Exploiter les insights client : guide de l’analytics d’audience avec Adobe

L’analytics d’audience consiste à collecter et à interpréter des données pour obtenir des insights profonds sur l’identité des clients et clientes potentiels, leur motivation, leur comportement et les raisons qui les motivent à prendre certaines décisions. Elle examine plusieurs types de données, notamment :

• Données comportementales : navigation sur les sites et applications, fonctionnalités utilisées, contenus consommés, historique d’achats et parcours de conversion.
  • Par exemple, détecter si un utilisateur ou une utilisatrice a ajouté un produit à son panier mais n’a pas finalisé l’achat aide à identifier les points de friction dans le parcours.
• Données psychographiques : centres d’intérêt, valeurs, attitudes, choix de vie et traits de personnalité qui influencent les préférences et les décisions.
  • Par exemple, savoir qu’un segment de votre audience valorise la durabilité peut influencer votre message et vos choix d’emballage.
• Données CRM : informations provenant des systèmes de gestion de la relation client, y compris l’historique des achats, les interactions avec le support, le statut de fidélité et les échanges avec les équipes commerciales.
  • Par exemple, identifier les personnes qui achètent fréquemment grâce à l’historique des achats permet de leur offrir des récompenses de fidélité exclusives.
• Données d’interaction cross-canal : engagement sur divers points de contact, tels que les impressions et les clics publicitaires, les interactions sur les réseaux sociaux, les réponses aux e-mails et les évènements hors ligne.
  • Par exemple, constater qu’un client ou une cliente a d’abord cliqué sur une publicité sur les réseaux sociaux, puis consulté le site web, et plus tard réagi à un e-mail promotionnel avant d’effectuer un achat permet de comprendre son parcours.
• Signaux d’intention : indicateurs suggérant qu’une personne envisage activement un achat ou une action spécifique.
  • Par exemple, une personne visitant à plusieurs reprises une page de produit spécifique ou utilisant des termes de recherche comme « meilleures chaussures de course pour marathons » indique une intention d’achat.

Le marché cible fait référence à l’ensemble plus large des consommateurs et consommatrices qu’une entreprise souhaite atteindre pour vendre ses produits ou services en déployant des actions marketing. Il prend en compte le marché total accessible, la demande potentielle et le paysage concurrentiel au sein d’un secteur. Les décisions qui y sont liées influencent directement la stratégie commerciale globale, le développement des produits et le positionnement sur le marché.

L’audience cible, quant à elle, représente un groupe plus précis et défini au sein du marché cible, partageant souvent des caractéristiques communes. Ce groupe est généralement au centre des campagnes publicitaires et des messages marketing. La définition de l’audience cible implique une analyse approfondie des données démographiques, psychographiques, comportementales, des motivations et des intérêts.

Une compréhension approfondie de l’audience cible alimente la croissance, améliore l’efficacité et contribue à la construction de relations durables avec la clientèle. Parmi les principaux avantages figurent les capacités ci-après :

1. Cibler des leads qualifiés : connaître intimement l’audience cible (ses besoins, ses préférences, ses points de friction, ses motivations et ses attentes) permet de créer des offres pertinentes et convaincantes qui attirent un plus grand volume de leads qualifiés, beaucoup plus susceptibles de se convertir en clientèle payante.
   • Par exemple, imaginez une plateforme d’éducation en ligne qui découvre, en utilisant l’analytics d’audience, qu’un segment de sa clientèle potentielle est composé de jeunes professionnelles et professionnels en début de carrière cherchant à se perfectionner en science des données, mais qui n’ont pas forcément beaucoup de temps à y consacrer. Au lieu de publicités génériques, la plateforme cible ce segment avec des messages mettant en avant des programmes de certification en science des données courts et flexibles, adaptés aux agendas chargés. Résultat : des leads plus qualifiés et un taux d’inscription bien plus élevé.
2. Permettre une personnalisation efficace : la personnalisation est une excellente stratégie pour stimuler l’engagement et les conversions. En exploitant les données d’audience, les entreprises peuvent adapter les expériences, en s’adressant aux personnes par leur nom, en recommandant des produits pertinents en fonction de leur comportement passé, en envoyant des campagnes d’e-mail ciblées ou en personnalisant le contenu du site web. Ces initiatives se répercutent positivement sur l’expérience client globale, créant un sentiment de connexion et de pertinence qui se démarque du marketing générique, conformément aux attentes de la clientèle.
   • Prenons l’exemple d’un site de e-commerce qui fait appel à l’analytics d’audience pour comprendre l’historique d’achat et de navigation d’un client ou d’une cliente. Lorsque cette même personne revient, la page d’accueil affiche dynamiquement les nouveautés des marques ou catégories pour lesquelles elle a manifesté de l’intérêt, ce qui augmente considérablement les chances d’engagement et d’achats supplémentaires.
3. Construire des relations client solides : offrir de la valeur de manière constante, grâce à une compréhension approfondie des besoins et attentes de votre audience, permet de bâtir une relation de confiance et de fidélité. Lorsque la clientèle se sent comprise et bien servie, elle est plus susceptible d’effectuer des achats répétés, de défendre de la marque et de recommander des produits ou des services à d’autres.
   • Par exemple, une entreprise de retail proposant un coffret beauté par abonnement analyse les avis client, les données historiques d’achat et les résultats d’enquêtes en ligne pour personnaliser les produits inclus dans chaque box mensuelle. En recevant des articles qui correspondent à leur type de peau, à leurs préférences et à leurs objectifs, les abonnées et les abonnés se sentent compris. Leur fidélité à la marque se renforce, ce qui se traduit par des abonnements de plus longue durée et des recommandations enthousiastes à leurs proches, avec un impact direct sur la valeur client.
4. Orienter la stratégie de développement produit : l’analytics d’audience fournit des insights stratégiques pour guider le développement produit. En identifiant des besoins non satisfaits, des points de friction récurrents ou des fonctionnalités plébiscitées, les équipes peuvent innover et ajuster leurs offres pour mieux répondre à la demande.
   • Imaginez une société de services financiers proposant une application d’investissement mobile. En analysant le comportement in-app, y compris les fonctionnalités les plus et les moins utilisées, ainsi que les retours du service clientèle et les résultats de tests A/B sur de nouvelles interfaces, leur analytics d’audience révèle que les novices font preuve de davantage d’activité sur la plateforme.

