichissement des données est une autre fonctionnalité importante d’Octolis, permettant d’ajouter de nouveaux champs ou d’améliorer le taux de complétude de la base de données.La fonctionnalité d’exportation des données, permettant de les synchroniser en temps réel avec les outils de destination tels que les outils d’analyse ou d’activation, fait également d’Octolis un outil complet et efficace pour la préparation de données.

L’interface du logiciel Octolis est conçue pour être suffisamment simple pour que les marketeurs puissent croiser et préparer les données sans avoir besoin de l’aide des équipes IT. Toutefois, cela ne signifie pas que le logiciel est une boîte noire. Les données sont hébergées dans la base de données ou le datawarehouse de chaque client, accessible par les équipes IT à tout moment, sur laquelle on branche un outil de reporting.

Le blocage pour la mise en place de ces architectures de données modernes est souvent d’ordre humain, car les compétences en ingénierie data sont rares et chères. Octolis veut devenir la solution de référence pour les PME/ETI qui veulent franchir ce palier sans disposer d’une équipe d’ingénieurs data. Grâce à Octolis, les PME peuvent disposer d’un socle solide pour monter leurs reportings et accélérer leurs projets marketing/sales. Le potentiel de la solution est énorme et les cas d’usages sont innombrables.

Points forts :

  • Synchronisation en temps réel.
  • Souplesse dans l’accès aux données
  • Enrichissement des données
  • Nettoyage des données
  • Interface ergonomique
  • Hébergement sur le datawarehouse de chaque client
  • Solution clé en main pour les PME/ETI qui veulent mettre en place une architecture de données moderne sans disposer d’une équipe d’ingénieurs data.

Octolis propose deux formules tarifaires, un formule “standard” à 700 euros et une formule sur devis avec des fonctionnalités plus avancées.

Funnel

outils analytics ecommerce funnel

Funnel.io est une plateforme cloud dédiée à l’intégration de données, conçue pour vous aider, Retailers,  à consolider, harmoniser et optimiser leurs données de marketing, de publicité et de vente. Il fait parti des outils analytics ecommerce très complet.

Funnel automatise votre reporting marketing en remplaçant votre tableur marketing par un logiciel. Funnel collecte automatiquement les données de toutes vos plateformes publicitaires et les relie aux données de conversion de votre compte Google Analytics. Cela permet aux spécialistes du marketing d’avoir une vue d’ensemble toujours à jour de tous leurs efforts de marketing. Funnel propose trois solutions en fonction de l’endroit où vous souhaitez visualiser vos données.

Avec la solution Dashboard de Funnel, vous pouvez visualiser vos données et créer des tableaux de bord et des rapports personnalisés qui peuvent être facilement partagés entre les personnes et les équipes. Elle contient également un puissant outil d’analyse pour l’exploration des données et le regroupement des données pour les marchés, les catégories de produits, etc. Grâce aux dimensions personnalisées, vous pouvez classer vos données publicitaires comme vous le souhaitez, que ce soit par marché, tactique, source de trafic ou catégorie de produits.

outils analytics ecommerce funnel

Vous êtes satisfait de Google Analytics mais il vous manque des données sur les coûts des canaux non Google ? En disposant des données de coûts dans Google Analytics, vous pouvez facilement comparer les performances de tous vos canaux de marketing. Funnel envoie les données de coûts à Google Analytics tous les jours, dès que vous l’activez.

L’API de Funnel rend toutes les données que Funnel extrait et structure disponibles pour les systèmes internes ou d’autres solutions de BI. Grâce aux intégrations de Funnel à Google BigQuery, Google Data Studio et Amazon Redshift, vous pouvez obtenir vos données publicitaires vers n’importe quel entrepôt de données ou solution de visualisation que vous souhaitez. Funnel est également un partenaire certifié de Google BigQuery.

Points forts :

  • Excellente interface
  • Configuration facile à mettre en œuvre
  • Tableau de bord simple
  • Données historiques sur 2 ans
  • Plus de 500 connecteurs de données

Funnel.io propose trois plans tarifaires pour répondre aux différents besoins : le plan Essentials, au prix de 359 €, le plan Plus, au prix de 899 € et le plan Enterprise, à partir de 1799 €, propose des solutions personnalisées en fonction des exigences et du budget spécifiques.

Comprendre le modèle de données d’un CRM – Zoom sur 3 approches

Les entreprises qui veulent s’équiper d’un logiciel CRM ont tendance à faire l’erreur de se concentrer, dans les appels d’offres, sur l’étude et la comparaison des fonctionnalités. C’est négliger un élément déterminant : le modèle de données.

Le modèle de données conditionne en grande partie ce que vous allez pouvoir faire avec votre CRM.

En deux mots, le modèle de données décrit la manière dont vos informations clients sont organisées dans la base de données du CRM. La majorité des CRM proposent (imposent) un modèle de données fermé, ce qui signifie que vous n’allez pas pouvoir ajouter de nouvelles tables, créer tous les types d’attributs que vous voulez, construire toutes les relations entre objets que vous imaginez. Cela peut être très contraignant et compromettre la mise en oeuvre de certains de vos cas d’usage.

Modèle de données CRMDescription de l'approche
Multi-tables “fermé”L'approche la plus courante. Le modèle de données du CRM est composé d'un ensemble prédéfini de tables (clients ; commandes : etc.), avec des capacités de personnalisation très limitées.
Multi-tables “ouvert”Dans ce type de modèle de données, vous avez la possibilité de créer de nouvelles tables. Mais le modèle est en général semi-ouvert, au sens où il est rarement possible de croiser les tables comme on veut ou d'utiliser des champs calculés dans les nouvelles tables.
Event-centricToutes les informations sont représentées par un évènement consistant en une interaction et les attributs associés tels que la date, le produit ou le canal de communication. Ce modèle offre beaucoup plus de souplesse.

Nous allons revenir dans cet article sur la définition d’un modèle de données CRM et vous présenter les 3 principales approches utilisées par les éditeurs CRM. Nous terminerons par quelques conseils pour vous aider à choisir le modèle de données le plus approprié à votre besoin.

Qu’est-ce qu’un modèle de données en CRM ?

Tout d’abord, il est nécessaire de rappeler qu’un CRM est avant tout une base de données permettant de gérer des interactions avec des clients, d’envoyer des emails et, notamment en B2B, de collecter, organiser et analyser des données sur les clients. Cependant, l’organisation de la base de données du CRM est sensiblement différente selon le type d’activité : B2C ou B2B. Malgré cela, le socle d’un CRM reste une base de données constituée de tables, de façon similaire à un fichier Excel avec des onglets.

Néanmoins, et contrairement à un fichier Excel, l’utilisateur n’a pas toujours la possibilité de créer ses propres onglets et bénéficie de moins de flexibilité quant à l’organisation des données. Cette organisation prédéfinie des données et la manière dont les données sont organisées dans un CRM correspond à ce que l’on appelle un “modèle de données”. L’éditeur du CRM fixe ce modèle de données, même s’il laisse parfois une certaine souplesse et quelques marges de manœuvre.

exemple-modèle-données-CRM
Exemple de modèle de données CRM. Chaque rectangle correspond à une table (= l’équivalent d’un onglet Excel). Les flèches figurent les relations intertables. Source : Soft Builder

Le modèle de données du CRM est la structure fondamentale sur laquelle les données sont stockées et organisées. Plus ou moins souple et plus ou moins rigide, il permet aux entreprises de mieux comprendre leurs clients et leurs besoins, et leur fournit les informations nécessaires pour améliorer leurs produits et services, ou pour créer des profils détaillés de leurs clients. Ces profils peuvent être utilisés pour cibler les clients et leur offrir des produits et services plus adaptés à leurs besoins.

Ce modèle de données est composé de plusieurs éléments différents, tels que les personnes, les objets, les événements et les relations entre ces éléments. Ces éléments sont liés entre eux par des liens qui peuvent être définis par l’utilisateur dans le cas d’un système souple. Ces liens peuvent ensuite être analysés pour fournir des informations précieuses sur les clients et leurs achats. Concrètement, le modèle de données est constitué de différentes tables qui sont liées d’une certaine manière, selon certains schémas. On y trouve souvent, par exemple :

  • Une table contacts,
  • Une table achats,
  • Une table organisant les données d’interactions sur le site web.

L’organisation des données est un sujet critique dans un CRM, bien que fréquemment négligé. En effet, la capacité à organiser les données détermine la flexibilité dont l’utilisateur disposera pour segmenter et trier les informations.

Les 3 principales approches de modèle de données CRM

Il existe 3 principaux types d’approches pour structurer le modèle de données au sein d’un CRM.

L’approche multi-tables “fermée”

L’approche multi-tables « fermée » est la plus courante, et on peut la retrouver sur la plupart des éditeurs CRM. C’est un modèle multi-tables, ce qui signifie que le modèle ne repose pas sur une table unique avec les contacts, mais intègre aussi un certain nombre de tables supplémentaires, contenant par exemple les achats, les tickets de caisse, les boutiques… Dans ce modèle, les tables sont prédéfinies par l’éditeur CRM. On ne peut pas créer de nouvelles tables, et en cela, c’est un modèle “fermé”.

modele donnees etoile
Les modèles de données fermés peuvent contenir 3, 4, 5+ tables. Il n’est pas possible d’en créer de nouvelles.

