SMART Data : Comment maximiser le ROI de l’information client ?

Comment maîtriser le flux d’informations que génère le Big Data afin d’en faire un réel atout stratégique pour la fonction commerciale ? La transformation digitale permet d’augmenter chaque jour la volumétrie des données qu’une entreprise est en mesure de collecter. Est-ce pour autant synonyme d’efficacité en termes de pilotage commercial ? D’après une étude EY – Big Data, où en sont les entreprises françaises – 45% des entreprises collectent des données sans qu’elles ne soient ensuite structurées.

L’ère du Big Data a permis de mettre l’accent sur la valeur de l’information comme vecteur d’influence, de satisfaction-client et d’anticipation. Cependant comment éviter la noyade dans la sur-information ? Est-il possible de toujours savoir tirer parti des données que vous collectez ? Dans cet article, nous vous expliquons les étapes clé pour faire du SMART Data le nouvel atout stratégique de vos relations commerciales.

« Opération downsizing » Rationnalisez la collecte des données

Votre premier enjeu sera de transformer la façon dont vous collectez vos données. Il existe une quantité d’outils puissants et capables fournir à vos commerciaux un maximum de données clients. Pour autant, multiplier les sources et variables n’augmentera pas leur capacité à digérer et tirer parti de l’information qualifiée. En moyenne, les commerciaux passent plus de 30% de leur temps à chercher des données manquantes dans votre CRM. L’urgence est alors à la consolidation de données existantes. Pour ce faire :

• Définissez avec vos commerciaux les sources et le type d’information qui leur sont les plus utiles. Concentrez ensuite votre attention sur les sources d’information les plus pertinentes pour l’obtenir et l’actualiser sur le long terme.
• Créez ensuite des filtres de façon à traiter l’information entrante « en entonnoir ». Consolidez l’information jusqu’à ce qu’elle devienne « valable » avant de la proposer à la consultation. Par exemple, si un commercial est capable de rencontrer 20 nouveaux prospects par mois, optez pour un système de filtrage qui vous permette de lui faire apparaître ces 20 nouveaux leads renseignés au maximum. Désencombrez-le des 80 autres que vous aurez simplement identifiés mais non suffisamment renseignés.

Exit « la Data », bonjour « l’information client »

Définissez ensuite des indicateurs qui vous permettront d’automatiser le traitement immédiat des données. L’idée est de ne pas surcharger votre base en données brutes (data) afin de ne proposer que des informations (donnée complète structurée, analysée et interprétée). Trouvez les clés qui permettent de construire de l’information à forte valeur. (Comportement client, piste d’opportunité à fort potentiel, arrivée d’une nouvelle offre concurrentielle…). Les solutions digitales présentes dans l’offre de Data Science sont très diverses : scoring, text mining, datamining, etc. Elles vous permettront alors d’exploiter aux mieux les données brutes de façon automatisée. Veillez ensuite à formuler de manière plus efficace l’information produite. N’hésitez pas à schématiser vos données. Les nouvelles solutions de data visualisation en temps réel peuvent vous faire économiser un précieux temps d’analyse.

Connectez l’information à vos options stratégiques

Par ailleurs, l’intérêt du SMART Data repose également sur la transformation immédiate de données en actions. Une fois que vous aurez construit et validé vos informations, dégagez les « signaux » qui vous permettront de pour mieux anticiper certains comportements client. Vous pourrez ainsi les connecter immédiatement à un plan préparé à l’avance. Cette technique permettra à vos commerciaux de savoir quoi faire directement en cas « d’alerte ». Par exemple, vous avez identifié sur votre marché qu’un acheteur est prêt à prendre ses premières décisions stratégiques entre le 4ème et le 5ème mois après son entrée en poste (information). Dès l’annonce d’un nouveau recrutement(signal), déclenchez le plan d’action à mettre en place. Vous maximiserez vos chances de développer ce nouveau lead en temps voulu.

Manager à l’ère du SMART Data : Extraire les bons objectifs

Enfin, il est parfois difficile d’expliquer les prédictions basées sur les données que vous analysez. La plupart de vos outils d’analyse sont basés sur des phénomènes : ceux-ci peuvent eux-mêmes dépendre d’autres variables exogènes. Aussi, la tâche n’est pas aisée lorsqu’il s’agit de transformer vos prédictions en objectifs. Par exemple, il peut être difficile d’expliquer à vos commerciaux qu’ils maximiseront leurs chances de décrocher une visite client s’ils passent un appel entre les semaines 37 et 42. Cela nécessite également beaucoup d’adaptation. Veillez alors à décliner des objectifs au fur et à mesure et ce, en vous concentrant sur les informations les plus fiables.
Vous l’aurez compris, exploiter intelligemment l’information client requiert beaucoup de créativité, de temps et de recul stratégique. Plus tôt vous passerez d’une démarche « Big Data » à une approche « Smart Data », plus vous gagnerez en temps et en efficacité par la suite.