Collecter des données clients : comment et quelle stratégie adopter en 2024 ?

5 Nov 2023 | produits augmentés

L’avènement de la digitalisation a transformé la manière dont les chefs de produit industriels interagissent avec leurs clients. Plus que jamais, les données clients sont devenues une ressource précieuse pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives sur le marché, en leur permettant de prendre des décisions éclairées, d’innover et d’améliorer la qualité de leurs produits.

Pourquoi la collecte de données clients reste cruciale pour les chefs de produit 

Dans un monde où les clients recherchent des produits des expériences sur mesure, la collecte de données clients est essentielle.

Elle permet aux chefs de produit de mieux comprendre les besoins, les préférences et les comportements de leurs clients. Cela se traduit par une personnalisation plus poussée des produits, une innovation ciblée et une amélioration continue de la qualité. Aussi, ces données clients fournissent un aperçu précieux pour anticiper les tendances du marché et adapter les offres en conséquence.

De plus, grâce à une connaissance approfondie de chaque client, il devient possible d’associer des informations pertinentes, telles que les dates d’anniversaire par exemple, pour créer des offres personnalisées, augmentant ainsi le panier moyen pour l’entreprise.

Cette personnalisation ne se limite pas à l’environnement en ligne ; elle s’étend également aux points de vente physiques, offrant une expérience plus riche et personnalisée aux clients. En fin de compte, cette approche non seulement répond aux attentes des clients mais améliore également l’image de la marque, renforçant ainsi la relation entre l’entreprise et ses clients.

data visualisation

Les types de data à collecter

La diversité des données collectée par l’entreprise est cruciale. C’est cette variété qui permet de dresser un portrait complet des clients et de mieux répondre à leurs besoins.

Avec l’avènement des boutiques en ligne et des comptes clients, les entreprises arrivent beaucoup plus facilement à capter toutes sorte de données pour obtenir l’image la plus exhaustive possible des clients.

Voici un aperçu des types de données à prendre en compte pour tirer pleinement parti de la collecte d’informations :

 

  • Données démographiques : Ces données comprennent des informations de base sur les clients, telles que l’âge, le sexe, la localisation géographique avec le code postal, le niveau de revenu, la profession, etc. Elles aident à segmenter la clientèle en fonction de ses caractéristiques démographiques.
  • Données comportementales : Ces données se rapportent au comportement des clients, tel que les achats précédents, les produits consultés, les interactions en ligne, la fréquence d’achat, etc. Elles permettent de comprendre comment les clients interagissent avec les produits et les services.
  • Données d’utilisation des produits : Ces données révèlent comment les clients utilisent les produits ou les équipements industriels. Par exemple, dans le secteur industriel, il peut s’agir de données de performance des machines, de taux d’utilisation, de temps d’arrêt, etc…
  • Données de rétroaction et d’opinions : Les commentaires, les évaluations, les enquêtes de satisfaction et les rétroactions directes des clients offrent un aperçu précieux de leur expérience et de leurs opinions sur les produits et les services.
  • Données de localisation : Dans certains cas, la localisation géographique des clients peut être pertinente. Cela peut inclure des données sur les lieux où les produits sont utilisés ou les préférences régionales.
  • Données de comportement en ligne : Ces données sont particulièrement pertinentes pour les entreprises ayant une présence en ligne. Elles englobent les interactions sur les sites web, les médias sociaux, les clics, les durées de visite, les taux de conversion, etc.
  • Données sur la satisfaction client : Mesurer la satisfaction client à l’aide de sondages, d’évaluations ou de notations est essentiel pour évaluer la qualité des produits et des services et identifier les points à améliorer.
  • Données environnementales : Dans le secteur industriel, la collecte de données environnementales telles que la consommation d’énergie, les émissions, ou la qualité de l’air peut être cruciale, notamment pour répondre aux préoccupations environnementales.
  • Données de fidélité : Les programmes de fidélité génèrent des données sur les habitudes d’achat des clients, les récompenses utilisées et les produits préférés. Ces informations aident à renforcer la relation avec les clients fidèles.

