Connaissez-vous vraiment bien vos clients ? Suffisamment pour anticiper leur comportement futur et exploiter ces informations pour développer votre entreprise ?
Imaginez qu'un client achète un tapis de yoga dans votre boutique en ligne spécialisée dans le fitness.
Quelques heures plus tard, il reçoit un email contenant des recommandations personnalisées d'accessoires pour sa pratique. La prochaine fois qu'il visitera votre site, vos analyses basées sur les données vous permettront d'anticiper ses besoins (davantage d'équipements pour améliorer ses routines de yoga) et de lui proposer la solution idéale : vos rouleaux en mousse et bandes de résistance.
Ce n'est qu'un exemple parmi d'autres de la façon dont l'analyse client peut vous aider à améliorer le parcours de vos clients grâce à des informations basées sur les données. Voici ce qu'est l'analyse client, ses avantages, ses différentes catégories et les bonnes pratiques pour collecter et utiliser les données clients.
Qu'est-ce que l'analyse client ?
L'analyse client consiste à collecter et analyser des données clients pour mieux comprendre leur parcours. Elle vous aide à prendre des décisions commerciales plus avisées, optimiser vos stratégies marketing, améliorer l'expérience client et stimuler la croissance. Ces données peuvent provenir des indicateurs de site web (comme le nombre de visites ou les données de conversion), d'avis produits, de commentaires sur les réseaux sociaux, d'enquêtes de satisfaction client, ou autres.
L'analyse client peut révéler des informations sur la valeur vie client, le comportement d'achat, la segmentation client et l'attrition client. En analysant ces données, vous pouvez créer des produits qui répondent mieux aux besoins de vos clients, augmenter leur satisfaction, concevoir des campagnes marketing plus efficaces et stimuler la croissance de votre entreprise avec une meilleure prévisibilité.
Avantages de l'analyse client
Plus vous en apprenez sur le parcours client grâce à l'analyse de données, meilleure sera l'expérience en ligne que vous pourrez offrir. Cela procure des avantages clés tels que :
- Amélioration de l'engagement client. En analysant les données et les tendances clients, vous pouvez personnaliser le contenu de votre site web et vos autres communications, comme les emails, afin de susciter davantage d'intérêt de la part des utilisateurs.
- Meilleur taux de conversion. Une compréhension précise et une anticipation du comportement des utilisateurs vous permettent de répondre aux difficultés courantes et aux préoccupations des clients, créant ainsi un parcours client plus fluide.
- Augmentation de la rétention client. Lorsque vous comprenez le cycle de vie de vos clients, vous pouvez résoudre les problèmes qui conduisent à l'attrition, c'est-à-dire lorsque les clients cessent d'acheter chez vous.
- Plus de chiffre d'affaires. Tous ces avantages génèrent davantage de conversions et favorisent la fidélisation client, augmentant ainsi votre chiffre d'affaires global.
Catégories d'analyse client
Toutes les données d'analyse client ne fournissent pas les mêmes informations. Une combinaison de ces types peut vous donner une vision globale qui vous permettra de prendre des décisions concrètes :
Analyse descriptive
L'analyse descriptive synthétise les données historiques des clients afin de comprendre leur comportement et leurs tendances passés. Considérez l'analyse descriptive comme votre tableau de bord de performance : elle vous indique ce que font vos clients et leur niveau de satisfaction, mais ne vous explique pas pourquoi.
Exemple : 25 % des nouveaux clients achètent un seul produit lors de leur premier achat.
Analyse diagnostique
L'analyse diagnostique va plus loin pour déterminer la cause d'une tendance ou les raisons du comportement des utilisateurs. Cela vous aide à identifier les facteurs sous-jacents qui motivent les actions des clients.
L'analyse diagnostique est généralement qualitative. Vous pouvez construire votre analyse diagnostique en posant des questions ouvertes dans des enquêtes, en examinant des enregistrements d'écran des visites des utilisateurs sur votre site, en consultant les tickets du service client ou en lisant les commentaires sur les réseaux sociaux.
