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7 étapes clés pour mettre en place votre base de données clients

Publié par / Avec la Marketplace le | Mis à jour le

La cause principale des échecs des projets data réside le plus souvent dans la fragilité de la phase d’installation. Nous vous guidons à travers les étapes essentielles pour mettre en place votre base de données clients avec succès.

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Étape 1 : définir les personnes impliquées dans le projet

Le critère humain est de loin le premier facteur de réussite. Il s’agit de réunir :

  • 1 Sponsor : le porteur du projet. Il est le représentant des instances de direction de l’entreprise. Il fait vivre le projet et coordonne les acteurs.
  • 1 Équipe pluridisciplinaire et transverse : les personnes opérationnelles de tous les services liées aux clients (web, produit, commerce, service après vente…). L’intégration de cette équipe est le meilleur moyen de connaître l’ensemble des données clients qui seront utiles à des fins marketing.
  • 1 Référent technique : bien souvent les principaux défis afin de récupérer et réconcilier les données venant des différentes strates du système d’information sont techniques.
  • 1 Data Scientist ou Data Analyst pour explorer les données et prédire les comportements clients.
  • 1 Chief Data Officer (CDO) pour assurer un suivi de la qualité des données.
  • 1 Data Privacy Officer (DPO) qui veille à ce que la base de données soit conforme au RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).

 

Étape 2 : adopter le privacy by design et by default

Il s’agit de prendre en compte les exigences en matière de protection des données personnelles dès la conception de la base. Posez-vous un bon nombre de questions :

  • Est-ce que je traite des données sensibles ? des données directement identifiantes ? des données anonymes ?
  • Est-ce que je sais justifier pourquoi je collecte ces données ?
  • Est-ce que je sais prouver le consentement de chacun de mes contacts ?
  • Y a-t-il une purge régulière des données non pertinentes ? est-ce que la durée de conservation des données est respectée ?
  • Est-ce que les règles de protection des données sont mises en place ? Il s’agit de la minimisation et de la pseudonymisation des données de manière à ce que le traitement soit conforme aux prescriptions du RGPD et garantisse la protection des droits des personnes concernées
  • Y a-t-il transfert de données à des tiers ou hors UE ?
  • Qui a accès aux données ?

 

Avec le RGPD, les sous-traitants avec lesquels vous collaborez sont désormais responsables. Vérifiez leurs obligations en matière organisationnelle et technique, à savoir :

  • Quelle est la politique en matière d’export de données ?
  • Quel équipement ont-ils mis en place pour détecter les violations de données ?
  • Quelle stratégie de communication ont-ils prévu en cas de fuites ? Autrement dit, est-ce que le délai des 72h sera respecté ?

 

Étape 3 : identifier les objectifs et les besoins

Avant de se lancer tête baissée dans la mise en œuvre d’un chantier data client, il est primordial de définir très précisément :

  • Vos objectifs : acquérir de nouveaux contacts, transformer les prospects en clients, encourager aux réachats, baisser le taux de résiliation, instaurer une relation client, augmenter le chiffre d’affaires web, réactiver, améliorer le taux d’insatisfaction, récompenser les clients, vendre en cross-sell, faire connaître l’ensemble des offres…
  • Les canaux utilisés : email, SMS, notification web, notification mobile, courrier adressé, appel sortant, appel entrant, display, réseaux sociaux, personnalisation site web…
  • Les outils qui se connecteront à la base : outils d’activation de campagnes marketing (routeur email, SMS, notification mobile), outils d’activation de campagnes publicitaires (DSP, SSP…), outils de personnalisation site web, outils de reporting de type data visualisation, DMP, etc.

 

Étape 4 : quelles données est-il pertinent de récupérer ?

Il s’agit ici de réaliser un audit de données et une cartographie de vos systèmes d’information. Les données retenues doivent rentrer dans le cadre des objectifs fixés à l’étape 3. Vous récupèrerez toutes les données clients qui seront utiles à des fins de ciblage ou de personnalisation marketing.

  • Les données déclaratives
  • Les données socio-démographiques
  • Les données liées aux achats web ou physiques
  • Les données liées aux réactions des campagnes marketing : ouvertures, clics, conversion, score de réactivation, score d’appétence…
  • Les données de navigation liées à vos sites web : pages visitées
  • Les données contextuelles
  • Les données internes : le catalogue produit…

Lister également les identifiants utilisés dans chaque base pour identifier les réconciliations possibles.

 

Étape 5 : réconcilier les données autour d’un identifiant unique

La question qui se pose à ce stade est comment réconcilier toutes ces données entre elles pour bénéficier d’une vue client unique. Le véritable marketing client n’est possible qu’en réussissant à relier les identifiants des différents points de contacts entre eux : cookie web, cookie mobile, adresse email, device ID (advertising ID, IDFA), numéro de téléphone, compte client… Pour relier les identifiants entre eux, il y a plusieurs possibilités :

  • L’approche déterministe basée sur des clés de réconciliation entre les identifiants (généralement l’adresse email). Il s’agit d’onboarder au fil de l’eau à des moments clés tels que lors du login ou à l’ouverture d’un email. Cette approche est très fiable mais longue et avec un volume restreint.
  • L’approche probabiliste tentant de relier différents devices à un individu en écoutant des signaux « faibles » comme le système d’exploitation, l’adresse IP… Cette approche est jugée approximative mais avec un plus gros volume.
  • Faire appel aux outils de Facebook (custom audience) ou Google
  • Faire appel à des prestataires de CRM onboarding qui sont adossés à des réseaux de partenaires comprenant des emailers, sites éditoriaux ou des géants de l’ecommerce.

 

Étape 6 : contrôler et optimiser la qualité des données

La multiplicité et l’hétérogénéité des sources de données amplifient les inexactitudes dans les bases. Lignes vides, valeurs aberrantes, capteurs défectueux, fautes de frappe…  Avoir une base de données clients complète et mise à jour est primordial pour en tirer profit. Quelles sont les données non qualitatives ? Est-ce que les données sont conformes ? Et de suivre l’évolution de certains indicateurs comme le taux de complétude des données, le taux de doublons, le taux de retours PND (Plis Non Distribués ou NPAI postaux), le taux de NPAI emails, le taux de fiabilité…

Pour en savoir plus sur les KPIs à suivre, vous pouvez lire l’article sur  les KPI de la qualité de la donnée

 

Étape 7 : analyser les données

Passons maintenant à la phase d’intelligence des données : l’analyse, la modélisation et la visualisation. L’analyse descriptive des données aboutit généralement à une segmentation pertinente de la base clients. L’analyse exploratoire permet d’identifier les liens entre les données afin de prédire des comportements. Les liens entre les données aboutissent à des modèles de scoring dont les plus connus sont le score d’appétence, le score de risque, le score de churn.

La connexion avec un outil de data visualisation pour restituer et partager efficacement les informations est indispensable et favorise la prise de décision.

 

* Cracking the data conundrum

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