Comment concevoir un processus d'analyse de données B2C efficace

Un processus d'analyse des données productif permet aux équipes marketing de mesurer correctement leurs performances, à la fois actuelles et historiques, ainsi que de faire des prévisions fiables et d'optimiser les stratégies en conséquence.

Cela a été un facteur clé du succès des grandes marques B2C comme Amazon, Netflix et Walmart. Alors que les consommateurs continuent d'explorer les voies numériques pour répondre à leurs besoins quotidiens, les responsables marketing B2C de tous les secteurs reconnaissent l'importance de l'analyse des données pour offrir des expériences de qualité aux clients et augmenter le retour sur investissement.

Ce guide discutera de l'importance d'avoir une configuration d'analyse de données, ainsi que vous guidera à travers le processus de conception et de mise en œuvre dans votre entreprise.

L'augmentation de la complexité du parcours client

La nécessité d'une configuration complète d'analyse des données découle de la complexité croissante du parcours client et des attentes des clients en matière d'expérience personnalisée.

En fait, 71 % des clients considèrent les interactions personnalisées comme standard, et 76 % sont frustrés lorsqu'ils ne les obtiennent pas. Les marques qui échouent dans la personnalisation risquent de perdre 38 % de leurs clients, selon une étude de Gartner. Décomposons-le plus loin.

Aux États-Unis et dans de nombreuses régions d'Europe, le ménage moyen a accès à au moins 7 appareils connectés, dont beaucoup peuvent être utilisés pour interagir avec les marques via la recherche, les e-mails et les réseaux sociaux, entre autres. Bien que cela offre aux entreprises B2C des opportunités d'atteindre plus de clients, cela rend également le marketing et les ventes plus chronophages et difficiles.

De l'étape de découverte à la conversion, un client parcourt un long chemin, généralement avec huit points de contact en moyenne. Imaginez, 92% des clients visitent les magasins en ligne sans intention initiale d'effectuer un achat. En fait, 25 % de ces clients visitent le site pour comparer les prix et les fonctionnalités des concurrents, tandis que 45 % le visitent pour en savoir plus sur des produits et services spécifiques. Les activités de marketing se poursuivent même en dehors de la boutique en ligne, sur les réseaux sociaux, les sites de comparaison, les moteurs de recherche et d'autres plateformes. Même après la fin d'un achat, le parcours client se poursuit et ces personnes recherchent des recommandations et des offres personnalisées.

Cela dit, le marketing auprès des clients à travers de multiples points de contact prend et génère d'énormes volumes de données. Ces données contiennent des informations sur les comportements des consommateurs à différentes étapes du parcours de conversion, leurs besoins uniques et la manière de créer des offres personnalisées susceptibles de les intéresser.

La gestion de gros volumes de données provenant de plusieurs sources peut être chronophage, coûteuse et source d'erreurs. Les entreprises se retrouvent souvent avec des données cloisonnées et de mauvaise qualité, ce qui réduit la qualité des expériences qu'elles offrent à leurs clients. Ceci, à son tour, entraîne une perte d'environ 4,7 billions de dollars de ventes mondiales aux consommateurs.

Pour briser le cycle, les entreprises doivent tirer parti des technologies modernes et des pratiques de gestion des données.

Opérations basées sur les données : accessibilité des données et nettoyage des données

Dans un webinaire organisé par InfoTrust et Forrester, l'analyste principal Richard Joyce a déclaré : "Une augmentation de seulement 10 % de l'accessibilité des données se traduira par un revenu net supplémentaire de plus de 65 millions de dollars pour une entreprise typique du Fortune 1000".

L'accessibilité des données consiste à rendre les données accessibles pour une utilisation au sein d'une organisation. Cela signifie que les personnes de différents départements et avec différentes expériences dans le traitement des données savent où et comment elles peuvent accéder ou demander des données et les obtenir dans un état utilisable.

