Comment utiliser la data client pour proposer un accueil personnalisé ?

L'importance de la data dans la création d'insights client

Une étape cruciale pour parvenir à la satisfaction client est d'avoir une bonne connaissance client : c'est dans cette perspective que le data client devient indispensable. La data client est la base de données qui permet de déduire les insights client. Ces insights permettent d'avoir un aperçu général sur les tendances et le comportement des consommateurs, des informations si indispensables pour définir les grandes lignes des stratégies marketing. En effet, c'est à partir d'une bonne connaissance client qu'il est possible d'établir des services personnalisés.

Grâce à la data client bien gérée, les entreprises pourront définir le mode d'approche qui convient aux différentes catégories de clients. Les consommateurs appartenant à la génération X par exemple n'ont pas les mêmes attentes au niveau de l'expérience client ni le même parcours client que la génération Y. Savoir aborder les consommateurs en fonction de leur besoin conduit à la fidélité de ces derniers, et génère la croissance économique.

Collecter et unifier la data

Afin de mieux gérer les flux de données concernant les clients, pour ensuite mettre en place des stratégies omnicanales et personnalisées, il est important d'unifier ou de centraliser la data client. Il faut souvent commencer par enrichir le datalake ou big data à partir des renseignements fournis par les clients ou issus des activités sur le Web. Ces stockages de données permettent de tirer des déductions à collectées dans la data client.

Les data clients à collecter

La data client représente un atout essentiel pour l'entreprise. C'est grâce à cela qu'il est possible d'adresser le bon message, ou de proposer le bon produit à la bonne personne. Mais pour cela, il faut d'abord savoir identifier quels genres d'informations doivent être collectés. Il existe différents types de données :

• Les données de base : nom et prénoms, adresse, numéro de téléphone et adresse email ;
• Les données sociodémographiques : profession, l'âge, sexe, situation matrimoniale, nombre d'enfants, nombre de personnes dans leur foyer, zone démographique. ;
• Les données de navigation (issues des algorithmes web et des historiques de navigation): ces informations ne sont pas figées et peuvent changer du jour au lendemain ;
• Les données spécifiques à produit : par exemple, un magasin de chaussures aura besoin de connaître la pointure et la marque préférée des clients ;
• Les données de personnalisation : ce sont les informations qui permettent de connaître les clients de manière intime et qui servent à améliorer durablement l'expérience client (équipe de foot préférée, sports et loisirs, destination favorite, etc.).

Centraliser les données

La centralisation ou l'unification du data client est une phase plus technique qui permet d'établir un datalake exploitable pour la relation client. Pour la réalisation, il faut commencer par définir les typologies de clients stratégiques, c'est-à-dire les principales cibles. Il faut ensuite identifier le moment idéal dans le parcours client pour utiliser ces données. Enfin, il faut passer par la phase de vérification avant que la data client soit mis entre les mains du conseiller client.

Analyser la data et la mettre à disposition du conseiller client

Le conseiller client développe son approche personnalisée à partir de la data client mise à sa disposition. Cet agent est celui qui assure l'exploitation efficace et cohérente de la connaissance client lors des appels téléphoniques. A partir des données recueillies, il entamera une discussion humaine pour donner de la considération à son interlocuteur. C'est de cette manière que de nombreuses entreprises réussissent à donner satisfaction à leur client par une relation personnalisée.