Mercredi 22 Novembre 2017

Préparer le CRM pour l’analyse prédictive,
Par Imad Alabed, Directeur senior, Pivotal & Knova

Lundi 11 Septembre 2017
Les barbecues estivaux sont un must de l’été... À condition que le temps soit de la partie. L'organisation est la clé. Pendant que certains observent le ciel, à l’affût des nuages, et s’attellent à allumer le feu, d’autres écoutent leurs articulations, premières donneuses d’alerte de l’arrivée de la pluie. Grâce aux progrès de la météo, la plupart d’entre eux consultent directement les prévisions sur leur application mobile, pour s’assurer qu’une averse ne viendra pas gâcher la cuisson des burgers. Quoi de plus agréable que d’avoir la garantie que tous ces efforts seront récompensés !

Autrefois, la majeure partie des entreprises se fiaient à leur instinct et à leurs expériences passées pour prendre leurs décisions. Aujourd’hui, la concurrence les oblige à s’appuyer sur des faits et des chiffres plus que sur leur intuition : lors d’une récente étude menée par Aberdeen Group sur l’analyse et l'intelligence économique, 46% des personnes sondées se sont déclarées forcées de passer à une activité plus pilotée par les données pour faire face à la pression de la concurrence. Aujourd’hui, pour améliorer ses performances, une entreprise doit être capable de convertir des tendances historiques et des données collectées en temps réel en données exploitables.

Scruter l’avenir

Il ne suffit pas d’accéder aux données pour maintenir son avantage compétitif : les collaborateurs de l’entreprise, à chaque échelon, doivent agir sur la base de ces données. D’après la définition d’Aberdeen Group, l’analyse prédictive est une technologie qui permet aux entreprises d’analyser des données structurées et non structurées afin d’identifier des tendances-clés et corrélations, tout en prédisant la probabilité de certains comportements client. Les solutions de gestion de la relation client (CRM) sont des partenaires idéaux pour engager cette analyse prédictive : elles permettent à l’entreprise non seulement d’optimiser ses opportunités de ventes, mais aussi d’améliorer la productivité de ses responsables de compte. Dans un monde où prendre une mauvaise décision au mauvais moment peut coûter très cher, il est essentiel de pouvoir prédire le « quoi » et le « où ».

En plus d’améliorer leurs relations client et de garantir la livraison de services de qualité, les entreprises doivent disposer d’informations avancées sur leurs clients, qu’elles puissent associer avec des données d’historique d’achats pour obtenir une vision globale sur leur parcours. En combinant analyse prédictive et CRM sociale, elles peuvent en apprendre davantage sur leurs clients actuels et leurs prospects. Elles sont en mesure d’exploiter les informations des profils, publications et historiques de clics pour créer des profils client plus riches, permettant des analyses plus précises. Dans un environnement en constante évolution, cette vision plus avancée et en temps réel les aide à enrichir les relations avec leurs clients pour renforcer leur satisfaction. Et ainsi mettre en place un cycle de rétroaction positif et obtenir un avantage compétitif définitif.

Analyser les visions de la « boule de cristal »

Gérer l’imposant volume d’informations et la vitesse à laquelle elles circulent fait partie des plus importants défis que les entreprises doivent relever. Selon Aberdeen, 96 % d’entre elles font une mauvaise utilisation des données. La précision des données à analyser reste une gageure et un enjeu pour elles. Pour fournir la meilleure analyse, il est en effet essentiel que les données soient préparées de manière adéquate. L’importance de cette étape explique que certains analystes consacrent plus des trois quarts de leurs temps pour la préparation des données pour l’analyse. En automatisant cette étape, il est possible de préserver la gouvernance des données tout en limitant la pression sur l’informatique. Les experts en analyse prédictive du cabinet Gartner recommandent d’alimenter les solutions d’automatisation des ventes avec des données complètes, précises et nettoyées, avant même de déployer des capacités d’analyse.

Mais la qualité des données n’est pas le seul facteur de risque ; parfois, les informations sont réparties entre tellement d’emplacements et disponibles dans tellement de formats qu’une consolidation est impossible. Pour résoudre cela, les entreprises doivent intégrer les données dans une vue unifiée du client sur l’ensemble des systèmes, de façon à renforcer leur précision et leur pertinence. Les entreprises qui exploitent des systèmes d’analyse sont à 42 % plus susceptibles de normaliser les données collectées sur plusieurs canaux pour faciliter l’intégration logicielle. Outre la nécessité de disposer de données « nettoyées », les outils d’analyse prédictive doivent également avoir accès à un large éventail de sources de données, pour pouvoir « apprendre » de chacune d’elles. En même temps, il est important d’éviter d’intégrer trop de sources trop rapidement. Une approche agile, exploitant des données moins volumineuses et déjà consolidées, assure un retour sur investissement plus rapide et une expansion incrémentielle pour prendre en compte des sources plus complexes, tout en garantissant la prise en charge continue d’une campagne d’analyse prédictive.

Conclusion

Bien que les solutions CRM collectent déjà des volumes d’informations très importants, les outils d’analyse prédictive offrent un niveau d’information encore plus avancé. Une solution CRM intégrant des capacités d’analyse prédictive permet de présenter des informations exploitables en temps réel, pour des prises de décisions stratégiques facilitées pour les équipes de ventes, d’opérations, de marketing et de direction.

La plupart des systèmes CRM sont extrêmement flexibles et intègrent des modèles de données complets faciles à modifier ou étendre. Cette flexibilité assure l’adaptabilité de votre solution CRM à des besoins toujours changeants. Malgré cela, de nombreuses entreprises n’ont encore mis aucune gouvernance de données en place. Nous vous recommandons de préparer la mise en place d’une force d’analyse prédictive, en vous lançant dans une opération de nettoyage de vos données dès aujourd’hui.
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