Pour les entreprises, la connaissance client est aujourd’hui un enjeu essentiel. En effet, les données récoltées sur les clients sont des informations clés qui vont permettre de mieux adapter sa production et d’anticiper les évolutions du marché. Pour améliorer sa connaissance client, plusieurs outils et stratégies peuvent être mis en place. Parmi eux, la data science est une discipline permettant de traiter d’importantes masses d’informations pour ainsi mieux connaître les besoins des clients. Les informations obtenues grâce à la data science représentent donc un capital stratégique pour les entreprises afin d’orienter de manière plus pertinente leurs campagnes marketing et commerciales.

Une exploitation pertinente des données collectées

Dans cette ère du Big Data, les données clients à disposition des entreprises sont multiples (adresse, âge, habitudes d’achat…). Afin d’utiliser au mieux ces masses d’informations, il est nécessaire d’utiliser des outils d’analyse afin de les interpréter et de les transformer en véritables indicateurs pour la prise de décision. Pour cela, les outils de data science vont permettre de répondre à bien des objectifs :

  • Détection des opportunités
  • Conception de nouveaux produits
  • Évaluation du potentiel de vente
  • Efficacité de l’implantation géographique
  • Amélioration de la relation client
  • Anticipation des risques
  • Mise en place de mesures de sécurité

L’amélioration de la connaissance client n’est donc pas le seul bénéfice de l’utilisation de la data science. En effet, la traduction de ces masses d’informations en données stratégiques apparaît comme un enjeu majeur pour orienter et piloter efficacement son activité. Grâce à l’évaluation a posteriori de la stratégie mise en place, la data science est un atout dans l’amélioration des performances de l’entreprise. En effet, les données disponibles permettent d’enrichir en permanence la connaissance client et d’évaluer l’efficacité des campagnes mises en place pour répondre aux besoins clients. Les outils de data science permettent ainsi aux entreprises de les accompagner dans l’élaboration de leur stratégie jusqu’à son évaluation.

L’amélioration de la connaissance client grâce à la data science

La data science permet de faire ressortir des informations stratégiques pour les entreprises et d’optimiser leur activité. Pour que ces données soient facilement accessibles, la data science centralise les données et fait ressortir les informations les plus utiles selon l’activité et les besoins de chaque entreprise. La création d’une base de données clients est particulièrement utile pour la réalisation d’études marketing et l’élaboration des stratégies commerciales. Pour construire et alimenter cette base de données clients, la data science va s’appuyer sur différents éléments :

  • Intégration et centralisation des données
  • Élargissement des données
  • Prise en compte du comportement client

L’utilisation d’outils adaptés à son activité va permettre ainsi de mieux comprendre les enjeux du marché et d’élaborer les meilleures stratégies à mettre en place. Permettant d’optimiser la connaissance client et de perfectionner son activité, la data science fait pleinement partie de l’activité des entreprises.

Les différentes méthodes de data science

Pour interpréter les différentes natures de données disponibles, plusieurs méthodes de data science peuvent être utilisées et combinées. Le datamining ou « fouille de données » est une technique largement utilisées en data science, qu’il s’agisse de data mining descriptif ou prédictif. Le data mining descriptif s’intéresse aux masses de données brutes afin de les traiter et de faire ressortir des indicateurs pertinents selon son activité. Le data mining prédictif, quant à lui, s’appuie sur des algorithmes d’analyse variés afin de réaliser différents objectifs : visualiser, anticiper, ajuster. Le data mining prédictif s’inscrit donc dans l’amélioration de votre activité  grâce à une meilleure anticipation des évolutions du marché.

D’autre part, la datavisualisation permet de créer une communication claire et harmonisée afin d’analyser et présenter les données traitées de manière interactive et attractive. La datavisualisation simplifie donc la représentation des données pour qu’elles soient compréhensibles rapidement et par tous.

Exemple d’application de la data science

Aujourd’hui, de nombreuses entreprises font appel à la data science pour améliorer leur connaissance client. Parmi elles, la plateforme de streaming Netflix utilise ce type de stratégie pour améliorer au maximum le service. En effet, cette société s’intéresse aux données collectées sur les choix de visionnage de ses clients. Les informations sur les séries regardées et les avis clients vont permettre à Netflix de percevoir ce qui plait le plus aux utilisateurs. En fonction de ces informations sur les préférences clients, la plateforme va pouvoir décider de la reconduction de certaines séries et choisir quel type de séries produire en fonction de ce qui pourrait potentiellement plaire le plus. Dans cet exemple, l’utilité de la data science est un réel atout pour Netflix qui dispose d’indicateurs et d’informations utiles pour orienter sa stratégie et adapter sa production.

Une amélioration permanente de la connaissance client

Les données collectées et traitées par la data science sont multiples et viennent enrichir en permanence la base de connaissance client. Dans l’activité quotidienne de l’entreprise, cette amélioration de la connaissance client va être bénéfique à tous les services : marketing, commerce, équipes de vente, direction générale… Grâce à des logiciels  facilement paramétrables selon les besoins de chaque entreprise, la data science devient encore plus pertinente et simple à utiliser. L’enrichissement de la connaissance client permettra de gagner en productivité et de piloter plus efficacement votre activité en proposant un service de meilleure qualité et adapté aux besoins du marché.