À l’heure où l’intelligence artificielle redéfinit la relation client, la donnée first-party (collectée directement auprès de votre audience) change de dimension. Elle n’est plus seulement une ligne dans votre CRM, mais le carburant indispensable pour alimenter les nouveaux outils d’IA.

En collectant vos propres données, vous permettez à vos agents conversationnels et chatbots de proposer des interactions ultra-personnalisées et fluides. Mieux encore, ces données propriétaires sont la clé du « Fine-Tuning » : elles permettent d’ajuster des modèles d’IA générative pour qu’ils adoptent votre ton de marque et répondent précisément aux besoins spécifiques de vos clients, là où des modèles généralistes resteraient en surface.

Comprendre ses clients et la LTV (Lifetime Value), à la fois de manière générique (par exemple en créant des buyer persona) mais aussi de manière plus individualisée et contextuelle, est crucial pour booster ses performances à chaque étape du funnel de conversion. 

A l’inverse, l’absence de données sur son audience peut se traduire par la prise de mauvaises décisions, le fait de passer à côté de nouvelles opportunités commerciales et de perdre des parts de marché face à des concurrents mieux renseignés. 

Dans cet article, on se concentre donc sur les principales raisons pour lesquelles une entreprise devrait collecter des données et comment les activer en fonction des résultats qu’elle souhaite atteindre.

La collecte de données consiste à réunir, structurer et utiliser des informations provenant de différentes sources à des fins d’analyse ou de prise de décisions. Ce processus implique de collecter et d’organiser systématiquement des points de données, qui peuvent se présenter sous la forme de chiffres, de texte, d’images, etc. 

Il existe trois grands types de données :

• Les zéro party data ou données first party sont obtenues directement auprès des consommateurs. Les premières sont partagées directement par les utilisateurs (via un formulaire, par exemple), tandis que les secondes sont obtenues à partir de leur comportement sur un site web. Elles sont considérées comme plus fiables (puisqu’elles émanent directement des acheteurs), notamment pour analyser les besoins et attentes de ses prospects. 
• Les données second-party : recueillies par des partenaires de confiance, partagées ou vendues dans le cadre d’une collaboration ;
• Les données tierces, obtenues de sources extérieures, sans relation directe avec le potentiel client ni l’entreprise. Elles doivent donc être utilisées avec prudence en raison de la difficulté à évaluer leur fiabilité et d’éventuels problèmes de conformité RGPD & Privacy-first. 

Maintenant que l’on connaît les différents types de données, passons aux bonnes raisons de les collecter !

1. Prendre de meilleures décisions commerciales

Les données sont avant toute chose des informations sur les consommateurs. Or plus une entreprise connaît son audience, plus elle sera à même de prendre les bonnes décisions et de ne pas gaspiller inutilement ses ressources. 

En plus de collecter des données pertinentes sur ses clients, l’entreprise pourra s’en servir pour segmenter sa clientèle. Elle créera ainsi différents groupes de prospects en fonction de leur comportement d’achat ou de leurs préférences. 

Ces segments de clients l’aideront ensuite à personnaliser ses stratégies d’acquisition ou de rétention en adaptant son message à chaque groupe ou en le diffusant sur le canal qu’il est le plus susceptible d’utiliser.

2. Evaluer et booster la fidélité de ses clients

La rétention est devenue un enjeu tout aussi important, voire plus, que l’acquisition de nouveaux clients. Les données qu’une entreprise possède sur ses utilisateurs lui permettront en effet d’identifier ses comportements d’achat et de les cibler avec des offres plus pertinentes en fonction de leurs précédentes commandes. 

Un programme de fidélité est un excellent moyen de collecter de la donnée dans ce but. La marque pourra suivre et récompenser les achats et autres interactions réalisés par ses clients. Elle augmentera ainsi leur LifeTime Value et donc les revenus qu’elle génère grâce à ses clients les plus fidèles.

3. Analyser et prédire le comportement de ses clients grâce à la data first-party

Les données first party (ou données comportementales) correspondent à toutes les informations que l’entreprise collecte sur la manière dont un client interagit avec sa marque. Il peut s’agir des pages qu’il visite sur son site, des ressources qu’il a téléchargées sur son blog ou encore des campagnes d’emailing qu’il a ouvert durant les derniers mois. 

Effectuer une analyse du comportement de ses clients devient de plus en plus important en raison de l’attente toujours plus forte des consommateurs en matière de contenu unique et personnalisé.  Le marketing interactif est un excellent levier pour collecter les données encore plus fines sur le comportement des acheteurs et proposer un contenu marketing ainsi que des offres commerciales sur mesure.

4. Améliorer son offre grâce aux avis clients

Bien plus facile à récolter que les retours d’un test utilisateur, les avis clients sont une mine d’or d’informations sur la manière dont les clients utilisent un produit ou un service. En plus d’être un puissant levier de réassurance pour ses prospects, les avis clients permettent de faire émerger des idées d’amélioration ou de nouvelles fonctionnalités qui rendront l’offre de l’entreprise plus pertinente. 

Les stratégies de co-création, via des sondages ou des formulaires de partage d’idées et de retours clients, sont très utiles pour collecter et activer les données clients. Elles permettent d’établir une relation interactive, de cibler des problèmes spécifiques et d’optimiser son offre de manière ultra efficace. 

La marque  Cyrillus a ainsi partagé son formulaire de collecte des datas via une landing page personnalisée. Cette dernière lui a permis de faciliter l’enrichissement de son CRM avec des informations manquantes et précieuses (prénoms + numéros de téléphone). Elle a ainsi pu requalifier sa base de données pour mieux toucher sa cible et la convertir.

5. Optimiser sa stratégie marketing en collectant des data clients

Les données client permettent, comme on l’a vu, de dresser un profil plus précis de son public cible. L’entreprise pourra adapter sa stratégie marketing en conséquence, par exemple en identifiant des récompenses/dotation plus efficaces pour booster le taux de participation de ses jeux concours.

6. Faciliter le ciblage des prospects et le retargeting des clients

Les données collectées à chaque étape de la relation client sont de précieuses informations pour mieux cibler les prospects et retargeter d’anciens clients. Un visiteur qui a consulté une fiche produit sur le site web de l’entreprise pourra ainsi être retargeté sur une autre plateforme avec une annonce correspondant à l’article en question ou à des articles similaires.

7. Améliorer l’expérience client

Les entreprises qui analysent les données comportementales de leurs prospects pourront également mieux comprendre le parcours d’achat de leurs utilisateurs. C’est un moyen extrêmement efficace de cibler les éventuels freins à l’achat. Elle pourra ensuite les lever en minimisant les frictions ou en apportant les informations pertinentes (sur le prix, les détails de livraison) au bon moment.

8. Limiter la perte d’opportunités commerciales

Les données transactionnelles ou comportementales sont également d’excellents leviers pour maximiser la lifetime value de ses clients. De manière générale, la collecte et l’analyse approfondie de la data client permet d’utiliser ses ressources là où elles sont le plus nécessaires. Mais très concrètement, elles peuvent alimenter des algorithmes de recommandations de produits à chaque étape du parcours d’achat. Ce sont ainsi des outils précieux pour booster l’upsell et le cross sell, et donc le panier moyen de chaque consommateur. 

9. Collecter des données pour stimuler l’innovation

Les données client représentent une opportunité inestimable pour innover en se basant sur une analyse fine des tendances de consommation. Non seulement elles alimentent l’innovation produit (via la co-création, par exemple), mais elles facilitent aussi l’innovation marketing (exploration de nouveaux formats et canaux de communication).

10. Automatiser les interactions entre la marque et ses clients