L'odyssée de la donnée

De la collecte des informations brutes jusqu'à la création de valeur tant pour les clients que pour l'entreprise, comment maîtriser le parcours des données de bout en bout ?

Dans ce contexte d'hyper digitalisation des échanges, l'utilisation de la data permet d'aller plus loin dans la personnalisation de l'expérience client et donc de nourrir la proximité et la fidélisation à la marque. Pourtant, la maîtrise complète du parcours de la donnée représente encore pour nombre d'entreprises un réel challenge tant les organisations en interne peuvent être silottées, empêchant l'accès à une vision 360° de la donnée client. Voici donc 5 étapes pour bien vous lancer dans votre projet de data management !

Etape n°1 : Considérer les multiples enjeux autour de la collecte des données

Mieux vaut s'orienter vers une collecte raisonnée de la donnée client, en se concentrant uniquement sur des informations qui pourront être exploitées. Le premier réflexe est donc d'initier un bilan complet des données présentes : quels types, quelles sont les sources, où sont-elles stockées, quel(s) service(s) peut y accéder, ou encore comment chaque donnée est-elle utilisée ? L'objectif étant d'établir une vision constituée de la data que l'on souhaite conserver et de celle que l'on souhaite acquérir. Par ailleurs, c'est aussi l'occasion de faire le point sur les modalités de collecte des données personnelles, dans un contexte où plus que jamais la confiance doit être de mise ! Aussi, faut-il bien expliquer aux clients pourquoi telle information est demandée et à quelles fins : meilleure personnalisation des communications, proposition de services adaptés ... Enfin, l'augmentation du volume des données collectées va également de pair avec une plus forte hétérogénéité : les entreprises puiseront en moyenne dans 15 sources de données différentes en 2022, contre 9 en 2021 (source Salesforce). Aussi, ces données collectées multi-sources doivent pouvoir être réunies pour être consultables au sein d'une même plateforme.

Etape n°2 : Transformer les données brutes en données activables

Une fois les informations collectées, il faut orchestrer leur traitement. Commencez par créer un référentiel unique où les données seront normalisées, dédoublonnées et potentiellement enrichies. Ce référentiel client pourra ensuite être connecté aux autres systèmes d'information de l'entreprise : CRM, ERP ... "Si une entreprise ne réunit pas ses données propriétaires, il lui sera impossible de comprendre le parcours du client, ses attentes, et donc d'adapter les offres en conséquence", explique Stefan Caracas, Distinguished Solution Engineer chez Salesforce. A noter que cette étape d'uniformisation vaut aussi bien pour les données socio-démographiques, transactionnelles que comportementales. Reste alors à créer des données agrégées plus complexes qui pourront être utilisées de façon très opérationnelle : segments activables en marketing automation, scores de risques ou de potentiels adressés au service client etc.

Etape n°3 : Activer les données

"Une expérience d'achat, pour être probante, doit être personnalisée, omnicanale et en temps réel", affirme Emmanuel Soyeux, Commerce Cloud Solution Engineer chez Salesforce. La qualité de l'expérience ne se résume toutefois pas au transactionnel abonde Frédéric Papon, Lead Solutions Engineer chez Salesforce : "L'enjeu est de se rapprocher le plus possible d'une interaction humaine". Aussi la création de profils clients ou "persona" va permettre d'adresser de façon très personnalisée des groupes de clients aux profils ou affinités similaires. Ces segments seront ensuite mis à jour en temps réel grâce à l'intelligence artificielle afin de toujours être dans une pertinence des contenus proposés.

Etape n°4 : Analyser pour optimiser les actions engagées

Mixant intelligences humaine et artificielle, l'étape d'analyse a pour objectif d'optimiser la rentabilité de chaque campagne marketing. On pourra ainsi mesurer l'impact sur le volume de ventes ou le chiffre d'affaires généré. Toutefois, pour faciliter la compréhension des statistiques, mieux vaut opter pour un outil de datavisualisation. Grâce aux dashboards de suivi, les équipes ont accès à de véritables indicateurs de performance directement traduisibles en insights sur lesquels il est possible de s'appuyer pour décider des prochaines actions : maintien et validation de la campagne, réalisation d'ajustements sur les critères de ciblages, les canaux de communication activés etc.

Etape n° 5 : Innover

Enfin, " La donnée ayant pris de la valeur durant tout son parcours de traitement en entreprise, elle peut à présent bénéficier à toute l'organisation, qu'il s'agisse d'améliorer les plans médias ou de lancer des services répondant mieux aux attentes des consommateurs", constate Thomas Faganello, Principal Solution Engineer chez Salesforce. En effet, les données agrégées pourront être utilisées dans le cadre de la réflexion de nouveaux produits et services, créant un cycle vertueux, source de valeur à la fois pour les clients et l'entreprise.

La relation client a donc tout à gagner avec une gestion de la data automatisée de bout en bout : l'accès à la logistique permet aux commerciaux de suggérer des produits disponibles tandis que l'analyse des retours clients peut aller jusqu'à influencer les futurs lancements de produits ! La Customer Data Platform servant alors à établir une "source unique de vérité", qui préserve la traçabilité des données tout en permettant une activation opérationnelle. A noter que bien souvent, cette transformation de la gestion de la data s'accompagne d'un plan de conduite de changement en interne afin de diffuser une nouvelle culture du traitement des données.