Collecter des données clients pour booster le développement de votre franchise

Collecter des données clients pour booster le développement de votre franchise

Comme toute entreprise, une franchise se doit de bien connaître ses clients pour choisir les meilleures stratégies marketing et commerciales. Collecte des données clients est donc indispensable. Ce n’est qu’ainsi qu’elle pourra améliorer son offre et optimiser sa performance. Comment procéder ? En s’équipant d’outils performants et en adoptant une méthode efficace.

Caractéristiques des données clients

Autrefois, pour connaître le niveau de satisfaction des clients et avoir un aperçu de leur profil type, il fallait remplir de nombreux formulaires (sondages, fiches d’information, etc.). Avec l’avènement de la technologie connectée, ces renseignements font partie des myriades de données accessibles en ligne et sont devenus plus faciles à collecter.

Cependant, les professionnels doivent dorénavant respecter les prescriptions de la RGPD. Depuis son application en mai 2018, cette réglementation oblige les entreprises à prendre diverses mesures pour assurer la protection des données personnelles des utilisateurs. Elles sont entre autres tenues de sécuriser les données sensibles et d’informer les utilisateurs sur le type d’informations collectées ainsi que sur leur utilisation (cookies, historiques…).

À lire : Le chemin d’inflexion, qu’est-ce que c’est ? 

Le big data : une vraie révolution dans le retail

Actuellement, les entreprises ont accès à une grande diversité d’outils et de canaux pour mieux connaître leur clientèle. Les experts en marketing, par exemple, disposent désormais d’une base d’informations inestimable sur les internautes. Ils récoltent ces données lors de leur navigation sur la toile ou sur les réseaux sociaux.

Les avis et commentaires sur les sites représentent également des sources d’informations non négligeables pour les retailers et les grandes marques. L’ensemble de ces types de données forme le Big Data et représente une mine d’informations pour les annonceurs, les marketeurs ainsi que les entreprises. Les données clients sont en effet la base même du commerce prédictif. Elles permettent d’optimiser le ciblage marketing et commercial.

À lire : Mieux connaître ses clients grâce au machine learning

Données clients : de précieuses alliées pour une franchise

À l’instar des questionnaires sur la satisfaction client, les avis des clients publiés sur les sites web permettent aux franchises d’avoir un retour sur leurs prestations et de combler leurs lacunes, au besoin mais aussi de connaître leur taux de fidélisation. Toutefois, ces renseignements ne représentent qu’une infime partie des données disponibles à l’ère du Big Data.

Les appareils connectés, les smartphones, les réseaux sociaux permettent également de se faire une idée précise sur les consommateurs. Ils donnent des informations sur leurs habitudes, leurs préférences, leur comportement en ligne, leur géolocalisation… Désormais, rien de tout cela n’est plus un mystère.

Avec les outils adéquats, comme la technologie de Sharky Data, les données clients permettent de prédire de manière pertinente la réaction de la clientèle vis-à-vis d’un produit, d’un service ou de certains contenus promotionnels. Grâce à nos solutions prédictives fiables, les entreprises deviennent donc proactives.

Cette nouvelle approche du commerce et de la relation clientèle s’avère particulièrement intéressante pour les franchises. Désormais, il n’est plus nécessaire, par exemple, de tester les nouveaux produits ou certaines publicités sur un petit marché avant de les diffuser sur tout le réseau. Les franchises sont en mesure d’anticiper les réactions des clients dans chaque région et d’adapter leurs offres en conséquence.

Avec cette méthode, les franchisés évitent les dépenses futiles et réduisent les pertes. Ils optimisent également leurs efforts marketing et améliorent leurs résultats en mettant en place une stratégie commerciale ciblée. De plus, nous proposons un accompagnement sur-mesure aux entreprises.

À lire : Comment prévoir les intentions d’achat ? 

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