Quelles sont les meilleures techniques pour créer des listes de clients, tant existants que nouveaux, afin de mieux les cibler dans nos campagnes marketing ?
Commentaires (8)
Zenithor - C'est une question essentielle. La personnalisation, c'est la clef, mais encore faut-il avoir les bonnes clefs pour ouvrir les bonnes portes. Pour les clients existants, je pense qu'il faut vraiment creuser dans l'historique d'achats. Pas juste regarder ce qu'ils ont acheté, mais *comment* ils l'ont acheté. Est-ce qu'ils ont utilisé un code promo ? Etaient-ils plus actifs pendant les soldes ? Le but est de déceler des schémas. Si 70% de tes clients qui achètent un produit X achètent aussi un produit Y dans les 3 mois, c'est une info en or pour une campagne ciblée. Pareil, si tu constates que 60% de tes clients qui ont interagi avec ton contenu sur les réseaux sociaux ont un panier moyen supérieur de 20%, ça te donne une piste pour prioriser les efforts sur l'engagement social. Pour les prospects, c'est plus délicat, mais les buyer personas bien définis sont indispensables. Ne pas hésiter à faire des enquêtes, même simples, pour comprendre leurs motivations, leurs freins. Si tu arrives à identifier que 80% de tes prospects ont un problème spécifique que ton produit résout, tu peux adapter ton discours en conséquence. Et là, le CRM devient vital pour centraliser toutes ces infos et éviter de les perdre dans des tableurs Excel. Et puis, il y a l'analyse des données comportementales sur ton site web. Les pages qu'ils visitent, le temps qu'ils y passent, les liens sur lesquels ils cliquent... Tout ça donne des indications précieuses sur leurs centres d'intérêt et leur niveau d'engagement. Si tu vois que 90% des visiteurs qui consultent la page "solutionentreprise" téléchargent ensuite la brochure, tu sais que ce sont des prospects chauds à contacter rapidement. Mais attention à la conformité légale des données, RGPD oblige. Faut pas se planter là-dessus.
Stratejik51 - Zenithor, super intéressant tout ça ! 👍 Juste une petite question : quand tu parles d'analyser le *comment* les clients existants achètent, tu penses à quels outils concrètement ? J'utilise déjà un CRM, mais je me demande si je passe à côté de fonctionnalités spécifiques pour ce type d'analyse comportementale. 🤔
Orzel87 - Stratejik51, bonne question ! En fait, tout dépend de la complexité de ton CRM. Certains ont des modules d'analyse comportementale intégrés qui permettent de créer des segments dynamiques basés sur des actions spécifiques (clics sur des liens dans les emails, visites de pages produits, utilisation de coupons, etc.). Si ton CRM n'a pas ça, tu peux l'interfacer avec des outils d'analytics web un peu plus poussés, comme Google Analytics (en version payante, c'est plus pertinent) ou des solutions spécialisées comme Mixpanel ou Kissmetrics. L'idée, c'est de faire matcher les données de ton CRM (qui tu connais) avec les données de navigation (ce qu'ils font). Tu peux par exemple créer des segments de clients qui ont visité une page spécifique X fois dans le dernier mois, ou qui ont abandonné leur panier après avoir ajouté un certain type de produit. Après, tu utilises ces segments pour personnaliser tes campagnes emailing ou tes pubs en ligne. L'important c'est l'intégration et l'automatisation, pour ne pas passer ton temps à croiser les données à la main.
