La collecte de données est devenue une ressource cruciale pour les marques, offrant un levier puissant pour personnaliser les expériences et optimiser les campagnes. Ce guide vous permet de comprendre les enjeux de la data, même sans expertise technique, et de l’exploiter pour booster les performances de votre entreprise.

SOMMAIRE

• 6 raisons de collecter des données
• Quels sont les différents types de données clients ?
• Vers quelle méthode de collecte de données se tourner ?
• Le Playable Marketing pour optimiser la collecte de données clients : l’exemple de Leroy Merlin

Les marques ne peuvent pas naviguer à vue. Pour prendre de bonnes décisions et surtout affiner leur stratégie afin de rester compétitives, elles doivent comprendre à qui elles s’adressent et ce que désire leur audience. Les données leur permettent d’affiner leur connaissance client et d’avoir une meilleure visibilité sur leurs opérations. 

Mais alors, pourquoi collecter des données ?

1. Mieux connaître ses clients

La data permet aux marques de cerner les attentes, les comportements et les préférences de leurs clients. En comprenant leurs habitudes d’achat, leurs centres d’intérêt ou encore leurs parcours en ligne, elles peuvent affiner leurs stratégies et améliorer leur offre.

Exemple : Une enseigne peut analyser l’historique d’achat de ses clients pour identifier leurs styles préférés. En fonction de ces insights, elle leur enverra des recommandations. C’est ce qu’a fait l’enseigne Legrand avec son opération pour la marque Céliane. Grâce à la mécanique interactive Swiper, Legrand a pu récolter plus de 115 000 préférences clients.

2. Optimiser ses campagnes marketing

A partir des données clients collectées, une marque peut cibler précisément ses clients et optimiser le ROI de ses campagnes. L’analyse des comportements permet de diffuser les bons messages, aux bonnes personnes, au bon moment et au bon endroit.  

Exemple : En traquant les pages visitées et les produits ajoutés au panier sur son site, l’enseigne peut mieux retargeter chacun de ses visiteurs avec des publicités personnalisées.

3. Améliorer l’expérience client

Une marque qui exploite bien ses données peut proposer une expérience d’achat fluide, intuitive et agréable. Grâce aux données collectées sur son site e-commerce ou son application, elle va identifier les points de friction dans son parcours client et ajuster son expérience (en simplifiant le checkout).

Exemple : Une entreprise e-commerce peut analyser les avis pour comprendre les principales frustrations. En réponse, elle peut mettre en place un chatbot capable d’apporter des réponses aux questions les plus fréquentes et ainsi améliorer ses fiches produits en intégrant davantage de détails.

4. Personnaliser les offres et promotions

Plutôt que d’envoyer les mêmes promotions à leurs clients, les marques peuvent utiliser la data pour proposer des offres personnalisées, basées sur les habitudes et préférences des consommateurs. Ces incitations permettent d’augmenter la fidélisation et d’inciter les clients à revenir.  

Exemple : Une enseigne de la grande distribution peut analyser les achats réguliers de ses clients et leur proposer des réductions ciblées sur leurs produits préférés. Ces incitations encourage la fidélité et renforce l’attachement à la marque.

5. Anticiper la demande et gérer les stocks

Une bonne gestion des stocks est essentielle pour éviter les ruptures et limiter les invendus. Grâce aux données qu’elle collecte, une marque peut prévoir les tendances et ajuster sa production/son approvisionnement.

Exemple : Une marque a tout intérêt à analyser les tendances d’achat pour estimer la demande de ses modèles. A partir de ces informations, elle peut ajuster sa production pour éviter les ruptures de stock sur les modèles tout en limitant le surstock sur les articles moins demandés.

6. Créer de nouveaux produits ou services

Les insights tirés des données clients permettent d’identifier de nouveaux besoins et d’adapter l’offre existante. Cela peut mener à l’amélioration d’un produit ou au lancement d’un service afin de répondre aux attentes de son audience. 

