L'essor du numérique a favorisé la croissance de nombreuses entreprises. Ces dernières doivent toutefois mettre en place une stratégie digitale efficace pour mieux gérer la relation qu'elles ont avec leurs clients. L'analyse de données CRM est souvent recommandée. Comment utiliser cette approche technologique pour une meilleure gestion de vos activités ?

Qu'est-ce que l'analyse des données ou Data Analytics ?

Encore appelée l'analytique de la donnée, l'analyse des données ou Data Analytics (en anglais) se définit comme un ensemble de techniques statistiques, multidimensionnelles à vocation descriptives. Comme son nom l'indique, cette discipline permet de traiter un volume important de données (informations) et d'en tirer des enseignements.

Concrètement, le rôle de la Data Analytics est d'explorer, de transformer et d'analyser des informations afin de faciliter la prise de décision au sein d'une organisation.

À l'ère du big data, cette discipline a nettement évoluée. Avec une stratégie d'analyse de données moderne, les entreprises auront accès à des examens automatisés en temps réel.

Cela leur permet d'accélérer leur processus décisionnel et ainsi, obtenir des résultats immédiats et impressionnants.

L'analyse des données est un champ très vaste qui implique toute l'équipe Data de l'entreprise. Dans le cadre des prestations de cette dernière, le personnel marketing aura pour mission de générer des prospects et de les convertir en clients.

L'ensemble des méthodes utilisées pour atteindre ces objectifs est pris en compte dans l'analyse des données CRM. Celle-ci est souvent confondue à tort avec la Business Analytics qui est un domaine axé sur les exigences commerciales de l'entreprise en général.

Comment l'analyse de données client peut-elle servir à votre entreprise ?

Face à l'évolution continuelle de la technologie, les entreprises doivent désormais exploiter une masse importante de données. Ces informations proviennent de toutes parts. Elles peuvent résulter :

- du chiffre d'affaires de l'entreprise,

- des charges de la société,

- des résultats d'une campagne publicitaire,

- des tendances du marché…

Il convient donc de structurer ces informations afin de mieux les utiliser plus tard. L'analyse des données client est loin d'être un phénomène récent. Elle va permettre à l'entreprise d'élaborer des rapports précis et de créer des modèles prédéfinis afin d'améliorer son fonctionnement. Grâce aux analyses effectuées, la société pourra prédire les tendances de son industrie, connaître les attentes du public et de ce fait rester compétitive.

Prenons l'exemple d'un restaurant qui veut connaître les plats préférés d'un public cible. Avec l'analyse des données du client, elle aura une vision descriptive des besoins de ce dernier. Ce qui va l'aider à davantage proposer des mets désirés, et mieux orienter ses campagnes marketing. Une relation client maitrisée vous permettra d'accélérer votre transformation digitale.

C'est la raison pour laquelle, la mise en place d'une stratégie CRM optimisée et omnicanale est vivement recommandée. Pour ce faire, vous pouvez avoir recours à un logiciel de gestion de relation client (CRM). Ce dernier vous permettra d'organiser et de centraliser les données de ce type de public.

Le logiciel les rendra surtout accessibles aux différents membres de votre équipe. Cette solution met également à votre disposition un ensemble d'outils marketing essentiels pour :

- créer des campagnes d'emailing,

- automatiser vos procédés marketing multicanaux,

- créer des pages de renvoi (landing pages),

- obtenir des rapports d'analyses de vos campagnes publicitaires.

Toutefois, l'analyse des données n'est pas uniquement centrée sur la recherche de la satisfaction du client. Cette discipline a pour mission d'accompagner l'entreprise dans la gestion globale de ses activités. On peut entre autres l'utiliser pour évaluer les performances du personnel d'une entreprise compte tenu des données de vente recueillies.

Les outils et ressources nécessaires à l'analyse de données

Pour analyser les données de votre entreprise, plusieurs solutions sont disponibles sur le marché. Le choix de ces outils (ou ressources) dépendra du type de données à traiter et surtout de la méthode d'analyse employée. Voici quelques solutions efficaces pour exploiter les informations de votre société.

Les logiciels CRM

On trouve aujourd'hui de nombreuses solutions CRM. Celles-ci s'adaptent aux besoins de chaque entreprise et favorisent une meilleure prise de décision. Ces outils sont à la pointe de la technologie. Ils allient à la fois Business Intelligence, processus d'automatisation, Intelligence artificielle, unification des données et systèmes de gestion collaboratifs.

Ainsi, avec un logiciel CRM, il est plus pratique de maximiser les performances de votre entreprise tout en révolutionnant l'expérience client. Néanmoins, il est primordial de bien choisir votre dispositif. Un logiciel qui ne cadre pas avec le projet à réaliser ne vous sera d'aucune utilité. Il existe tout de même des entreprises qui proposent des solutions CRM sur mesure pour réussir l'analyse de vos données.

