4 étapes pour améliorer ses revenus grâce l’analyse des données
Aujourd’hui, les clients attendent des marques qu’elles les personnalisent, et cela ne se limite pas à utiliser le prénom d’une personne. Il s’agit d’intégrer des données provenant de sources multiples à travers votre pile technologique et d’approcher le client de la bonne manière au bon moment.
Par exemple, vous ne voulez pas qu’une personne ayant un ticket d’assistance ouvert reçoive un flux de demandes de révision. En revanche, vous devez utiliser les données historiques et les données en temps réel pour vous aider à passer rapidement à l’étape suivante, qu’il s’agisse d’une remise, d’une offre groupée ou d’une édition limitée.
Le guide de Klaviyo intitulé « 4 Steps to Accelerate Your Revenue With Customer Data » a pour ambition d’aider à combler le fossé entre la collecte de données et la conversion des clients.
Voici une description plus détaillée des quatre étapes décrites dans le document pour accélérer les revenus en exploitant les données clients :
Étape 1 : Consolider les données provenant de multiples sources
Comment centraliser toutes les données client en un seul endroit pour une vue complète et exploitable ? En intégrant des données issues de divers systèmes comme des plateformes de commerce électronique, les systèmes de paiement et de point de vente (POS), la gestion des stocks et des catalogues, la gestion des commandes, des expéditions et des retours. Où en se reposant sur des outils de support client de type CRM, ERP, etc.
Les avantages, cela permet d’éviter les erreurs comme l’envoi de demandes d’avis à des clients mécontents et de personnaliser les communications, par exemple avec des notifications SMS adaptées au suivi des livraisons.
Étape 2 : Utiliser les données en temps réel et historiques
Il est essentiel d’exploiter non seulement des données actuelles mais aussi celles provenant d’archives pour des analyses stratégiques. Pour ce faire, il faut utiliser des plateformes offrant une vue historique complète (par exemple, données des 3 à 5 dernières années) pour identifier les tendances de comportement des clients et planifier des stratégies marketing plus intelligentes, comme remplacer les remises par des bundles ou des éditions limitées.
Étape 3 : Gagner du temps avec des automatisations et modèles préconçus
Simplifier et accélérer la mise en œuvre de campagnes marketing implique que l’on se serve des automatisations prêtes à l’emploi basées sur les objectifs, les intégrations et les canaux de communication (email, SMS, etc.). Autre conseil : s’appuyer sur des modèles prédéfinis pour créer des campagnes rapidement, sans besoin de développeurs.
Étape 4 : Appliquer l’IA et le machine learning
Désormais, il est impensable optimiser les performances marketing sans des prédictions et des segments basés sur l’IA. Ce qui implique que l’on exploite des fonctionnalités d’IA pour prédire la prochaine commande d’un client ou évaluer sa valeur ou son risque de désengagement. Utiliser des prédictions d’analyse comportementale pour personnaliser les campagnes et les incitations est une bonne stratégie.
