L'IA au service de la connaissance client pour de meilleures décisions marketing

Comment savoir ce que les clients de votre client pensent de votre entreprise et de vos efforts marketing ?

À moins de s'asseoir pour discuter autour d'un café, le meilleur moyen de les comprendre est d'analyser les données qu'ils laissent derrière eux. Chaque clic, chaque visite de page et chaque indicateur d'engagement client révèle leurs intérêts et leurs intentions d'achat.

Toutes ces empreintes numériques génèrent une multitude de données sur le comportement des utilisateurs. Vous vous demandez probablement comment les suivre et en tirer des informations exploitables pour affiner votre stratégie marketing ? C'est là qu'intervient l'IA dédiée à la connaissance client.

FullStory rapporte que 87 % des entreprises collectent des données clients, mais seulement 25 % affirment les utiliser efficacement. Si vous parvenez à transformer ces chiffres bruts en informations claires et utiles, vous ferez partie du quart supérieur, devant 75 % des entreprises.

Voici quelques exemples d'utilisation des technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour rationaliser les tâches fastidieuses afin que vous puissiez vous concentrer sur les aspects importants de vos données. Vous apprendrez une méthode claire et reproductible pour analyser vos données et en tirer des conclusions sur vos clients que vous pourrez utiliser pour améliorer vos stratégies marketing et faciliter la prise de décision.

Table des matières

• Que sont les informations sur les clients (et pourquoi sont-elles importantes) ?
• Comment l'utilisation des technologies d'IA pour comprendre vos clients peut aider votre entreprise.
• Comment suivre les indicateurs clés de performance liés à la connaissance client avec DashThis
• Traduisez vos indicateurs clés de performance en informations exploitables grâce à l'IA

Que sont les informations sur les clients (et pourquoi sont-elles importantes) ?

Les informations sur les clients sont ce que nous apprenons à partir des données sur la façon dont les gens agissent, comment ils prennent leurs décisions et pourquoi ils font ce qu'ils font.

Cela s'applique aussi bien aux données qualitatives du monde réel, telles que l'analyse des sentiments sur les journaux d'appels et les tickets d'assistance, qu'aux données quantitatives, telles que les indicateurs d'engagement issus du processus de vente. Ici, nous nous concentrerons sur les données quantitatives et sur la manière de tirer des informations sur les clients à partir de vos données marketing.

Grâce aux informations sur les clients, vous serez en mesure de répondre à des questions relatives au marketing numérique telles que :

• Que signifie l'augmentation du temps passé sur nos pages produits par les visiteurs issus de la campagne LinkedIn pour notre capacité à répondre aux besoins des clients grâce à nos textes ?
• Un test A/B par e-mail incluant des témoignages de clients a généré 40 % de conversions supplémentaires. Comment pouvons-nous appliquer cette information à d'autres points de contact du parcours client ?
• Y a-t-il une tendance émergente dans nos récentes interactions avec les clients que nous pouvons utiliser pour personnaliser nos workflows marketing en fonction d'un segment de clientèle spécifique ?

D'accord, mais où se situe l'IA générative dans tout cela ?

Comme l'explique Katie Robbert, PDG de Trust Insights, dans le podcast Marketing Over Coffee, le plus gros problème avec la plupart des analyses de données est qu'elles ne répondent pas à la question « et alors ? » en proposant des mesures concrètes à prendre. Elle déclare : « Je trouve très frustrant que les gens parlent d'un sujet sans me dire quoi faire à ce sujet. »

Les outils qui analysent les données clients résolvent ce problème. Au lieu de se contenter d'examiner les rapports marketing et de faire des suppositions, ils identifient des tendances, expliquent ce qui se passe et suggèrent les mesures à prendre. Vous passez ainsi du simple suivi des données à leur compréhension, ce qui vous permet de prendre des décisions éclairées.

Voici comment cela fonctionne :

Imaginons que vous analysiez les résultats des réseaux sociaux et que vous constatiez que LinkedIn génère des prospects qui passent trois fois plus de temps sur les pages produits. L'IA repère cette tendance et l'associe aux personnes qui effectuent des recherches approfondies. Elle recommande alors de publier des pages produits détaillées et des guides pour ces prospects.

Bingo ! Vous venez de transformer des données brutes en un plan d'action défini.

Comment l'utilisation des technologies d'IA pour comprendre vos clients peut aider votre entreprise.

