Sélectionner une page

Jamais les entreprises n’ont eu accès à autant de données, ou du moins à autant de moyens techniques d’en amasser. On parle de Big Data, ou données massives, car il s’agit de quantités de données tellement grandes qu’elles deviennent difficiles à gérer et à analyser avec des outils traditionnels.

Mais même si votre organisation est à échelle très humaine et que les données dont vous disposez ne sont pas si Big que ça, elles demeurent essentielles pour faire ressortir les préférences de vos clients, et ainsi adapter votre offre pour mieux les servir et mieux les fidéliser.

Mais par où commencer? Et où trouver ces données? Voici quelques pistes.

Facebook

Mark Zuckerberg fait ses choux gras de nos données personnelles, et tout le modèle d’affaires de Facebook est basé sur la cueillette d’information très précise sur non seulement le profil sociodémographique de ses abonnés, mais aussi sur ses intérêts, ses préférences, son mode de vie, les pages qu’ils aiment, etc.

Vous pouvez ainsi récolter des données très pertinentes sur les personnes intéressées par vos produits et services en commençant par jeter un coup d’œil à vos statistiques Facebook. Pourcentages d’hommes et de femmes qui vous suivent, âges, villes d’origine, heures auxquelles vos abonnés sont en ligne, et encore plus.

Un bon départ pour mieux définir votre public cible!

Google Analytics

Évidemment, l’analyse du trafic de votre site Web vous permettra aussi de clarifier différents éléments, de mieux affiner vos stratégies et d’adapter vos outils de communication en conséquence.

D’où viennent vos visiteurs, quels médias sociaux vous attirent le plus de trafic, sur quels types d’appareils les internautes vous consultent-ils, quel navigateur utilisent-ils… vous pouvez même connaître leur fournisseur de services internet. Fouillez un peu, vous allez voir tout ce que vous pouvez y trouver!

Sondages

Le traditionnel sondage demeure un outil des plus utiles, d’autant plus qu’on peut maintenant atteindre un public plus large qui peut répondre dans le confort de son salon grâce à des outils de sondage en ligne gratuits tels que Survey Monkey.

Assortissez la demande d’un prix à gagner ou d’une réduction sur vos services — vous aurez plus de succès et vous récolterez davantage de données. Think Big!, comme dirait l’autre.

Programmes fidélité

Un autre excellent moyen d’accumuler des données sur votre clientèle est de mettre en place un programme fidélité. Pour s’en prévaloir, il faudra selon les cas fournir à tout le moins son adresse physique et son courriel, et peut-être divers autres éléments d’information comme sa date d’anniversaire.

En plus d’ajouter aux données que vous possédez déjà par d’autres entremises, vous pourrez en profiter pour, par exemple, transmettre vos vœux ou encore une offre spéciale à l’occasion de l’anniversaire de vos plus fidèles clients.

Au-delà des données quantitatives

Après le Big Data, on peut aussi vouloir aller un peu plus loin et jeter un œil du côté du Thick Data. On parle ici de données plus qualitatives basées sur la perception de notre clientèle quant à son expérience soit de navigation sur notre site Web, soit carrément d’achat chez nous. On peut même aller la questionner de façon plus générale sur ses habitudes numériques, son mode de vie, etc.

L’objectif: aller chercher de petits indices qui nous donneront accès à de grandes révélations stratégiques.

Pour ce faire, différentes techniques peuvent être utilisées, notamment certaines inspirées de l’ethnographie comme l’observation in situ et l’entrevue individuelle semi-dirigée.

Il s’agit ensuite de croiser toutes ces données, quantitatives comme qualitatives, et de les décoder afin d’en faire ressortir un éclairage stratégique qui permettra d’orienter vos actions marketing en fonction des besoins et envies réelles de vos clientèles, et ainsi créer une offre vraiment alléchante pour elles.

Bien sûr, il faut prendre bien soin de respecter la confidentialité des données et la vie personnelle des personnes concernées. J’en parle justement dans mon prochain billet.

À la semaine prochaine!