Exemple : Les tickets du service client indiquent que 30 % des clients abandonnent leur panier parce que le processus de paiement est confus et frustrant.
Analyse prédictive
Les analyses descriptive et diagnostique contribuent à générer l'analyse prédictive, qui permet d'anticiper le comportement futur des clients. L'analyse prédictive est essentielle pour prévoir le chiffre d'affaires futur, planifier les besoins en matière de stock, développer de nouveaux produits et préparer les lancements de produits.
Exemple : Sur la base des ventes des années précédentes, nous prévoyons une augmentation de 25 % des achats clients au cours des trois derniers mois de l'année.
Analyse prescriptive
Alors que les autres analyses se concentrent sur la compréhension, l'analyse prescriptive utilise toutes les catégories ci-dessus pour formuler des recommandations concrètes. Elle exploite les données pour répondre aux besoins des clients et atteindre les objectifs commerciaux.
Exemple : Sur la base des habitudes d'achat et du comportement client, nous devrions cibler des publicités pour des équipements de protection vers les clients qui ont récemment acheté des skateboards.
6 bonnes pratiques pour l'analyse client
- Utiliser des données qualitatives et quantitatives
- Automatiser la collecte de données
- Intégrer les données de sources multiples
- Identifier les tendances
- Utiliser la segmentation client
- Prédire, tester, analyser, recommencer
Une analyse client efficace nécessite une collecte éthique des données et une analyse détaillée pour générer des informations exploitables. Voici six bonnes pratiques pour utiliser l'analyse de données clients :
1. Utiliser des données qualitatives et quantitatives
Veillez à collecter des données provenant de divers canaux et groupes démographiques, y compris des données qualitatives (descriptives) et quantitatives (numériques). Vous avez également l'obligation légale d'informer les clients que vous suivez leur comportement en ligne, généralement via une bannière de consentement aux cookies. Les lois varient selon les juridictions, par exemple le RGPD en Europe, le CCPA (en anglais) en Californie et la LPRPDE au Canada.
Les données quantitatives peuvent inclure les données Google Analytics, les rapports sur le chiffre d'affaires, les données de ventes et le suivi des clics. Elles sont mesurées statistiquement et représentent des chiffres objectifs qui fluctuent dans le temps.
Les données qualitatives permettent de mettre en lumière le sentiment des clients et le « pourquoi » qui se cache derrière vos données quantitatives. Elles peuvent également montrer si vos données quantitatives sont impactées par un événement ponctuel (comme le refus d'une carte bancaire) ou révèlent un problème plus important (comme une page produit manquant d'informations essentielles).
2. Automatiser la collecte de données
De nombreux outils d'analyse client permettent de collecter et de trier les données relatives au comportement des clients. Collecter et saisir manuellement ces données est chronophage et sujet aux erreurs ; automatiser le processus est une solution plus efficace.
Par exemple, au lieu de demander aux clients de laisser un avis sur votre site, envoyez-leur un email automatisé deux semaines plus tard avec un lien pour soumettre leur avis. Des applications comme Yotpo peuvent simplifier ce processus. Ou, au lieu d'analyser manuellement les tunnels de comportement, intégrez un outil de carte thermique comme Hotjar pour visualiser les interactions des clients sur votre site.
3. Intégrer les données de sources multiples
Collectez des données provenant de plusieurs plateformes et de chaque étape du cycle d'achat afin d'obtenir les informations les plus complètes. Cela inclut les interactions clients sur votre site web, votre boutique en ligne et les réseaux sociaux.
Pour comprendre comment un client passe de la découverte de votre marque à l'achat, suivez son comportement tout au long du cycle d'achat. Cela peut vous aider à créer du contenu et des options de recommandations de produits afin d'augmenter les ventes et de fidéliser la clientèle.
Exemples de sources de données :
- Google Analytics
- Plateformes d'emailing comme Klaviyo ou Mailchimp
- Facebook Insights et les analyses Instagram
- Systèmes de gestion de la relation client (CRM) comme Salesforce
4. Identifier les tendances
Il est facile d'être submergé par la quantité de données d'analyse client que vous pouvez collecter. Et comme le comportement des utilisateurs varie et fluctue, un petit échantillon de données est souvent insuffisant.