Ainsi, dans un modèle CRM classique pour du B2B, les tables seront constituées de leads, d’entreprises, de clients, de factures et d’interactions. Dans un modèle B2C, les tables seront constituées de contacts, de commandes, de tickets de caisse, de boutiques et d’interactions. Cependant, l’utilisateur n’a pas la possibilité de créer de nouvelles tables et doit donc se contenter des tables pré-existantes. Il n’est par exemple pas possible de créer une nouvelle table “Abonnements” afin gérer des données d’abonnement. Il faut nécessairement considérer les abonnements comme des commandes, et ceux-ci apparaîtront alors dans la table « Orders ».

De la même manière, les « avis clients » entreront dans la table des interactions, au même titre que les autres événements sur le site web (pages vues, etc.). L’utilisateur est ainsi obligé de s’adapter au modèle de données rigide du CRM.

L’approche multi-tables “ouverte”

Ce modèle permet de créer de nouvelles tables d’une manière similaire à la création de nouveaux onglets dans un tableau Excel. Il est théoriquement possible d’ajouter n’importe quel type de table pour ensuite les organiser d’une façon personnalisable. Actito est un exemple d’éditeur proposant ce modèle ouvert, permettant à l’utilisateur de créer de nouvelles tables dans son modèle de données, depuis le Datamart Studio.

Datamart-Studio-Actito-CRM
Datamart Studio proposé par Actito, dans lequel vous pouvez ajouter et configurer de nouvelles tables de données.

Dans les faits cependant, il n’est pas toujours possible de créer toutes les tables que l’on souhaite. Il est même parfois impossible de les relier entre elles de la façon désirée ou d’ajouter des champs calculés dans les nouvelles tables. Les modèles “ouverts” ne sont donc pas toujours aussi complets qu’il pourrait sembler. Or, lors de la sélection d’un CRM, l’un des principaux éléments à analyser au moment de l’appel d’offres est justement le degré d’ouverture du modèle.

L’approche event-centric

Cette approche a été popularisée il y a une dizaine d’années, notamment par des éditeurs comme Segment ou Klaviyo, Sendinblue… L’idée fondamentale derrière ce type de modèle de données est qu’il n’est pas nécessaire d’avoir une multitude de tables pour représenter tout un business model.

Toute interaction peut être représentée par un événement. Dans la base de données, chaque interaction est associée à une date et contient certaines propriétés. L’intérêt majeur de cette approche est que les propriétés des événements n’ont pas besoin d’être définies à l’avance. Par exemple, il est possible de créer un event nommé “vue produit” et faire en sorte que les attributs de l’événement soit le nom du produit, son prix, sa catégorie, sa couleur.

modèle-CRM-event-centric
Source : Klaviyo

Le modèle event-centric associe donc des contacts à des événements. Le modèle de données correspond alors à une table de contacts avec l’ensemble des événements associés à chaque contact. Ces événements peuvent avoir une structure différente selon l’event. De plus, il est possible de s’appuyer sur les propriétés de l’événement avec plus ou moins de fonctionnalités selon l’éditeur logiciel.

Ce que rend possible l’approche event-centric

La plupart des logiciels permettent par exemple de réagir aux événements en mettant en place des scénarios prédéfinis. Ainsi, l’entrée d’un event type A dans la base de données entraine le déclenchement d’une action. Cette action peut elle-même être modifiée selon les propriétés X ou Y de l’event A. Par exemple, une demande de devis par un client entraîne automatiquement une première prise de contact, par SMS ou par email selon le choix du client. Certains CRM plus avancés permettent d’utiliser les propriétés des événements comme variables de personnalisation dans un template avec un important niveau de granularité.

De plus, ces events peuvent servir de fondement pour la segmentation client. Là encore, l’efficacité du CRM pour cette fonctionnalité varie grandement selon l’éditeur. Des éditeurs très matures tels que Braze sont vraiment excellents et vont permettre de réaliser des segmentations sur n’importe quelle propriété de tous les événements. Il est par exemple possible de développer un segment en sélectionnant tous les clients ayant consulté un produit d’une catégorie A avec la couleur XYZ. Il est même possible d’actualiser ces segments selon une temporalité pré-définie.

Notez aussi que les acteurs qui ont une approche event-centric comme Klaviyo ont aussi souvent une autre approche supplémentaire. Cela permet principalement de récupérer le catalogue produit qui est extrait depuis un PIM ou depuis un CMS.

Conseils pour choisir le modèle de données CRM le plus pertinent

Les 3 types de modèles définis ci-dessus offrent chacun un certain nombre d’avantages et d’inconvénients. Comme pour toute autre brique du SI, le choix mal avisé d’un outil peut avoir des conséquences très néfastes et à long terme pour votre entreprise. Dès lors, il faut s’assurer que le CRM que vous choisissez repose sur un modèle de données pertinent pour votre activité.

Simplicité Vs Flexibilité

Essentiellement, le choix consiste en un dilemme entre simplicité du CRM et flexibilité du modèle de données. Plus le modèle de données est figé et prédéfini, plus il sera simple d’utiliser le CRM et de travailler avec la base de données. Cependant, cette simplicité au sein du logiciel peut trouver de nombreuses limites dans les cas d’usages de l’entreprise. Un modèle fermé peut être extrêmement éloigné des besoins d’une entreprise au business model complexe. L’entreprise a alors intérêt à se tourner vers un modèle plus souple. On peut ainsi résumer ce dilemme dans un graphique en deux dimensions :

complexité modèle données CRM
Dilemme de la complexité d’un modèle de données CRM

Puisque le modèle en multi-table fermé est contraint par de nombreuses limites, la mise en place d’un modèle « event-centric » pourrait paraitre comme une bonne solution par défaut qui couvrirait les besoins supplémentaires qui pourraient apparaitre avec le temps. Cependant, adopter une telle solution peut nécessiter de mettre en place une CDP (Customer Data Plateform) en amont, et de revoir son dispositif data. Cela représente donc de nombreuses exigences et implique de nombreux efforts – inutiles si cela ne répond pas à un besoin réel de l’entreprise.

Comment procéder pour choisir son modèle ?

Pour savoir quelle approche est la plus pertinente dans votre métier, il faut alors partir de vos besoins. Vous pouvez suivre cette liste d’étapes pour définir le modèle vous correspondant le mieux :

  • Lister les “Entités” sur lesquels vous aurez besoin de segmenter.
  • Lister des exemples de segmentation :
  • Lister les variables dont vous aurez besoin pour vos principaux scénarios / campagnes.
  • Demander à l’éditeur d’expliquer comment vos exemples peuvent être réalisés avec sa solution OU essayer de le faire vous-même.
  • Anticiper le travail de préparation de données qui peut être nécessaire, notamment dans un modèle event centric qui suppose.

Une fois ce travail de reflexion fait, vous pouvez comparer vos besoins aux fonctionnalités proposées par les éditeurs de CRM. Il ne s’agit pas seulement de prendre en compte les informations nécessaire au suivi de l’activité, mais aussi d’inclure les variables dont vous aurez besoin pour vos différentes campagnes CRM ou marketing. Après avoir défini clairement ces éléments, vous devez vous informer quant au travail de transformation nécessaire pour les intégrer dans le CRM.

Le niveau de complexité de ce travail varie grandement. Il est parfois indispensable de transformer certaines informations en objets JavaScript dans le cadre de modèle de données event-centric. En utilisant conjointement un CRM efficace et un pipeline de transformation des données, il est possible de réaliser un très grand nombre de tâches. Il est toutefois nécessaire d’avoir suffisament prévu ces use-cases en amont et d’avoir anticiper toutes les difficultés majeures.

En définitive, il faut donc précisement définir ses besoins pour choisir un CRM au modèle de données capable d’y répondre. Cela permet aussi d’éviter des manipulations et des transformations complexes des données et du SI qui seraient inutiles l’entreprise. Négliger la phase de réflexion peut s’avérer coûteux et très pénalisant pour votre activité.

Template Planning Campagnes email marketing [Téléchargement gratuit]

Vous allez sérieusement monter en compétences et gagner en efficacité dans la gestion de vos campagnes emails, croyez-nous. Nous avons conçu (avec amour) un modèle aux petits oignons de planning de campagnes email qui va vous aider tout à la fois à :

  • Gérer et suivre la production de vos différentes campagnes.
  • Organiser vos campagnes emails dans un planning / calendrier (+ en classant les campagnes par catégories : NL, promos…).
  • Adopter une approche business-driven, en associant toutes vos campagnes à des objectifs mesurables.
  • Analyser la performance de vos campagnes.

template planning campagnes email

Télécharger notre modèle Excel pour gérer le planning de vos campagnes email

Nous savons d’expérience que les responsables marketing galèrent souvent à organiser et gérer les campagnes emails. Le suivi est loin d’être toujours optimal et les logiciels emailing malheureusement ne répondent pas à ce besoin. On s’est aperçus, curieusement, qu’il n’existait pas vraiment sur internet de modèles téléchargeables permettant de construire un planning de campagnes email. C’est ce qui nous a motivés à créer ce template qui, on l’espère, vous plaira. Cesse de bavardage, on vous explique comment fonctionne notre template et comment l’intégrer dans vos process.

