Un peu délaissé durant la période de transformation digitale des entreprises au profit de l’automatisation des canaux digitaux, le CRM redevient la pierre angulaire d’une stratégie donnée first party aux yeux de nombreux CMO. Laëtitia Baret, Head of Brand Positioning de l’éditeur CRM Efficy, Administratice du CMIT nous explique comment ces solutions doivent évoluer pour apporter tous les services attendus en matière de gestion et analyse des données clients et consommateurs. Des évolutions passant nécessairement par des investissements importants en IA.
DigitalCMO.fr – Efficy propose un décloisonnement du silo CRM par une extension de service dans différents domaines – le marketing automation, la lead…- pourquoi ce type d’approche semble correspondre davantage aux besoins marketings et commerciaux des entreprises actuellement ?
Laëtitia Baret – Cette approche correspond effectivement à ce que les entreprises attendent aujourd’hui. Pourquoi ? Parce que cela reflète ce que le client & le consommateur attend d’elles. Le client est un individu en contact avec une entreprise ou une marque et il veut être traité de la sorte. Certes, il passe d’un canal à l’autre : il va téléphoner, envoyer un SMS, visiter le site web, se rendre sur un comparateur ; certes, il va s’adresser à des départements différents : le service client, le commerce, le marketing, le community manager, etc.. Mais d’un point de vue client, ce parcours doit sembler linéaire, fluide et sans frottement. Et le CRM permet cela. En proposant une vue complète du client (ses commandes en cours, ses plaintes, ses réactions à un email, etc.), le CRM offre à chaque collaborateur de l’entreprise la possibilité d’embrasser l’ensemble du parcours du client. Je pousserais même la réflexion plus loin… Le CRM se doit d’être le point névralgique de l’information client. Donc, oui, chez Efficy, nous proposons un CRM avec des fonctionnalités étendues de type marketing automation, mais nous nous efforçons également à proposer un CRM qui reste ouvert, capable de s’interfacer avec des sources d’informations clients multiples.
DigitalCMO.fr – Quelles sont les capacités analytiques de vos solutions et comment facilitez-vous le décloisonnement des données issues des campagnes de vos clients ?
Laëtitia Baret – En un mot, elles sont illimitées ! Les capacités d’analyse vont dépendre de plusieurs facteurs comme le volume de données, la possibilité de personnaliser ces analyses, ou encore l’intégration avec d’autres outils comme évoqué plus tôt. Plus le volume de données à analyser sera important, plus les analyses seront fines et pertinentes. En effet, si vous comptez seulement 4 commerciaux dans votre entreprise, vous n’aurez pas forcément de tendances qui se dégageront. De même si l’entreprise n’organise que 2 événements par an. Quand je parle de la possibilité de personnaliser les analyses, je parle de l’autonomie que peut avoir le décideur dans la définition de ces analyses. Certes, il est important de définir des KPIs à suivre de manière standard et régulière. Mais il est tout aussi important de se réserver le droit d’analyser ses données clients à la volée, selon le besoin du moment. Enfin, l’intégration de données extérieures au CRM peut permettre une lecture encore plus fine des données. Que ces données concernent directement le client ou pas. Tout ce qui peut avoir un impact sur le comportement du client et son acte d’achat doit pouvoir être analysé. Et là, le CRM prendra toute sa puissance. Un dernier point… La qualité des données est primordiale ! Je ne dirais pas que sans données de qualité, point d’analyse. L’effet est encore plus pervers. Sans données de qualité, les analyses continueront de se faire mais les conclusions seront faussées, voire dangereuses.. Quant au cloisonnement des données, je pense qu’au contraire la réussite réside dans la consolidation des données pour une meilleure redistribution. Consolidation, dans le sens où toutes les données doivent être centralisées. Pour une meilleure redistribution, pour que chacun non seulement puisse avoir accès aux données qui l’intéressent mais également soit en capacité de les lire et de les interpréter.
DigitalCMO.fr – Beaucoup d’éditeurs de CRM font de l’IA le Graal de l’analyse de données comportementales des clients et acheteurs. Est-ce un objectif réellement atteignable ? Comment intégrez-vous l’IA à vos solutions et pour quels objectifs ?
Laëtitia Baret – Ce qui rend l’IA puissante, ça va être le volume de données. Plus il y aura de données sur lesquelles appuyer l’analyse, plus la recommandation faite par l’IA sera pertinente. Ceci étant dit, les cas d’usages sont multiples, côté commerce, côté marketing mais aussi côté service client. Certes, on peut analyser les comportements des acheteurs pour anticiper ou influencer celui des prospects, on peut recommander aux commerciaux la Next Best Action pour les aider à transformer leurs opportunités commerciales, on peut les rendre plus productifs en les aidant dans la prise de notes lors de rendez-vous, en résumant ces mêmes notes. De la même manière, on peut anticiper un besoin en se basant soit sur des données comportementales soit sur des données démographiques. Aujourd’hui, nous sommes en train de travailler sur cette implémentation de l’IA dans nos solutions. L’IA, en apportant au collaborateur une aide personnalisée, lui fait gagner en productivité, lui évite les tâches répétitives et le laisse sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, certes, mais également des tâches dans lesquelles il s’amuse certainement beaucoup plus. En bref, les tâches répétitives, c’est pour l’IA, les tâches fun et épanouissantes, c’est pour l’humain. Côté client, l’IA permet aux entreprises de maximiser les chances d’arriver à point nommé avec le produit le plus pertinent. La marque apparait alors comme un deus ex machina, capable d’anticiper les besoins du client, ni trop intrusif, ni trop présent. Enfin, côté performance des entreprises, nous regardons à mettre en place l’IA dans la lecture et le suivi des KPIs des entreprises. Elle doit être capable d’alerter, de souligner des dissonances géographiques, etc. Charge aux managers d’en tirer les bonnes conclusions pour prendre les bonnes décisions.
