Client Marketing

Le Client Marketing repose sur l’exploitation des données et de l’IA pour renforcer la relation client, maximiser la fidélisation, et optimiser l’expérience client tout au long de son parcours. Les missions incluent l’analyse des comportements clients, la personnalisation des interactions, la gestion des programmes de fidélité, et l’optimisation des stratégies de rétention et d’engagement.

Missions principales

a. Gouvernance et collecte des données clients

• Centralisation des données

  • Récupération, nettoyage et structuration des données issues des CRM (Salesforce, HubSpot, Microsoft Dynamics), des plateformes de fidélité, des interactions clients (emails, chats, appels), des transactions, et des sources externes (réseaux sociaux, enquêtes de satisfaction).

• Définition des indicateurs clés

  • Identification et suivi des KPIs clients (ex : taux de rétention, Customer Lifetime Value (CLV), Net Promoter Score (NPS), taux d’engagement, fréquence d’achat).

b. Reporting et visualisation pour la prise de décision

• Conception de tableaux de bord

  • Création d’outils de visualisation (Power BI, Tableau, Google Data Studio, Python) pour surveiller en temps réel la santé de la relation client, les tendances de fidélité, et les opportunités d’amélioration.

• Automatisation des rapports

  • Utilisation de l’IA pour générer des rapports sur la satisfaction client, les comportements d’achat récurrents, et les risques de désengagement.

c. Modélisation et optimisation de l’expérience client

• Développement de modèles

  • Explicatifs : Analyser les facteurs influençant la satisfaction, la fidélité ou l’attrition des clients (ex : parcours client, points de contact, réclamations).

  • Prédictifs : Anticiper les risques de désabonnement (churn), les besoins futurs des clients, ou les opportunités de vente additionnelle (upsell/cross-sell).

  • Prescriptifs : Recommander des actions pour personnaliser les offres, améliorer l’expérience client, ou renforcer les programmes de fidélité.

• Utilisation de l’IA et du machine learning

  • Segmentation dynamique des clients en fonction de leur valeur et de leur comportement.

  • Personnalisation des communications (emails, notifications, offres) en temps réel.

  • Automatisation des programmes de fidélité et des récompenses basées sur le comportement.

  • Analyse des feedbacks clients (NLP) pour identifier des axes d’amélioration.

d. Collaboration transversale et transformation digitale

• Interface avec les métiers

  • Travail avec les équipes marketing, service client, ventes et produit pour intégrer les insights data dans les stratégies de relation client.

• Veille technologique et réglementaire

  • Suivi des innovations en Customer Data Platforms (CDP), outils de Customer Experience Management (CXM), et des réglementations (ex : RGPD, lois sur la protection des données).

• Accompagnement au changement

  • Formation des équipes à l’utilisation des outils data/IA et promotion d’une culture centrée sur le client (customer-centric).

Exemples de projets concrets

• Réduction du churn

  • Développement d’un modèle prédictif pour identifier les clients à risque de désabonnement et mise en place d’actions ciblées (ex : offres personnalisées, support proactif), réduisant le churn de 15 %.

• Personnalisation des programmes de fidélité

  • Utilisation du machine learning pour adapter les récompenses en fonction du comportement et des préférences des clients, augmentant l’engagement de 25 %.

• Optimisation de l’onboarding

  • Automatisation des communications et des offres pendant la phase d’onboarding pour améliorer la rétention des nouveaux clients.

• Analyse des feedbacks clients

  • Déploiement d’un outil NLP pour analyser les avis et réclamations clients, identifiant des axes d’amélioration prioritaires pour le service produit.