Planning Campagnes Email : ce que contient notre ressource

Notre ressource se décompose en plusieurs onglets qui permettent de gérer vos campagnes emails à tous les niveaux et à toutes les étapes de production : conception – planification – analyse. On vous détaille dans la suite de l’article le fonctionnement de chacun de ces onglets.

OngletDescription
CampagnesVue générale sur les campagnes envoyées ou planifiées :
- Statut de production.
- Brief : nom de la campagne, date d’envoi, segment, objet, brief message.
- Résultats : ouvertures, clics, nbre de ventes, CA…
PlanningVue planning des campagnes, avec la liste des campagnes en ligne et les semaines/mois en colonne. Le planning est généré automatiquement à partir des données complétées dans l'onglet "Campagnes".
CalendrierVue calendrier, permettant de visualiser facilement les campagnes prévues chaque mois. Le planning est généré automatiquement à partir des données complétées dans l'onglet "Campagnes".
Segments- Liste et définition des segments utilisés dans les campagnes : tous les contacts, Optins NL, contacts réactifs, etc. 
- Suivi de l'évolution du nombre de contacts par segment.
DashboardReporting de suivi de l'état de la base (nombre de contacts, segmentation) et de la performance des campagnes. Le dashboard est généré automatiquement à partir des données renseignées dans les onglets d'édition.
SettingsParamétrage de la ressource : mois de départ, définition des statuts de production...
ProgrammesDescription des programmes relationnels auxquels se rattachent les campagnes : nom, objectifs, indicateurs, cible...
RessourcesEnsemble de guides, bonnes pratiques & outils pour monter en compétences sur les sujets email marketing.

Planning des campagnes email marketing : guide d’utilisation de la ressource

Commencer par définir vos réglages

Tout d’abord, il faut définir le mois à partir duquel commence le calendrier des campagnes.

Ensuite, vous êtes invités à personnaliser les différents statuts pour suivre l’avancement de la production des campagnes. Ces différents statuts se définissent en fonction de votre activité, de votre pipeline de clients et de votre processus de vente. Brief à rédiger, brief prêt, design prêt, etc. A vous de définir le nom et le nombre des étapes en fonction de votre activité.

Segmenter votre base de contacts

Vous décrivez sur cet onglet les différents segments que vous allez activer dans le cadre de vos campagnes :

Dans la partie de gauche en rouge, vous pouvez gérer la segmentation de vos différents clients. Figurent donc le classement des segments en catégories, les noms des différents segments et leurs descriptions. On propose des segments classiques par défaut, mais bien sûr à vous de renseigner l’onglet avec vos propres segments.

template planning campagnes email segments

Dans la partie de droite en bleu vous renseignez le nombre de contacts pour chaque segment, et son évolution au cours des mois. Vous pouvez automatiser la complétion de ces champs en utilisant Zapier/Make, ou…en nous contactant, on vous expliquera comment faire :).

Un petit rappel sur la segmentation…Envoyer un même message à tous les contacts n’est pas jamais la meilleure stratégie pour une campagne marketing efficace. En effet, chaque contact est unique et a des besoins, des intérêts et des comportements différents. C’est pourquoi il est important de segmenter ses contacts pour mieux cibler les campagnes. En segmentant vos contacts, vous pouvez créer des messages plus pertinents et personnalisés qui seront plus susceptibles d’attirer l’attention de vos contacts et de les inciter à interagir avec votre entreprise

La segmentation consiste à diviser sa liste de contacts en groupes distincts en fonction de caractéristiques communes telles que l’emplacement géographique, l’âge, le sexe, les centres d’intérêt, le comportement d’achat, etc. En segmentant votre liste de contacts, vous pouvez personnaliser vos messages et créer des campagnes plus ciblées et plus efficaces.

Il existe plusieurs approches possibles pour segmenter vos contacts comme la segmentation démographique, la segmentation comportementale ou encore la segmentation psychographique ou basée sur les préférences. Pour segmenter de manière efficace et optimiser vos campagnes, n’hésitez pas à consulter notre article sur la segmentation client. On vous présente les principales méthodes de segmentation.

Consulter des ressources pour monter en compétences

Nous vous avons concocté une liste d’articles, de guides, de tutos, de stats et d’outils sur l’email marketing qui devraient vous intéresser. Vous en faites bien sûr ce que vous voulez :).

template planning campagnes email boite outils

Parmi les différentes ressources que nous vous proposons pour gérer au mieux votre campagne email nous avons inclus:

  • Les KPIs de références par industrie
  • Des exemples de campagnes d’email pour vous inspirer
  • Une checklist d’envoi d’email
  • Un template de pilotage de performance de vos emailings

Et bien d’autres ressources…qu’on vous laisse découvrir !

Organiser vos campagnes dans des programmes relationnels

Cet onglet permet de lister vos différents programmes relationnels. Par exemple, vous pouvez avoir un programme newsletter, un programme promotions, un programme nouveautés. Ces programmes permettent de catégoriser les différents types de campagnes que vous allez déployer. Sur l’importance d’associer vos campagnes à des programmes relationnels, nous vous recommandons la lecture de cet article publié par nos amis de chez Cartelis. Construire un plan marketing relationnel, créer des programmes relationnels et associer à ces programmes des campagnes et des scénarios est une bonne démarche à suivre pour structurer votre stratégie d’email marketing.

template planning campagnes email programmes

Pour chaque programme, vous êtes invité à définir un objectif, des KPIs et une cible. Cela permet de bien garder en tête la finalité des campagnes et les objectifs poursuivis ! Cela vous permet de garder l’oeil du stratège même quand vous êtes plongés dans la production.

Lister et décrire le contenu de toutes vos campagnes

L’onglet Campagnes est l’onglet le plus important de notre ressource. Il est composé de 4 volets : Avancements, Brief campagne, Résultats et Statistiques.

template planning campagnes email campagnes

  • La section Avancement décrit l’état de la campagne : brief prêt, design prêt, planifiée, envoyée.
  • La partie Brief campagne permet de savoir quel est le contenu du mail, son objet, à quel programme il appartient et toutes les autres infos importantes sur lui.
  • La section Résultats, quant à elle, donne les différentes statistiques importantes sur la campagne de mail, comme le nombre de destinataires, de cliques ou le CA qui en a découlé.
  • Enfin, le volet Statistiques donne des insights plus poussés comme le taux de délivrabilité, de réactivité ou de conversion.

L’onglet Campagnes est l’onglet d’édition principale de votre campagne. Les autres onglets (notamment les vues planning et calendrier) sont générés automatiquement à partir des données renseignées sur cet onglet. C’est là que vous allez lister l’ensemble des campagnes à lancer sur l’année, détailler leur contenu, suivre l’avancement de leur prod et analyser leurs résultats. Un onglet très complet !

template planning campagnes email performance campagnes

Visualiser votre planning des campagnes (vue “planning”)

L’onglet planning permet de suivre de manière simple et intuitive l’avancement dans le temps de la campagne marketing sur un rétro-planning automatique. Chaque campagne est pilotable grâce aux différents paramètres réglés dans la partie campagnes.

template planning campagnes email planning

En quelques mots, c’est un premier mode de visualisation de la distribution des campagnes dans le temps. Cet onglet est généré automatiquement et ne nécessite aucune action de votre part.

Visualiser votre planning des campagnes (vue “calendrier”)

De la même manière que l’onglet Planning permet de visualiser vos campagnes dans le temps, l’onglet Calendrier permet de faire la même chose mais cette fois sous forme d’un calendrier. C’est un deuxième mode de visualisation de la distribution des campagnes dans le temps. Comme précédemment, cet onglet est généré automatiquement et ne nécessite aucune action de votre part.

template planning campagnes email calendrier

Analyser les performances de vos campagnes grâce au Dashboard

template planning campagnes email dashboards

Le volet Dashboard permet d’avoir une vue claire sur l’évolution de votre base de contacts et de vos campagnes d’emails. Elle contient à la fois les statistiques principales et des graphiques d’évolution pour mieux piloter vos campagnes.  Généré automatiquement à partir des données renseignées dans les autres onglets, l’onglet Dashboard permet d’avoir une vue synthétique et générale sur la performance de votre dispositif marketing.

Voilà, nous avons fait le tour de la ressource. N’hésitez pas à l’utiliser et à nous partager vos retours & suggestions 🙂

Planning Campagnes Email – Télécharger notre Template

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L’évolution du SI client vers l’approche Data Warehouse centric

Le CRM a longtemps constitué le pivot du SI Client, avant que les Customer Data Platforms viennent changer le jeu dans les années 2015. Aujourd’hui, une nouvelle approche s’impose, plus souple, souvent moins coûteuse également, mettant au centre du SI Client le Data Warehouse. Nous allons retracer ensemble l’évolution des architectures IT utilisées par les entreprises pour collecter, stocker, transformer et exploiter les données clients.

evolution SI client
Voici un schéma retraçant l’évolution du SI Client du début des années 2010 à aujourd’hui :

 

Si le SI Client a toujours été un ensemble plus ou moins connecté d’outils, de bases de données et de fichiers, la manière d’organiser ces différentes composantes au service du stockage, du traitement et de la valorisation des données a beaucoup évolué.