Quelles sont les méthodes de collecte des informations ?

Plusieurs méthodes de collecte de données sont à la disposition des chefs de produit industriels. Cela inclut des enquêtes, des interviews, l’analyse des réseaux sociaux, les commentaires des clients, l’analyse des données d’achat, etc. Le choix des méthodes dépendra des objectifs spécifiques et des ressources disponibles.

Enquêtes et sondages : Les enquêtes en ligne, les questionnaires et les sondages constituent l’une des méthodes les plus traditionnelles de collecte de données. Ils permettent aux entreprises de recueillir des informations démographiques, des préférences, des commentaires et des opinions directement auprès de leurs clients. Les enquêtes en ligne sont rapides à mettre en place et relativement peu coûteuses.

Entretiens individuels : Les entretiens en face-à-face ou par téléphone avec les clients peuvent fournir des informations plus approfondies et qualitatives. Ils sont particulièrement utiles pour comprendre les motivations, les besoins et les expériences individuelles des clients.

Analyse des médias sociaux : Les plateformes de médias sociaux sont une véritable mine d’informations. L’analyse des médias sociaux permet de suivre les conversations en ligne, de recueillir des commentaires et des réactions, et de détecter les tendances émergentes.

Analyse des données d’achat : Les transactions passées des clients contiennent d’importantes données sur leurs préférences, leurs habitudes d’achat et leur comportement. L’analyse des données d’achat permet de segmenter les clients en fonction de leurs achats antérieurs.

Analyse du comportement en ligne : Les entreprises peuvent collecter des données à partir des interactions en ligne des clients avec leur site web de boutique en ligne ou leur application. Cela inclut le suivi des pages visitées, des produits consultés, des temps de navigation, etc. Ces données fournissent des informations précieuses sur le comportement en ligne des clients.

Analyse des commentaires et des retours clients : Les commentaires et les retours clients, qu’ils proviennent de formulaires en ligne, d’e-mails ou d’autres canaux de communication, offrent des informations directes sur la satisfaction des clients et les domaines d’amélioration.

Groupes de discussion et forums en ligne : Les groupes de discussion et les forums en ligne permettent d’engager des conversations plus approfondies avec les clients, en facilitant les échanges d’idées et de rétroaction.

La digitalisation des entreprises et des expérience d’achat offre aux entreprises de nouveaux outils pour collecter les données de manière la plus efficiente possible. Par exemple, grâce aux tickets de caisse digitalisés, les clients sont encore incités à créer leur compte client sur les applications des différents magasins, permettant ainsi aux enseignes de récolter toutes les données associées.

L’IoT au service de la remontée d’information client pour les industriels fabricants

L’Internet des objets (IoT) est devenu un atout précieux dans la collecte de données clients pour les entreprises industrielles. Des capteurs intelligents intégrés aux produits et aux équipements peuvent collecter des données en temps réel, offrant ainsi un aperçu approfondi de la manière dont les produits sont utilisés. Cette information est essentielle pour améliorer la conception des produits et répondre aux besoins changeants des clients.