En analysant le comportement des clients et en utilisant l'IA pour rationaliser l'analyse des données, vous pouvez identifier des tendances et améliorer vos performances marketing.

Identifier les obstacles à la conversion

Imaginons que vous ayez passé plusieurs jours à peaufiner votre page d'accueil. Vous avez essayé toutes les tactiques de conversion habituelles. Le titre est clair et l'appel à l'action ressort bien. Pourtant, le trafic généré par vos annonces Google Ads ne se convertit pas.

C'est une expérience frustrante. Mais cela ne doit pas nécessairement être le cas.

Au lieu d'essayer de deviner ce qui ne va pas, l'IA pourrait signaler que le trafic provenant de Google Ads affiche un taux de remplissage des formulaires inférieur de 60 % à celui des autres canaux, mais que son taux de clics est supérieur de 40 %.

Pourquoi, demandez-vous ? Des vérifications supplémentaires pourraient révéler que la page de destination était solide, mais que le texte de Google Ads n'avait pas été mis à jour en conséquence.

Pour analyser cela manuellement, il faut passer d'un outil à l'autre et tester les scénarios un par un, vérifier les incompatibilités entre les publicités et les pages, les temps de chargement lents, les frictions dans les formulaires et les dysfonctionnements sur mobile. Vous ne saurez pas ce qui ne va pas tant que vous n'aurez pas effectué les tests.

Et si vous pouviez passer directement à la réponse ? C'est là qu'intervient l'analyse basée sur l'IA. Elle s'applique à toutes vos mesures marketing, repère les tendances que vous pourriez manquer et réduit les conjectures. La croissance du chiffre d'affaires restant une priorité absolue pour les directeurs marketing en 2026, identifiez rapidement les obstacles à la conversion et signalez-les à votre client ou à votre équipe marketing.

L'IA vous aide à détecter rapidement les problèmes de performance. En les repérant et en prenant rapidement des mesures, il est plus facile de garder une longueur d'avance, d'informer les clients des problèmes liés à la campagne et de montrer que vous maîtrisez votre campagne, ce que les clients apprécient.

Identifier les opportunités d'optimisation des campagnes

Au-delà de l'identification des obstacles, l'IA peut également vous aider à optimiser les performances de votre campagne.

Par exemple, l'objectif « Opportunité » de DashThis pourrait signaler que vos campagnes Pinterest ont un taux de conversion 40 % plus élevé que les autres canaux, ce qui suggère une opportunité de réaffecter le budget. Votre jugement reste important. L'IA peut repérer des tendances, mais c'est vous qui décidez si Pinterest correspond aux objectifs trimestriels et à la marque de votre client, compte tenu du budget.

Obtenez ces informations issues de l'IA grâce à vos propres données ! 

C'est l'IA à son meilleur. Elle met en évidence des opportunités que vous risqueriez de manquer à la main, et vous apportez votre jugement stratégique pour agir judicieusement. Appliquez la même méthode à tous vos canaux à la fois et vous passerez moins de temps à rechercher des liens subtils dans les données, ce qui vous permettra de décider s'ils sont importants pour votre client et ce qu'il faut faire ensuite.

Trouvez des informations omnicanales

Différents canaux attirent différents comportements clients, et comprendre ces modèles vous aide à répartir votre budget plus efficacement tout en offrant des expériences client plus personnalisées.

Les modèles d'IA comparent automatiquement les résultats entre les différents canaux et repèrent les différences de comportement importantes que vous pourriez manquer.

Pour revenir à l'exemple précédent de la campagne LinkedIn, un outil d'IA pourrait suggérer d'augmenter les dépenses publicitaires sur LinkedIn et de publier davantage de contenu produit ciblé afin de guider les prospects de qualité dans leur prise de décision, plutôt que d'investir davantage dans Facebook comme principal canal publicitaire.

Sans analyse basée sur l'IA, vous devriez exporter manuellement les données depuis plusieurs plateformes, recouper les indicateurs d'engagement en temps réel et calculer vous-même les moyennes. En plus de cela, vous devriez encore déterminer ce que cela signifie et comment l'expliquer à votre client.

Même si vous êtes un analyste de données chevronné, vous pourriez probablement mieux utiliser votre temps.