L'accessibilité à des données propres est l'un des aspects essentiels d'une entreprise B2C axée sur les données. Il permet aux départements en contact avec les clients d'exploiter des informations essentielles à la mission, ce qui entraîne des conversions plus élevées et une augmentation du bénéfice net, comme indiqué ci-dessus. Les nombreux avantages de l'accessibilité des données incluent également les éléments suivants.

Prise de décision améliorée

Lorsque les données sont accessibles et utilisables par les cadres de divers départements, il est plus facile pour chaque dirigeant de comprendre les performances commerciales globales de l'entreprise et la manière dont les activités de son équipe contribuent à l'objectif final.

Ces informations sont cruciales pour les aider à prendre des décisions et à mettre en œuvre des stratégies qui produisent des résultats positifs tout en rapprochant l'entreprise de ses objectifs. Il est important de souligner que la qualité des données utilisées dans la prise de décision ne doit jamais être ignorée.

Selon Gartner, les entreprises perdent en moyenne 15 millions de dollars par an en raison de décisions basées sur des données de mauvaise qualité.

Apprenez à mesurer et à améliorer la qualité des données

Qualité des données améliorée

Les silos sont les principaux responsables des données de mauvaise qualité dans les entreprises. Lorsque les données sont cloisonnées dans différents services, des doublons et des incohérences sont inévitables, et il devient difficile de construire une vue globale des clients, partenaires et produits de l'entreprise. Selon le MIT, des données de mauvaise qualité peuvent faire perdre à une entreprise 15 à 25 % de son chiffre d'affaires.

Cependant, lorsque les données deviennent accessibles, la situation se retourne. Les équipes obtiennent des données plus à jour, les doublons et les informations incohérentes sont éliminés, de meilleures informations sont générées et l'entreprise réalise plus de bénéfices.

Allocation budgétaire plus efficace

Lorsque vous avez accès à des données correctement organisées, il devient possible d'identifier les canaux et les stratégies qui donnent les meilleurs résultats. Le savoir vous permettra de justifier chaque dépense et d'allouer plus de budget aux domaines les plus performants.

Meilleure expérience client

La pollinisation croisée des données sur les consommateurs entre les équipes en contact avec les clients permet aux différents départements d'obtenir des informations plus approfondies sur le comportement des clients et leurs besoins uniques à chaque étape de leur parcours. Cela est essentiel pour générer du contenu d'aide à la vente, créer des offres personnalisées et établir de meilleures relations avec les clients.

Conception d'un processus d'analyse de données pour les entreprises B2C

L'analyse de données comprend six phases principales, communément appelées le cycle de vie de l'analyse de données.

Cette section explique comment créer un processus d'analyse B2C en utilisant les différentes phases d'un cycle de vie d'analyse de données.

Découverte & Préparation

L'étape de découverte se concentre davantage sur les besoins de votre entreprise que sur les données elles-mêmes. Ici, vous devrez définir des objectifs clairs pour votre équipe et élaborer une stratégie pour y parvenir. Vous devrez examiner les tendances de votre industrie et faire une évaluation des ressources disponibles et des exigences technologiques.

Ensuite, vous identifierez les sources de données de votre entreprise et l'histoire que vous voulez que vos données racontent. Ces données passent généralement par un test d'hypothèse, où vous résolvez les besoins de votre entreprise en fonction des scénarios de marché actuels.

Après l'étape de découverte, s'ensuit l'étape de préparation. Ici, l'accent passe des objectifs commerciaux aux exigences en matière de données. La préparation des données implique la capture, le traitement et le nettoyage des données commerciales entrantes provenant de sources internes et externes. Les données collectées peuvent être structurées (ayant des modèles définis), semi-structurées ou non structurées.

En tant que marque B2C, vos sources de données peuvent inclure Amazon Advertising, Facebook Ads et Shopify.

Planification et construction de modèles

Maintenant que vous avez capturé les données dont vous avez besoin, la prochaine étape serait de charger et de transformer les données. C'est à cela que sert la phase de planification du modèle.

