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Chaque société SaaS veut le succès de ses clients, mais la réussite de ces derniers exige une compréhension claire de la valeur attendue. L'analytique peut fournir une telle perspective grâce à l'analyse des données client.
Il existe trois types d'analyse pour l'entreprise :
- Analyse descriptive, donnant un aperçu des données historiques.
- Analyse prédictive, qui prédit les tendances et des modèles de comportement.
- Analyse prescriptive, qui se concentre sur la meilleure action pour une situation donnée.
La réussite des clients peut être améliorée grâce à ces trois types d'analyse.
Les équipes spécialisées dans la réussite client se tournent de plus en plus vers la technologie pour l'analyse prédictive, les aidant ainsi à identifier les clients à risque ou prêts à acheter davantage. Ces informations sont précieuses, car elles permettent aux entreprises SaaS de s'engager de manière proactive auprès des clients.
L'analyse descriptive des données client est également précieuse au sein d'une entreprise SaaS. Au-delà de la prévision du comportement des clients, les équipes de réussite client peuvent identifier les meilleures façons d'améliorer leurs produits et leur processus marketing pour contribuer à la réussite des clients.
Les données client résident dans une variété de systèmes au sein d'une entreprise au niveau du CRM, du marketing, du support, de la facturation et de bien d'autres points d'entrée pour les données client.
Combiner les détails de son compte, de son comportement et de ses commentaires permet d'avoir une image complète du client. L'analyse client s'appuie sur ces données riches pour identifier comment les entreprises peuvent améliorer leurs produits. Voyons désormais quelques-unes de ces techniques d'analyse populaires.
Agrégation et segmentation comme point de départ
L'agrégation et la segmentation des données client sont les points de départ de toute analyse. Ces outils donnent une compréhension complète et rapide d'un compte tout en permettant de tester des hypothèses. L'agrégation prend un ensemble de données pour en extraire une valeur unique. Par exemple, il peut s'agir du nombre d'utilisateurs uniques au cours des 30 derniers jours ou de la fréquence de l'utilisation d'une fonctionnalité au cours de la semaine. Visualisées au fil du temps, ces données client montrent une tendance ou des changements dans le comportement des clients.
La segmentation permet de définir un groupe de clients selon leurs caractéristiques. Par exemple, on pense aux comptes dont le MRR est supérieur à 2000 dollars ou les utilisateurs ayant utilisé une fonctionnalité particulière. Il est ensuite possible d'afficher les statistiques agrégées sur les segments, ce qui permet de les comparer.
Comprendre les facteurs qui affectent le succès au sein des différents segments peut permettre de créer des plans d'action pour directement cibler les problèmes des clients. Il est également possible de comparer les comptes dans le but d'élaborer des stratégies de rétablissement.
L'agrégation et les segmentations peuvent également aider les entreprises à comprendre le profil des clients qui ont connu le succès. Concentrer les programmes d'acquisition sur des clients susceptibles de réussir avec une solution en particulier permet d'accélérer la croissance d'une entreprise.
Lorsqu'il s'agit d'utiliser les agrégations et la segmentation, le défi est la grande quantité de données qu'il y a à explorer. Au fil des ans, les équipes spécialisées dans la réussite client développeront des intuitions pour accélérer le processus grâce aux données clients, alors que d'autres analyses permettront d'acquérir des informations supplémentaires.
Les cohortes pour tracer une action en particulier
L'analyse des cohortes segmente différemment que certaines caractéristiques. Une utilisation courante de cohortes place les clients dans des groupes. Il est ensuite possible de les suivre au fil du temps pour surveiller les changements dans la rétention des clients, le score de santé ou encore le niveau d'activité. Au fur et à mesure de l'amélioration du produit, il sera peut-être possible de voir que les cohortes montrent des améliorations.
Il est également possible de placer les clients en groupes en fonction de la date à laquelle ils ont effectué une action et les suivre en se basant sur cette action initiale. Ces fonctionnalités que les clients continuent d'utiliser sont susceptibles de fournir davantage de valeurs que ceux que les clients utilisent rarement ou cessent d'utiliser. Les données client des cohortes peuvent être combinées avec la segmentation pour affiner la compréhension du comportement des clients. Il est possible de segmenter les clients par secteur, par taille ou par industrie par exemple,pour voir voir si certaines fonctionnalités sont davantage associées à un secteur en particulier. Cela permet d'identifier les fonctionnalités à promouvoir auprès de tel ou tel client et permet de faire comprendre aux équipes de produits et marketing si un client apprécie une fonctionnalité en particulier.
L'analyse par entonnoir pour améliorer les étapes client
L'analyse par entonnoir se concentre sur le nombre de clients ayant terminé une série d'étapes et combien de temps leur a fallu pour y arriver. Pour cela, il suffit de définir une série d'actions que l'on attend des clients pour les suivre à travers ces étapes.
Une analyse client par entonnoir consiste à suivre les utilisateurs au moyen des processus d'inscription. En suivant ces différentes étapes, il est possible de voir le pourcentage de clients qui effectuent chaque étape, complètent chaque étape et où les problèmes importants se produisent.
Pour tirer le meilleur de l'analyse de données client par entonnoir, il est possible de commencer par suivre le nombre de personnes qui terminent le processus d'inscription. L'analyse par entonnoir est très utile pour les équipes voulant comprendre ou apporter des améliorations à leurs solutions. Cela est également précieux pour les équipes qui peuvent interagir avec prévoyance. Si une partie du produit pose problème aux clients, elles peuvent mieux les guider au cours des différentes étapes à l'aide de formations.
L'analyse de régression pour analyser les corrélations
L'analyse de régression identifie la corrélation entre les différentes métriques. Par exemple, il est possible exécuter une régression pour vérifier la corrélation entre la fréquence de connexion et les revenus. Les résultats peuvent révéler une augmentation des revenus avec une fréquence de connexion accrue ou une baisse des revenus avec augmentation de la connexion ou ne trouver aucune corrélation entre les revenus et la fréquence de connexion. La régression est un moyen utile d'identifier les tendances à partir de données non structurées. En identifiant la corrélation entre le temps et une métrique, il est possible de déterminer si cette métrique a augmenté ou diminué.
Amazon utilise les données de ses clients pour ouvrir une librairie
En somme, l'analyse des données client aide les équipes de réussite client à identifier les améliorations de leurs produits ainsi que de nouveaux processus de marketing. L'analyse des données client peut donc permettre aux entreprises SaaS d'améliorer considérablement leurs entreprises.
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