Le SI client a une double fonction qui offre deux 2 leviers d’actions :

  • La fonction d’activation : Un SI Client sert in fine à animer une relation clients efficace à travers une variété d’outils de la grande famille du « CRM » (dans lequel on inclut le marketing automation, le helpdesk…).
  • La fonction décisionnelle : Le SI Client sert également à mieux connaître ses clients (grâce aux données), à générer de la connaissance client, à faire des analyses, de la BI…

Révolution digitale : des solutions monolithiques aux écosystèmes

La révolution digitale qui s’est opérée il y a une bonne vingtaine années a fait évoluer de manière significative l’organisation du SI Client. Il y a une véritable scission entre l’avant et l’après.

1995 – 2010 = Une solution monolithique pour gérer une relation clients principalement offline

À partir du milieu des années 1990 jusqu’au milieu/fin des années 2000, les logiciels CRM sont la clef de voute du SI Client, et parfois même l’unique composante de ce système. Le logiciel CRM sert à centraliser toutes les données collectées sur les clients. À l’époque, les CRM n’avaient pas la légèreté des outils type SaaS d’aujourd’hui, ils étaient assez lourds et peu flexibles. Les principaux éditeurs de ces logiciels étaient Salesforce, Siebel, SAP, Oracle… De véritables mastodontes qui commercialisaient des solutions très onéreuses. Les coûts liés à ces solutions étaient élevés : coût de la licence logiciel bien sûr, mais aussi et surtout un coût élevé d’implémentation et de maintenance.

De ce fait, les outils CRM ont d’abord été réservés aux plus grandes entreprises, et présentaient de nombreuses limites :

  • Faible flexibilité : Difficile à adapter aux besoins spécifiques de l’entreprise et proposant peu d’intégrations à des outils tiers.
  • Faible accessibilité : Installés localement, ces logiciels n’étaient pas accessibles en dehors de l’entreprise. On parle ici de logiciels “On Premise”, installés sur les serveurs de l’entreprise, à l’opposé de l’approche moderne basée sur le cloud et le modèle SaaS.
  • Pas de gestion des données online : données comportementales, web, trafic, etc.
  • Faible collaboration : pas ou peu de fonctionnalités de partage de données.
  • Principaux acteurs formant un oligopole : Siebel, SAP, Oracle…

2010 – Aujourd’hui = Multiplication des outils et montée en puissance de l’approche “Best of Breed”

La multiplication des outils MarTech / Data Tech

Au cours de la dernière décennie, le nombre d’outils MarTech & DataTech a augmenté de plus de 6 000 % ! On assiste en parallèle de ce développement à une diversification importante du marché des technologies CRM & Marketing. Il y a désormais près de 10 000 solutions stables sur le marché, chacune proposant ses spécificités. Le site Chief Martec présente une étude approfondie de l’évolution de ces outils depuis les années 2010.

evolution des outils SI client

Une nouvelle approche du SI Client

Grâce à cette multiplication des services, l’approche moderne consiste à présent à construire son SI Client à partir de briques outils modulaires et spécialisées sur un type de relation ou de support d’interaction. On peut ainsi citer :

  • Les CRM Marketing, aussi appelés plateformes de “Marketing Automation” pour gérer la relation clients digital : campagnes marketing, scénarios relationnels sur les points de contact digitaux.
  • Le CRM Commercial pour gérer la relation clients offline, surtout utilisé en B2B. Le CRM Commercial permet d’historiser les échanges avec les prospects et les clients, de centraliser toutes les infos sur les clients dans des fiches clients.
  • Les logiciels de Helpdesk qui sont utilisés par le service client, par les conseillers, et qui permettent de gérer les tickets clients, les demandes et réclamations…

Il existe de nombreux autres cas d’usages tels que les plateformes publicitaires, des logiciels e-commerce, des plateformes de gestion des réseaux sociaux, etc.

Les nouveaux défis technologiques

L’organisation des SI clients autour d’une multiplicité d’outils a fait apparaitre de nouveaux défis technologiques :

  • Une dissémination de l’information : les données ont tendance à être éparpillées à travers les différents outils et bases de données de l’entreprise. Il n’y a plus de vision globale ni de lieu de centralisation des données.
  • Un challenge : l’unification des données clients. Ce sujet est de plus en plus prégnant dans les structures SI, et représente la clef d’une exploitation efficace des données clients.

Résumé de l’évolution du SI Client

L’histoire du SI client est donc celle d’une série de tentatives qui ont été faites et de multiples technologies qui ont été développées afin de répondre au challenge de la centralisation, de l’unification et d’une meilleure utilisation des données. Plusieurs solutions se sont imposées au cours de cette histoire :

  • 2010 – 2015 : Le CRM est utilisée comme base de données clients principale.
  • À partir de 2015 : montée en puissance des Customer Data Platforms (CDP). De plus en plus de SI Clients s’organisent autour de CDP qui concurrencent ainsi la place autrefois dévolue au CRM.
  • À partir des années 2020 : montée en puissance d’une nouvelle approche consistant à utiliser une infrastructure Data Warehouse moderne comme pivot du SI Client.

2010 – 2015 : Le CRM comme base clients principale

première génération

Durant la première moitié des années 2010, la tendance était d’utiliser le logiciel CRM comme base de données clients principale. Le CRM s’est ainsi imposé comme plateforme pivot du SI Client. Pour autant, utiliser un même outil en tant que base de données et logiciel d’activation ne fait plus nécessairement sens aujourd’hui et peut même complexifier le SI clients.

Description du SI Client CRM-centric

Les différentes sources de données (e-commerce, ERP, Google Analytics, magasins, etc.) viennent alimenter le logiciel CRM via un outil “ETL” (Extract – Transform – Load) qui permet de gérer les flux et d’intégrer les données au bon format. Ce processus permet de centraliser les données clients dans le CRM. Elles sont ensuite exportées vers les outils d’activation (emailing, marketing automation…) par APIs ou via des connecteurs natifs développés par les éditeurs.

En parallèle, les sources de données clients sont également chargées, toujours via un ETL, dans un data warehouse, un entrepôt de données qui permet d’organiser les données dans des tables. Le data warehouse n’a alors qu’une fonction : il sert à faire de la Business Intelligence, à créer des reportings grâce à des outils directement connectés au data warehouse.

Les limites de l’approche CRM-centric

Alors que l’utilisation des CRM comme bases de données est encore très présente dans les entreprises, de nombreuses limites à cette pratique apparaissent. Nous avons traité ce sujet de façon exhaustive dans notre article CRM vs CDP. En résumé, voici les principales limites de cette approche :

  • Les CRM imposent un modèle de données rigide.
  • Le CRM gère mal les données comportementales web et ne peut donc pas raisonnablement être utilisé comme référentiel client.
  • La réconciliation multi-sources est complexe, voire impossible, ce qui exige souvent de dupliquer des données.
  • Les fonctionnalités de normalisation et de nettoyage des données sont rares et peu efficaces.
  • Il n’est pas possible de créer des champs calculés et des scorings dans un logiciel CRM.
  • Il n’est pas possible d’utiliser la BDD clients du CRM pour créer des reportings et faire de la BI.

Ces deux derniers points conduisent à une gestion complexe de la data : il existe désormais 2 sources de vérité, 2 bases de données clients qui ne sont pas gérées par les mêmes équipes :

  • Le CRM qui sert pour l’activation (utilisé par le marketing, les commerciaux, le service client).
  • Le Data Warehouse qui sert à faire de la Data Analysis (utilisé par l’équipe IT / data).

À partir de 2015 – La montée en régime des Customer Data Platforms

si client approche cdp centric

C’est en 2015 qu’apparait une nouvelle famille d’outils : les Customer Data Platforms (CDP). Il s’agit de plateformes qui permettent d’ingérer facilement toutes les données (online et offline) de l’entreprise et de les unifier afin de créer des agrégats que l’on peut ensuite synchroniser dans les outils d’activation (marketing – ventes – service client – publicité). Entre 2015 et 2020, la CDP apparaît comme la solution miracle pour unifier toutes les données clients.

Description du SI Client CDP-centric

Les CDP sont des logiciels Saas prêts à l’emploi et à être intégré à votre dispositif data marketing actuel. Ils reposent sur des briques fonctionnelles pré-construites qui facilitent le déploiement et permettent une prise en main rapide par les équipes métiers. Les CDP offrent ainsi une réponse à la problématique de la réconciliation des données clients. En clair, il s’agit d’une vue d’ensemble, qui relie toutes les informations relatives à un client donné. Cette vision à 360° de vos clients vous permet de contrôler la pression marketing et vos échanges.

Vos données clients sont donc centralisées, normalisées, enrichies et ce, continuellement. En synchronisant les données évoquées en temps réel (ou presque), une CDP vous permet d’accéder à une vision exhaustive et à jour de vos clients. Une Customer Data Platform ne se contente pas d’ingérer des données, mais les restructure, ajoute des champs calculés tels que des tendances ou des modèles de scoring, puis les rend exploitables par vos autres outils et systèmes à travers des segments ou des agrégats.

Les limites de l’approche CDP-centric

Les CDP ont été un temps la promesse d’une révolution dans le SI clients. Cependant, des limites à cette approche ont très rapidement fait leur apparition. Nous détaillons les avantages et inconvénients des CPD dans cet article. Voici les principales limites que nous trouvons aux CDP.

