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Connaître le plus intimement possible ses clients, non seulement dans l’agrégat de données (niveau segment), mais aussi et surtout individuellement, voilà bien le Saint Graal du CRM. Une promesse faite aux marketeurs depuis l’avènement du web, mais qui n’a, à ce jour, jamais été complètement tenue malgré les nombreuses avancées technologiques. Au début des années 90, Don Peppers et Martha Rogers ont ouvert la voie au concept du marketing personnalisé dans leur ouvrage One to One Future. Ce concept, qu’ils ont décliné tout au long de la décennie dans plusieurs autres ouvrages, insiste sur le fait que toute l’entreprise doit être impliquée dans cette démarche de personnalisation. Le rapprochement des mondes B2B et B2C met à disposition des marketeurs de ces secteurs, des techniques de plus en plus sophistiquées. Celles-ci pourront améliorer grandement la relation client, à condition de maîtriser quelques fondamentaux, dont notamment celui de la culture de la donnée.
Mais en 2015, force est de constater que de la promesse à la réalité, le bilan est encore très contrasté. Aux Etats-Unis, le one-to-one marketing est devenu très sophistiqué dans certains secteurs, tels que les services financiers ou la distribution. Quant à l’Europe, elle affiche une grande diversité de situations, pour des raisons aussi bien juridiques (telles que la protection de la vie privée en France) que culturelles.
Pourtant, depuis l’avènement du web 2.0, des médias sociaux et surtout des Big Data, ce rêve devient possible. D’autant plus que la technologie rencontre désormais une aspiration forte des consommateurs eux-mêmes à une relation plus personnalisée et que l’expérience client est au cœur de toutes les attentions. Pour cela, les entreprises vont devoir fournir un effort particulier pour s’organiser et apprendre à gérer ces données.
Nous ne manquons pas de données, nous manquons d’intelligence. Le volume et la diversité des données capturées par les entreprises sont même stupéfiants ! Extraire les données n’est pas le plus compliqué, c’est leur exploitation qui est critique.
Présenté, à juste titre, comme un modèle de réussite des start-ups françaises, Criteo a développé des algorithmes permettant le re-ciblage publicitaire (alias retargeting) en fonction des comportements des internautes sur la toile. Pour proposer des recommandations ciblées, leurs algorithmes analysent plus de 230 tera-octets de données par jour et traitent 15 millions de requêtes à la seconde. Près d’un milliard d’internautes sont ainsi ciblés chaque mois par des publicités de ce nouveau géant de la pub en ligne. Une prouesse technologique, certes impressionnante, mais qui ne saurait dissimuler certaines failles, par exemple lorsque l’internaute reste la cible de sollicitations publicitaires pour un produit qu’il a déjà acheté. Le constat des limites du retargeting ne s’arrête d’ailleurs pas là. Résultat : faute d’une expérience client améliorée, l’internaute perçoit plutôt une forme de harcèlement publicitaire qui a le don de l’agacer.
Outre ces failles persistantes dans les algorithmes employés par les marketeurs, ces derniers accumulent également un déficit de culture de la donnée. J’ai pu le constater par moi-même encore récemment, lors d’une conférence organisée par Benchmark Group en avril dernier durant laquelle j’animais une table ronde : à la question « qui a une culture de la donnée ? », seuls trois doigts se sont levés parmi la centaine de marketeurs présents dans la salle. Une situation d’autant plus paradoxale que ces mêmes marketeurs aspirent tous à développer l’expérience client et le marketing one-to-one. Mais on ne peut qu’en faire le constat : le déficit de connaissance de la donnée provient à la fois d’un manque d’organisation transversale au sein de l’entreprise, mais aussi, bien souvent, d’un simple oubli de la collecter. Cette culture de la donnée, que mon ami le Professeur Benavent appelait de ses vœux lors de cette fameuse table ronde, n’est pas encore suffisamment implantée au sein des entreprises. Mais, comme je l’ai écrit dans mon dernier billet : le passage obligé de l’entreprise vers la donnée à l’horizon 2020 impose une réorganisation et un ajustement des rôles de chacune des fonctions impliquées dans les démarches marketing et commerciale, ainsi que dans la relation client. L’entreprise doit maintenant s’aligner.
En B2B, la situation est encore plus complexe qu’en B2C. D’abord parce que le nombre plus limité de clients conjugué à la forte dimension relationnelle entre les commerciaux et ces derniers confère à l’entreprise l’impression de bien les connaître. Ensuite, parce que les outils de productivité employés et les agendas, restent encore individuels et que les commerciaux répugnent à partager leurs informations. Il y a pourtant urgence : les comportements clients évoluent plus vite que ceux des entreprises et la tendance est à l’automatisation de bout-en-bout du parcours client, d’où l’importance stratégique d’acquérir et de maîtriser la donnée client car les exigences et les processus tendent désormais à se rapprocher de ceux en vigueur dans le B2C.
