Stratégie data en marketing & CRM : comment mieux exploiter les données clients ?

Les entreprises qui obtiennent les meilleures performances CRM & marketing sont celles qui exploitent le plein potentiel des données clients et qui, pour cela, ont mis en place une solide stratégie data. Nous allons voir dans cet article ce qu’est une stratégie data, pourquoi vous avez sans doute intérêt à faire de la data une stratégie et les 7 étapes à suivre pour cadrer et déployer votre stratégie de données.

Qu’est-ce qu’une stratégie data ? [Définition]

Une stratégie data désigne la démarche qui consiste à organiser la manière dont l’entreprise collecte, stocke, prépare et exploite ses données. Dans le contexte du CRM et du Data Marketing, la stratégie data porte sur l’organisation et l’exploitation des données clients au sens large (qui inclut, par exemple, les données transactionnelles).

On peut exploiter les données clients sans stratégie bien cadrée, certes. Après tout, toutes les entreprises ou presque collectent des données sur leurs clients, les stockent dans des outils, les « raffinent » plus ou moins pour transformer les données en informations utilisables, puis exploitent ces données clients pour :

• Améliorer l’efficacité des efforts CRM et marketing : personnalisation des interactions, des parcours clients, des messages, des offres, des recommandations…
• Améliorer la connaissance client : mieux connaître ses clients, leurs profils, leurs besoins, leurs attentes, leur répartition / segmentation…
• Analyser de manière avancée la performance client pour être dans une démarche d’amélioration continue.

Mais seule la mise en place d’une stratégie data structurée permet de réellement tirer profit des données clients, que ce soit à des fins d’activation marketing ou d’analyse. Construire une stratégie data consiste à rationaliser la manière dont l’entreprise utilise les données tout au long de la chaîne de traitement, de la collecte à l’exploitation dans les campagnes marketing. Seule une stratégie data solide, bien pensée, adaptée aux enjeux de l’entreprise permet de valoriser cet actif immatériel de plus en plus précieux que sont les données clients.

Construire une stratégie data, bien souvent, consiste à mettre de l’ordre, de l’organisation, de la rationalité dans des pratiques et des process existants pour gagner en maturité data.

Pourquoi mettre en place une stratégie data ?

Ce qui précède répond déjà à la question. Mais allons plus loin. Voici les 6 principaux avantages selon d’organiser une stratégie data CRM.

Une stratégie data permet plusieurs choses :

• Améliorer la prise de décision. Une stratégie data bien conçue permet de mettre à la disposition des décideurs les informations et les enseignements nécessaires pour prendre de meilleures décisions. Une stratégie data permet de prendre des décisions data-driven, basées non pas uniquement sur l’intuition ou le feeling, mais sur des analyses objectives. C’est valable au niveau du top management, mais aussi au niveau des personnes ayant la responsabilité de créer les campagnes marketing. Si vous avez accès à un reporting détaillé de la performance des campagnes passées, ça aide à créer des campagnes toujours plus performantes.
• Améliorer la personnalisation des campagnes. En exploitant efficacement les données clients, une stratégie data permet d’offrir une personnalisation poussée dans les interactions avec les clients. Grâce à des insights détaillés sur les préférences et comportements des clients, les entreprises peuvent ajuster leurs offres et messages pour répondre de manière plus précise et pertinente aux attentes de chaque individu. Cette personnalisation peut se traduire par une augmentation significative de l’engagement client et de la fidélité, pour une raison simple : les clients se sentent mieux compris et plus valorisés.
• Améliorer les campagnes marketing. Avec une stratégie data robuste, chaque campagne marketing peut être analysée en profondeur pour évaluer son efficacité. Les données collectées permettent d’identifier les tactiques qui fonctionnent le mieux et celles qui nécessitent des ajustements, ce qui guide la création des futures campagnes.