  • Tout d’abord, il apparait clairement que les Customer Data Platforms ne sont pas des plateformes mais en réalité des suites de logiciels qui consitituent un environnement rigide.
  • Les CDP ne sont pas des sources de vérité unique, mais un point de convergence de différentes sources. Cela peut conduire à des contradictions lors de requêtes, comme l’apparition de multiples points de contact pour un client.
  • La promesse de développer un software qui s’intègre dans la stack data et qui s’utilise sans avoir besoin de faire recours aux fonctions IT de l’entreprise n’a pas pu être tenue et constitue finalement un challenge supplémentaire pour les équipes marketings.
  • Les CDP ne sont pas des outils flexibles. Ils imposent leurs modèles de données et ne laissent que peu de marges de manœuvre dans la personnalisation de la plateforme.
  • Les CDP sont des solutions coûteuses.

Ces limites font qu’il est aujourd’hui bien plus pertinent d’adopter une approche se concentrant sur les Data Warehouse.

Pourquoi le SI client moderne doit être “Data Warehouse centric”

si client approche data warehouse centric

Description du SI Client Data Warehouse-centric

Historiquement, le data warehouse est une base de données qui regroupe les informations nécessaires aux analyses. Ces solutions devaient pouvoir supporter des requêtes ponctuelles, mais volumineuses, avec un rythme de mise à jour modéré. Désormais, les data warehouses modernes peuvent supporter tout type de requêtes, en quasi-temps réel, à un prix beaucoup plus compétitif et sans effort de maintenance. C’est d’ailleurs parce que la datawarehouse moderne a pris une telle importance qu’Octolis a centré son offre autour de ce sujet. Octolis permet ainsi d’utiliser les données du data warehouse pour les cas d’usage opérationnels et de créer à partir de là une vision client 360.

La nouveauté majeure concernant les datawarehouse est l’irruption des data warehouse cloud sur le marché depuis les années 2020. Cette nouvelle génération de datawarehouses cloud dispose de 3 avantages majeurs :

  • Rapidité / puissance : Les serveurs mis à disposition donnent accès à une puissance de calcul phénoménale.
  • Prix : la facturation se fait à l’usage et le coût de stockage a été significativement réduit.
  • Accessibilité : la mise en place et la maintenance sont beaucoup plus simples.
Schéma d’un SI Client organisé autour d’un Cloud Data Warehouse.

L’approche Data Warehouse centric décrit l’architecture du SI Client moderne

Adopter une approche data warehouse centric permet de solutionner la plupart des problèmes et limites rencontrées par les approches du passé. C’est pour cette raison qu’elle s’impose, aussi bien auprès des entreprises mid-market que des grands groupes, dans le Retail et dans bien d’autres secteurs.

octolis-customer-data-platform

Ce n’est pas un hasard d’ailleurs si certaines CDP ont fait évoluer leur offre pour permettre à l’utilisateur d’utiliser son Data Warehouse comme base de données principale et indépendante connectée à la CDP en streaming. C’est l’approche sur laquelle nous avons basé Octolis.

Construire un dispositif CRM pour fidéliser vos clients [Méthode]

L’expérience nous a appris qu’il n’était pas possible de fidéliser durablement ses clients sans mettre en place un dispositif CRM solide et structuré. S’il y a de la place pour l’imagination, il n’y en a pas pour l’improvisation ! Trop de projets CRM échouent par manque de cadrage et par défaut de pilotage.

Nous allons vous présenter dans cet article les principales étapes à suivre pour bâtir un dispositif CRM performant et évolutif : définition des objectifs CRM, cartographie des parcours clients, construction du plan marketing relationnel, définition des process internes, plan de collecte des données, etc.

Les prérequis pour construire un dispositif CRM sur des bases solides

Formuler les objectifs du dispositif CRM

Il est tout d’abord nécessaire que vous définissiez les objectifs de votre démarche. Quelle est la raison vous poussant à procéder au déploiement d’un CRM au sein de votre structure ? Vous devez définir des objectifs précis et ne pas vous réduire à l’outil en lui-même.  L’idée est de pouvoir garder une certaine prise de recul par rapport à un moyen (votre CRM), qui doit être au service de votre activité. De ce fait, bien définir vos objectifs permet de placer votre CRM au cœur de la stratégie générale que vous souhaitez donner à votre organisation.

Voici quelques exemples typiques d’objectifs CRM :

  • Améliorer votre productivité
  • Automatiser votre Marketing Client
  • Harmoniser votre expérience Clients
  • Améliorer la satisfaction ou le suivi commercial de vos clients

A vous de définir les vôtres !

Il peut être utile de procéder à un listage et un classement des objectifs de votre organisation, afin de pouvoir être en mesure de les prioriser lors de la mise en pratique.

Une fois vos objectifs établis, il convient de s’attarder à analyser l’état de votre parcours client.

Cartographier le parcours des clients existants & cibles

La cartographie des parcours clients consiste à recenser l’ensemble des points de contact entre votre entreprise et vos clients, à toutes les étapes et sur tous les canaux.

Ce travail permet d’obtenir une vue globale sur beaucoup de points d’interaction entre votre entreprise et vos clients, et d’identifier les moments de tension et les moments de dialogue et d’écoute.

construire dispositif crm marketing parcours clients

La construction de cette cartographie suppose une bonne compréhension des étapes du parcours clients, des points de contact ainsi que des moments clés de la relation , que l’on peut appeler « moments de vérité ».

Ci-dessus un exemple d’extrait de parcours clients, où vous pouvez notamment observer que les étapes et phases de ce parcours sont disposées en colonnes, lorsque les canaux sont eux formés en ligne. C’est une des méthodes classiques pour représenter ses parcours clients. L’intersection d’une étape et d’un canal correspond à un point de contact. Cette représentation sous forme de matrice va vous permettre d’identifier tous vos points de contact. Voici un autre mode de représentation des parcours clients :

construire dispositif crm marketing parcours client miro

Cette méthode des parcours clients vous est donc utile pour identifier vos points de contact existants, mais également imaginer les points de contacts cibles que vous aimeriez voir apparaître, qui ne sont pas présents dans votre analyse. Avec le parcours clients, il va vous être possible d’identifier les manquements et ainsi d’imaginer de nouvelles dispositions afin de conquérir les clients cibles.

Cette cartographie peut se produire en interne ou via un prestataire externe (qui se basera sur vos informations : documentation, accès outils, interviews…) ou bien encore, être un mix entre l’interne et l’externe (par exemple sous forme d’ateliers combinant vos acteurs clés comme vos équipes Marketing, votre DSI, votre Service Clients etc. et votre partenaire).

Enfin, il n’existe bien souvent pas seulement un mais plusieurs parcours clients. Une enseigne de retail, par exemple, en possède au moins deux grands : un parcours magasin et un parcours digital, et chacun peut faire l’objet d’une cartographie distincte. Il est cependant recommandé de prioriser 2 ou 3 parcours maximum pour chaque organisation, au risque de se perdre dans les analyses et objectifs.

Une fois vos objectifs établis et votre cartographie des parcours clients effectuée, cette dernière va pouvoir servir de base et de fondement solide à l’ensemble du travail de construction de votre plan marketing relationnel.

Construire le plan relationnel (programmes, campagnes & scénarios)

Un plan de marketing relationnel est, à l’instar d’un plan de communication, un outil qui va vous permettre de définir et détailler la stratégie marketing de votre organisation. Il est lui-même construit à l’aide de différents éléments et outils. Son objectif est de structurer et d’apporter de la cohérence à la stratégie de votre structure. Il va en effet pouvoir vous permettre de poser vos idées, afin de mieux les organiser et de pouvoir en déduire une vision globale, avec un calendrier donné.

Un plan de marketing relationnel se construit au regard de l’environnement de votre entreprise et de vos clients. En d’autres termes, il vous faut donc identifier une série d’objectifs, avec des outils et un calendrier concordant, afin de pouvoir déployer des actions qui seront à la fois efficaces et rentables. Cette communication va vous demander de la réflexion et une très bonne connaissance des enjeux et autres tenants et aboutissants liés à votre activité.

Le plan relationnel comprend plusieurs composantes que sont :

Les programmes relationnels

Nous pouvons définir le plan relationnel comme un plan d’actions, dont le but va être de décliner et qualifier différents types d’actions qui pourront être exécutées, dans le but d’atteindre les objectifs CRM fixés au sein de votre entreprise.

construire dispositif crm programmes relationnels

Il est possible de répertorier ces actions en deux catégories :

  • Les scénarios relationnels comprennent des scénarios de longue durée, et se déclenchent en fonction de l’activité et du comportement de vos clients (par exemple la réponse à un formulaire) ou d’un événement particulier (anniversaire de votre client  par exemple).
  • Les campagnes marketing sont elles ponctuelles (par exemples les soldes ou la Saint Valentin). Le canal des mails est évidemment historiquement privilégié, mais d’autres canaux peuvent et doivent également être mobilisés, comme les sms, les notifications push ou encore les réseaux sociaux.

L’ensemble des ces actions sont organisées dans ce que l’on appelle des « programmes relationnels » ou « programmes marketing ». Ceux-ci vont vous permettre d’organiser de manière logique vos actions.

