5 étapes pour commencer à créer des modèles de comportement client (et pourquoi vous en avez besoin)

Au cours des dernières années, les spécialistes du marketing ont commencé à adopter beaucoup plus d'outils et de méthodologies basés sur les données que jamais auparavant. Ils l'ont fait parce que la quantité de données disponibles sur leurs clients (et clients potentiels) est désormais suffisante pour tirer des conclusions sur les types d'efforts de marketing numérique qui fonctionnent le mieux . L'utilisation de ces données pour alimenter les opérations d'analyse prédictive est désormais considérée comme une procédure opérationnelle standard dans le monde du marketing numérique.

Aujourd'hui, l'une des approches de pointe dans ce domaine consiste à construire des modèles qui cherchent à prédire le comportement des clients . Ce faisant, il devient possible de regarder vers l'avenir et de créer des plans marketing qui seront en phase avec les différentes étapes du parcours d'un client, avant même qu'il ne l'ait commencé.

Cependant, la création d'un modèle de comportement client utile et précis demande beaucoup de planification. Cela nécessite également une exécution soignée et une bonne dose d'expérimentation.

Voici un guide étape par étape pour aider les entreprises intéressées à entamer ce processus.

Cataloguer les sources de données disponibles

Avant de commencer à créer un modèle de comportement client, il est nécessaire de maîtriser les données client auxquelles l'entreprise a déjà accès. Cela servira de feuille de route pour les changements de collecte de données, le cas échéant, qui doivent être apportés pour soutenir la nouvelle initiative de modélisation. Pour la plupart des entreprises, il devrait déjà y avoir un vaste pool de données inexploitées disponibles, provenant de sources telles que :

• Historique des ventes
• Données d'analyse de site Web
• Données d'enquête auprès des clients
• Dossiers du service client
• Résultats des campagnes marketing précédentes

… et d'autres.

Dans le meilleur des cas, la plupart de ces données seront contenues dans un système CRM existant, ce qui facilitera leur utilisation dans un effort d'analyse. Si ce n'est pas le cas, des mesures doivent être prises pour centraliser les données afin qu'elles puissent être correctement nettoyées et standardisées pour l'analyse.

Commencer par l'analyse de régression

Une fois que toutes les données client disponibles sont prêtes à être utilisées, une bonne première étape consiste à les utiliser pour mener des études d'analyse de régression de base. Cela fonctionne mieux en utilisant des données facilement disponibles telles que l'historique des achats, les statistiques de réponse marketing et d'autres points de données qui ont des corrélations évidentes.

Ce type d'analyse peut permettre de tirer des conclusions rudimentaires telles que la relation entre les dépenses de marketing et le volume des ventes. Cela peut également aider à lier les actions spécifiques des clients aux résultats souhaités . Par exemple, il peut être possible d'utiliser une analyse de régression pour identifier un point commun dans le parcours client que tous les clients atteignent sur le chemin de la conversion.

Ce type d'informations peut permettre aux spécialistes du marketing d'orienter leurs campagnes vers l'obtention d'un plus grand nombre de prospects dans les premières étapes de l'entonnoir de vente pour atteindre le point spécifique du processus qui augmente statistiquement les chances d'une vente. C'est l'effort précis de ciblage dont les spécialistes du marketing numérique ne faisaient que rêver - maintenant rendu possible grâce à la bonne analyse des données.

Créer des segments de clientèle

En utilisant les techniques ci-dessus, les entreprises ne peuvent utiliser leurs données que pour tirer des conclusions générales et de premier plan sur leurs clients.

Pour tirer encore plus parti des données (et se rapprocher de la création d'un véritable modèle de comportement client), il est nécessaire de décomposer les données clients en groupes plus petits et segmentés .

La bonne nouvelle pour les spécialistes du marketing est qu'une grande partie de ce travail a peut-être déjà été achevée dans le cadre d'efforts antérieurs de personnalisation des clients en ligne. Si tel est le cas, les groupes segmentés créés à cet effet constituent un bon point de départ pour une modélisation plus approfondie du comportement des clients. Sinon, il est préférable de commencer par certaines catégories de segmentation généralisées. Ceux-ci peuvent ensuite être affinés en groupes plus petits en fonction des attributs spécifiques que contiennent les données sur les clients.

Recherchez les tendances dans chaque segment

Une fois les données prêtes et les clients correctement segmentés, l'étape suivante consiste à examiner les données (ventilées par segment) pour trouver des tendances. Recherchez les obstacles communs à la conversion, les marqueurs qui suggèrent quand un client est susceptible de faire un achat - essentiellement toute activité que tous les membres du segment partagent.

La bonne nouvelle ici est que bon nombre des principales plates-formes d'automatisation du marketing d'aujourd'hui (que vous utiliseriez pour mettre en œuvre vos modèles de comportement client) incluent déjà des outils d'analyse qui peuvent extraire des informations de votre site Web, de votre logiciel CRM et même de bases de données autonomes pour rechercher des clients. les tendances.

