L’analyse de données marketing au service de la satisfaction client

Pouvez-vous nous expliquer votre mission ?

« Je m’occupe des enquêtes internes et externes au sein de l’entreprise que j’ai rejoint il y a maintenant deux ans. Il s’agit d’enquêtes annuelles pour faire un point général sur l’expérience client et collaborateur, ou d’enquêtes plus ponctuelles dont le but est de recueillir des retours suite à un événement ou une action marketing.

Nous organisons également ce que nous appelons des enquêtes miroirs  : en parallèle d’une enquête de satisfaction client « classique », nous administrons le même questionnaire à nos collaborateurs en leur demandant de se projeter sur la satisfaction de nos clients. L’idée est d’évaluer les écarts de perception entre les deux populations interrogées quant à l’expérience réellement vécue. Et on constate que les collaborateurs se font souvent une fausse idée de la satisfaction client, les retours négatifs étant plus évoqués en interne que les avis positifs.

Je peux aussi me charger de sujets très concrets comme l’évaluation des challenge commerciaux, ou encore la construction des revues fournisseurs. »

 

Quels sont les enjeux de l’analyse de données marketing ?

« Dans un contexte marketing, l’analyse de données implique l’examen systématique de données portant sur les comportements d’achat, les interactions en ligne, des retours consommateurs… L’objectif est de dégager des tendances significatives et des insights exploitables.

L’analyse de données marketing, c’est une véritable boussole dans la prise de décisions stratégiques. S’appuyer sur les enquêtes permet de valider ou invalider ses intuitions : elles permettent de gagner en objectivité. Par exemple, quand on envisage un lancement produit, on est obligé de confronter ses idées à celles des futurs clients, pour être certain qu’on part dans la bonne direction.

Les cas d’usage varient beaucoup : chaque entreprise et chaque secteur utilise sa donnée de différentes manières. La granularité de la donnée récoltée va dépendre du contexte, du marché, de la cible, ou encore de l’enjeu de l’enquête.

Une analyse à fort niveau de granularité, permettra, par exemple, d’adapter son plan d’action à une tranche précise de la population en prenant en compte son âge, sa classe socio-économique ou même sa zone géographique. »

 

Comment cette analyse impacte-t-elle la satisfaction client ?

« En exploitant les données collectées, les entreprises peuvent mieux comprendre les préférences individuelles des clients, anticiper leurs besoins, et personnaliser leurs interactions de manière significative.

Les enquêtes vont nous permettre d’analyser différentes étapes du parcours client. Par exemple, un taux de satisfaction anormalement bas sera un signe d’alerte fort pour le service marketing. Il pourra alors faire des analyses complémentaires et mettre en place un plan d’action correctif.

Faire des enquêtes n’est pas qu’une simple bonne pratique : il s’agit d’un véritable prérequis pour construire des parcours engageant pour les clients. Mais ces analyses n’ont aucun intérêt si les entreprises ne se donnent pas les moyens de mettre en place de véritables plans d’action sur base de ces enseignements ! »

 

Quels sont les défis de l’analyse de données marketing ?

« La représentativité de l’échantillon interrogé est primordiale : c’est l’un des biais statistiques les plus courants. La question de la représentativité des réponses collectées est directement liée au taux de réponse de vos enquêtes, il est possible d’agir dessus en :

• • travaillant l’accessibilité, l’ergonomie et la longueur de votre questionnaire ;
  • adaptant le canal de collecte à son audience ;
  • mettant en place un système de relance…

La manière dont est construit le questionnaire est également très importante. Il existe notamment certains tips concernant la présentation de vos questions afin d’éviter une complétion trop mécanique de la part de vos répondants. Je pense par exemple à la rotation de l’ordre des réponses d’un questionnaire à l’autre.

Il faut aussi chercher à éviter l’effet de halo, qui vient influencer la perception du répondant et risque donc de fausser votre résultat final, en restant le plus neutre possible par exemple.

Enfin, l’analyse de données qualitatives, bien que cruciale pour ajouter des éléments de compréhension à votre analyse, s’avère souvent assez complexe. Il s’agit en effet d’une tâche très chronophage, puisque, sans outil d’automatisation, chaque réponse doit être lue par un analyste. Elle pose aussi la question de la subjectivité et de l’interprétation de l’analyste lui-même. »

L’importance de l’analyse de la donnée marketing pour la satisfaction client n’est plus à prouver. Elle est la condition sine qua non d’une compréhension approfondie des besoins des clients, la personnalisation des expériences, et l'anticipation des tendances émergentes.