Exemple : Une marque de beauté peut utiliser la mécanique du Customizer pour sonder les envies de sa communauté pour leur proposer des produits qui répondent aux besoins.

Les données sont des informations indispensables à la bonne gestion et à la rentabilité d’une entreprise. La bonne nouvelle est que les données clients ne manquent pas. Une enquête a révélé que les organisations interrogées gèrent en moyenne 3 petaoctets (Po) de données et que ce volume double tous les deux ans. 

Pour ne pas crouler sous les données, il est important de se concentrer sur celles qui peuvent faire la différence pour le développement de l’entreprise.

1. Les différents types de données en fonction de leur contenu

On peut commencer par différencier les données clients en fonction de leur contenu et des informations qu’elles vont dévoiler. Voici les 6 données utiles aux marques :

• Les données démographiques, soit les informations qui caractérisent chaque utilisateur, telles que leur âge, sexe, lieu de résidence, statut marital, niveau d’éducation, etc.
• Les données comportementales, collectées en observant les actions. Il s’agit par exemple des clics, du temps passé sur un site ou des précédents achats. 
• Les données géographiques (ou géolocalisées) fournissent des informations sur l’emplacement physique. Cela inclut des données comme la localisation ou l’adresse IP.
• Les données transactionnelles concernent les achats réalisés (les produits achetés, la fréquence d’achat, le panier moyen, etc.)
• Les données psychographiques concernent les intérêts, les valeurs, les opinions, et les modes de vie. Elles vont au-delà des aspects démographiques pour saisir les motivations et attitudes des consommateurs.
• Les données contextuelles se réfèrent à des informations concernant le contexte d’interaction, comme l’heure de la journée, le lieu ou l’appareil utilisé.

2. Les différents types de données en fonction de leur source

Mais il faut également différencier les données en fonction de la manière dont elles sont collectées et de leur source. On distingue donc les  Zero-Party Data, First-Party Data, Second-Party Data, et Third-Party Data.

1. Les Zero-Party Data

Les Zero-Party Data sont des informations que les consommateurs partagent volontairement avec la marque. Cela inclut des préférences personnelles, des opinions, des intentions d’achat, des souhaits, ou des feedbacks spécifiques.

Avantages :

• Consentement de l’utilisateur, ce qui renforce la confiance entre la marque et son audience ;
• Ces données sont précieuses pour la personnalisation, car elles reflètent ce que les utilisateurs souhaitent ou attendent d’une marque.
• Respect des réglementations (notamment le RGPD), car les consommateurs ont explicitement partagé ces informations.

Inconvénients :

• Difficile à collecter car elles reposent sur la bonne volonté du consommateur.
• Il peut y avoir un biais dans les réponses si les consommateurs ne sont pas honnêtes ou ne souhaitent pas partager certaines informations.

2. Les First-Party Data

Les First-Party Data sont des données collectées directement par la marque, à travers les interactions avec les utilisateurs sur ses canaux (site web, application, réseaux sociaux, etc.). Cela inclut des informations comme l’historique d’achat, le comportement de navigation, les informations de compte, etc.

Avantages :

• Ces données sont propriétaires et donc disponibles pour la marque. 
• Collectées de manière directe, sans l’intermédiaire de tiers, ce qui garantit une certaine fiabilité et la protection des données personnelles.
• Plus facile à gérer et à analyser puisque la marque en a le contrôle total.

Inconvénients :

• Les First-Party Data peuvent être limitées en quantité, car elles dépendent des interactions avec la marque.
• Une collecte à grande échelle est plus difficile,  notamment pour les marques qui ont une petite audience.

3. Les Second-Party Data

Les Second-Party Data sont des First-Party Data collectées par une autre entreprise. Autrement dit, il s’agit de données collectées par un partenaire, puis partagées de manière éthique entre les deux parties.

Avantages :

• Permet aux marques d’avoir accès à des données qu’elles ne collecteraient pas elles-mêmes, notamment si elles n’ont pas une base de clients très large.
• Moins intrusif que l’achat de données auprès de tiers (comme dans le cas des Third-Party Data), car les données proviennent de partenaires avec lesquels il existe une relation de confiance.

