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Comment valoriser des données clients ?

comment valoriser des données ?

Comment valoriser des données clients ?

Toute entreprise dispose de données qui ont plus ou moins de valeur selon leur catégorie. Ces dernières sont au nombre de trois en conformité avec les lois encadrant la collecte et l’utilisation des données.



Les données personnelles régies par la loi européenne à travers le RGPD, les données privées régies par la loi européenne du 6 janvier 1978 et les données publiques régies par le code français des relations entre le public et les administrations.

Ce sont évidemment les données personnelles qui ont le plus de valeur pour une entreprise, car permettant de mieux connaître ses clients, de trouver des clients potentiels à prospecter…

Nous allons donc voir dans un premier temps comment valoriser des données personnelles à des fins marketing.

Mais il est également possible de valoriser financièrement une base de données à des fins commerciales, en vue de la vente de base de données. Nous verrons donc également comment valoriser financièrement des données.

Pourquoi et comment valoriser des données personnelles ?


Valoriser des données personnelles collectées sur les clients est la base d’un projet Big Data bien mené.

Le Big Data, désormais accessible à tous grâce à la formidable montée en puissance des ordinateurs et l’énorme disponibilité des informations accessibles en ligne via les réseaux sociaux, les sites de vente online et autres collecteurs de données sur le web permet de collecter des données clients de plus en plus vastes et précises à la fois.

Cependant, s’il est essentiel d’avoir un maximum de données précises sur ses clients, à partir d’une certaine masse de données collectées, il devient compliqué de les analyser toutes afin d’en faire ressortir les plus pertinentes.

Alors, comment valoriser des données aussi nombreuses ? C’est là qu’intervient le Smart Data. Celui-ci consiste à trier des données à l’aide de logiciels dédiés afin d’améliorer leur qualité en éliminant les doublons et en ne gardant que celles qui sont pertinentes grâce à un paramétrage en fonction des besoins de l’entreprise.

La valorisation des données par le Smart Data va donc permettre à une entreprise de tirer un avantage économique et concurrentiel du Big Data en :

  • Affinant la connaissance client, ce qui va permettre de renforcer et personnaliser la relation avec ce dernier.
  • Donnant des pistes d’amélioration des services et des produits.
  • Offrant des idées de nouveaux services, produits et gammes de produits.
  • Facilitant et en accélérant les prises de décisions.
  • Optimisant les processus.
  • Permettant de créer des bases de données monnayables.

Cependant, afin d’arriver à cela, il faudra d’abord paramétrer le logiciel de Smart Data, ceci va être la première étape pour répondre à la question : comment valoriser des données ?

Comment valoriser des données avec le Smart Data ?


Avant toute chose, il va falloir définir un objectif, c’est-à-dire connaître quelle valeur vous souhaitez donner aux données.

Est-ce que vous voulez fidéliser une nouvelle clientèle, augmenter les ventes, optimiser le processus de vente, obtenir des bases de données à mettre en vente pour tel ou tel secteur d’activité ?

Une fois le ou les objectifs définis, voici comment valoriser des données en trois étapes.

La première étape va être la gestion des flux entrants de données tant internes qu’externes afin de faire ressortir celles qui sont exploitables et pertinentes et d’éliminer les données inutiles, les doublons… C’est un travail laborieux de veille des sources de données qui doit se faire constamment et en temps réel. Pour cela, il existe des solutions logicielles d’acquisition de données qui effectuent la détection et la gestion des sources en temps réel.

La deuxième étape consiste à stocker toutes les données sous leur forme brute, mais aussi celles qui sont déjà structurées en partie et en totalité de façon à ce qu’elles soient exploitables, quel que soit leur format, et cela, en temps réel. Ce stockage doit être réalisé pour une durée indéterminée, d’où l’importance du premier tri en fonction des objectifs pour gérer le volume de données à stocker.

La troisième étape, également réalisée par un logiciel dédié, vise à traiter les données en fonction des objectifs pour les restituer au service concerné. Cela pourra se faire sous forme de reporting, de tableaux, de courbes… Il faut bien entendu adapter la représentation de la conclusion obtenue aux destinataires afin de faciliter l’appropriation et la compréhension pour répondre aux besoins d’échange et pour activer la prise de décision.

Comment valoriser financièrement une base de données ?


Après le processus de valorisation de données personnelles, voyons maintenant comment valoriser financièrement des données.

