Intégrez les données CRM et les big data pour mieux connaître vos clients

Cet article explique comment l’intégration des big data non structurées et des données CRM peut vous aider à prendre vos décisions marketing, sales, customer management et business. Il vous donne également des conseils pour mettre cette intégration en pratique.

Big data, le mot qui a fait fureur dans le marketing l’année dernière, est loin d’être un phénomène de mode. J’ai expliqué pourquoi dans un article précédent. Avec les bons logiciels, les bonnes données et une analyse intelligente, les big data ouvrent des perspectives qui étaient inenvisageables auparavant. Google, Amazon et Wal-Mart sont de grandes entreprises qui utilisent déjà cette technologie de manière intelligente.

Gartner prévoit que les big data, outre le marketing, vont également transformer la gestion d’entreprise, les processus d’entreprise et la façon dont est géré le service clients. Cet article vous explique pourquoi il est utile d’associer les données clients dont vous disposez aux informations trouvées on line et de les analyser ensemble. Il vous donne également quelques conseils pratiques.

Big Data et données CRM : deux sources d’informations à accorder

Après chaque interaction de votre client avec le service clientèle de votre entreprise, la quantité d’informations relatives à vos clients augmente, qu’elles soient individuelles ou générales. Avec les informations sur l’achat original et les éventuels achats répétés, vous en savez déjà pas mal sur vos clients. Mais il y a encore beaucoup d’informations on line à trouver sur vos acheteurs actuels. Dans ce cadre, je me limiterai aux données on line relatives à ce que le client pense de votre marque et de vos produits. Il peut s’avérer utile d’utiliser vos réseaux sociaux pour l’online customer support. Mais les informations des interactions des réseaux sociaux revêtent également une grande valeur. David Lloyd, CEO d’IntelliResponse, estime extrêmement important d’associer les données non structurées on line aux informations disponibles dans l’entreprise concernant le client.

Déterminer la stratégie

Comment allez-vous intégrer les données CRM et les big data ? Kimberly Collins, Research Vice President du bureau d’étude Gartner, explique qu’il faut des entretiens stratégiques entre le CMO, le sales manager, le CIO et enfin le manager customer relations. Lorsque ces équipes accordent leurs objectifs, il en résulte une stratégie de collecte et d’analyse des informations. Une stratégie axée sur une meilleure compréhension du client, de son expérience avec votre marque et produit et de ses besoins durant son buyer cycle. Cette compréhension peut ensuite étayer les décisions de management dans votre entreprise.

Quatre raisons d’analyser intégralement les données CRM et les big data

En résumé, voici quatre raisons pour lesquelles l’intégration des big data non structurées et de vos données CRM peut vous aider pour vos décisions marketing, sales, customer management et business.

1. Mieux comprendre vos clients
   Si vous pouvez associer les informations connues de votre département CRM aux informations trouvées on line concernant votre client, vous comprendrez mieux ses besoins. Et vous aurez la possibilité de mieux segmenter vos clients et de les approcher avec des activités de marketing plus spécifiques. Songez par exemple aux groupes cibles précisément sélectionnés pour vos campagnes de marketing par e-mail.
   *Conseil :  Associez votre base de données à celle de Twitter ou de Facebook. Je reviendrai sur ce sujet dans des prochains blogposts.
    
2. Mieux comprendre votre CRM et marketing pour la Business Intelligence
   Les canaux de service clients traditionnels (call center, e-mail, éventuellement chat) vous offrent beaucoup de perspectives. Outre ces canaux, il y a encore d’autres canaux qui peuvent mieux cadrer les données dont vous disposez déjà. Ce qui vous permet de mieux rationnaliser les décisions concernant votre département CRM. Vous pouvez ainsi mieux démontrer le ROI de certains investissements ou réorganisations. Dans un autre contexte, de telles données, si elles sont analysées de manière intelligente, peuvent par exemple démontrer le ROMI de vos activités de marketing.
   *Conseil : Google Analytics offre de nombreuses possibilités de surveiller et de mesurer le comportement de votre groupe cible (les clients potentiels et existants). C’est donc un excellent outil pour calculer le ROI.
    
3. Modelage prédictif
   Une bonne analyse des big data et des données connues en interne à propos de vos clients permet d’observer les tendances à grande échelle. Les entreprises de télécom utilisent par exemple des modèles prédictifs capables de capter des signaux subtils, permettant de prédire si un client va passer chez un concurrent donné à l’issue de son contrat. Elles peuvent alors adresser des offres de fidélisation très ciblées à ces (segments de) clients.
    
4. Renforcer votre département  Sales
   D’après AJ Gandhi, Vice President Customer Solutions chez Lattice Engines, les représentants disposent aujourd’hui de plus d’informations que jamais sur une relation commerciale. C’est seulement lorsque le collaborateur sales reçoit des informations claires et applicables dans la pratique, sur base de l’analyse des big data, qu’il peut améliorer considérablement ses résultats. Il peut ainsi approcher le client ou le lead avec des offres ou informations très spécifiques.
   *Conseil : Lorsque vous établissez une stratégie big data intégrée, n’oubliez pas que tous les départements concernés peuvent utiliser des informations applicables dans la pratique après analyse.

L’intégration de vos informations CRM et des données trouvées on line sur votre client et ses besoins, son opinion et ses expériences avec votre marque peut vous donner une meilleure compréhension en finale. Songez par exemple à l’adaptation de certains produits ou services, ou au développement d’un nouveau produit. Cette intégration approfondie des données et leur analyse offre à mon sens d’importantes perspectives pour une entreprise qui veut avoir un avantage concurrentiel en 2014.