Le principal défi pour l’entreprise consiste donc à professionnaliser le traitement des données pour éviter l’entropie et parfaire le parcours client sans rupture. Le débat sur le multicanal et l’omnicanal est secondaire, même si cela peut paraître contre-intuitif. En effet, la relation doit par nature être globale : du point de vue du client il n’y a pas de « multi canal », il y a juste une relation avec une entreprise avec laquelle il interagit et dont il attend qu’elle le reconnaisse en toute circonstance. La problématique est en outre plus complexe en B2B car pour une entreprise cliente, il existe souvent plusieurs utilisateurs, qui sont tous autant de petits clients à l’intérieur d’un grand client. Dans ce cas, la personnalisation 1to1 s’avère d’autant plus complexe.
Voici donc mes conseils pour faire face à cette complexité et passer de ce rêve de marketeur à la réalité du terrain.
Il est important de définir préalablement des règles de gestion et de faire de celles-ci un véritable code de conduite partagé par tous au sein de l’entreprise. Par exemple définir des règles pour identifier les clients inactifs et les scénarios à appliquer (relances, suppression des contacts, etc.). Procéder régulièrement à la révision et la mise à jour des données, enrichir la base avec des données ciblées travaillées et alimentées en interne. Ce travail peut être en partie automatisé (via le progressive profiling notamment), et nécessite également de mobiliser tous les acteurs de l’entreprise autour d’une logique de business intelligence. Enfin, il faut périodiquement nettoyer la base et retirer les fiches périmées.
La data intelligence est une discipline transverse à l’entreprise. Or celle-ci est encore organisée en silos et, quoi qu’on en dise, il est probable que ce modèle ne changera pas. Il est donc nécessaire de développer la transversalité via des processus adaptés et de déployer des outils collaboratifs pour permettre la consolidation et le partage de données au sein de l’entreprise. Au-delà de ces clivages, il est nécessaire d’instaurer une discipline de la donnée, de la faire sortir des bases de données privées des commerciaux, de consolider le CRM et de le placer au cœur de tous les processus commerciaux et de relation client de l’entreprise. C’est un chantier de consolidation des données qui est prioritaire pour l’entreprise, et qui a commencé, pour ma part, il y a longtemps, quand je mettais en œuvre un des premiers outils de Sales Force Automation dans les 40 pays de mon périmètre d’Unisys.
Le comportement des acheteurs en B2B a considérablement évolué, comme nous l’avons décrypté dans l’article précédent (voir ici pour quelques précisions supplémentaires). Ainsi, comme nous l’avons vu, le e-commerce progresse chaque année et va devenir fondamental dans les processus de vente B2B des cinq prochaines années. Ceci va imposer aux domaines du B2B, là encore comme en B2C, de s’adapter et chercher à créer un parcours d’achat fluide en évitant toute rupture dans le processus d’achat, que celui-ci se déroule en ligne ou hors ligne, ou de façon hybride. Il paraît donc indispensable de revoir l’architecture des systèmes d’information, afin de synchroniser en temps réel les données issues des différents canaux, tout en maintenant la sécurité et l’intégrité des différentes bases de données. Encore un chantier majeur de la transformation digitale des entreprises.
Qu’il s’agisse des prospects ou des clients, une bonne part de l’acquisition, de l’enrichissement et de la maintenance des données est réalisée à l’occasion des interactions de ceux-ci avec l’entreprise. Le développement de l’utilisation des canaux digitaux par les prospects et clients permet d’automatiser non seulement le processus de collecte et de maintenance des données, mais aussi de générer automatiquement de nouvelles opportunités d’interactions. Les plateformes de marketing automation disponibles sur le marché permettent non seulement d’automatiser les tâches répétitives, mais surtout de disposer d’outils analytiques permettant de mieux comprendre et exploiter les données collectées sur les prospects et clients. Grâce au lead nurturing, elles permettent aussi de faire progresser les cibles dans le parcours d’achat et d’en évaluer plus finement la maturité. Elles sont pourtant encore sous, voire mal utilisées. Certains marketeurs tardent encore à être convaincus de leur efficacité. D’autres hésitent face aux coûts engendrés et doutent du ROI généré par ces outils. Quant à ceux qui y ont recours, certains reconnaissent un bilan mitigé lorsque la transversalité et la complémentarité entre les services marketing, commercial et relation client n’est pas fluidifiée par des processus adaptés. Des conditions nécessaires avant d’arriver au fameux Graal décrit plus haut.
C’est sans doute là que réside l’essentiel de l’intelligence nécessaire aux entreprises pour tirer le meilleur parti de la donnée client. La mesure permanente des résultats obtenus permet d’améliorer constamment la compréhension des données collectées et l’efficacité des processus d’automatisation. Les démarches d’automatisation nécessitent en effet une mesure approfondie et en continu des résultats, des comparaisons de types de messages et de qualité des réponses et interactions (A/B testing), et de travail en profondeur sur la qualité des bases et des messages. Sans données fraîches et de qualité, sans nettoyage des processus et de discipline interne, pas de marketing automation.
Ce sont ces fondamentaux que l’entreprise du 21ème siècle devra faire siens, le Saint Graal du marketeur ne pourra être atteint qu’à ce prix-là.
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