Types de données clients : définitions, valeur, exemples

Les données clients sont partout. Les différents types de données clients peuvent positionner avantageusement les entreprises si elles font le travail de les interpréter et de les exploiter. Rester compétitif, c'est exploiter la puissance des données. Chaque fois que vous vous engagez avec une marque, vous laissez une traînée de chapelure derrière vous. Individuellement, ces éléments d'information disent quelque chose sur vous en tant que consommateur. Mais lorsqu'ils sont combinés, ils créent un profil client précieux que les entreprises peuvent utiliser.

En général, il existe quatre types différents de données client que les entreprises collectent, et chacune sert son propre objectif en les aidant à vous connaître - et elles indiquent comment offrir des expériences client qui les distinguent.

"Qui es-tu?"

Types de données clients : Définitions

Définissons d'abord les types de données client. Comprendre comment les données sont collectées et pourquoi peut vous mettre sur la voie d'une meilleure stratégie pour votre entreprise.

1. Les données d'identité indiquent : "Je m'appelle John, j'habite à San Francisco." Il s'agit du nom, du contact, de la connexion au compte et d'autres informations de personnalisation.
2. Les données descriptives ajoutent : « Je suis un homme dans la trentaine. Je suis marié, j'ai des enfants, un chien et j'écris pour gagner ma vie. Les données descriptives approfondissent les détails de l'identité de la personne.
3. Les données comportementales disent : "Voici le meilleur moyen de me joindre" (et ont les reçus pour le prouver). Les données comportementales montrent comment un consommateur aime interagir avec une marque, de l'historique des achats aux réseaux sociaux en passant par le nombre d'e-mails ouverts de la marque.
4. Les données qualitatives ou les données sur les attitudes disent : "Voici les choses qui me tiennent le plus à cœur." Ces types de données aident les entreprises à comprendre les motivations, les opinions, les préférences et les attitudes des consommateurs et des clients.

Données d'identité : c'est personnel

Les données d'identité sont probablement ce à quoi la plupart des gens pensent lorsqu'ils pensent pour la première fois aux entreprises qui collectent et conservent leurs données.

Les données d'identité sont votre nom, vos coordonnées, la connexion au compte, les données démographiques, les liens uniques vers vos profils de médias sociaux - les bases de données d'informations utilisées pour vous distinguer de tout le monde.

Vos données d'identité vont constituer la base de votre profil client. C'est l'équivalent numérique d'une introduction : "Bonjour, je m'appelle John et j'habite à San Francisco." Les enjeux de table sont de nos jours.

Les entreprises utilisent ces données pour une personnalisation de base (par exemple, vous adresser par votre nom dans un e-mail), mais c'est aussi ce que les CDP utilisent pour agréger vos informations à partir des différentes sources de données. C'est ainsi qu'ils vérifient que ce John Norris est le même John Norris qui a récemment effectué un achat chez vous et qui vous a également tagué dans une publication Instagram.

Données descriptives : elles sont pertinentes

Les données descriptives commencent à brosser un tableau plus complet de qui vous êtes au-delà de votre nom et de votre adresse. Les types de données clients que les entreprises collectent varient d'une entreprise à l'autre.

Les données descriptives donnent une vue plus complète des informations sur le profil du client. Il peut inclure des détails comme la famille et l'état civil, des détails sur la carrière et des informations sur l'éducation, des informations sur le mode de vie comme le type de maison et de véhicule que vous possédez, le nombre d'enfants que vous avez, les types d'animaux de compagnie que vous avez, etc.

Par exemple, un toiletteur pour chiens peut vouloir savoir quel type de chien vous avez, si vous l'avez sauvé, etc. Un magasin de vêtements, en revanche, est peu susceptible de poser des questions sur les animaux de compagnie.

Pour en revenir à notre métaphore d'introduction, les données descriptives équivaut à répondre à une question de suivi rapide comme « D'où venez-vous ? ou "Qu'est-ce que tu fais?" Cela fournit un peu plus de contexte sur qui vous êtes, mais n'est pas nécessairement indiscret ou intrusif.

Les entreprises utilisent ces informations de différentes manières :

• Pour créer des segments d'audience plus précis
• Développer des personas clients
• Prédire les habitudes d'achat
• Pour amener la personnalisation marketing au-delà des bases.

Il ne s'agit jamais du volume de données - le succès dépend de la qualité de vos données. Et, votre volonté de permettre aux données de transformer votre façon de communiquer.

Données comportementales : c'est compliqué

Les données comportementales englobent toutes les différentes façons dont vous interagissez avec une entreprise ou une marque, des données transactionnelles telles que les achats antérieurs aux tickets de service client que vous avez soumis. Il s'agit également des interactions que vous avez eues avec les commerciaux, de la fréquence à laquelle vous ouvrez leurs e-mails, etc.

