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données fidélité client

Comment exploiter les données sur la fidélité de vos clients ?

Avec l’essor des programmes de fidélité, les entreprises peuvent collecter des données clients précieuses pour la bonification d’une relation à long terme avec leurs consommateurs.

Elles savent où ils vivent, combien de fois ils achètent, ce qu'ils achètent, quand ils achètent et combien ils dépensent.

Ce qu'elles ne savent pas dans la plupart des cas, c’est la façon dont les clients se sentent à propos de l'expérience d'achat, quels sont les nouveaux produits qu'ils aimeraient voir, comment se sont comportés les vendeurs avec eux, et ainsi de suite.

L'objectif du Management de l’Expérience Client ou des programmes de Voix du Client est de recueillir ce type d’information.

Une des meilleures façons d'obtenir les opinions de vos clients est d’utiliser les données que vous possédez sur leur fidélité pour déclencher des questionnaires intelligents afin d’améliorer votre connaissance client.

Cela peut être par exemple un questionnaire de type Net Promoter Score ou Customer Effort Score envoyé systématiquement après un achat.

Cela paraît et devrait être simple, mais la plupart des entreprises rencontrent des difficultés pour transformer les données recueillies en informations fiables et solides permettant de dégager des mesures pertinentes.

La création de données puissantes nécessite quatre actions: avoir des statistiques fiables, savoir les rattacher, les catégoriser et les filtrer en fonction de différentes variables.

Sans ces actions, les données sont souvent inutilisables.

Disposez de statistiques fiables

Si les questionnaires sont délivrés avec un minimum de perturbation (déclenchement intelligent, format des questions de type NPS pour simplifier par exemple…), et sont disponibles via de nombreux canaux (popin web, sms, email, réseaux sociaux ...), le volume de réponses va augmenter et les résultats seront statistiquement plus fiables.

Rattachez les données au nom du client

L’un des plus gros avantages à disposer d’un programme de fidélité est que vous savez précisément qui vous répond.

Il est donc logique et primordial que chaque donnée récupérée soit rattachée à l’historique de votre client.

Cela vous permettra d’augmenter considérablement les dimensions de filtrage des données lors de l’analyse statistique.

Rattachez les données à un lieu

Chaque entreprise souhaite pouvoir dégager des informations ayant une dimension opérationnelle.

Dans le cas d’une grande chaîne de magasins (Galeries Lafayette, Zara, H&M…), ce sera l’adresse physique du magasin. En effet, il est essentiel de savoir à quel magasin est rattaché le feedback du consommateur afin de conduire des opérations spécifiques sur le magasin en question.

Catégorisez les données par point de contact

Un moyen efficace de structurer le feedback client est de catégoriser les réponses ou les commentaires du client en fonction du point de contact en rapport.

Les segments varient selon le métier de l’entreprise mais on retrouve généralement des éléments comme le choix, la disponibilité, les prix, les campagnes, le personnel, la concurrence, le site web, etc…

Une fois que vous disposez d’un volume suffisant de données, que vous savez qui parle, d’où ils parlent, de ce dont ils parlent, vous pouvez commencer à penser à filtrer les données dans toutes les dimensions énoncées précédemment.

Le filtrage vous permet de supprimer des catégories indésirables ou d'autres données qui n’offrent aucune valeur ajoutée à votre analyse.

Il vous permet également de diviser les informations en fragments de données permettant de mieux manager vos équipes et de déclencher des actions concrètes destinées à améliorer l’expérience et la fidélité de vos clients.

 

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