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• Améliorer l’efficacité opérationnelle. L’organisation et l’analyse des données à travers une stratégie data structurée permettent de gagner en efficacité en automatisent les processus, ce qui permet de diminuer les coûts et d’augmenter la productivité. Les décisions opérationnelles deviennent plus rapides et plus précises grâce à une meilleure accessibilité à des données fiables et pertinentes. Par exemple, l’optimisation des stocks en fonction des tendances de consommation analysées à partir des données peut significativement réduire les coûts de surstockage ou de rupture de stock.
• Mieux connaître ses clients. Une stratégie data bien mise en place permet de construire un profil complet de chaque client, fusionnant diverses sources de données pour offrir une vision à 360 degrés. Cela équipe les entreprises avec des informations précises sur les besoins, les préférences et les comportements des clients, qui facilite ensuite une meilleure anticipation de leurs attentes et une meilleure efficacité des sollicitations.
• Traiter les données en toute conformité (RGPD, etc.). L’adoption d’une stratégie data permet de garantir que toutes les pratiques de collecte, de stockage, et de traitement des données sont en conformité avec les législations, notamment le RGPD. Cela minimise les risques juridiques et renforce la confiance des clients envers l’entreprise. Une bonne gestion des données protège non seulement les informations sensibles des clients mais assure également que l’entreprise reste à l’abri des sanctions potentielles et des répercussions négatives liées à une mauvaise gestion des données.

7 étapes à suivre pour organiser une stratégie data

Nous avons vu le « quoi » et le « pourquoi », passons au « comment ». Comment organiser une stratégie data ? Voici les 7 étapes à suivre.

#1 Définir les objectifs de la stratégie data

La première étape dans l’élaboration d’une stratégie data consiste à cadrer la manière dont vous souhaitez exploiter les données clients et monter en compétences dans leur manipulation pour atteindre vos objectifs business et CRM.

Ces objectifs doivent être spécifiques, mesurables, atteignables, pertinents et temporellement définis (critères SMART). Par exemple, vous pouvez viser une amélioration du taux de conversion de vos campagnes marketing de 20% dans l’année à venir ou augmenter la satisfaction client de 15% grâce à une personnalisation plus poussée des interactions. Vous pouvez tout à fait poursuivre plusieurs objectifs. Lire à ce sujet notre article sur l’art de cadrer ses objectifs marketing.

Pour définir efficacement ces objectifs, il est essentiel de comprendre les besoins business globaux de votre entreprise et les défis spécifiques auxquels elle fait face. Nous recommandons en général d’organiser un atelier collaboratif, avec la participation des principaux départements concernés : marketing, ventes, IT, digital, juridique…Cela permet d’aligner la stratégie data sur les priorités stratégiques de l’entreprise.

#2 Faire un audit des données

La deuxième étape dans l’élaboration de votre stratégie data consiste à réaliser un audit complet des données dont vous disposez actuellement. Cet audit vous permet d’évaluer la qualité et la pertinence des données collectées, stockées et utilisées au sein de votre organisation.

A ce titre, vous devez vérifier les types de données que vous collectez, les formats dans lesquels elles sont conservées, les méthodes utilisées pour leur collecte ainsi que les systèmes de stockage et de gestion des données en place. Cela inclut également un audit de conformité réglementaire. Nous conseillons toujours à nos clients d’analyser leurs mécaniques de collecte des données et de recueil du consentement.

L’audit des données est l’occasion d’identifier les éventuelles lacunes ou redondances dans vos données. Examinez si les données que vous possédez sont à jour, complètes, précises et accessibles.

Cette étape va vous aider à poser des bases solides pour les étapes suivantes en vous donnant une vue claire de l’état actuel de votre écosystème de données. Un audit bien mené vous permettra de déceler les opportunités d’amélioration de la collecte et de l’utilisation des données.

#3 Identifier les données cibles (les données manquantes)

Après avoir effectué un audit détaillé de vos données existantes, l’étape qui suit vise à détecter les données manquantes qui sont nécessaires pour atteindre les objectifs que vous avez définis en étape 1.

Vous devez déterminer les types de données spécifiques qui vous manquent pour améliorer vos actions, vos opérations, vos campagnes marketing ou votre compréhension des besoins clients. Réfléchissez aux sources potentielles de ces données, qu’il s’agisse de nouvelles méthodes de collecte, comme des enquêtes directes auprès des clients ou l’intégration de données third party. Assurez-vous aussi de bien prendre en compte les implications légales et éthiques de l’acquisition de nouvelles données, notamment en ce qui concerne la protection de la vie privée et le consentement des utilisateurs.