Comment suivre les indicateurs clés de performance liés à la connaissance client avec DashThis

Comment mettre cela en pratique ? Suivez ces étapes.

Étape 1 : Identifier les indicateurs clés de performance (KPI) pertinents pour les clients

Commencez par définir un objectif commercial clair.

Avant d'examiner les indicateurs, posez-vous la question suivante : quelle question précise est-ce que j'essaie de répondre au sujet de mes clients ?

Vos indicateurs clés de performance fonctionnent mieux lorsqu'ils sont directement liés à l'une de ces questions commerciales.

Il est tentant de s'arrêter là. Mais pensez également aux utilisateurs de ce tableau de bord et adaptez-le à leurs besoins afin que son contenu reste pertinent pour vos clients. Voici quelques exemples :

• Équipes marketing : performances spécifiques à chaque canal
• Équipe commerciale : concentrez-vous sur la qualité des prospects et la santé du pipeline commercial
• Équipe de direction : principales tendances en matière de chiffre d'affaires et de croissance
• Équipe chargée des opérations clients : indicateurs tels que le taux de satisfaction client et le délai de résolution des tickets.

L'IA de DashThis adapte les informations de votre tableau de bord à vos besoins spécifiques. Avec AI Insights Pro, vous pouvez décrire votre audience et ce qui l'intéresse, et ces informations façonnent l'analyse. Cela permet de produire des conclusions claires pour les lecteurs non techniciens.

Étape 2 : Consolider les données sur l'ensemble des canaux marketing

Une fois votre objectif clairement défini, il est temps de consolider vos données sur l'ensemble de vos canaux marketing. Normalement, vous importez vos données manuellement en les exportant depuis chaque plateforme et en vérifiant que tout correspond. Mais avec un outil de reporting comme DashThis, vous pouvez importer des données directement depuis vos outils marketing vers votre tableau de bord en quelques minutes.

Grâce à l'automatisation des rapports, il est facile d'importer vos données dans DashThis. Connectez vos outils marketing une seule fois et approuvez l'accès ; vos indicateurs apparaîtront automatiquement dans des tableaux de bord prêts à être présentés. Vos données sont bloquées dans un CRM personnalisé ou un outil avec lequel nous ne sommes pas encore intégrés ? Il vous suffit de les télécharger sous forme de fichier CSV et le tour est joué.

Étape 3 : Créer un tableau de bord pour visualiser les performances

Maintenant que vous avez identifié vos indicateurs clés de performance pertinents et les personnes qui doivent les consulter, il est temps de visualiser ces données de manière à susciter l'action.

La plupart des tableaux de bord perdent leur efficacité lorsqu'ils se transforment en dépôts de données. Les statistiques le confirment. Dans une enquête réalisée en 2025 auprès d'utilisateurs SaaS et d'équipes de gestion de produits par la plateforme d'analyse de produits Luzmo, 40 % des personnes interrogées ont déclaré que les tableaux de bord ne les aidaient pas à prendre de meilleures décisions basées sur les données, et 43 % ont déclaré les contourner pour analyser les données ailleurs, souvent dans des feuilles de calcul.

Ce qui est logique. Lorsque vous suivez plus de 30 points de données, aucun d'entre eux ne ressort, et votre équipe cesse complètement de consulter le tableau de bord.

Alors, comment créer un tableau de bord utile ? Commencez par définir un ensemble ciblé d'indicateurs clés de performance (KPI) en lien avec votre objectif et les besoins de votre public. Ainsi, chaque indicateur aura une fonction claire, ce qui facilitera la prise de décision.

DashThis simplifie cette étape. Au lieu de créer un tableau de bord à partir de zéro, commencez par l'un de nos plus de 50 modèles de rapports avec des indicateurs clés de performance regroupés par objectif. Chaque modèle permet à votre tableau de bord de se concentrer sur les mesures qui comptent, afin que vous n'ayez pas à ajouter « juste une mesure de plus » et à le surcharger.

Notre modèle de rapport PPC vous permet de visualiser les performances en affichant les indicateurs Google Ads à côté des données Bing Ads et des résultats des pages de destination :

Obtenez ce modèle de rapport PPC avec vos propres données !

