Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste CRM relation client
Pour construire des modèles de scoring client efficaces, il est essentiel d'avoir accès à des données de qualité. Les données utilisées pour le scoring client peuvent provenir de diverses sources, chacune apportant des informations spécifiques et pertinentes pour l'analyse. Voici quelquesunes des principales sources de données utilisées dans le scoring client.
Les données transactionnelles incluent toutes les informations relatives aux transactions effectuées par les clients. Cela peut inclure: Historique d'achats : détails des articles achetés, dates des transactions, montants dépensés. Fréquence des achats : combien de temps s'écoule entre les achats consécutifs d'un client. Type de produit : catégories de produits achetés par le client.
Ces données permettent de comprendre le comportement d'achat du client et sont cruciales pour des modèles de scoring comme le modèle RFM (Récence, Fréquence, Montant).
Les données démographiques sont des informations sur les caractéristiques socioéconomiques des clients, telles que: Âge Sexe Niveau de revenu État civil
Ces informations peuvent aider à segmenter les clients en groupes démographiques distincts, ce qui peut être utile pour des analyses de propension.
Les données comportementales révèlent comment les clients interagissent avec votre entreprise et vos canaux de communication. Elles peuvent inclure: Activité en ligne : visite de site web, clics, pages vues. Interaction avec les campagnes marketing : ouverture d'emails, clics sur les liens dans les emails, réponses à des enquêtes.
Ces données sont particulièrement pertinentes pour les modèles de scoring prédictif, qui cherchent à anticiper les actions futures des clients.
Avec la montée des réseaux sociaux, les données sociales deviennent une riche source d'informations. Elles incluent: Commentaires et likes sur les réseaux sociaux. Partages et mentions de la marque. Sentiment exprimé dans les publications.
Ces données peuvent être intégrées pour renforcer les analyses traditionnelles et apporter une dimension qualitative au scoring.
Il est parfois utile de compléter les informations internes avec des données externes provenant de partenaires ou d'autres sources. Cela peut inclure: Données de marché sur les tendances et les comportements d'achat globaux. Données de crédit pour évaluer la solvabilité des clients.
L'intégration de ces différentes sources de données permet de construire des modèles plus robustes et plus précis. Il est néanmoins crucial de respecter les normes de confidentialité et les réglementations en vigueur pour assurer une utilisation éthique des données clients.
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