Les langages de programmation

Dans la science des données, les langages de programmation sont indispensables pour mieux organiser les tâches et effectuer des analyses précises. Python reste le système de codage informatique le plus sollicité dans le domaine du Data Analytics. Mais il n'est pas le seul langage de programmation qu'on peut utiliser pour analyser les données.

Python

Python est un langage de programmation populaire dont les lignes de code sont faciles à déchiffrer. Il est open source et est souvent utilisé pour le développement back-end des applications mobiles ou web. C'est un moyen idéal pour créer des programmes, interpréter des données, voire analyser un ensemble de textes.

Le langage de programmation R

R est considéré comme l'un des meilleurs outils d'analyse statistique. Il peut par exemple servir à mettre en place des travaux ou créer des graphiques. On l'utilise souvent pour réaliser des analyses prédictives comme : les habitudes du client, ses dépenses, ses goûts et ses besoins. L'utilisation de ce langage de programmation inclut, la plupart du temps, le recours à des concepts du Business Intelligence (Machine Learning, Intelligence artificielle...).

SAS

Le langage de commande SAS se veut utile pour l'analyse et l'exploitation de l'information. Il vous permet d'accéder aux données depuis n'importe quelle source et de les manipuler à votre guise. Son éditeur (SAS Institute) met à votre disposition une panoplie d'outils de profilage du client. En effet, vous aurez la possibilité, d'analyser son comportement pour mieux renforcer le lien qui vous unit.

Excel

Excel est réputé pour traiter un nombre important de données à la fois. En plus d'être polyvalent, l'outil dispose d'un large panel de fonctionnalités significatives pour analyser les informations. Des plugins supplémentaires peuvent être installés pour optimiser son rendement. BI Power est un module dérivé d'Excel vers lequel vous pouvez également vous tourner pour l'analyse de vos données.

Tableau

Tableau fait partie des outils de Business Intelligence (BI) utilisés pour analyser les données. Le logiciel facilite la représentation dynamique de ces dernières avec une approche data visualisation très intuitive. En dehors de ses fonctions analytiques avancées, Tableau vous permettra aussi de nettoyer les données obsolètes ou indésirables de votre système d'information.

Les étapes de la réalisation d'un projet d'analyse de données dans le CRM

Le processus de réalisation d'un projet d'analyse de données suit quatre étapes différentes. Parmi celles-ci on distingue : la collecte de l'information, l'exploration des données, la prise en compte des enseignements et l'analyse prédictive.

La collecte des données

Cette étape consiste à rassembler les données à étudier. Vous devez par la suite réaliser un audit pour vous assurer de leur pertinence. Ce travail nécessite l'intervention de toutes les parties prenantes de votre projet. Il s'agit des dirigeants, du personnel, des collaborateurs et éventuellement du public étudié. Une fois les données collectées, vous devez les préparer pour faciliter les processus d'analyse.

L'exploration des données

À ce niveau, les données sont analysées suivant différentes méthodes pour identifier les variables.

Concrètement, les informations collectées vont être passées au peigne fin pour proposer des enseignements utiles.

On parle notamment d'analyse exploratoire.

Elle est souvent réalisée par le Data Analyst.

La prise en compte des enseignements

Le but du Data Analytics est de favoriser la prise de décision. Les résultats obtenus à l'issue de l'analyse exploratoire vont ainsi permettre de recommander des actions concrètes. C'est sur la base de ces enseignements que vous pouvez construire votre stratégie numérique ou marketing plus tard.

L'analyse prédictive

La dernière étape de l'analyse des données revient à « imaginer le futur ». Après avoir communiqué les résultats obtenus au cours des niveaux précédents, une décision est finalement prise. L'analyse prédictive est basée sur les données historiques des clients et vise à anticiper leurs besoins. Ce qui va permettre à l'entreprise de proposer une offre personnalisée qui répond aux enjeux de son industrie.

Comment l'analyse de données peut-elle améliorer votre relation client ?

Le client est désormais au centre de la stratégie digitale d'une entreprise. Il peut facilement décider de sa croissance ou de sa régression. L'enjeu est plus que jamais précis : employer des méthodes et des dispositifs innovants pour mieux servir les consommateurs et leur garantir une meilleure expérience. La data reste un excellent atout pour atteindre ces objectifs.

Les données issues des transactions, des navigations, ou encore des interactions sur les réseaux sociaux sont très révélatrices. Elles peuvent être exploitées pour comprendre les besoins des clients, ce qui vous permet de mieux résoudre leurs problèmes avant même qu'ils soient exprimés.

À titre d'exemple, Netflix propose des suggestions de série TV à ses abonnés en se basant sur leur historique de recherche. La compagnie aérienne KLM, de son côté, a su améliorer ses services en se référant aux interactions de ses clients sur les réseaux sociaux.

Le groupe leur donne la possibilité de choisir un siège de vol en fonction de leurs affinités avec les autres voyageurs. Tout cela est possible grâce à l'analyse des données. Il devient donc inévitable de l'adopter dans votre entreprise.
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