quels bénéfices d'une intégration du big data dans les crm
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FORUM
Big data, intégration des données : vers un marketing agile en B2B
INTERVENTION : Didier Gaultier
Quels bénéfices d’une intégration du Big Data dans les CRM ? Donner plus d’intelligence aux données.
Dans un contexte marqué par l’émergence du Big Data et des
technologies associées pour le marketing B2B, ce forum
ZEBAZ a fait le point sur les nouvelles tendances, les
nouvelles méthodes et les nouveaux outils à disposition des
professionnels.
Au cours de cette matinée de conférences, cinq experts se
sont succédés à la tribune. Compte rendu de l’intervention
de Didier Gaultier (Business & Décision), consacrée aux
bénéfices de l’intégration du Big Data dans les CRM des
entreprises.
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Quels bénéfices d’une intégration du Big Data dans les CRM ? Donner plus d’intelligence aux données.
Quelques notions fondamentales liées à la connaissance client
Face à l’abondance d’informations circulant à propos du Big Data et du CRM, ne perdons pas de vue la notion fondamentale de connaissance du client…
Contrairement à l’époque de Henry Ford et de sa célèbre citation (« vous pouvez choisir la couleur de votre voiture, à
condition qu’elle soit noire »), la relation client doit aujourd’hui composer avec un très grand nombre d’offres de produits
et services.
Le choix étant infiniment plus étendu qu’auparavant, la dimension conseil de la relation client est devenue essentielle. Il
faut notamment faire sentir à chaque individu qu’il est unique.
Or, selon une étude Forrester, 60% des problèmes rencontrés par les marketers sont liés à un déficit de la connaissance client. De ce constat découle une batterie de questions clés que doivent se poser les directions marketing : connaissons-nous
réellement nos clients ? Que savons-nous de leurs habitudes d’achat ? Quels sont les axes discriminants qui les
différencient indépendamment des dimensions temps et espace ? Suis-je en mesure de les catégoriser avec pertinence
de manière à établir des familles de clients ?
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Lorsqu’elle se met au service du business (par exemple dans le cadre d’un partenariat Business & Décision – Zebaz Smart
Data), la Data Science tirée du Big Data est en mesure d’apporter un grand nombre de réponses à toutes ces questions :
la prédiction des comportements clients, les forecasts de chiffre d’affaires, le ciblage à adopter pour ses campagnes
marketing ou média, l’optimisation de divers objectifs (ventes, taux de conversion, ROI…), l’identification des indicateurs
clés à suivre en fonction de sa stratégie, etc.
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Quels bénéfices d’une intégration du Big Data dans les CRM ? Donner plus d’intelligence aux données.
Le positionnement de la Data Science au sein du Big Data
Attention à ne pas complexifier inutilement l’idée que les marketers se font du Big Data. Il peut se résumer à deux types de problématiques distinctes :
le volet « infrastructures » : comment je collecte, stocke et dispatche mes données ?
le volet « analytique » : que puis-je faire de ces données pour générer de la valeur ?
Ces données proviennent de deux sources : l’interne à l’entreprise et l’externe.
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Pour parvenir à générer de la valeur avec les données collectées (ou, plus prosaïquement, transformer des datas en euros), les entreprises ont à leur disposition la Data Science qui regroupe deux outils :
les statistiques le « Machine Learning »
(via des algorithmes dits « auto-apprenants »).
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Deux cas d’illustration du Big Data en B to B
Use case n°1 : un leader européen de la fourniture de matériel d’hôtellerie et restauration(400 000 clients – 33 familles de produits)
La problématique : un manque d’optimisation de l’exploitation de deux canaux de vente distincts (opérations de
télémarketing + envoi d’un catalogue papier suivi de commandes online)
Les solutions Data Science mises en œuvre :
Le résultat obtenu (au bout de 6 mois) : + 17% de chiffre d’affaires, associé à une baisse de 50% des dépenses marketing.
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segmentation comportementale
à partir des données CRM
élaboration d’un modèle prédictif
d’engagement des clients
création d’un nouveau catalogue
d’offres
amélioration de l’efficacité des
campagnes via un meilleur ciblage
des clients
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Use case n°2 : la filiale française d’une chaine de restauration rapide multinationale
La problématique : permettre aux fonctions transversales du siège de comprendre les facteurs clés de succès en France
afin de mieux piloter les points vente.
Les solutions Data Science mises en œuvre :
Etude de l’ensemble
des données existantes
réparties à travers 17
sources différentes
Passage d’un seul
indicateur de pilotage
(le CA) à huit indicateurs clé
(qualité de l’offre,
qualité de service, niveau
d’investissement, niveau de
saisonnalité des ventes,
niveau de densité de la zone
de chalandise…)
Elaboration
d’une typologie
des points de vente
Etude d’élasticité des prix
permettant d’identifier
les seuils psychologiques
des clients de la chaine
de restauration.
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Les résultats obtenus :
En conclusion…Si le traitement scientifique des données est une affaire de spécialistes, leur exploitation business est accessible à
n’importe quel marketer et profitable à tout type d’entreprise.
Mise en place d’un modèle
prédictif des ventes
(avec un taux de précision
de 90%) sur tous les
restaurants de la chaine.
En fonction de
l’emplacement envisagé,
possibilité d’appliquer
ce modèle prédictif de CA
à des restaurants
non encore existants.
Modélisation de l’efficacité
des campagnes marketing en fonction
du type de restaurant et du média
privilégié (ex. alors que la radio donne
d’excellents résultats pour
les restaurants situés dans les zones
touristiques, c’est la publicité Internet
qui génère le plus d’impact à Paris).
www.zebaz.com | 01 81 800 502
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