Inconvénients :

• Disponibilité limitée, car il faut établir des partenariats avec d’autres entreprises qui partagent des données pertinentes.
• Les données peuvent être moins personnalisées que les First-Party Data, car elles proviennent d’une autre source.

4. Les Third-Party Data

Les Third-Party Data sont des données collectées par des entreprises tierces (autres que la marque ou ses partenaires directs) et revendues ou partagées avec des marques. Ces entreprises spécialisées dans la collecte de données réunissent des informations sur les comportements sur différents sites web ou à travers diverses plateformes.

Avantages :

• Permet d’atteindre de nouveaux publics que la marque n’aurait pas pu identifier autrement.
• Peut offrir des données très détaillées sur le comportement des utilisateurs, les tendances de consommation, etc.

Inconvénients :

• Ces données peuvent être moins précises ou moins fiables que les First-Party Data, car elles peuvent manquer de contexte.
• Problèmes de confidentialité : Utiliser ces données sans le consentement des utilisateurs peut entraîner des risques légaux (notamment avec des réglementations comme le RGPD).
• La collecte de ce type de données peut être perçue comme intrusive, et certains consommateurs utilisent des outils pour éviter d’être trackés (ex. : bloqueurs de publicité, VPN).

Pour résumer, voici une infographie récapitulative pour retenir les informations importantes : 

Maintenant que l’on a identifié les types de données et l’usage que peuvent en faire les entreprises, nous nous intéressons à leur collecte. Les organisations disposent d’une gamme d’outils qui peuvent être utilisés (en synergie) selon leurs objectifs et besoins. Voici les plus efficaces. 

1. Le CRM (Customer Relationship Management) 

Les logiciels CRM (Salesforce, Hubspot, Brevo) sont utilisés pour collecter, organiser et analyser les données tout au long du parcours d’achat. Ces outils permettent de centraliser les informations collectées sur les prospects et clients. 

Cas d’usage : 

• Permet de collecter des données First-Party (informations de contact, historique d’achat, préférences, etc.).
• Aide à la personnalisation de la relation client en centralisant les informations pertinentes.
• Automatisation de la collecte et de l’usage des données clients grâce aux intégrations d’autres outils marketing (emailing, chatbot, etc.)

2. Les outils de gamification

La gamification consiste à intégrer des éléments de jeu (mécaniques interactives, challenges, récompenses, etc.) à la communication afin d’inciter les utilisateurs à interagir.  Le marketing jouable permet d’attirer l’attention, de stimuler l’engagement et de collecter des données de façon ludique et moins intrusive qu’un formulaire. 

Cas d’usage : 

• Les jeux marketing permettent de booster l’engagement des utilisateurs et les incite à fournir des données (via un formulaire de contact avant ou après le jeu) en échange d’une expérience stimulante et/ou de récompenses. 
• Certaines mécaniques peuvent faciliter la collecte de données first-party et permettent de cerner les besoins et préférences. C’est le cas du Swiper ou de la Battle qui permettent d’identifier des centres d’intérêt ou comportements spécifiques à chaque utilisateur.
• Les sondages (ou Quizs ouverts) sont des mécaniques gamifiées permettant de poser des questions sur une gamme de sujets (préférences, intentions d’achat, satisfaction, etc.).
• La gamification peut être utilisée pour dynamiser un programme de fidélité afin d’encourager à racheter et à fournir des données précises à l’enseigne. 

Ma Gare + a proposé une opération de jeu concours marketing, incluant un sondage sur les habitudes des voyageurs et leurs envies d’équipements au niveau des gares. Ce Quiz a permis à Ma Gare + de collecter plus de 15 000 nouveaux leads qualifiés dont une grande partie de création de comptes.