Et cela ne se limite pas aux interactions en ligne. Par exemple, un détaillant peut noter le magasin que vous visitez le plus ou remarquer que lorsque vous achetez en ligne, vous effectuez toujours des retours en magasin.

Les informations sur les données comportementales montrent comment les clients interagissent avec les marques et peuvent être utilisées pour améliorer l'expérience client globale de plusieurs façons.

Voici des exemples de données comportementales :

1. Comme les données descriptives, les données comportementales aident à la segmentation de l'audience. Il peut être utilisé pour développer des communications personnalisées (comme l'envoi d'e-mails de reciblage aux clients ayant abandonné leur panier).
2. Il aide les marques à identifier les canaux sur lesquels les consommateurs et les clients préfèrent s'engager (comme lorsque vous choisissez d'être contacté par e-mail au lieu d'un SMS pour les rappels de service, etc.)
3. À grande échelle, les données comportementales peuvent aider à identifier les tendances et les problèmes dans l'expérience globale de l'entreprise (par exemple, ils peuvent remarquer qu'une grande partie de leurs clients en ligne rebondit sur le site à un certain moment, indiquant un problème potentiel dans l'UX.)
4. Il peut indiquer quels mots-clés SEO l'entreprise devrait cibler pour ses produits, les sites de médias sociaux que ses clients fréquentent, et ainsi de suite.

Les données comportementales sont l'équivalent des interactions à un stade précoce de toute relation - comme remarquer que votre nouvel ami est beaucoup plus susceptible de répondre à un SMS qu'à un appel téléphonique.

Données sur les attitudes : elles sont émotionnelles, fondées sur des valeurs et en constante évolution

Le dernier niveau de profondeur provient des données attitudinales des clients, également appelées « données qualitatives ».

Les données d'attitude ou qualitatives sont au cœur de ce qui vous motive en tant que client - pourquoi êtes-vous plus susceptible d'acheter ce t-shirt par rapport à celui d'à côté. Ce type de données comprend des éléments tels que les motivations, les opinions, les préférences et les attitudes, qui ne sont pas aussi faciles à collecter que les données démographiques ou l'historique des achats.

Ce type de données ajoute de la richesse aux profils des clients et, lorsqu'il est bien utilisé, c'est ce qui donne aux clients le sentiment d'être vu par une marque.

Les entreprises obtiennent généralement des données sur les attitudes ou qualitatives par le biais d'entretiens avec des clients, d'examens de commentaires et d'enquêtes. Et pour obtenir des données de haute qualité, les marques doivent poser les bonnes questions de la bonne manière, car lorsqu'elles le font, cela débloque un niveau d'engagement plus profond entre les clients et les marques.

Une entreprise peut découvrir que les clients les choisissent en raison d'une cause qu'ils soutiennent par rapport au prix ou même à la qualité de leurs produits. Ils peuvent se rendre compte qu'une tonne de leurs clients sont très attachés à une caractéristique particulière du produit qu'ils n'auraient pas envisagée autrement.

C'est l'équivalent de vraiment commencer à connaître quelqu'un - pas seulement ce qu'il aime et ce qu'il n'aime pas, mais aussi le pourquoi derrière lui.

Autres classifications des données clients expliquées

Au-delà des quatre types de données clients mentionnés ci-dessus, vous pouvez rencontrer plusieurs autres types de données clients.

Voici quelques autres façons de diviser les données :

Données propriétaires ou tierces :

• Les données de première partie sont les données qu'une entreprise collecte directement auprès du client (par exemple, demander votre nom et vos coordonnées, suivre l'historique de vos commandes, garder un œil sur vos interactions avec la marque sur différents canaux).
• Les données de tiers , en revanche, sont collectées par une entité distincte et vendues à l'entreprise (par exemple, les cookies du navigateur Internet qui suivent vos mouvements en ligne). Les données sont d'abord nettoyées de toute information d'identification personnelle (PII), elles ne sont donc pas utiles pour des choses comme la personnalisation. Mais, à grande échelle, il est extrêmement précieux pour identifier les tendances et découvrir des informations.

Données structurées vs non structurées :

• Les données structurées sont bien définies et hautement organisées, de sorte qu'il est facile de les rechercher et de les filtrer. (Pensez aux questions à choix multiples ou aux cases à cocher.)
• Les données non structurées ont un format plus lâche et prennent généralement une forme plus narrative/ouverte qui peut nécessiter qu'une personne les lise et les interprète. (Pensez aux questions à réponse courte d'un sondage ou aux notes d'un appel de vente.)

Tirez le meilleur parti des données de vos clients avec CDP

Comprendre les différents types de données client permet aux entreprises de transformer plus facilement leurs informations en engagements efficaces.

Les plateformes de données clients sont apparues comme une solution sophistiquée pour rapprocher et agréger toutes les données clients d'une entreprise et les utiliser pour créer un profil client complet. Ce faisant, la valeur des données augmente considérablement.