Pour déterminer la valeur de votre base de données, il va falloir suivre également plusieurs étapes.

En premier lieu, il faut s’assurer que les données collectées sont conformes à la loi. Le cas échéant, elles n’auront aucune valeur puisque non exploitables par rapport à la loi.

Pour cela, il faudra que la collecte se fasse dans le cadre édicté par le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) avec, notamment, les mentions RGPD, le pop-up d’acceptation ou de refus des cookies pour la collecte de données via le site web, les termes du contrat ou les conditions générales contractuelles pour la collecte de données via un tiers.

Mais il faudra aussi que ces données puissent être exploitées sans enfreindre le Code du commerce (secret des affaires) pour les données relatives à des entreprises et le Code de la défense nationale (secret défense).

Une fois ce premier tri effectué, il est possible d’analyser la qualité des données restantes. C’est cette qualité qui déterminera la valeur de votre base de données.

Des données de qualité doivent être :

  • Exhaustives, cohérentes et exactes ;
  • Actualisées ;
  • Structurées et mobilisables ;
  • Traçables ;
  • En accès limité/privé.

À partir de là, il est déjà possible de faire une estimation de la valeur de ces données. Mais cette estimation peut encore être valorisée en ciblant le type d’acheteur. Par exemple, le secteur du crédit à la consommation est plus friand de bases de données que le secteur de l’immobilier.

Et pour que votre base de données ait une plus grande valeur aux yeux de l’acheteur, demandez à un expert ou à des experts en Data de faire l’estimation avec des garanties juridiques et structurelles. Ceci lui donnera une base légale.

DATACOOK, le logiciel de segmentation client paramétrable qui valorise automatiquement les données


En réponse aux attentes des services de marketing qui doivent personnaliser toujours plus la relation avec les clients pour les satisfaire, la start-up FIDELIZ a développé le logiciel DATACOOK, un outil simple qui permet de valoriser les données et d’anticiper comportements et attentes des clients afin d’ajuster la communication client en conséquence.

Accessible en licence SaaS annuelle, DATACOOK est la solution de segmentation automatique et prédictive avec les scores et les critères les plus pertinents et efficaces.

Fonctionnant à partir de données brutes, il n’encombre et ne ralentit donc pas votre IT et, reste compatible avec tous les outils CRM et de campagnes actuels. Il ne nécessite pas d’implémentation d’outils supplémentaires.

Son module Data improvement trie et enrichit vos données brutes via l’Open Data en conformité avec le RGPD pour vous fournir une base de données riche et en conformité avec la loi.

Solution omnicanale, DATACOOK reconstitue l’historique du parcours client sur tous les canaux pour une communication personnalisée.

Des segments pertinents et efficaces pour une communication client personnalisée


La longue expérience de conseil en entreprise a permis à Baptiste PIGAUX et Élodie VAILLANT, les créateurs de DATACOOK, de déterminer quels étaient les scores les plus pertinents et efficaces à mettre en œuvre.

C’est ainsi qu’ils ont doté leur solution de segmentation autonome de 9 segments :

  • La valeur future (le potentiel futur de chaque client) ;
  • Le style de vie (âge, CSP, statut familial, type de logement, localisation, équipement) ;
  • Le cycle de vie client (nouveau accroché, nouveau à accrocher, régulier, régulier sur le départ, perdu) ;
  • La valeur passée (PMG : Petit client, client Moyen, Gros client en terme de chiffre d’affaires sur l’année) ;
  • Le comportement d’achat (clients multi-produits, clients ne s’intéressant qu’à une gamme de produits…) ;
  • La RFMA (Récence, Fréquence, Montant d’achat et Ancienneté avec variantes RF, RM, RFM selon les cas) ;
  • Le canal (probabilité d’achat sur un canal précis, dans un temps donné) ;
  • Le produit (probabilité d’achat d’un produit dans un temps donné ;
  • Le churn (probabilité de départ d’un client).

Deux experts passionnés de Data science marketing


Élodie VAILLANT, directrice du développement, est titulaire d’un diplôme d’ingénieure ESTACA et possède plus de 15 ans d’expérience en développement commercial dans les domaines du service et de la data.

Baptiste PIGAUX, directeur data, dispose d’un diplôme de master Econométrie et Statistiques et justifie plus de 20 ans d’expérience en data science avec pour spécialisation le marketing data.

Présentation de la plateforme DATACOOK en vidéo

Segmenter son portefeuille clients comme un pro, avec DATACOOK