Confrontées à la digitalisation du mode de vie de leurs clients, les entreprises éprouvent le besoin de mettre à niveau leur solution CRM. Cette mise à jour constitue également pour elles l’opportunité unique d’enrichir leur relation client par de nombreuses données.
L’actuel besoin de mise à niveau des outils CRM au sein d’un grand nombre de sociétés s’explique par un élément conjoncturel simple. D’une part, les entreprises doivent faire face à la nécessité de répondre aux nouvelles attentes des consommateurs. D’autre part, la démocratisation et l’accessibilité d’outils et de technologies plus pointus encourage les équipes à moderniser leurs approches.
Une digitalisation des modes de vie qui appelle de nouvelles solutions CRM
Les nouvelles attentes des consommateurs sont essentiellement liées à la digitalisation de leur mode de vie. Plus enclins à dématérialiser leur relation avec les marques qu’ils affectionnent, les clients partagent peu à peu une multitude d’informations avec elles. Habitudes d’achat, préférences, historiques de navigation, programme de fidélité numérisé, interventions sur les réseaux sociaux et communautés diverses, utilisation croissante du mobile au détriment du desktop… Les clients sont déjà entrés dans une ère du tout digital qu’ils veulent pouvoir relier à leur expérience avec les marques.
Mais s’ils partagent des données, ils attendent en retour un niveau de service, de proximité et de personnalisation minimum. Il est par exemple inconcevable aujourd’hui de se voir recommander un produit que l’on vient d’acheter… J’ai ainsi récemment passé commande sur le site d’une marque française de prêt-à-porter. Dans les 24 heures suivant mon achat, j’ai reçu un e-mail ciblé me suggérant d’acheter l’article en question…
La démarche aurait pu être intéressante dans un contexte de non-achat puisqu’il s’agissait pour la marque de m’adresser rapidement, après consultation de la page produit, un mail dédié me rappelant que l’article était disponible. Mais le fait de ne pas avoir vérifié la variable « achat réalisé » lors de ce retargeting s’est avéré déceptif pour moi. Ce genre d’erreur peut même engendrer de l’anxiété client, des appels au call center pour vérifier que la commande a bien été validée. Cela handicape surtout toute tentative de création d’un lien privilégié entre le client et la marque.
Une opportunité pour replacer la data au cœur de la relation client
Cette digitalisation n’impacte pas seulement les fonctions commerciales et marketing. Elle touche à de multiples processus, notamment aux relations fournisseurs, partenaires et clients qui, elles aussi, appellent des traitements plus automatisés, apprenants et intelligents. Les entreprises font donc actuellement face à un besoin de renouvellement de leur solution CRM avec parfois d’importants retards à rattraper.
Que l’on soit une PME attentive aux tendances et prête à réaliser un premier investissement CRM, ou une grande entreprise devant moderniser ses outils, il est important de savoir identifier ce moment clé comme une opportunité. Une opportunité pour mieux faire, grâce à la data créée, récoltée ou accessible (open data). L’automatisation, la base du CRM, est le premier élément qui bénéficie de cette profusion de données.
En termes marketing, les avancées sont diverses :
- Vision « 360° » du client, que l’on sait désormais accompagner tout au long de son parcours d’achat, avec une approche multicanal servie par de nouvelles technologies et les objets connectés, qui atteindront les 26 milliards d’unités dans le monde en 2020 selon le cabinet Gartner.
- Personnalisation de la relation, via des messages adressés au bon moment, sur le bon canal, répondant parfaitement aux besoins et attentes du client. KLM a ainsi lancé le programme « Meet and Seat » qui permet aux passagers de choisir leur voisin de vol en fonction d’informations issues des réseaux sociaux.
- Cross-selling et upselling, grâce à des recommandations ciblées et des analyses Big Data permettant d’anticiper les probabilités d’actes d’achat. Amazon réaliserait déjà près de 35% de son chiffre d’affaires grâce à ses efforts de cross/up selling.
Un besoin de cadrer les projets et de définir des objectifs clairs
Si les opportunités pour intégrer la donnée au cœur du processus de gestion de la relation client au sens large semblent évidentes, développer cette nouvelle approche nécessite une organisation adaptée. Quelques étapes clés doivent être mises en place afin de définir la stratégie pertinente et de choisir son outil idéal. Ces étapes sont :
- Audit data : connaitre ses données (créées, stockées, accessibles et utilisables), leur qualité et leur gouvernance
- Lister et prioriser les usages, par métier (commercial, marketing), qui pourront bénéficier de ces données
- Construire des scenarios d’utilisation de la donnée, en décrivant précisément les use cases
- Définir les outils, l’infrastructure et la gouvernance adaptés
- Préparer une réelle conduite du changement pour permettre aux équipes de comprendre et intégrer les nouveaux outils à leur disposition.
Sur ce dernier point, une approche « test and learn » est généralement appréciée dans la mesure où elle permet de montrer rapidement de premiers résultats qui sauront convaincre les équipes et illustrer les usages.
C’est le choix qu’a fait Orange en désignant un directeur stratégie Big Data, avec pour objectif de lancer rapidement des projets data aux résultats mesurables. Après le succès du projet « Sauvons les livebox » en 2014 (1 million d’euros investis pour 3 millions économisés), le groupe a pu intensifier ses efforts et dupliquer ce type de projets, avec des applications variées : prédiction des besoins en matériel et en interventions terrain, filtrage des interventions inutiles, modélisation de l'insatisfaction client…
Avec cette approche, une entreprise, quelle que soit sa taille, pourra donner les clés à ses équipes marketing et commerciales pour être performantes dans un contexte de plus en plus digital et omnicanal.
Sources :
- Absys cyborg - 2017
- Harvard Business Review - Relation client : l’intelligence artificielle et le big data changent les règles du jeu - Novembre 2016
- ZDnet – Mars 2016 / Guide Du Big Data 2015-2016
