Fidélité client : comment l’analyse de données peut aider à réduire l’attrition ? 

Comme il est presque toujours plus coûteux de trouver de nouveaux clients que de conserver vos clients actuels, il est dans l’intérêt de votre entreprise de faire tout ce qui est en son pouvoir pour augmenter la fidélité client.

Sans plus attendre, voici tout ce qu’il faut savoir sur l’utilisation de l’analyse de données pour réduire le taux d’attrition. 

Qu’est-ce que la fidélité client ? 

Une stratégie de fidélité client consiste à pousser vos clients à réitérer leurs achats chez vous. Elle doit être votre priorité, car une augmentation de 5 % de rétention peut accroître vos bénéfices de 25 % à 95 %. Elle influe sur la croissance et la rentabilité, tout comme l’acquisition de nouveaux clients. Même si, dans une perspective à long terme, la rétention clients ne donne pas de résultats plus rapides, votre chiffre d’affaires et votre rentabilité dépendront davantage des clients existants que des nouveaux. 

Le taux d’attrition ou de désabonnement est le nombre de clients qui ne reviennent pas acheter vos produits ou services après avoir effectué un achat. Il est l’indicateur le plus important pour analyser la rétention clients.  

Vous pouvez adopter plusieurs stratégies d’engagement des clients pour déterminer quels clients continuent d’acheter votre produit ou service. Les données permettent de définir ces techniques et d’établir des relations durables avec vos clients en travaillant sur les points faibles de votre parcours client. 

Qu’est-ce que l’analyse de la fidélité client ? 

L’analyse de la fidélité client est un sous-ensemble de l’analyse de données marketing qui va se traduire par un ensemble d’indicateurs vous permettant d’évaluer la fidélité de vos clients. 

Ces indicateurs vous permettent aussi de déterminer le degré de satisfaction de vos clients et de savoir s’ils sont en passe de devenir des fidèles de la marque. 

Si vous disposez de données précises sur vos clients, alors vous pouvez les utiliser pour en tirer des conclusions en comparant des données empiriques. Si, comme la plupart des organisations, 80 % de vos bénéfices proviennent de seulement 20 % de vos clients actuels, vous pouvez utiliser les données pour vous assurer que ces clients restent chez vous, tout en améliorant le nombre et le pourcentage de clients fidèles. 

Voyons maintenant de plus près les différents types d’analyse qui vont vous aider dans cette démarche. 

L’analyse de données descriptive 

L’analyse de données descriptive permet d’obtenir des informations détaillées à partir de données historiques. Il s’agit notamment du suivi des achats antérieurs, des réclamations, de la satisfaction liée au service clientèle et des avis sur les produits. Dans le cadre de la fidélité client, l’analyse de données descriptive nécessite que toutes les données relatives aux clients soient stockées en sécurité et régulièrement mises à jour. 

Puisque cette analyse utilise le contexte historique pour concevoir des stratégies de fidélisation et créer une expérience client personnalisée, toutes les données historiques doivent être disponibles à des fins d’analyse.  

L’analyse de données prescriptive 

L’analyse prescriptive permet de trouver des solutions basées sur les connaissances acquises grâce à l’analyse descriptive. Cela vous permet d’obtenir des données sur les solutions correctives destinées à augmenter la fidélité client et de voir comment elles ont fonctionné. L’analyse prescriptive vous permet d’évaluer toutes les stratégies a posteriori afin de les améliorer.  

Un exemple d’analyse prescriptive est l’utilisation de la détection des fraudes dans une banque. Un algorithme évalue les données historiques après un achat pour voir s’il correspond aux niveaux des dépenses habituels du client. S’il détecte une anomalie, la banque sera alertée et une action sera recommandée, comme l’annulation de la carte bancaire du client par exemple.  

L’analyse de données prédictive 

Cette analyse s’ajoute à l’analyse descriptive pour prédire le comportement des clients sur la base de données historiques. Cela peut vous aider à anticiper certaines interactions avec les clients et à les fidéliser en vous y préparant.  

Il s’agit par exemple d’utiliser l’historique des transactions pour déterminer la probabilité qu’une personne poursuive son abonnement à une salle de sport. Lorsque ce client entrera dans le studio la prochaine fois, le personnel sera invité à lui proposer des incitations supplémentaires pour le convaincre de se réabonner.  

L’analyse de données diagnostique 

L’analyse diagnostique s’intéresse à un évènement unique et essaie d’en comprendre les raisons. Vous avez peut-être enregistré une forte baisse de la fidélité au cours d’un mois donné. La clé de l’analyse diagnostique est de comprendre pourquoi cela s’est produit et comment éviter que cela ne se reproduise. 

Un exemple d’analyse diagnostique pourrait être celui du service d’abonnement aux livraisons de produits alimentaires de l’entreprise HelloFresh. L’analyse diagnostique ici détermine les raisons pour lesquelles les clients ne renouvellent pas leur abonnement, par exemple leur budget, leur régime alimentaire ou l’inadéquation avec leur emploi du temps. HelloFresh peut alors utiliser ces données pour améliorer l’expérience client et essayer d’empêcher d’autres abonnés de quitter l’entreprise pour les mêmes raisons.     

Comment l’analyse de données peut vous aider à fidéliser vos clients ? 

Une stratégie de fidélisation client data-driven peut s’avérer extrêmement bénéfique. Cela vous permet non seulement d’améliorer vos performances commerciales mais aussi d’asseoir votre réputation et de vous procurer un avantage concurrentiel. Voici les principaux avantages d’une stratégie de fidélisation client data-driven. 