Un plan relationnel peut notamment contenir un programme d’activation, de bienvenue, de parrainage, de réactivation ou encore de satisfaction client.

Un programme est caractérisé par :

  • Un objectif principal. Par exemple, le programme de réactivation aura pour objectif la réactivation de vos clients inactifs. Chaque objectif doit être mesurable par un KPI (exemple : le nombre de clients réactivés ou le chiffre d’affaires généré après 30 jours de mise en place d’actions de réactivation). D’autres objectifs secondaires sont également possibles.
  • Une cible ou un moment clé dans le parcours clients (exemple : la phase d’activation).
  • L’ensemble des actions relationnelles pour atteindre l’objectif du programme (scénarios et campagnes).

Les axes de communication

Les axes de communication, c’est le style que vous allez utiliser pour dialoguer avec vos clients.

Les axes de communication vont donner le ton aux campagnes promotionnelles et c’est autour d’eux que les outils de communication, les messages, l’affichage, les stratégies, les supports médiatiques et les activités seront développés.

Afin de faire un bon choix, il vous faut identifier votre public cible. Le ton d’une campagne ne sera pas le même si vous souhaitez par exemple atteindre des adolescents ou des personnes âgées, ces deux clientèles ayant un profil psychologique totalement différent. Par exemple, pour des personnes âgées, l’axe de communication pourrait porter sur la sécurité.. Cependant, il serait intéressant de miser davantage sur l’audace pour des jeunes. Bien qu’il soit possible de rejoindre plusieurs clientèles à la fois, il est plus compliqué de viser un champ moins spécifique de prospects.

L’axe de communication établit devra être plus réfléchi, en restant fidèle à son identité tout en gardant une certaine cohérence.

Les scénarios de marketing automation

construire dispositif crm cartographie scenarios

Un scénario relationnel peut se définir comme un ensemble d’actions se déclenchant de manière automatisée, selon différents déclencheurs (triggers). Il doit contenir :

  • Un objectif  (lié à l’objectif du programme dans lequel le scénario s’inscrit). Exemple : augmenter le taux de complétion profil, lié à l’objectif du programme d’augmentation du taux de qualification des prospects.
  • Un point de départ (élément déclencheur du scénario). Il en existe deux :
    • Ceux associés au comportement de votre client (exemple : inscription à un service en ligne.)
    • Ceux associés à un événement pour votre client. (exemple : son anniversaire).
  • Une mécanique, pouvant ressembler à un arbre décisionnel, avec des chemins différents selon les choix du client (exemple : tel type de mail si abandon de panier, tel type de mail si confirmation de panier).

L’ensemble de ces scénarios doit faire l’objet d’une cartographie.

Le planning des campagnes

construire dispositif crm planning campagnes

Comme nous l’avons déjà défini, les campagnes sont des actions marketing ponctuelles pouvant être déterminé :

  • Par un événement classique du calendrier : la Saint-Valentin, Noël, le Nouvel an, les Soldes, Halloween, le Black Friday etc.
  • Par un événement spécifique à l’activité de votre entreprise : un nouveau produit ou une nouvelle offre par exemple.

Plusieurs canaux peuvent être utilisés, comme les e-mail ou les SMS notamment. Vos campagnes peuvent être déclinées par cible, par marque ou encore par segment client, et également en fonction d’une localisation géographique ou d’une échelle (locale ou nationale notamment).

Une fois les grandes lignes de la construction de votre plan marketing relationnel abordées, il est important que vous vous attardiez sur la réflexion touchant à l’ensemble des process de ce plan, afin que son exécution opérationnelle devienne la plus fluide et efficace possible.

Mettre en place des process internes clairs

Définir les conventions internes (nommage, etc.)

Le plan marketing relationnel doit contenir et définir l’ensemble des conventions utilisées par l’entreprise.

  • Le vocabulaire utilisé (exemple : la définition de « client »)
  • Les règles de segmentation (exemple : une définition claire des segments que l’on souhaite cibler)
  • Les règles de gestion des option (exemple : A quelle fréquence collecter des opinions clients)
  • Les règles de gestion de la pression marketing
  • Les expéditeurs ou les adresses IP utilisés selon les types de communication

construire dispositif crm conventions internes

Définir les process RGPD

Le règlement général sur la Protection des Données est rentré en application le 25 mai 2018. Il a pour but d’imposer des règles en ce qui concerne le traitement de données personnelles, afin de redonner le pouvoir au consommateur en responsabilisant les entreprises. Les données clients étant des données personnelles, les actions marketing doivent s’y conformer. Il faut donc définir des règles d’utilisation afin d’encadrer leur utilisation. Par exemple, la mise en place de garanties solides en matière de sécurité et de confidentialité des données avec les sous-traitants est nécessaire.

Définir des process de création des campagnes

Vos process et traitements doivent être organisés et documentés.

L’idée principale est de répartir les rôles. Il s’agit principalement d’assigner vos tâches à des personnes ou équipes précises, de définir le timing de prise de décisions et de mise en place des actions, et également de définir les règles de création générales ( comme les templates ). Il est nécessaire de bien encadrer les process de création et de gestion afin que l’animation et le pilotage de votre Plan Relationnel se déroule de manière fluide et organisée.

Plus concrètement, vos process doivent notamment reposer sur une définition claire de vos règles métiers, ainsi que de vos process de création des campagnes, comme de vos axes de communication (ton des messages…). Vous pouvez également anticiper la liste de vos adresses d’envoi, la typologie de vos templates, la nomenclature des paramètres de tracking (UTM) etc.

Définir des process de formalisation des scénarios

Vos scénarios doivent faire l’objet d’une formalisation. On trouve trois niveaux de formalisation différents :

  • La cartographie visuelle des scénarios, permettant une vision globale de l’ensemble des scénarios déployés. Il va servir de référence pour la diffusion de l’information en interne entre vos différentes équipes, afin de garder une compréhension claire de l’ensemble du dispositif.
  • Un document de spécification bien plus détaillé, avec des scénarios relationnels et des déclencheurs.
  • Il est également possible d’ajouter une modélisation bien plus détaillée de chaque scénario, dont vous pouvez observer un exemple ci-dessous.

construire dispositif crm modelisation scenario marketing automation

Il ne faut pas oublier que vos scénarios de Marketing Automation sont vivants, et destinés à évoluer au fil du temps, selon vos expériences et l’évolution de votre activité. Une revue et une mise à jour peut avoir lieu tous les 3 mois ou tous les 6 mois par exemple.

Mettre en place une gestion de la pression marketing

Gérer la pression marketing, c’est globalement l’art d’envoyer un message à vos contacts lorsque ceux-ci sont prêts à le recevoir. Certains contacts peuvent rester engagés lorsque vous leur envoyez 2 messages par semaine alors que pour d’autres, une surcharge de communication sera rédhibitoire pour maintenir une relation client. L’impact d’une gestion optimisée de votre pression marketing est donc très important pour votre activité.

La pression marketing observe une double dimension :

  • Une dimension Objective. Il s’agit du volume de sollicitations marketing qui sont adressées à un contact sur une période donnée. Elle ne permet pas vraiment de connaître la perception de vos contacts vis-à-vis de vos sollicitations marketing car le constat peut avoir différentes sources.
  • Une dimension Subjective. Il s’agit ici d’une perception subjective de vos contacts quant à la nature et au volume de sollicitations que vous leur adressez. C’est un ressenti psychologique bien plus complexe à appréhender que la dimension objective et qui ne dépend de surcroit pas entièrement de votre influence propre. Le niveau de pression marketing ressenti par vos contacts sera par exemple influencé par les sollicitations reçues d’autres marques que la vôtre.

Ainsi, un écart peut apparaitre. Une pression marketing peut par exemple être considérée comme « très » importante d’un point de vue objectif et « trop » importante du point de vue subjectif, faisant de la gestion de la pression marketing une opération complexe.

En définitive, la gestion de la pression marketing est donc fort complexe. Gérer efficacement la pression marketing consiste à trouver, pour chacun de vos contact, le bon dosage dans le volume de sollicitations auquel vous l’exposez. Pour atteindre cet objectif, votre approche doit être centrées sur vos données, que vous devez exploiter au mieux, afin d’en déduire les actions qui seront les plus utiles selon les profils et les réactions antérieures de vos prospects.

A sursolliciter sa base, il est fort possible de dégrader son actif client. Le phénomène général de fatigue marketing des consommateurs est réel, et il faut donc que vous réussissiez à trouver un équilibre, entre le volume d’envois et la capacité d’attention / de réceptivité de vos contacts.

Pour cela, 4 approches pourront vous aider à améliorer le calibrage de votre pression marketing.

  • Limiter le nombre de messages reçus par segment
  • Attribuer un poids par nature de communication
  • Mettre en place un moteur de vos priorités (Une fonctionnalité offerte par des solutions avancées)
  • Exploiter un centre de préférences pour réduire les désabonnements

Votre plan de marketing relationnel est à présent bien défini et organisé, vous pouvez donc passer à l’action concrète de collecte de vos données, qui vont vous permettre de mettre en route l’ensemble des actions que vous avez anticipées et organisées précédemment, dans le but d’atteindre vos objectifs initiaux.

Construire le plan de collecte

Il s’agit d’un document permettant d’identifier les données à collecter et de déployer des programmes afin de collecter ces données.