Ces avantages sont interconnectés, créant un cercle vertueux alimenté par une analyse continue de l’audience : des expériences positives renforcent les relations et la fidélité de la clientèle, ce qui génère des retours précieux permettant de réaffiner le ciblage et d’optimiser les stratégies produit et marketing.

Bien que les avantages de l’analytics d’audience soient clairs, sa mise en œuvre s’accompagne de défis majeurs. Les équipes marketing sont souvent confrontées à des obstacles qui empêchent une vue véritablement unifiée et exploitable de leur audience.

• Silos de données : les données client tendent à être stockées dans des systèmes déconnectés (plateformes d’analytics web, bases de données CRM, réseaux publicitaires, outils de réseaux sociaux, solutions de marketing par e-mail, systèmes de point de vente, etc.). Cette fragmentation empêche la création d’un profil client unifié et global, ce qui brouille la compréhension des interactions et des préférences.
• Parcours client fragmentés : la clientèle interagit avec les marques sur de nombreux appareils (ordinateurs de bureau, ordinateurs portables, smartphones et tablettes) et canaux (sites web, applications mobiles, réseaux sociaux, e-mails, magasins physiques et centres d’appels). Suivre un utilisateur ou une utilisatrice sur ces points de contact est techniquement complexe, ce qui conduit à une compréhension incomplète de son parcours et des facteurs qui guident ses décisions.
• Mise en œuvre des campagnes en temps réel : le rythme rapide des interactions digitales exige des réponses opportunes. Les délais entre la collecte des données, leur analyse, la génération d’insights et l’activation limitent la capacité à personnaliser les expériences ou à optimiser les campagnes en temps réel. Si elle peut être d’une grande utilité, l’analyse rétrospective passe à côté des opportunités d’engagement immédiat.

Ces défis mettent en évidence les limites des outils analytiques de base ou déconnectés pour les besoins du marketing moderne. La complexité liée à la présence des silos de données, à la fragmentation des parcours, aux problèmes de latence et au volume de données rend quasiment impossible une analyse d’audience efficace sans des plateformes intégrées conçues pour surmonter ces obstacles. De telles solutions doivent offrir des capacités d’intégration fluide des données, une puissance de traitement avancée et des flux de données en temps réel. Cependant, réussir leur intégration ne repose pas uniquement sur la technologie : cela nécessite un engagement stratégique en faveur de l’intégration des données à travers l’ensemble de l’organisation et une collaboration entre les équipes marketing, commerciales, produit et analytics pour tirer pleinement parti des insights d’audience unifiés.

Pour relever ces défis et bénéficier de fonctionnalités avancées d’intégration, de traitement et de flux de données en temps réel, les entreprises peuvent se tourner vers des plateformes complètes comme Adobe Analytics.

La demande des entreprises pour une compréhension plus approfondie de la clientèle par le biais de l’analytics d’audience ne cesse de croître.

Adobe Analytics apparaît comme une solution de référence pour répondre à cet impératif. Elle fournit des outils intégrés, des fonctionnalités avancées et une collecte de données complète qui permettent d’aller au-delà des mesures superficielles afin que vous puissiez vraiment connaître votre audience.