1. Des coûts d’acquisition clients plus faibles 

Identifier votre public cible, générer des prospects, marketing inbound ou outbound, et pousser les prospects dans le funnel de conversion coûte de l’argent. Lorsque votre client achète enfin quelque chose, vous avez déjà investi beaucoup de temps et d’argent. Il s’agit du Coût d’Acquisition Client (CAC). 

L’acquisition d’un nouveau client est extrêmement coûteuse. Créer des stratégies d’engagement et de fidélisation de la clientèle est la meilleure façon de réduire le taux d’attrition et donc d’augmenter la rentabilité de vos campagnes d’acquisition marketing.  

Investir une fraction du CAC dans un client existant par le biais de l’engagement et d’un service client de premier ordre est plus judicieux sur le plan financier. Vos clients existants vous permettent de faire de l’upsell ou du cross-sell sans coût d’acquisition important, ils peuvent donc être plus rentables que les nouveaux clients. 

2. Un excellent potentiel de croissance perenne 

La croissance est plus facile à atteindre lorsque l’on connaît les facteurs qui l’influencent. Lorsque vous possédez des données, vous avez toutes les clés en mains pour faire en sorte que les schémas de croissance se répètent. En effet, les analyses vous indiquent quels clients sont les plus susceptibles d’acheter chez vous ainsi que les éléments qui poussent les clients et les prospects chez la concurrence. 

3. Une meilleure compréhension de l’expérience client  

La qualité de l’expérience client et du parcours client sont essentiels pour toute organisation qui cherche à fidéliser ses clients. Les clients ne vous quitteront pas pour un produit défectueux ou une erreur de livraison. En revanche, ils vous quitteront si votre service client n’est pas à la hauteur. L’analyse des données relatives aux erreurs commises avec un client et l’élimination de ces erreurs peuvent contribuer à créer une expérience client sans faille, qui retiendra vos clients. 

Les données vous permettent d’obtenir des informations en temps réel sur vos clients. Elles peuvent vous aider à créer des landing pages, des newsletters et des applications mobiles répondant aux attentes des clients afin de personnaliser la relation au maximum. 

4. Une plus grande fidélité client 

Lorsque vous montrez à un client que vous êtes reconnaissant de sa fidélité, il vous rend souvent la pareille. L’analyse peut vous fournir les données nécessaires pour identifier les raisons pour lesquelles les clients quittent votre organisation et à quel moment. Vous pouvez exploiter ces informations et intervenir à ce stade pour prouver votre reconnaissance. Cultivez une relation forte avec vos clients et investissez dans des mesures incitatives pour les fidéliser à votre marque. 

Par exemple, au lieu d’inonder les clients de dizaines d’offres, réduisez vos offres et utilisez les données pour leur suggérer ce qui les intéresse. Lorsque vous êtes à l’écoute de vos clients, vous pouvez vous attendre à une augmentation de leur fidélité et de votre chiffre d’affaires. 

Stratégies pour réduire le taux d’attrition 

Voici quelques conseils pratiques pour réduire le taux d’attrition et fidéliser vos clients. 

Donner la priorité aux clients les plus importants 

Les analyses peuvent vous fournir des informations importantes sur vos clients à partir de données brutes. Vous pouvez identifier les clients les plus rentables en fonction de leurs préférences d’achat, de leur valeur et de la fréquence de leurs achats.  

De plus, les clients les moins susceptibles de se désabonner doivent guider votre prospection. Identifiez ces clients en appliquant des algorithmes à vos données et redoublez d’efforts pour acquérir ce type de clients.   

Établir une Data Roadmap 

Considérez les données comme un vecteur de réussite à part entière. Vous devez comprendre que les données, lorsqu’ elles sont analysées correctement, peuvent apporter des changements monumentaux. Une fois que vous avez analysé vos données pour identifier des pistes d’amélioration, apportez les changements nécessaires et assurez le suivi des résultats.  

Déterminer quelles méthodes de Machine Learning utiliser 

L’analytique prédictive nécessite l’utilisation du Machine Learning. Les algorithmes itératifs du Machine Learning basés sur les mathématiques, les probabilités et les statistiques peuvent fournir des prédictions et des informations permettant de réduire le taux d’attrition. 

Malheureusement, il est très difficile de créer manuellement un modèle prédictif si vous souhaitez obtenir la meilleure prédiction possible à partir de données historiques. Non seulement cela demande énormément de travail, mais le big data rend la chose impossible sans outils dédiés.  

Définir des indicateurs clés de performance (KPI) pour mesurer vos performances 

Une partie de votre Data Roadmap comportera des indicateurs clés de performance automatisés, évolutifs et reproductibles. L’existence de KPI garantit que l’ensemble de l’organisation accorde à l’analyse des données l’importance qu’elle mérite. Et les KPI fourniront également des informations cruciales quant à la réussite ou à l’échec des changements opérés à partir des données puis qu’ils vous permettent de mesurer l’efficacité des changements opérés. 

Segmenter sa base client  

Vous pouvez utiliser l’analyse de données pour segmenter votre clientèle en différents groupes. Il est plus facile de tirer des enseignements de petits groupes que d’un grand ensemble de données. La segmentation permet également d’identifier les clients les plus rentables et de modifier votre stratégie de communication en fonction de leurs besoins individuels. Elle peut être basée sur les données démographiques, l’historique des achats, la valeur des achats et la fréquence des achats. 

Conclusion 

Une analyse de données efficace peut vous aider à identifier les clients les plus susceptibles de s’en aller ainsi que les points les plus sensibles du parcours client. Vous pouvez ainsi adapter votre stratégie marketing en conséquence, en suivant le comportement de vos clients et en étudiant les indicateurs importants.

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