Il existe plusieurs techniques que vous pouvez utiliser pour charger vos données dans le bac à sable d'analyse. Les deux types principaux sont :

1. Extraire, transformer et charger (ETL) : cette procédure extrait et transforme les données à l'aide de règles métier prédéfinies avant de les charger dans le bac à sable.
2. Extraire, charger et transformer (ELT) : ici, vous chargez les données brutes dans le bac à sable et transformez les données par la suite.

Lisez notre guide du débutant sur les processus ETL

Les données sales peuvent être soit filtrées, soit complètement supprimées au cours de cette phase. D'autres techniques que vous pouvez utiliser incluent l'agrégation, l'intégration et le nettoyage des données.

La phase de construction consiste à développer des ensembles de données à des fins de formation et de production. Ici, vous vous appuierez sur des techniques telles que les arbres de décision, les régressions logistiques et les réseaux de neurones. Cette étape couvre également l'exécution du modèle conçu, et la nature de l'environnement d'exécution est définie et préparée de sorte qu'il sera plus facile de l'étendre si un environnement plus robuste est requis.

Communication des résultats

Cette étape consiste à faire connaître les résultats de l'exécution de votre modèle aux parties prenantes au sein de l'entreprise. Les parties prenantes examineront votre rapport pour déterminer s'il répond aux critères commerciaux stipulés dans la phase de découverte. Cela implique d'identifier les résultats critiques de l'analyse, de mesurer les objectifs commerciaux associés aux résultats et de générer un résumé digeste pour les parties prenantes de l'entreprise.

Opérationnalisation

Cette étape consiste à déplacer les données du bac à sable et à implémenter le modèle dans un environnement réel. Les données sont constamment surveillées et analysées pour s'assurer que les modèles générés renvoient les résultats attendus. Vous pouvez toujours revenir pour apporter des modifications si les résultats ne sont pas ceux attendus.

Automatisation de l'analyse des données avec Improvado

La création et la gestion manuelles des pipelines de données peuvent être un processus chronophage, gourmand en ressources et sujet aux erreurs, en particulier pour les entreprises au niveau de l'entreprise avec des pétaoctets de données.

En moyenne, les ingénieurs de données des grandes entreprises passent 40 % de leur journée de travail à réparer les mauvaises données et les pipelines de données endommagés.

La nature sujette aux erreurs de l'ETL manuel est aggravée par la lenteur avec laquelle les ingénieurs de données détectent les incidents dans le pipeline. Selon Wakefield, les ingénieurs mettent en moyenne quatre heures pour détecter les erreurs et environ neuf heures pour les corriger.

Cela conduit à l'apparition fréquente de mauvaises données, qui à leur tour affectent 26% du chiffre d'affaires de ces entreprises. Pour limiter la menace des mauvaises données, les entreprises doivent tirer parti des plateformes ETL automatisées comme Improvado.

Improvado est une plate-forme de données sur les revenus qui automatise les analyses et les rapports marketing omnicanaux à grande échelle. La plate-forme automatise les domaines cruciaux du cycle de vie de l'analyse des données de votre entreprise (agrégation, transformation et nettoyage), fournissant des données propres et prêtes à l'analyse à l'outil d'entrepôt, de BI, d'analyse ou de visualisation de votre choix.

Cela permet d'économiser jusqu'à 90 % du temps de création de rapports, vous donne plus de contrôle sur les données de votre entreprise et, en fin de compte, augmente votre retour sur investissement.

Prendre une longueur d'avance

Le paysage des consommateurs devenant de jour en jour plus complexe, les organisations axées sur les données ont continué à garder une longueur d'avance en renforçant leur pile d'analyses avec des plateformes de revenus omnicanales automatisées et en laissant derrière elles l'ETL manuel.

Cela leur permet de centraliser les données existantes, d'évoluer avec de nouvelles sources de données et de se concentrer sur la découverte d'informations percutantes et axées sur la croissance.

Si vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont Improvado peut vous aider à établir un processus d'analyse de données robuste et évolutif pour votre entreprise, n'hésitez pas à nous contacter. Nous serions ravis de vous aider !