objet connecté
géolocalisation
prise connectée
machine monitoring
hygrométrie
  • Collecte automatisée de données : Les capteurs IoT intégrés aux produits connectés et aux équipements recueillent automatiquement une variété de données, telles que la température, la pression, l’utilisation, l’usure des composants, etc. Cette collecte automatisée élimine le besoin d’interventions manuelles, ce qui réduit les erreurs et assure la fiabilité des données.
  • Surveillance en temps réel : Les données collectées par l’IoT sont transmises en temps réel à des plates-formes centralisées où elles peuvent être analysées. Cela permet aux entreprises de surveiller constamment l’état de leurs produits et équipements, et de réagir rapidement en cas de problèmes.
  • Personnalisation des produits : Les données de l’IoT permettent aux entreprises de comprendre comment leurs clients utilisent leurs produits. Cette connaissance peut être utilisée pour personnaliser davantage les produits en fonction des besoins spécifiques des clients et améliorer l’experience client.
  • Amélioration continue : L’IoT facilite la collecte de données de performance sur le terrain. Les entreprises peuvent ainsi identifier des domaines où des améliorations sont nécessaires et concevoir des produits de meilleure qualité.
  • Collecte de données environnementales : L’IoT peut également être utilisé pour collecter des données environnementales, telles que la qualité de l’air, la consommation d’énergie ou les émissions. Ces informations peuvent aider les entreprises à répondre aux préoccupations environnementales de leurs clients.
  • Maintenance préventive : Avec l’IoT, les entreprises peuvent mettre en place des stratégies de maintenance préventive. Elles peuvent anticiper les pannes potentielles, planifier des interventions de maintenance avant qu’un équipement ne tombe en panne, et ainsi minimiser les temps d’arrêt non planifiés.

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Que fait l’entreprise de ces informations ?

Toutes ces données sont analysées avec soin pour identifier les tendances, les préférences et les besoins émergents de la clientèle. En conséquence, l’entreprise est en mesure d’adapter ses produits et services de manière plus précise, de concevoir des offres personnalisées, et d’améliorer constamment la qualité de son service.

L’utilisation de ces données s’étend également aux interactions digitales et en personne, offrant aux clients une expérience plus riche et plus engageante. 

    Les défis de la collecte de données et comment les surmonter

    La collecte de données clients est importante pour toute entreprise, mais elle ne va pas sans son lot de challenges.

    On peut citer en premier lieu la qualité des données qui est un enjeu fort dans ce contexte. Des données inexactes ou obsolètes peuvent fausser les analyses et les décisions commerciales. C’est là qu’interviennent les pratiques de gestion de la qualité des données, qui consistent à surveiller, nettoyer et enrichir régulièrement les données pour garantir leur précision et leur pertinence.

    IoT magic Builder

    De son côté, la plateforme IoT magic Builder intègre nativement ces fonctionnalités de gestion de le donnée pour assurer l’intégrité de ce capital de l’entreprise. 

    Autre défi primoridal à relever en terme de collecte de données : la sécurité des données, qui est une priorité absolue, car la perte ou la divulgation non autorisée de données clients peut avoir des conséquences graves. Pour surmonter cette problématique, il est essentiel de mettre en place des politiques de sécurité rigoureuses, de chiffrement des données, et de s’assurer que seuls les employés autorisés aient accès aux informations sensibles. De plus, il est impératif de respecter les réglementations en vigueur, telles que le RGPD en Europe, en veillant à obtenir le consentement des clients pour la collecte de leurs données et en garantissant leur droit à la confidentialité.

    Le dernier défi à relever : l’analyse des données, qui peut également être complexe, en particulier lorsque de grandes quantités de données sont impliquées. Les outils de visualisation des données permettent généralement d‘améliorer la lisibilité des données et d’en tirer toute la valeur pour prendre des décisions éclairées. Si cela ne suffit pas, l’utilisation d’algorithmes avancées peut venir en aide aux analystes. De leur côtés, les algorithmes d’IA sont capables d‘identifier des modèles et des tendances dans les données à une échelle que les analyses manuelles ne pourraient pas égaler. 

      La collecte de données clients est une compétence clé pour les chefs de produit industriels à l’ère numérique. Elle leur permet d’innover, de personnaliser leurs produits et d’améliorer la qualité, en fournissant une compréhension approfondie de leurs clients. Dans le secteur industriel, l’adoption de l’IoT et la gestion des défis associés à la collecte de grands volumes de données liées aux produits sont des étapes importantes pour réussir dans cette quête de données précieuses. Les entreprises qui maîtrisent ces compétences sont mieux positionnées pour rester compétitives et satisfaire les besoins changeants de leur clientèle.

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