Votre tableau de bord d’analyse peut vous en apprendre énormément sur le comportement de vos clients.
Un client a visité votre site web.
Il a consulté la page des tarifs.
Il a ouvert un e-mail.
Il a cliqué sur un bouton.
Il a acheté un produit.
Il a résilié son abonnement.
Toutes ces informations sont importantes.
Mais il y a une chose que les données comportementales ne peuvent souvent pas expliquer à elles seules :
Pourquoi ?
Le comportement correspond au « quoi »
Imaginez que vos analyses montrent :
72 % des visiteurs quittent la page des tarifs sans acheter.
C’est utile.
Mais que devriez-vous changer ?
Le prix est peut-être trop élevé.
Les visiteurs ne comprennent peut-être pas les offres.
Ils ont peut-être besoin de l’accord d’une autre personne.
Ils comparent peut-être les concurrents.
Ils ne font peut-être pas encore confiance à l’entreprise.
Ils ne sont peut-être tout simplement pas prêts à acheter.
Les données comportementales vous indiquent ce qui s’est passé.
Elles ne vous expliquent pas nécessairement pourquoi.
Le « pourquoi » nécessite un autre type de données
C’est là que les retours clients deviennent précieux.
Vous pouvez demander :
Quelle est la principale raison pour laquelle vous avez décidé de ne pas acheter aujourd’hui ?
Proposez ensuite des choix pertinents et un champ de réponse libre facultatif.
Vos données comportementales ont désormais un contexte.
Associez l’observation à l’explication
Considérez la connaissance client comme un ensemble à deux niveaux.
Les données comportementales
Ce que les clients ont fait.
Les données sur les attitudes
Ce que les clients pensent, ressentent et disent.
Aucun de ces deux niveaux ne suffit automatiquement à lui seul.
Supposons que :
Comportement :
Les clients qui utilisent la fonctionnalité A ont une probabilité de renouvellement supérieure de 40 %.
C’est intéressant.
Demandez maintenant à ces clients :
Qu’est-ce qui rend la fonctionnalité A précieuse pour vous ?
Vous pourriez découvrir que cette fonctionnalité n’a pas de valeur pour la raison supposée par votre équipe.
Peut-être fait-elle gagner du temps.
Peut-être facilite-t-elle la création de rapports.
Peut-être les clients l’utilisent-ils pour répondre à une exigence interne.
Cette différence compte.
Ne demandez pas aux clients de tout expliquer
Il y a un autre enseignement important.
Les retours clients ne remplacent pas parfaitement les données comportementales.
Les gens ne se souviennent pas toujours des faits avec précision.
Ils peuvent répondre en fonction de ce qu’ils pensent devoir dire.
L’intention ne se traduit pas toujours par un comportement.
C’est pourquoi les stratégies d’étude les plus solides associent souvent les deux.
Au lieu de seulement demander :
« Recommanderiez-vous ce produit ? »
vous pouvez également examiner l’utilisation réelle ainsi que les comportements d’achat et de renouvellement.
L’objectif n’est pas de choisir entre analyses et sondages.
Il est de les relier.
Une méthode simple
Utilisez cette méthode :
1. Observer
Que font réellement les clients ?
2. Interroger
Quelles raisons donnent-ils à leurs actions ?
3. Comparer
Sur quels points le comportement et les préférences déclarées concordent-ils ou divergent-ils ?
4. Approfondir
Qu’est-ce qui explique la différence ?
5. Agir
Que devrait changer l’entreprise ?
Cette approche produit une connaissance client beaucoup plus riche.
Exemple : e-commerce
Analyse :
Les clients ajoutent fréquemment le produit A à leur panier, mais ne finalisent pas leur commande.
Sondage :
Qu’est-ce qui vous a empêché de finaliser votre achat ?
Réponses :
-
Les frais de livraison
-
Le prix
-
Je souhaitais comparer d’autres options
-
Le moyen de paiement souhaité n’était pas disponible
-
J’ai besoin de plus d’informations
-
Je ne suis pas prêt à acheter
Votre équipe dispose désormais d’explications possibles à examiner.
Exemple : SaaS
Analyse du produit :
Les clients qui utilisent la fonctionnalité X présentent un taux de rétention plus élevé.
Sondage :
Quelle est la principale raison pour laquelle la fonctionnalité X vous est utile ?
Vous pourriez découvrir :
« Elle me fournit un rapport que je peux envoyer directement à la direction. »
C’est un enseignement bien plus fort que le simple constat d’une corrélation entre cette fonctionnalité et la rétention.
Le marketing peut désormais communiquer cet avantage.
L’équipe produit peut l’améliorer.
L’équipe commerciale peut le démontrer.
L’équipe de réussite client peut apprendre aux clients à en bénéficier.
Un seul enseignement client peut influencer plusieurs services.
Utilisez Enquete pour recueillir les informations manquantes
Enquete permet aux entreprises de recueillir des retours clients au moyen de sondages et d’analyser les réponses à l’aide d’indicateurs, de filtres, de rapports de tendances et d’AI Insight.
Vous pouvez également utiliser le ciblage sur site web et le ciblage par URL pour poser des questions aux moments pertinents.
Vous pouvez ainsi relier un comportement à une question.
Par exemple :
Un visiteur passe beaucoup de temps sur votre page des tarifs.
Puis :
« Quelles informations vous aideraient à prendre une décision ? »
C’est bien plus utile que de faire des suppositions.
La meilleure connaissance client s’appuie sur les deux
Ne demandez pas :
« Devrions-nous utiliser des analyses ou des sondages ? »
Demandez :
« Que peut nous apprendre chaque source ? »
Les analyses peuvent révéler :
Ce qui s’est passé.
Les retours clients peuvent révéler :
Ce qui s’est passé selon les clients et les raisons qu’ils y attribuent.
Ensemble, ils offrent une vision beaucoup plus complète.
La série sur la connaissance client
- Pourquoi l’IA rend les retours clients plus précieux, et non moins
- Arrêtez de demander à l’IA ce que veulent vos clients. Demandez-le à vos clients.
- Comment créer une boucle d’apprentissage client
- Ce que font vos clients n’explique pas pourquoi ils le font
- Comment transformer les réponses aux sondages en connaissances marketing
- Comment des études clients originales peuvent rendre votre marque plus visible dans les recherches par IA
- Comment utiliser les retours clients pour améliorer la conversion de votre site web
- Comment associer données comportementales et retours clients
- Pourquoi davantage de données marketing ne signifie pas toujours de meilleures décisions
- Comment transformer les sondages clients en rapports d’études originaux