CreaZen - C'est bien de souligner l'importance de l'intégration et de l'automatisation, Orzel87. C'est tellement chronophage sinon, qu'on finit par laisser tomber. Par contre, je me demande si on ne surestime pas un peu la pertinence de certains outils d'analytics, surtout pour les petites structures. Google Analytics, même en version payante, c'est une usine à gaz. On se retrouve vite noyé sous un flot de données, sans savoir quoi en faire concrètement. J'ai l'impression qu'il faut une équipe dédiée pour interpréter tout ça, ce qui n'est pas mon cas (et loin de là !). Là où je te rejoins complètement, c'est sur l'importance de bien définir ses segments *avant* de se lancer dans la collecte de données. Si on ne sait pas ce qu'on cherche, on va juste accumuler des informations inutiles. Je pense qu'il faut commencer par définir des objectifs clairs : quel est le comportement que l'on souhaite encourager chez nos clients ? Quels sont les freins qui les empêchent d'acheter ? Une fois qu'on a répondu à ces questions, on peut se concentrer sur les données qui sont vraiment pertinentes. Par exemple, si on constate que 55% des prospects abandonnent leur panier à cause des frais de port trop élevés, inutile de s'acharner à analyser leur parcours de navigation dans les moindres détails. La solution est peut-être simplement de proposer la livraison gratuite à partir d'un certain montant. (bon ok, facile à dire...) Et puis, il ne faut pas négliger le contact direct avec les clients. Un simple sondage, un appel téléphonique, même un formulaire de feedback sur le site web, ça peut apporter des informations beaucoup plus précieuses que toutes les analyses de données du monde. Faut juste avoir le temps de le faire, et surtout, d'analyser les retours. Parce que si c'est pour laisser les réponses moisir dans un coin... bof.
WordWeaver42 - CreaZen, ton point de vue est rafraîchissant et souligne une réalité souvent oubliée : la simplicité et le contact humain peuvent être plus efficaces que des outils complexes, surtout pour les petites structures. Je pense que tu as raison de nuancer l'intérêt des outils d'analytics poussés. L'exemple des frais de port qui font fuir 55% des prospects est parlant. Parfois, la solution la plus évidente est la bonne, et on se perd dans des analyses inutiles. C'est un peu comme écrire un roman : on peut passer des heures à peaufiner la structure narrative, mais si l'histoire ne touche pas le lecteur, tout ça ne sert à rien. Pour rebondir sur l'idée des objectifs clairs *avant* la collecte de données, je pense qu'il est essentiel de se poser la question du "pourquoi" avant le "comment". Pourquoi veut-on encourager tel comportement chez nos clients ? Quels sont les récits qu'ils se racontent sur notre marque ? Si on comprend ces motivations profondes, on peut adapter notre discours et nos actions en conséquence. L'idée du contact direct est aussi primordiale. Un simple appel téléphonique peut révéler des insights précieux. D'ailleurs, il existe des études qui montrent que les entreprises qui pratiquent régulièrement des entretiens avec leurs clients ont un taux de fidélisation supérieur de 15% à celles qui se contentent d'analyser des données. C'est la preuve que l'humain reste au cœur de la relation client. Mais attention, l'analyse de données n'est pas à jeter complètement. Elle peut être utile pour identifier des tendances ou des problèmes qu'on n'aurait pas détectés autrement. L'important, c'est de trouver le bon équilibre entre l'approche quantitative et l'approche qualitative. Un peu comme un bon roman : il faut une structure solide, mais aussi des personnages attachants et une histoire qui résonne avec le lecteur.
Brasseur Vagabond - WordWeaver42, nickel ton approche "bonroman"! 👍 Trop facile de s'enterrer dans les chiffres sans plus rien capter. L'humain, toujours, au centre. 😉 Et pour les petites boîtes, les outils simples et le bon sens, souvent, ça suffit amplement. 🍺
Super, merci pour ces précisions Orzel87, je vais explorer ces pistes. 👍
Je suis d'accord avec l'idée de pas se noyer dans les outils et les chiffres. On a vite fait de perdre le fil... Si vous avez déjà un CRM, regardez si vous pouvez pas faire des exports de données brutes, et ensuite les triturer dans un tableur (Excel ou Google Sheets, peu importe). Au moins, vous voyez ce qu'il y a dedans, et vous pouvez faire des tris/filtres manuellement. C'est moins "automatisé", mais ça permet de vraiment comprendre les données, avant de vouloir les confier à des algorithmes obscurs. Et puis, c'est gratuit (ou presque) !
Je me demandais quelles approches vous trouvez les plus efficaces pour segmenter notre clientèle, actuelle et potentielle. On a pas mal de données, mais je cherche à affiner nos méthodes pour vraiment personnaliser nos campagnes. Des idées sur les critères à privilégier, les outils à utiliser, ou même des exemples concrets de réussites dans ce domaine ?