La donnée client est la base de l’amélioration de votre relation clients. Elle va vous permettre de personnaliser les moments de contact avec eux, le contenu de vos messages, ainsi que vos offres et vos choix de canaux. C’est elle qui va vous permettre de cibler les campagnes de marketing client afin de « faire tourner » vos scénarios de Marketing Automation. Sans données clients, votre plan de marketing client ne peut exister. Bien souvent, vous serez amené à exploiter des données que vous ne possédez pas au sein de votre entreprise initialement, et que vous devrez donc collecter auprès de vos clients.

Vous devrez donc, dans un premier temps, procéder à un inventaire des données qui sont à disposition au sein de votre entreprise, puis identifier vos données manquantes afin de mettre en place les actions que vous souhaitez lancer (programmes, scénarios…).

C’est ici tout l’intérêt de l’élaboration d’un plan de collecte, qui va pouvoir :

  • Définir les données clients que votre entreprise doit collecter afin de faire vivre ses programmes relationnels et marketing. (Il pourra s’agir de données socio-démographiques, transactionnelles, comportementales…)
  • Définir les mécaniques de collecte de vos données cibles. Il sera notamment utile d’identifier quels points de contact pourront être transformés en points de collecte d’informations sur votre client, mais également quels scenarios anticiper etc.).

Une fois le dispositif de collecte mis en place, le gros de votre organisation est fait. Il reste cependant une étape cruciale : celle du suivi et de la mesure de la performance de l’ensemble des décisions que vous venez de prendre, afin de mesurer leur efficacité et de pouvoir être en mesure d’apporter des modifications adéquates au besoin.

Collecter des données clients en magasin

Découvrez 20+ méthodes pour collecter plus de données clients en magasin.

Mettre en place le Dispositif de pilotage

Construire un dispositif de pilotage cohérent est nécessaire, afin de développer des reportings adaptés à vos différents utilisateurs, visant à mesurer au mieux l’impact de vos actions CRM sur l’ensemble de vos clients (leur satisfaction, leur rétention, leur fréquence d’achat etc.) ainsi que sur votre entreprise (notamment vos KPIs financiers).

Sur ce sujet, nous vous recommandons la lecture de notre article : [Interview croisée] – Comment piloter son dispositif CRM ?« . Nous avons interrogé 4 experts qui nous ont partagé leurs bonnes pratiques pour piloter au mieux la performance de ses actions CRM. Vous y découvrirez différentes approches permettant de mesurer les résultats de votre dispositif CRM. Voici un petit extrait de l’échange que nous avons eu avec l’un de ces 4 experts, Grégoire Mialet, CEO et cofondateur de C-ways.

Redisons qu’il s’agit d’un sujet vraiment central. On ne peut améliorer que ce que l’on mesure…Découvrez également notre guide complet sur l’art d’analyser la performance CRM.

Conclusion : l’enjeu de l’unification des données clients

Il faut bien prendre conscience que les données clients sont le carburant de votre dispositif CRM. Elles ont tendance, aujourd’hui encore, à être éparpillées dans le système d’information des entreprises. C’est problématique, car cela complique leur accès et leur exploitation. Plus vos données seront organisées et centralisées, plus facilement vous pourrez les exploiter pour faire vivre votre plan relationnel.

C’est pour cette raison qu’un projet CRM ambitieux doit traiter l’enjeu de l’unification des données clients. Il existe aujourd’hui des plateformes no code permettant de gérer la consolidation, la déduplication, l’unification et la préparation des données – à l’instar d’Octolis.

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Notre plateforme a été conçue pour gérer de manière simple et efficace toute la chaîne de traitement des données : unification – préparation – orchestration omnicanale. Octolis a été conçu pour vous permettre d’exploiter le plein potentiel de vos données clients. N’hésitez pas à entrer en contact avec notre équipe pour en savoir plus :).

Ecommerce : comment construire son budget marketing ?

Le budget marketing en ecommerce représente en moyenne 10% à 15% des revenus de l’entreprise. Cela varie bien sûr suivant le secteur d’activité et le stade de développement de l’entreprise, c’est un ordre de grandeur. Comment répartir et utiliser efficacement ce budget ? C’est ce que nous allons voir. Nous avons un petit cadeau pour vous : un modèle Excel gratuit pour construire votre budget marketing ecommerce 🙂

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Télécharger notre modèle Excel pour construire votre budget marketing ecommerce

Cette ressource va vous aider à construire vos hypothèses, à élaborer votre budget prévisionnel et à comparer ce dernier au budget constaté. Nous vous expliquons ici comment en faire un bon usage. Nous allons aussi vous partager les 4 règles d’or à suivre pour construire son budget marketing ecommerce.

1/ Avoir une bonne connaissance des canaux marketing utilisés en ecommerce. Ceux-ci sont les vecteurs de votre stratégie marketing et tout l’art est de trouver le bon mix-canal (autrement dit, l’art d’investir son budget sur les bons canaux).

2/ Connaître les performances marketing moyennes en ecommerce, que ce soit en acquisition ou en rétention. Indispensable pour vous situer et identifier les axes de travail.

3/ Prendre le temps d’analyser la stratégie de vos concurrents. C’est bien souvent en copiant/adaptant les bonnes pratiques appliquées par ses concurrents que l’on réussit. Il existe des tas d’outils pour espionner la stratégie marketing, SEO, publicitaire, social media de vos concurrents.

4/ Ne jamais se reposer sur ses lauriers, mais adopter, au contraire, une attitude de « test & learn ». Votre budget marketing peut toujours être optimisé, ajusté.

Avant tout chose, voici quelques ordres de grandeur pour un budget marketing ecommerce classique

Part des revenus allouée au budget marketing

La part allouée au budget marketing représente en moyenne 10% du revenu des entreprises. Dans le monde du ecommerce, le marketing peut facilement représenter 15% des revenus.

part revenu budget ecommerce marketing
Source : Gartner.

Répartition moyenne du budget marketing en ecommerce

Voici un tableau présentant la ventilation classique d’un budget marketing en ecommerce, pour un budget d’1 million d’euros.

Poste d'investissementBudget (%)Budget (€)
Acquisition de trafic web (Google Ads, Facebook…)20%200 000€
Campagnes marketing (online & offline)35%350 000€
Scénarios (relance panier abandonné, cross-selling…)20%200 000€
Prestations (agence media, consultants…)5%50 000€
Équipe (directeur, managers, responsables marketing)20%200 000 €

La ventilation de ce budget varie en fonction de nombreux éléments :

  • Tout d’abord, la phase de vie de l’entreprise. Il apparaît logique qu’au lancement d’une activité d’e-commerce, une grande part des investissements soit consacrée à l’acquisition. Progressivement, au fur et à mesure de la croissance de l’entreprise, les investissements deviennent de plus en plus importants dans le marketing relationnel et plus généralement la fidélisation de vos clients (avec notamment la mise en place de scénarios, etc.).
  • Les caractéristiques du secteur. Le mix acquisition – fidélisation varie d’un secteur à l’autre. Globalement, on investit plus en fidélisation (vs l’acquisition) dans les secteurs à rétention forte. Nous pouvons prendre comme exemple le secteur des cosmétiques, où l’on peut noter une fréquence d’achat élevée et ainsi plus d’investissement sur la partie rétention, afin de continuellement stimuler cette fréquence d’achat et d’optimiser la lifetime value. Pour d’autres secteurs au contraire, comme ceux du luxe, le panier moyen est bien plus élevé, et les achats logiquement plus espacés. Les entreprises concernées ont donc tout intérêt à orienter leur budget vers l’acquisition de nouveaux clients, plutôt que vers la fidélisation.

Taux de rétention Ecommerce

Découvrez notre guide complet sur le taux de Rétention : définition, calcul et méthodes pour l’améliorer.

Un modèle gratuit pour définir et monitorer votre budget marketing ecommerce

Cette ressource peut vous aider à définir et piloter le budget de votre équipe marketing. Elle vous permet de définir un budget prévisionnel détaillé sur la base d’hypothèses personnalisées et de piloter ensuite votre budget en comparant le budget prévisionnel au budget constaté/réel.

Pour le prévisionnel, un onglet « hypothèses » va vous permettre de définir un budget annuel que vous souhaitez allouer à la plupart de vos postes de dépense. Vous pouvez également définir des zones de répartition de ces dépenses, en créant des onglets « zones » ou « filiales ».

budget marketing ecommerce modele ressource excel hypotheses

En ce qui concerne votre budget réel, l’onglet «  »Budget constaté » vous permet de saisir chaque mois les montants réellement dépensés, et d’ainsi comparer votre  budget prévisionnel avec les sommes vraiment dépensées.

budget marketing ecommerce modele ressource excel budget constate

Enfin, pour vous permettre d’ajuster votre prévisionnel en cours d’année, en fonction des évolutions stratégiques et opérationnelles de votre structure, nous calculons une colonne « Réel annualisé » sur la base des premiers mois de dépenses réelles. Il s’agit du budget que vous devrez prévoir si les dépenses réelles des prochains mois suivent les résultats des premiers mois.

budget marketing ecommerce modele ressource excel previsionnel zone

Télécharger notre modèle Excel pour construire votre budget marketing ecommerce

L’intérêt de cet outil est qu’il va vous permettre de pouvoir observer et de prendre du recul sur vos dépenses, sur des périodes de temps longues (au fil de mois), de manière claire et visuelle. De cette vision globale, vous serez alors à-même de tirer une analyse vous permettant d’améliorer vos prévisions et votre exécution concernant vos dépenses marketing, via la comparaison entre vos prévisions et les dépenses effectivement réalisées.