Par exemple, dans le hub marketing HubSpot couramment utilisé, vous pouvez configurer vos segments de clientèle et lier ensemble toutes les données sur les membres du segment. Vous pouvez, par exemple, suivre la réalisation d'actions spécifiques et créer des rapports automatisés qui affichent l'activité segment par segment dans des visualisations faciles à interpréter, comme illustré ci-dessous :

À partir de là, il suffit de surveiller les données pour rechercher des modèles de comportement qui émergent. Vous pouvez également créer les mêmes types de visualisations pour corréler les relations de cause à effet, telles que le suivi des taux d'ouverture des e-mails et des données d'interaction avec le service client parallèlement à l'activité de conversion, pour voir l'impact de vos opérations de marketing et de support sur les ventes.

Même pour les entreprises qui n'ont pas encore adopté une plate-forme d'automatisation du marketing, il est toujours possible de parcourir les données pour rechercher des tendances. Google Analytics (ou d'autres outils d'analyse Web) peut effectuer des comparaisons de données simples et approfondies avec des visualisations pour rechercher des tendances, qui sont un excellent point de départ pour toute entreprise. Ils sont simples à configurer, faciles à utiliser et peuvent révéler comment les efforts de marketing et de publicité d'une entreprise se traduisent par des activités spécifiques en ligne.

Une comparaison simple ressemble à ceci :

Bien qu'il existe certaines limitations sur les données auxquelles Google Analytics peut accéder dès le départ, la plate-forme peut également s'intégrer à une grande variété de logiciels CRM et de sources de données externes. Cela signifie qu'il est possible de développer l'infrastructure nécessaire pour prendre en charge l'analyse des segments de clientèle sans avoir à jeter les logiciels existants et à repartir de zéro.

Les informations tirées de cette étape serviront de base au développement de personnalités de clients, qui conduiront ensuite à un modèle de comportement pour chaque groupe de clients. L'objectif est de créer une carte pouvant expliquer le parcours de chaque type de client tout au long du processus de conversion . Ces cartes peuvent ensuite tout informer sur le marketing nécessaire pour les maintenir sur la voie de la conversion.

Tester, Affiner, Répéter

À ce stade, il ne reste plus qu'à prendre les conclusions tirées de l'analyse des tendances et à les appliquer à une campagne marketing. Si les tendances identifiées sont, en fait, statistiquement solides, la campagne de marketing qui les a utilisées comme guide devrait réussir de manière spectaculaire. Si ce n'est pas le cas, il est temps de revoir les données, d'éliminer les facteurs qui n'ont pas fonctionné.

En répétant ce processus plusieurs fois, il devrait être possible de filtrer les conclusions qui n'ont pas généré de résultats, ne laissant que celles qui fonctionnent dans la pratique. Ce sont ces conclusions sur chaque segment de clientèle qui deviennent les modèles de comportement client que le processus a été conçu pour créer. Une fois qu'ils ont été soigneusement vérifiés par des tests de campagne dans le monde réel, il n'y a presque aucune limite à leur valeur et à leur utilité.

Mettre les modèles au travail

Si le processus ci-dessus a donné de bons résultats, vous pouvez appliquer le nouveau modèle de comportement client à presque toutes les facettes de l'effort de marketing numérique d'une entreprise.

Ils peuvent augmenter les efforts de conception UX existants basés sur les données.

Ils peuvent également favoriser la personnalisation dans toutes vos activités de marketing, comme votre site Web, vos campagnes de publicité et de marketing par e-mail.

C'est la tactique qu'a utilisée l'une des plus grandes sociétés européennes de protection des passagers aériens pour créer des pages de destination dynamiques pour les clients nouveaux et fidèles :

Dans leur cas, les visiteurs du site verraient une variante différente de la page de destination en fonction de leurs interactions précédentes avec l'entreprise, ainsi que de leur historique de navigation, de l'heure de la journée et de leurs données de géolocalisation, entre autres facteurs.

Cela crée la possibilité de concevoir des pages de destination dynamiques adaptées à tous les publics imaginables, comme une version destinée aux consommateurs de la dernière personnalisation marketing dynamique basée sur les comptes.

Les modèles de comportement des clients peuvent même aider une entreprise à garder une longueur d'avance sur l'évolution du marketing des médias sociaux.

L'utilisation de ces types exacts de modèles de comportement des clients a permis au détaillant de mode Closet London de créer une campagne d'e-mails personnalisée et automatisée en continu ciblant les clients nouveaux et existants en fonction de leur comportement attendu à chaque étape de leur parcours. La campagne comprenait l'offre d'incitations ciblées sous la forme de remises aux clients étiquetés "à risque" de désengagement et l'envoi d'offres par e-mail organisées en utilisant les données d'achat passées. Les nouveaux clients ont également reçu de plus petites remises pour encourager la fidélisation des clients.

Le résultat? Un taux de conversion considérablement amélioré et une augmentation des revenus de 2 900 %. Et tout cela a été possible grâce à la modélisation du comportement des clients.

Cependant, quelle que soit leur utilisation, il est important de reconnaître que les modèles de comportement des clients, comme tous les autres outils marketing, ne sont pas immuables.

Tout comme les clients qu'ils représentent, ils auront besoin de beaucoup de soin et d'attention pour rester précis et pertinents. En effet, de nombreuses facettes du comportement des clients changeront avec le temps . Pour suivre ces changements, il faut revoir encore et encore le processus décrit ici. Cela nécessitera également de modifier le processus face à l'évolution des entrées de données. Tant que l'engagement est pris de le faire, les modèles de comportement des clients peuvent être le cadeau marketing qui continue de donner. Utilisez-les bien !