Créer une base de connaissances grâce à l’analyse des données



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Créer une base de connaissances grâce à l’analyse des données

Saviez-vous que vos données recelaient des trésors cachés? Le data mining est la clé de leur extraction. Dans ce cadre, des spécialistes sondent votre base de données en vue d’en extraire des modèles et des relations pertinents. Les enseignements ainsi tirés vous permettront, d’une part, de prospecter votre marché de manière plus ciblée et ainsi plus fructueuse et, d’autre part, de développer des produits orientés vers les besoins.

Le data mining est synonyme de création d’une base de connaissances


Les analyses des données relatives aux clients et aux prospects poursuivent toutes le même objectif: créer des connaissances à partir des données existantes. Ces connaissances favorisent l’établissement de prévisions sur le comportement futur de clients et fournissent des enseignements précieux en vue de l’acquisition de nouveaux clients. Vous pourrez ainsi optimiser vos activités de marketing de manière décisive. Pour analyser les données, les spécialistes appliquent toute une série de processus mathématiques et statistiques. Le data mining est le terme générique désignant les différentes procédures d’analyse.

Missions du data mining
Procédure
Établissement de profils client
(Analyse des fiches client) Dans le cadre de cette procédure, les données client sont enrichies par des informations externes et comparées à des données «d’univers» (données globales du marché). Les analystes calculent ensuite sur une base statistique une «score card» qui récapitule les caractéristiques les plus significatives dans un profil.
Détermination de potentiels résiduels de nouveaux clients sur le marché
Les spécialistes déterminent le potentiel résiduel en se basant sur le profil des clients importants et sur d’éventuels critères complémentaires ou d’ajustement.

Identification des clients:

  • présentant un important potentiel de développement
  • présentant un potentiel de vente croisée ou incitative
  • particulièrement profitables
  • inactifs mais prêts à être réactivés
  • risquant de passer à la concurrence
En se basant sur des données du passé, les analystes calculent la durée de la relation client attendue ainsi que la rentabilité des clients. Ils identifient également des clients susceptibles de passer à la concurrence. Ils effectuent une projection des valeurs empiriques dans l’avenir et apprécient le potentiel de développement ainsi que de ventes croisées et incitatives des clients.
Détermination de la valeur de durée de vie client (customer lifetime value)
Les données du passé permettent de prévoir le comportement futur des clients et les chiffres d’affaires potentiels.
Prévision de la durée des relations avec les clients (customer lifetime)
Pour cela, les données des clients perdus sont comparées à celles des clients actifs.
Identification des prospects les plus susceptibles d’être transformés en clients qui paient
À cette fin, les analystes comparent les données des nouveaux clients avec celles des prospects.
Analyse du panier (Quels produits les clients achètent-ils et dans quelle combinaison?) et prévision des achats
Les spécialistes analysent le panier et recherchent des modèles de séquences de produits. Les résultats forment la base de la prévision consécutive.
Détermination de sites de distribution optimaux
Les analystes prennent en compte des informations sur la situation du marché et de la concurrence et intègrent dans leurs réflexions des données relatives à la géographie et aux transports. À partir de ces informations, ils déterminent ensuite les sites idéaux.
Visualisation de la densité de clientèle et du potentiel de nouveaux clients dans des secteurs géographiques
Les données client et le profil des nouveaux clients sont transférés dans des secteurs géographiques.

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