Les données que peut recueillir une entreprise sont abondantes et leurs sources multiples. De plus en plus informatisées, elles arrivent en flot continu (courriers et e-mails, informations issues de centres d'appels ou du site Web) et sous des formes variées (textes, images, sons). Ce flot de données est difficile à maîtriser.
Son stocage dans un data warehouse client (littéralement un entrepôt de données client) nécessite la mise en cohérence des différentes sources et la constitution d'un référentiel commun. Ce qui implique des processus techniques lourds, des efforts constants et des coûts supplémentaires. Que l'on peut vite transformer en source de profits !

Véritable « capital clients » de l'entreprise, le data warehouse va être exploité par différents outils d'analyses de données (le « data mining »), qui vont permettre de répondre à des questions comme :

• « Quelle est la valeur de ce client ? »
• « À qui dois-je faire cette offre personnalisée ? »
• « Pourquoi ce client répond-il bien à cette campagne ou à cette promotion ? »
• « À qui dois-je envoyer ce mailing pour maximiser mon taux de retour ? »
• « Puis-je prévoir si ce client va passer à la concurrence et quand ? ».

Segmenter les clients

Des logiciels spécifiques de « data mining » vont alors analyser les données de l'entreprise, afin de segmenter les clients et d'estimer la valeur de chacun d'eux.

Cela permet non seulement d'augmenter la valeur et la durée de vie des clients existants (en détectant par exemple les possibilités de «cross-selling»), de surveiller les clients à risques ou de diminuer les départs vers la concurrence, mais aussi, d'identifier les « meilleurs » clients et prospects, afin de cibler et conquérir ces profils à fort potentiel.

Au final, l'entreprise concentre ses efforts marketing sur les segments de clientèle les plus rentables, les alimente en informations pertinentes et accroître l'efficacité de ses campagnes de communication, via un meilleur ciblage.