La donnée est une véritable clé de voûte de toute stratégie performante, qu’elles soient livrées directement par les clients ou qu’elles doivent être déduites de leur comportement. En effet, on distingue deux grandes catégories : les données explicites et les données implicites.
Savoir différencier ces deux types de données, comprendre leur rôle complémentaire et savoir les exploiter de manière équilibrée permet de bâtir des campagnes plus pertinentes, des expériences personnalisées et, à terme, d’optimiser la fidélisation et la conversion.
Cet article vous propose un tour d’horizon complet pour décrypter ces deux dimensions de la donnée et identifier comment les transformer en véritables leviers de croissance.
Qu’est-ce qu’une donnée explicite?
Les données explicites, comme leur nom l’indique, sont celles que le client communique volontairement et consciemment. Elles émanent directement de sa volonté de partager des informations sur lui-même, son profil ou ses attentes.
Exemples concrets de données explicites :
- Les informations fournies dans un formulaire d’inscription : nom, prénom, adresse email, âge, profession.
- Les préférences sélectionnées dans un espace client (choix des canaux de communication, centres d’intérêt).
- Les réponses à des sondages, enquêtes de satisfaction ou études de marché.
- Les avis déposés sur un produit ou un service.
- Les informations partagées lors d’un échange direct avec le service client.
Atouts des données explicites :
- Clarté : ces données sont exprimées sans ambiguïté.
- Fiabilité déclarative : elles reflètent la perception et l’intention exprimée par le client.
- Utilisation directe : elles peuvent être exploitées immédiatement pour segmenter ou personnaliser.
Par exemple, si un client coche une case indiquant qu’il souhaite recevoir des offres par SMS plutôt que par email, l’entreprise sait avec certitude quel canal privilégier pour maintenir leur relation commerciale.
Limites des données explicites :
- Elles sont parfois incomplètes : un client ne donnera que ce qu’il juge pertinent ou ce qu’on lui demande.
- Elles peuvent être biaisées : par désir de paraître sous un meilleur jour, par manque de temps, ou par méfiance.
- Elles demandent un effort volontaire : remplir un questionnaire, mettre à jour un profil, répondre à une enquête… autant d’actions que certains clients ne feront jamais.
En résumé, les données explicites sont précieuses mais insuffisantes si elles ne sont pas enrichies par d’autres sources.
Qu’est-ce qu’une donnée implicite?
À l’inverse, les données implicites ne sont pas directement données par le client : elles sont observées et déduites à partir de ses comportements. Il s’agit de signaux faibles qui, correctement analysés, révèlent beaucoup sur ses préférences réelles.
Exemples de données implicites :
- Les pages visitées sur un site web.
- Le temps passé sur une page ou sur une application.
- Les produits ajoutés au panier (même sans finaliser l’achat).
- La fréquence de connexion ou de réutilisation d’un service.
- Les interactions avec des campagnes marketing : ouverture d’un email, clics sur des liens, partages sur les réseaux sociaux.
- Le chemin de navigation avant un achat ou un désabonnement.
Atouts des données implicites :
- Réalisme comportemental : elles reflètent ce que le client fait vraiment, pas seulement ce qu’il dit.
- Richesse dynamique : elles se renouvellent et évoluent à chaque interaction.
- Précision contextuelle : elles permettent de comprendre non seulement qui est le client, mais aussi dans quel état d’esprit il est au moment d’agir.
Par exemple, un utilisateur qui consulte plusieurs fois la même fiche produit sans acheter envoie un signal implicite fort d’intérêt, voire d’hésitation.
Limites des données implicites :
- Elles nécessitent une analyse fine pour être interprétées correctement.
- Elles peuvent prêter à interprétation erronée : visiter une page ne signifie pas toujours un réel intérêt.
- Elles posent des enjeux en matière de confidentialité et de RGPD, puisqu’elles sont souvent collectées sans que l’utilisateur en ait conscience.
En d’autres termes, les données implicites sont une mine d’or, mais elles demandent un travail d’analyse, de contextualisation et de prudence pour en tirer des conclusions pertinentes.
Données explicites et implicites : une complémentarité stratégique
Plutôt que d’opposer ces deux types de données, l’enjeu est de comprendre leur complémentarité.
- Les données explicites donnent une vision déclarative et consciente du client.
- Les données implicites offrent une vision réelle et dynamique de son comportement.
L’une sans l’autre laisse un angle mort. Ensemble, elles forment une image plus complète et plus fiable du client.
Exemple concret :
Un client peut déclarer (explicite) aimer le sport et s’inscrire à une newsletter sur ce thème. Mais en observant ses comportements (implicite), on remarque qu’il clique principalement sur des articles concernant la course à pied et ignore ceux sur le football ou le tennis.
Ce croisement permet d’affiner la personnalisation : proposer en priorité du contenu lié à la course à pied, tout en gardant l’option de diversifier.
Comment collecter et exploiter efficacement ces données?
1. Créer des points de collecte explicite engageants
- Intégrer des sondages courts et interactifs plutôt que de longs formulaires.
- Proposer des avantages en échange de données (réductions, contenu exclusif).
- Favoriser la transparence : expliquer pourquoi la donnée est demandée et comment elle sera utilisée.
2. Observer et analyser les comportements implicites
- Utiliser les outils d’analyse (parcours client, taux de clics…).
- Mettre en place des scénarios de marketing automation pour réagir en temps réel (relance panier abandonné, recommandation personnalisée).
- Segmenter les comportements pour différencier l’intérêt réel du simple passage.
3. Croiser les données pour enrichir les profils clients
La vraie puissance réside dans le croisement des deux types de données. Par exemple :
- Un utilisateur indique (explicite) qu’il préfère les vidéos aux articles écrits. Si les statistiques montrent (implicite) qu’il regarde les vidéos jusqu’au bout, cela confirme et renforce cette préférence.
- En revanche, si le comportement ne correspond pas aux préférences déclarées, cela ouvre une piste d’interprétation : erreur de déclaration, évolution de ses goûts, ou contexte particulier.
4. Respecter l’éthique et la confidentialité
La collecte et l’exploitation des données doivent toujours s’accompagner d’une communication claire sur la protection de la vie privée. Le respect du RGPD en Europe, ou de la Loi 25 au Québec, n’est pas seulement une obligation légale : c’est aussi un facteur de confiance et donc, en définitive, d’engagement.
Les bénéfices d’une stratégie équilibrée entre données explicites et implicites
- Une personnalisation plus fine : croiser les deux types de données permet d’aller au-delà de la segmentation traditionnelle et de proposer des expériences sur-mesure.
- Une meilleure anticipation des besoins : les signaux implicites révèlent des intentions avant même qu’elles ne soient exprimées.
- Un renforcement de la fidélisation : un client qui se sent compris et reconnu est plus enclin à rester fidèle.
- Une optimisation des campagnes marketing : cibler avec précision, réduire le gaspillage publicitaire, améliorer le retour sur investissement.
- Une relation plus authentique : équilibrer l’écoute (explicite) et l’observation (implicite) crée une relation plus respectueuse et durable.
Conclusion
Les données explicites et implicites sont les deux faces d’une même pièce : l’une offre la voix directe du client, l’autre en révèle les comportements réels. Les traiter de manière complémentaire, c’est s’assurer une compréhension plus riche, plus précise et plus humaine des besoins et des attentes.
L’expérience client est devenue un différenciateur majeur, cette complémentarité constitue un atout stratégique incontournable. Les marques capables d’orchestrer efficacement la collecte, l’analyse et l’activation de ces données sont celles qui parviendront à fidéliser durablement leur audience et à transformer chaque interaction en levier de croissance.
