La performance marketing grâce aux données : de la théorie à la pratique

Nombreux sont les experts qui parlent aujourd’hui de la data comme de la solution miracle pour améliorer ses ventes. Un enthousiasme que nous pouvons tous comprendre, puisque les discours tenus promettent monts et merveilles, à l’instar de ce que les géants de la tech réussissent à faire aujourd’hui. Une idée séduisante pour beaucoup de décideurs car elle s’appuie sur des opportunités prometteuses, que les cas d’usages sont simples à appréhender et qu’ils s’accompagnent de promesses de résultats à court terme.

Pourtant, nombre d’entreprises se heurtent à de vrais murs, malgré leur réelle volonté de devenir "data-centric" et de tirer profil de cette mine d’or que représentent les données de leurs clients.

Des attentes démesurées…

Prenons l’exemple d’une entreprise fictive qui a mis en place une stratégie de personnalisation, basée sur une analyse approfondie de ses données clients. Elle a élaboré des campagnes d’activation spécifiques à chaque segment, avec des offres personnalisées poussées au bon moment du parcours. Cette stratégie a permis d’engager davantage les clients, et ainsi d’augmenter le taux de conversion. Cette entreprise a ainsi augmenté son chiffre d’affaires de 25 % en seulement 1 an.

Ce récit vous semble familier ? S’agit-il seulement d’une stratégie de communication de la part des éditeurs agrémentée de témoignages clients qui ne rendent pas compte de l’expérience réellement vécue, ou reflète-t-il la réalité ?

… Qui se heurtent à des difficultés pratiques sur le terrain

Les attentes suscitées par ces discours marketing finissent souvent par retomber comme un soufflé, laissant place dans la pratique à une réalité qui s’apparenterait plutôt à une course d’obstacles.

Première barrière, la réglementation

Vous devez déjà vous assurer d’obtenir le consentement de vos clients. Il vous faut travailler avec les juristes pour garantir la légalité du consentement collecté, puis vous assurer de bien pouvoir exploiter ceux déjà acquis. Sans quoi, vous devrez mettre en place une stratégie de collecte et de ce fait, attendre plusieurs mois avant d’avoir une base suffisante et acceptable pour commencer vos campagnes. Sans oublier que si vous travaillez avec des partenaires (agences, réseau de vente, etc.), vous devez aussi vous assurer que vos usages sont bien couverts par un contrat.

Deuxième barrière, la complexité inhérente aux données

Vos données clients sont le plus souvent éparpillées dans une multitude de systèmes qui ne sont pas suffisamment interconnectés. Si la complexité n’est pas purement technique, la faible qualité des données peut compromettre la pertinence des calculs et des analyses.

Troisième barrière, votre organisation

Souvent, les équipes venant de Directions différentes sont alignées sur des objectifs… différents. Si ce n’est pas un problème d’alignement, cela peut être un manque de ressources ou l’incapacité du management à faire des arbitrages. Pour finir, vous pouvez travailler dur pour que vos projets sortent dans les délais et que vos campagnes génèrent un nombre important de leads, si ces derniers ne sont pas correctement traités par vos vendeurs, cela ne servira à rien : il n’existe pas de performance marketing sans performance commerciale.

Des obstacles faciles à franchir si les fondamentaux sont maîtrisés

Fort heureusement, vous pouvez aborder sereinement cette course d’obstacles si vos bases sont solides.

Première règle, définir des objectifs clairs et précis

Avant de se lancer dans la collecte de données, il faut déjà savoir ce que l’on veut faire avec. L’erreur fréquente est de confondre objectifs et usages. Dans notre cas, les cas d’usage correspondent par exemple à la segmentation de la base client et la mise en place de campagnes d’activation personnalisées. Un objectif clair et précis serait: "Augmenter de 20 % le taux de conversion au cours de l’année N + 1". Cela n’a donc rien à voir. Cet objectif donne une direction claire pour :

• Assurer l’alignement de toutes les équipes: si vos équipes data & marketing digital mettent en place de nouvelles campagnes, l’équipe commerciale veillera aussi à traiter les leads nouvellement générés.

• Définir des priorités sur les cas d’usage à mettre en place et les données à collecter. Par exemple, la "vue client 360" ne serait pas la priorité ici alors qu’elle vous engagerait dans un chantier colossal sans ROI à court terme.

Deuxième règle, s’assurer d’avoir le bon niveau de qualité des données

La deuxième erreur est de se lancer tout de suite dans la collecte de données, sans connaître son niveau de qualité. Pour assurer cette qualité, des contrôles doivent être opérés le plus en amont possible de la collecte, sur l’ensemble des points de contact avec le client, tout au long de son parcours. Cela peut passer par des adaptations de vos processus de collecte, ainsi que de vos processus de vente et de gestion de la relation client.

Troisième règle, accepter la complexité et adopter une approche réaliste

La réalité exige de reconnaître et d’accepter la complexité inhérente à la data, et donc de renoncer à un certain nombre d’attentes à court terme. C’est une première étape qui permet d’adopter une approche réaliste de tels projets, en tenant compte des ressources disponibles, des contraintes opérationnelles et de la maturité des organisations. 

"Quand on ne sait pas où l’on va, il faut y aller... Et le plus vite possible" Les Shadocks

Cette approche doit être progressive et intégrer les points clés suivants :

• Ne pas commencer un projet si la conformité réglementaire n’est pas garantie avec a minima des consentements conformes et un cadre contractuel valide. Vous risquez sinon de dépenser vos ressources inutilement.

• Constituer une équipe pluridisciplinaire et multipartenaire dédiée. En effet, si l’équipe data est isolée et doit répondre à tous les métiers de l’entreprise, vous risquez de voir vos projets data marketing rapidement délaissés au profit d’autres, par exemple réglementaires.

• Appliquer les méthodologies agiles, avec une approche customer centric pour itérer rapidement sur des initiatives centrées sur les besoins du client et pour ajuster les stratégies en fonction des résultats.

• Mesurer les indicateurs clés de performance (KPI) en lien avec vos objectifs initiaux. Si les facteurs externes sont trop nombreux, vous pouvez par exemple mettre en place des panels de clients "témoins" qui ne seront pas ciblés, pour comparer la performance sur les taux de conversion et éviter de poser des hypothèses d’attribution qui pourraient être contestées.

• Mettre en place les processus adéquats sur l’ensemble des parcours d’activation et de conversion. Comme mentionné plus tôt, vous devez vous assurer que les leads générés soient correctement traités. Cela passe par la mise à jour des processus de vente et de relation client, la communication et la formation aux nouvelles pratiques, la mise à jour des contrats de service, etc.

L’image de la course d’obstacles peut sembler décourageante, mais considérons ces défis comme autant d’opportunités d’apprendre, d’innover et de faire preuve de créativité. Ces entreprises dont tout le monde parle et qui réussissent… existent vraiment ! Et nous sommes arrivés à un moment où l’avenir de l’intelligence artificielle est déjà là. Alors, avec un peu de persévérance, de patience, quelques échecs et beaucoup de bienveillance, enfilez vos chaussures de course et foncez ! 

SUR L’AUTEUR

Laurent Rodrigues est directeur de la practice Marketing, Ventes & Relation Client de SpinPart, le cabinet de conseil stratégique et opérationnel du groupe Partenor. Il apporte son expertise depuis treize ans à de nombreuses entreprises en les accompagnant dans la planification et la mise en œuvre de programmes de transformation axés sur la gestion de la relation client, l’activation marketing et la gestion des leads, dans des secteurs tels que la banque, l’automobile, les transports et la mobilité.