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Comment identifier les personae dans votre base de données clients ?

Le persona pour définir une Expérience client optimale

Les personas ou plus exactement les buyers personae, permettent de raconter le vécu client et les émotions qu’il peut vivre au cours de son expérience avec l’entreprise. Ils ont pour fonction d’incarner des groupes de clients cible. Les persona décrivent un profil type de clients, des habitudes et des comportements d’achat, mais aussi des motivations et des freins, un mode de recherche et de décision. 

Ainsi l’entreprise va pouvoir définir pour chaque persona une Expérience client cible en termes de contenu, de ton, de canaux à privilégier, de moments de contacts à favoriser et de mode relationnel préférentiel.

Le persona pour personnaliser son plan marketing relationnel

Issus principalement d’études qualitatives (compilation d’études, de données de connaissance client, interviews, analyse de la voix du client …) les personae ne sont pas par définition identifiés dans la base de données clients.

Les Directeurs Marketing, Directeurs Expérience client, Directeurs Digitaux, ou Relation Client, ont besoin pour aller plus loin et mettre en œuvre leurs plans d’actions marketing relationnel :

  • De quantifier le poids de chaque persona dans la base de données : quelle part de mes clients, de mes prospects représente chaque persona ? quel volume de chiffre d’affaires pour chacun ? Comment dois-je adapter et personnaliser mes programmes relationnels ?
  • D’ associer dans la mesure du possible chaque contact de la base de données à un persona afin de personnaliser la relation et de mieux cibler.

Comment quantifier et qualifier les personae de votre base de données ?

Dans un contexte BTB où la dominante relationnelle est l’humain, et où le nombre de clients est limité, il est possible d’associer chaque contact à un persona; via la reconnaissance par le conseiller, le commercial ou le chargé d’affaires au terme de l’entretien de définition du besoin.

En BTC, au contraire, les variables du persona sont multiples, les points de contact nombreux sur des canaux variés, et c’est grâce à une analyse data poussée que chaque contact pourra être associé à un persona.

Notre partenaire COMPLEX SYSTEMS propose une méthodologie pour quantifier et identifier les personas dans la base de données clients.

Nous les avons interrogés pour vous sur leur méthodologie, Hélène Ivanoff répond à nos questions :

Hélène Ivanoff de Complex System

Hélène Ivanoff de Complex System

Laurence Evrard STRATELLO : « Une fois que les personas ont été identifiés et formulés, quelles solutions méthodologiques proposez-vous pour quantifier ces personas et les identifier dans la Base de Données Clients ? »

Hélène Ivanoff COMPLEX SYSTEMS :

Un modèle prédictif pour projeter les personas dans une base de données clients

COMPLEX SYSTEMS propose une démarche prédictive qui consiste à construire des modèles de projection des persona dans la base. Le persona, jusqu’ici virtuel, devient alors une information directement activable.

Les étapes sont les suivantes :

  • Nous identifions tout d’abord avec Stratello les Key Drivers, qui résultent de la formulation des personas. Par exemple, l’âge, le lieu de résidence (Paris / Province), les habitudes ou les canaux d’achats
  • Cela nous permet d’identifier dans la base de données, un certain nombre de clients, qui sont considérés comme clients types de chaque persona. Chaque groupe de clients est ensuite complété en recherchant des jumeaux de ces premiers clients types. Nous préconisons au minimum plusieurs centaines de clients cible représentant chaque persona. Cette phase est la plus délicate car elle conditionne la qualité du futur modèle prédictif
  • On construit ensuite un modèle prédictif par persona, en mettant en œuvre un algorithme de machine learning. Les modèles prédisent la ressemblance de chaque client avec chacun des persona. Les modèles reposent d’une part sur les données internes de l’annonceur, (l’historique de transactions et d’interactions, les informations personnelles…), d’autre part, sur les informations d’âge prénom et socio-économiques de notre référentiel Kaliscope. Celui-ci qualifie chacune des 27 millions d’adresses postales en France, par le revenu du foyer, la composition du ménage, la CSP, le type d’habitat… au niveau local du carreau INSEE, 20 fois plus fin que l’IRIS.
  • A ce stade, chaque client est qualifié par son degré de proximité avec chaque persona. Des règles de décision permettent finalement de décider quel persona attribuer individuellement. Bien sûr il y a des cas limite. Pour minimiser le risque d’erreur, on ne qualifie pas en général l’ensemble des clients, mais seulement ceux ayant un niveau de confiance suffisant.

Cette phase d’étude permet :

  • De quantifier les personas : volumétrie, poids en chiffre d’affaires… Mais aussi de croiser les personas avec une segmentation préexistante, pour affiner les programmes relationnels
  • De qualifier la base de données, c’est-à-dire de l’enrichir par le critère persona, pour mieux cibler et personnaliser la relation client. En pratique, le livrable consiste en un fichier à réintégrer dans la base clients.

Laurence Evrard STRATELLO : Quelles sont selon vous les étapes préalables et les conditions nécessaires pour lancer ce dispositif d’études ?

Hélène Ivanoff COMPLEX SYSTEMS :

Une data riche et complète sur vos clients pour identifier les personas

La construction des modèles prédictifs ne peut commencer qu’une fois les personas formulésLa méthodologie que nous proposons est particulièrement pertinente pour prédire des personas dont la description repose sur des caractéristiques socio-démo et des interactions stockées dans la base de données. Les modèles prédictifs s’appuient en effet sur des données géomarketing et des data existantes.

Ainsi dans le secteur caritatif, le persona Philippe, un donateur de 50 ans, ayant un niveau de don 3 fois plus élevé que la moyenne, et habitant dans les grandes villes de province ou la région parisienne, est relativement facile, à identifier dans la base donateurs. En revanche, dans le secteur immobilier, il est plus délicat de distinguer les personas primo accédants à la propriété et jeunes investisseurs. L’âge ne suffit pas. Il faut trouver d’autres indices, comme la navigation sur le site internet pour orienter le parcours client.

Laurence Evrard STRATELLO : Combien de temps faut-il compter pour la mise en place du critère persona dans la base de données ?

Hélène Ivanoff COMPLEX SYSTEMS :

A partir du moment où les personas ont été formulés, et les données disponibles, il faut compter 4 à 6 semaines.

Laurence Evrard STRATELLO : De notre côté nous observons que les personas sont un outil de plus en plus utilisé dans tous secteurs d’activité, de votre point de vue d’experts de la data, quels sont les secteurs qui auraient le plus intérêt à mettre en place une démarche de quantification et identification de personas ?

Hélène Ivanoff COMPLEX SYSTEMS :

Nous travaillons beaucoup avec des associations caritatives. Entre la défiscalisation, le besoin de se sentir utile, la compassion ou une manière de s’engager…, les motivations des donateurs sont très variées. Les segmentations classiques rendent mal compte de ces caractéristiques. Les personas ont ici tout leur sens.

D’autres secteurs comme le Tourisme, la Distribution, les Services ont également un fort interêt à développer ce type d’approche pour adapter leur stratégie client.

Crédit photo Unsplash William Iven

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