De plus, l’ajustement automatiquement calculé par notre outil, à travers le « réel annualisé » vous permet de gagner un temps précieux et d’anticiper au mieux vos futures dépenses afin de vous concentrer sur la mise en application et les modifications concrètes à apporter au sein de votre entreprise pour atteindre vos objectifs (initiaux ou revus).

En plus de cet outil gratuit que nous vous mettons à disposition, il est également essentiel que vous puissiez vous pencher sur la découverte et la prise en main des principaux canaux de marketing en ecommerce.

Règle d’or 1 – Connaître les principaux canaux marketing en ecommerce

L’art de construire un budget marketing ecommerce consiste en partie à définir le bon mix-canal, c’est-à-dire à bien répartir vos efforts sur les différents canaux à votre disposition. Cela, évidemment, suppose d’avoir une bonne overview des canaux existants et utilisés en ecommerce.

Voici une liste (non exhaustive) des principaux canaux et media marketing en ecommerce :

  1. Le trafic organique et payant. Le SEO (Search Engine Optimization) consiste à améliorer les résultats de recherche organiques de votre site web en optimisant les méta-titres, les descriptions, les balises H1, etc. Le SEM (Search Engine Marketing), quant à lui, consiste à acheter des annonces publicitaires pour que votre site apparaisse en première page des résultats de recherche pour des termes spécifiques.
  2. Les réseaux sociaux. Les réseaux sociaux tels que Facebook, Instagram, Twitter, etc. permettent aux marques de promouvoir leurs produits auprès d’un public ciblé, en utilisant des annonces publicitaires ciblées et en créant du contenu engageant.
  3. L’e-mail marketing. Il s’agit d’un moyen efficace pour communiquer avec vos clients existants et les inciter à effectuer des achats. Les marques peuvent utiliser des e-mails pour partager des offres exclusives, des promotions et des nouveaux produits avec leur liste de diffusion.
  4. Le marketing d’affiliation. C’est un partenariat entre une marque et un site web ou un blogueur, qui promeut les produits de la marque en échange d’une commission su vos ventes.
  5. L’inbound marketing. Il s’agit de créer et de partager du contenu informatif et intéressant sur le site web, les réseaux sociaux et les blogs, pour attirer les visiteurs et les inciter à acheter vos produits.
  6. La vidéo. L’idée est de promouvoir vos produits via des vidéos sur les réseaux sociaux, les plateformes de partage de vidéos, les sites web et les blogs. Les vidéos peuvent être utilisées pour montrer vos produits en utilisation, pour donner des conseils d’utilisation, etc.
  7. Les influenceurs. L’objectif est d’utiliser des personnalités populaires ou des experts dans un domaine pour promouvoir vos produits auprès de leur public. Les influenceurs ont généralement une grande communauté de followers sur les réseaux sociaux.
  8. Le retargeting. Le but est le suivant : cibler les visiteurs qui ont déjà visité votre site web avec des annonces publicitaires, pour les inciter à revenir et à effectuer un achat. Il utilise les données de navigation des utilisateurs pour afficher des bannières publicitaires personnalisées sur les sites web visités par ces utilisateurs.

 

Le choix des canaux est bien évidemment dépendant des objectifs marketing de votre entreprise. Avant de commencer à répartir votre budget, il est important de définir des objectifs précis. Que voulez-vous accomplir avec votre budget marketing? Voulez-vous augmenter les ventes, améliorer la notoriété de votre marque ou fidéliser vos clients existants? Une fois que vous avez défini vos objectifs, vous pouvez commencer à planifier comment les atteindre.

Gartner a mené une étude intéressante qui permet de connaître l’allocation classique du budget marketing sur les différents canaux online :

budget marketing ecommerce ventilation canaux online
Source : Gartner.

La distribution du budget sur les canaux offline :

budget marketing ecommerce ventilation canaux offline
Source : Gartner (idem).

Règle d’or 2 – Connaître les performances moyennes en ecommerce

Il existe un grand nombre d’études et de statistiques au sujet des performances moyennes en ecommerce. Nous vous recommandons notamment cet article qui est une sorte d’état de l’art sur le sujet. Toutes les dimensions sont passées en revue : acquisition, engagement on site, conversion, marges, rétention…

Connaître les performances moyennes va vous aider à prendre du recul sur vos propres performances et à détecter les zones d’amélioration. Par exemple, si vous avez un taux de conversion de 0,5% alors que le taux moyen dans votre secteur d’activité est de 2%, il y a sans doute des choses à faire pour améliorer vos performances.

performance commerce taux conversion
Source : IRP Commerce.

Relancer les clients inactifs

Découvrez les bonnes pratiques et la méthode à suivre pour relancer efficacement les clients inactifs.

Règle d’or 3 – Analyser les stratégies marketing de vos concurrents

Il est très intéressant de prendre le temps d’analyser ce que font vos concurrents, par exemple les ecommerçants situés dans le même secteur d’activité ou dans des secteurs proches, ou avec qui vous partagez des points de communs.

Il existe beaucoup d’outils qui peuvent vous permettre d’espionner la stratégie de vos concurrents. Voici une liste non exhaustive de ceux qu’il pourrait être particulièrement intéressant d’utiliser :

Les outils pour analyser le trafic web et la stratégie SEO de vos concurrents

Le traffic web est probablement l’un des premiers aspects que vous allez chercher à analyser, car il est une source d’information très utile pour votre société (à visée comparative) mais de surcroit car ce ne sont pas des données faciles à obtenir.

analyse trafic concurrents semrush
Semrush, un exemple d’outil pour analyser le trafic web (et la stratégie SEO) de vos concurrents.

La notion de traffic Web regroupe en effet de nombreux aspects différents, comme le nombre de visites par mois, mais également le nombre de visiteurs uniques par mois (le nombre de personnes différentes qui visitent le site), le profil de ces dits visiteurs et leur temps passé sur le site, ou encore les sources du traffic (proviennent-ils d’un moteur de recherche ou d’une publicité par exemple) etc.

Pour ce qui est de la stratégie SEO, son objectif est, rappelons-le, de générer plus de trafic en provenance des moteurs de recherche (en particulier de Google). L’idée avec cet axe d’analyse n’est donc pas de recueillir le volume et la nature du trafic web de la concurrence, mais plutôt de comprendre son mode d’obtention précis. Encore une fois, le but est d’obtenir une analyse comparative, entre vos propres stratégies et celles de sociétés évoluant dans le même milieu que vous, afin de trouver de potentielles nouvelles sources d’inspiration.

Pour ce faire, vous pouvez notamment axer votre recherche sur les aspects suivants de vos concurrents : les mots-clés sur lesquels ils se positionnent ainsi que leur backlinks. En effet, si vos concurrents se positionnent mieux que vous sur un mot-clé stratégique, il peut être intéressant de comprendre pourquoi.

De même, il est nécessaire de rester informé des nouveaux sites redirigeant vers ceux de vos concurrents, et d’ensuite approfondir le sujet afin de découvrir de quelle manière ils ont pu procéder pour en obtenir de nouveaux. Toute cette analyse vous permettra de développer au mieux votre propre SEO, en vous inspirant et en identifiant de potentielles nouvelles méthodes d’accroissement du traffic que vous pourrez à votre tour mettre en place.

La stratégie de publicité digitale de vos concurrents

En plus de votre stratégie SEO, il peut être intéressant pour vous d’analyser la stratégie publicitaire de vos concurrents, toujours dans un objectif d’amélioration personnelle.

adbeat espionner strategie pub concurrence
Adbeat, un exemple d’outil pour espionner la stratégie publicitaire de vos concurrents.

Il pourra alors être intéressant pour vous de rechercher des informations comme le lieu de publicité de vos concurrents (quelles plateformes notamment), ou encore quel type d’annonce publicitaire ou de landing page affiche un meilleur taux de conversion que les autres.

La stratégie de vos concurrents sur les réseaux sociaux

Comme pour la stratégie publicitaire, une stratégie de réseaux sociaux est aujourd’hui nécessaire à toute entreprise voulant améliorer sa popularité. Il est donc nécessaire que vous puissiez être en mesure d’analyser la stratégie social media de vos concurrents, afin de rendre la vôtre meilleure une fois de plus.

espionner concurrents outils agora pulse

Cela peut notamment passer par le fait d’identifier les réseaux sociaux sur lesquels vos concurrents sont présents, mais également d’analyser leurs publications (type, régularité, popularité), leur type d’abonnés et leur engagement etc.

La stratégie de contenus (blog / site web) de vos concurrents

Toujours en vue d’atteindre le même objectif, il est également primordial d’analyser la stratégie de contenus de vos concurrents, afin de rester au fait des tendances du marché et de qui fonctionne ou non (et, une fois de plus, de glaner de potentielles nouvelles idées). Il vous est alors possible d’effectuer cette recherche manuellement, en