3. Les solutions d’opt-in et d’enrichissement des données

Les solutions de collecte d’opt-in permettent de collecter le consentement explicite (lors de l’inscription à une newsletter ou à un service). Ce type de collecte permet d’enrichir les données initialement détenues sur les utilisateurs, ajoutées à son profil à partir de sources externes.

Cas d’usage : 

• Obtenir le consentement explicite pour la collecte de données, respectant ainsi la réglementation (ex. : RGPD).
• Collecte de données First-Party pour enrichir les profils et comprendre leurs besoins. Lorsqu’une personne s’inscrit à une newsletter, elle peut indiquer ses centres d’intérêt ou sa localisation. Ces données permettent de personnaliser les communications en fonction des préférences, en envoyant des promotions géolocalisées.

4. Les outils d’analyse comportementale

Les outils d’analyse comportementale permettent de suivre et d’analyser le comportement sur un site web ou une application (les pages visitées, le temps passé sur chaque page, les actions réalisées). Ces outils sont précieux pour collecter des données comportementales et comprendre les interactions avec la marque.

Cas d’usage :

Des outils comme Hotjar permettent de réaliser des cartes de chaleur pour améliorer la conception du site web ou de l’application de la marque.  Elles permettent de comprendre quels éléments sont remarqués par les utilisateurs et lesquels peuvent être ignorés. Cela aide les designers à améliorer l’interface en mettant en avant les éléments clés.

De la même manière, l’enregistrement des sessions de visite ou l’analyse de l’engagement des utilisateurs permettent de collecter des données de comportements. Cela est aussi utile pour optimiser l’expérience utilisateur ainsi que les taux de conversion.

5. Les outils de collecte de données sur les réseaux sociaux

Les outils de collecte sur les réseaux sociaux permettent de récupérer des informations à partir des interactions sur des plateformes comme Facebook, Instagram, LinkedIn, etc. Cela inclut des données comportementales, démographiques et même psychographiques.

Cas d’usage : 

• Permet d’accéder à une quantité de données sur le comportement en ligne. 
• Le suivi des interactions et l’analyse des données sur les réseaux sociaux permettent de comprendre leurs centres d’intérêt, opinions et attitudes et donc d’optimiser le contenu. 

Le choix des outils de collecte de données dépend donc des objectifs de la marque, des ressources et du type de données qu’elle souhaite collecter. Il est recommandé de combiner ces outils pour obtenir une image complète de son audience tout en respectant les règles de consentement et de protection des données.

Parmi les méthodes de collecte de données, le Playable Marketing est l’une des plus complètes. En intégrant des éléments de jeu dans la collecte (quiz, jeux concours ou sondages), ce levier offre de nombreux avantages : 

• La collecte de données précises, partagées par les consommateurs ; 
• Un engagement accru de l’audience permettant d’accéder à des informations enrichies ;
• La réduction des frictions dans la collecte. Les expériences ludiques permettant de la rendre agréable et moins intrusive. 

Pour ces raisons, Leroy Merlin a choisi la gamification pour optimiser sa stratégie de collecte de données. La campagne « Rénovation » reposait sur un Swiper afin d’identifier les projets de rénovation de son audience. 

Ce jeu a permis à Leroy Merlin de collecter des leads (création de comptes clients) et de les qualifier en fonction de leurs préférences. Chaque lead a été segmenté selon ses intentions et projets (cuisine, salle de bain, préférences déco), permettant à la marque d’envoyer des offres adaptées aux besoins des participant.

La campagne a permis d’accroître la visibilité et la notoriété de Leroy Merlin. Elle a inspiré clients et prospects à lancer des projets de rénovation et d’aménagement. Cette campagne a permis la collecte de 3M de données et d’augmenter le trafic vers le site avec plus de 40k clics.

Conclusion

Si la collecte de données peut sembler être un sujet complexe, il existe de nombreux outils qui facilitent ce travail tout en améliorant la relation et la confiance entre votre marque. Découvrez nos mécaniques interactives et faites de la gamification un puissant levier pour collecter des données qualifiées !