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Comment enrichir sa connaissance client grâce au Data Mining ?
Le Data Mining est au cœur de la connaissance client. Découvrez comment enrichir celle-ci grâce au Data Mining.
L'utilisation du Data Mining
Le Data Mining est au cœur de la connaissance client. C’est un ensemble de processus à la racine des analyses prédictives et d’exploration des données clients. Outil central d’une stratégie de Business Intelligence, le Data Mining aide les entreprises à mieux comprendre le comportement client. Le Data Mining enrichit la connaissance client grâce à l’utilisation d’algorithmes au service de l’analyse des données first et des données second et third party.
Définition du Data Mining au service de la connaissance client
Comment enrichir sa connaissance client grâce au Data Mining ? Après la mise en place du RCU et d’un CDP, une source unique de vérité est disponible. Les données clients (descriptives, factuelles, comportementales, transactionnelles) issues du site web, de l’ERP, du CRM sont centralisées. Le travail de nettoyage effectué, reste à les exploiter. Le Data Mining déploie des algorithmes d’analyse et de traitement de données. Il produit une connaissance client intelligible.
Enrichir sa connaissance client grâce au Data Mining
Enrichir sa connaissance client grâce au Data Mining c’est savoir utiliser les bons outils d’analyse de données. Le Data Mining est à la source des Big Data Analytics. Les enjeux de la connaissance client se concentrent autour de la recherche de solutions pour détecter les leviers de croissance. Explorer les données, chercher des corrélations, modéliser les comportements sont des actions majeures du Data Mining au service de la connaissance client.
Data Mining et connaissance client : explorer les données
Une partie des outils du Data Mining sont des algorithmes de tri. Ces algorithmes visent les données clients issues des différents points de contact entre les clients et l’entreprise :
- data de vente de produits (tickets de caisse)
- data de mailing
- data de phoning
- data de cookies.
Le Data Mining explore ces données (données first, données second et third party), puis les classe.
Le Data Mining dans la connaissance client : la modélisation des comportements
Une entreprise qui propose à ses clients une expérience client personnalisée voit ses résultats de vente croître de 6 à 10%. La Data Intelligence, adossée au Data Mining, utilise différentes méthodes pour segmenter la clientèle. Les outils algorithmiques servent à modéliser les comportements clients pour détecter des patterns. Enrichir sa connaissance client serait de connaître, dans leur comportement omnicanal, les réseaux qu’utilisent les prospects pour obtenir des informations produits.
Enrichir la connaissance client avec le Data Mining : résultats exploitables
La force de l’analyse des données par les outils du Data Mining se situe dans les résultats prédictifs. Établir des tendances, des modèles de comportement, permet de faire des prédictions sous forme de probabilités (scoring client). En revanche, la performance des algorithmes n’enrichit la connaissance client qu’à condition que les résultats soient exploitables (graphiques, tableaux).
Connaissance client enrichie grâce au Data Mining : les corrélations
Les données clients sont votre richesse. Le data mining leur donne du sens et permet à l’entreprise de trouver des corrélations entre des actions a priori sans lien. Par exemple, savoir que vos clients fidèles visitent votre site web le jeudi midi avant de se déplacer en boutique le samedi permet de déployer une stratégie marketing ciblée.
Connaissance client et Data Mining
La place de la connaissance client dans le marketing est centrale et un outil de Data Mining est une réelle valeur ajoutée. Mais comment enrichir sa connaissance client grâce au Data Mining ? L’essentiel est d’avoir un système performant de circulation de données et un outil de centralisation (RCU). Mais cela ne suffit pas, car le Data Mining doit produire une analyse facile à interpréter. Retenez qu’une entreprise qui exploite bien ses données clients accroît de 60% sa marge opérationnelle. Et vous, seriez-vous prêt à déployer une stratégie de Data Mining ?
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