L’analyse de données en prospection B2B représente l’un des points les plus importants de toute stratégie commerciale. Lorsqu’elle est effectuée de la bonne manière, elle permet d’obtenir des informations utiles sur les prospects (préférences, besoins, habitudes de consommation, etc.).
Elle permet également à l’entreprise d’identifier ses cibles et d’adapter sa stratégie en conséquence. L’étude des données de prospection nécessite toutefois de prendre en considération un certain nombre de paramètres.
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Découvrez dans cet article comment exploiter l’analyse de données en prospection B2B pour avoir de meilleurs résultats.
Plan de l'article
L’analyse du comportement et des préférences des clients
L’étude des comportements et préférences des prospects permet à l’entreprise de proposer des offres sur mesure et adaptées aux besoins de ses potentiels clients. La fiabilité des résultats de cette analyse repose essentiellement sur le niveau de qualification de vos fichiers prospects.
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La segmentation de la clientèle
La segmentation de la clientèle consiste à regrouper, sur la base de leurs informations, les clients présentant des caractéristiques identiques ou presque identiques. En effet, les structures ayant les mêmes habitudes et les mêmes préférences sont susceptibles d’avoir les mêmes besoins.
Ainsi, en regroupant ses potentiels clients par segment, l’entreprise pourra mener des campagnes ciblées en fonction des besoins et des comportements de chaque segment.
Il est à préciser que les informations collectées dans le cadre de la segmentation doivent l’être dans le respect des lois portant sur la protection des données personnelles.
Le A/B testing
Le A/B testing ou test A/B permet de comparer les résultats de deux ou plusieurs variantes d’une campagne marketing afin de déterminer la stratégie la plus performante et les raisons de son succès.
Lorsque le A/B testing est appliqué à l’analyse de données en prospection, il est possible de découvrir en temps réel les comportements et les préférences des entreprises prospectées.
Par exemple, l’entreprise peut effectuer une campagne d’emailing en utilisant deux différents types d’objet de mail ou deux différents modèles afin de déterminer la solution qui génère le plus d’ouverture ou celle qui offre le meilleur taux de réponse.
L’identification des bons marchés et segments grâce à l’analyse de données en prospection B2B
Grâce à l’analyse de données en prospection B2B, les entreprises peuvent identifier leurs marchés cibles ainsi que les segments de prospects les plus qualifiés.
En effet, en réalisant des études du marché, les entreprises peuvent récolter de nombreuses informations sur les tendances et les préférences de celui-ci, sur le niveau de concurrence et sur bien d’autres éléments clés.
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Lorsque les données possédées en interne sont combinées avec celles des études de marché, l’entreprise peut améliorer sa compréhension globale des différentes habitudes de chaque segment et marché. Ainsi, elle pourra mieux adapter ses stratégies.
Il faut toutefois rappeler que l’analyse de données en prospection B2B doit être faite sur la base d’informations mises à jour puisque les habitudes et préférences des clients évoluent avec le temps.
La réalisation d’une analyse prédictive
Grâce à l’utilisation d’algorithmes sophistiqués et de techniques d’analyse de données avancées, les entreprises peuvent aujourd’hui repérer et cibler de manière plus précise les prospects les plus prometteurs. Une telle approche leur permet de maximiser les probabilités de conclure des ventes.
En effet, en s’appuyant sur des données historiques et des algorithmes d’apprentissage automatique, l’analyse prédictive leur permet d’anticiper les comportements futurs des prospects.
Il s’agit d’un grand avantage, car cela se traduit par la capacité d’identifier les prospects les plus à même d’être convertis en clients fidèles.
Grâce à l’identification des modèles et des schémas présents dans les données clients, l’analyse prédictive permet aux équipes commerciales de déterminer les prospects qui méritent le plus d’efforts de conversion.
L’entreprise pourra, sur cette base, réaliser une allocation plus efficace des ressources disponibles, ce qui constitue un grand avantage de l’analyse de données en prospection B2B.