Étape 4 : Utilisez AI Insights pour analyser automatiquement vos données

Une fois votre tableau de bord créé et vos données intégrées, il est temps de rechercher des modèles utiles à l'aide de l'IA. Vous n'avez pas besoin d'exporter et de télécharger quoi que ce soit vers d'autres plateformes d'IA telles que ChatGPT ou Claude ; DashThis intègre une IA qui permet de mettre en évidence les résultats et d'expliquer vos données, directement dans votre tableau de bord.

Grâce à l'interface de chat IA de DashThis (disponible pour les abonnés Pro), vous pouvez poser une question en langage naturel et obtenir une réponse claire instantanément, au lieu de passer au crible toutes les données pour trouver une réponse spécifique. Cela vous permet d'explorer librement vos données et de vous concentrer sur les questions qui comptent le plus.

Imaginons que vous compariez les données de conversion issues des publicités Facebook et des campagnes LinkedIn. Notre IA peut vous fournir des conseils pratiques sur un seul point de comparaison, comme les données de conversion et de chiffre d'affaires pour des canaux spécifiques.

Avec la version gratuite, DashThis AI vous offre quatre façons d'analyser vos données et de démarrer votre analyse.

1. Résumez vos données
2. Trouvez les meilleures opportunités
3. Identifier les problèmes à traiter en priorité
4. Mettez en avant les victoires pour les célébrer avec votre client.

Étape 5 : Agissez en fonction de vos conclusions

Cette étape permet de transformer les informations que vous avez recueillies sur vos clients en conclusions pratiques. Cela vous semble compliqué ? Voyons cela plus en détail.

L'analyse des données comprend plusieurs étapes clés :

1. Découvrir ce qui s'est passé
2. Comprendre pourquoi cela s'est produit,
3. Décider de la marche à suivre.

Oui, cela vaut aussi bien pour les victoires que pour les échecs. En cas de victoire, analysez-la pour voir ce que vous pouvez reproduire lors de futures campagnes et maintenir votre élan. En cas d'échec, déterminez-en la cause, corrigez-la rapidement, expliquez ce qui s'est passé et rassurez votre client en lui affirmant que vous maîtrisez la situation.

Voici un cas concret. Supposons que vous dirigiez une agence de publicité payante qui rend compte de votre stratégie sur les réseaux sociaux. Les achats attribués à Facebook et LinkedIn ont chuté, et vous souhaitez en connaître la raison.

Vous pouvez décomposer ces informations et les communiquer dans votre rapport client comme suit :

Que s'est-il passé ?

Les conversions publicitaires sur LinkedIn ont chuté de 35 % et celles sur Facebook ont baissé de 22 % en 30 jours, malgré des dépenses constantes.

Pourquoi ce changement ?

Nous avons identifié deux facteurs clés :

1. Nous avons élargi notre ciblage sur Facebook à la mi-novembre afin de tester de nouveaux publics. La portée a augmenté de 40 %, mais ces publics ont généré 20 % de conversions en moins par rapport à nos segments précédents.
2. LinkedIn donne la priorité aux vidéos, réduisant ainsi la visibilité de nos publicités statiques de 30 %.

Le taux de conversion de votre page d'accueil est resté stable à 4,2 %. Le problème réside dans le ciblage publicitaire et le format créatif, et non dans la page d'accueil que les internautes voient lorsqu'ils cliquent sur le lien.

Que ferons-nous ?

Nous recommandons ces mesures pour atteindre 90 % des conversions de référence d'ici le premier trimestre 2026.

1. Retour aux segments d'audience éprouvés sur Facebook
2. Créer 3 variantes de publicités vidéo pour LinkedIn en 2 semaines
3. Test A/B : points faibles vs textes publicitaires axés sur les avantages

Traduisez vos indicateurs clés de performance en informations exploitables grâce à l'IA

Les informations sur les clients stimulent la croissance, et vous ne devriez pas avoir besoin de passer des heures à les analyser manuellement pour les comprendre. Les outils d'IA interprètent rapidement les données et indiquent aux clients les prochaines étapes à suivre.

DashThis aide les spécialistes du marketing à suivre les résultats et à prendre des mesures à partir d'un seul endroit. Connectez vos sources de données, laissez l'IA signaler ce qui est important et passez moins de temps sur les feuilles de calcul afin de pouvoir vous concentrer sur l'amélioration de vos campagnes.

Choisissez DashThis pour transformer vos indicateurs clés de performance en informations utiles sur vos clients grâce à l'IA. Commencez dès aujourd'hui un essai gratuit de 14 jours.