Pour une analyse plus complète des données clients, recherchez les tendances dans le temps plutôt que des points de données individuels. Représenter vos données quantitatives sur un graphique linéaire est un excellent point de départ.
Une fois que vous avez identifié une tendance, cherchez ce qui a pu influencer les résultats. Par exemple, une augmentation des ventes pendant la période des fêtes peut indiquer que les gens achètent votre produit comme cadeau. Ou vous pouvez remarquer que la satisfaction client a chuté brutalement la semaine dernière mais est revenue à la normale cette semaine, coïncidant avec la panne du système de traitement des paiements de votre boutique en ligne.
5. Utiliser la segmentation client
À mesure que le volume de collecte de vos données augmente, segmentez vos résultats en fonction de critères démographiques ou de conditions spécifiques pour obtenir une analyse plus précise. Par exemple, vous pouvez examiner les tendances de ventes ou de satisfaction client et les points communs en fonction du lieu de résidence du client, de son historique d'achat ou de son ancienneté en tant que client.
Si vous possédez une boutique de vêtements en ligne, segmenter vos clients par lieu de résidence peut vous aider à cibler ceux qui ont besoin de vêtements chauds en hiver et ceux qui préfèrent des vêtements légers toute l'année.
L'analyse de cohorte est une méthode de segmentation avancée qui peut vous aider à mesurer et à comprendre comment l'expérience utilisateur évolue dans le temps.
Par exemple, vous pourriez regrouper tous les clients qui se sont abonnés en décembre de l'année dernière, puis examiner ce segment un an plus tard pour analyser les taux d'attrition et leurs raisons. Dans Shopify, vous pouvez segmenter les utilisateurs et abonnés afin d'augmenter la valeur vie client, de renouer avec les acheteurs réguliers et de convertir les paniers abandonnés.
6. Prédire, tester, analyser, recommencer
Un programme solide d'analyse de données clients vous permet de faire des prédictions commerciales efficaces. Par exemple, vous pouvez prédire la valeur vie client, les tendances d'achat et les opportunités probables de montée en gamme et de vente croisée.
Tester peut signifier effectuer un test formalisé avec un outil comme VWO ou apporter un changement et surveiller les performances dans le temps. Voici quelques idées à tester, selon vos objectifs ou les expériences clients que vous souhaitez optimiser :
- Ajouter des recommandations de produits personnalisées basées sur l'historique de navigation de l'utilisateur
- Inclure des ventes additionnelles en un clic pendant le paiement
- Envoyer des emails personnalisés après l'achat
- Effectuer des tests A/B pour les images et descriptions de produits
Testez les changements un par un pour voir s'ils impactent le volume de ventes, la rétention client et l'expérience client. Cela vous aide à déterminer quels changements ont eu l'effet désiré. Le changement peut se refléter par des données quantitatives ou qualitatives. Parfois, le simple fait de demander aux clients ce qu'ils pensent de leur expérience peut vous en dire plus que n'importe quel chiffre
FAQ sur l'analyse client
Que sont les outils d'analyse client ?
Les outils d'analyse client vous aident à collecter, trier, interpréter, analyser et prédire le comportement client. Exemples de logiciels et outils d'analyse client :
Analyses natives dans vos outils de réseaux sociaux ou d'email marketing
Quelles sont les applications de l'analyse client ?
Les équipes marketing, produit et service client sont celles qui utilisent le plus couramment l'analyse client. Cette pratique peut s'appliquer efficacement à un large éventail d'activités, notamment la segmentation client, la personnalisation, la rétention et l'acquisition, ainsi que l'amélioration des produits et services.
Quels sont les types d'analyse client ?
L'analyse client peut être descriptive (données clients sur le comportement passé), diagnostique (informations basées sur les données pour comprendre le « pourquoi »), prédictive (utilisation des données et tendances passées pour prédire le comportement client futur) et prescriptive (suggestions basées sur les données pour améliorer l'expérience client).