#4 Concevoir l’architecture data et les process de traitement

La quatrième étape consiste à imaginer une architecture data qui vous permettra d’améliorer toute la chaîne de traitement des données, de leur collecte à leur activation dans les outils métier. Comme nous l’expliquions dans l’article que nous avons consacré à ce sujet clé, construire une architecture data comprend :

• Des enjeux humains. Qui sera en charge de la maintenance de l’architecture de données ? Vous devez définir les rôles et les responsabilités de chacune des personnes impliquées dans l’organisation et l’exploitation des données clients et définir des process de traitements des données à toutes les étapes de manipulation des données.

• Des enjeux technologiques. Il s’agit ici de définir les outils, les technologies, les systèmes à mettre en place pour mieux collecter, consolider, unifier, préparer et segmenter les données clients. Il existe plusieurs options d’architecture : des architectures CRM-centric, des architectures Data Warehouses centric, etc. Il faut également définir la manière dont sont interconnectées les différents systèmes utilisés pour assurer leur inter-opérabilité. C’est un sujet que nous abordons en profondeur dans notre guide complet sur l’architecture CRM.

#5 Sélectionner les bons outils

La définition de l’architecture data a permis d’identifier les familles d’outils dont vous allez avoir besoin. Par exemple : un CRM avancé, un Data Warehouse, une Customer Data Platform, un ETL ou un Reverse ETL pour gérer les flux de données, etc. L’étape qui suit logiquement est la sélection de ces outils. Vous devez choisir des outils qui correspondent à la fois à l’architecture data que vous avez définies et aux cas d’usage et besoins métiers qui découlent des objectifs définis au début du Projet Data.

Le choix des outils est déterminant. Il doit se faire au moyen d’un processus rigoureux appelé « RFP », Request for Proposal ». Voici le déroulé que nous conseillons à nos clients :

• Production du cahier des charges dans lequel doit figurer une présentation de l’architecture data, des objectifs de l’entreprise et des cas d’usage et fonctionnalités attendues.
• Production d’une grille d’analyse détaillée qui servira à comparer les outils sur tous les points clés.

• Pré-sélection de 3 ou 4 éditeurs / intégrateurs éligibles.
• Questions-réponses avec les fournisseurs de solutions sélectionnés.
• Soutenances et démonstrations scénarisées afin d’évaluer concrètement, avec les acteurs sélectionnés, la capacité de leur solution à répondre à vos enjeux et besoins.
• Evaluation précise de chaque solution sur la base des documents à disposition et des démonstrations.
• Sélection de la solution la plus appropriée.

#6 Former les équipes

Le succès de votre stratégie data repose non seulement sur l’adoption des bons outils mais également et surtout sur la capacité des utilisateurs à manipuler ces outils et les données associées. Beaucoup de projets data échouent par manque de formation des équipes.

Il est donc essentiel de former vos équipes à l’utilisation efficace des données pour garantir que votre stratégie soit pleinement exploitée.

La formation des utilisateurs ne doit pas se limiter à des sessions ponctuelles. Les formations de quelques jours sont utiles pour initier les équipes aux nouveaux outils et méthodes, mais il est important aussi de cadrer de manière rigoureuse les process et traitements de données. Ce cadrage peut être documenté dans des guides d’utilisation qui serviront de référence continue pour les employés. Ces documents doivent détailler les procédures à suivre, les bonnes pratiques de manipulation des données et les étapes critiques des processus de traitement et d’analyse.

#7 Mettre en place un dispositif de pilotage de la performance

Pour garantir la réussite de votre stratégie data, il est essentiel de mettre en place un dispositif de pilotage de la performance. Comme le dit l’adage, on ne peut améliorer que ce que l’on mesure. Il faut donc mesurer l’efficacité de votre stratégie data en mettant en place des reportings et des tableaux de bord adaptés.

Ces outils de suivi doivent vous permettre de visualiser clairement comment l’entreprise réussit à atteindre ses objectifs grâce à la stratégie et à l’architecture data mises en place. Ils doivent inclure des indicateurs clés de performance (KPIs) qui reflètent directement les objectifs stratégiques que vous avez définis dans la première étape de votre stratégie data. Par exemple, si l’un des objectifs est d’améliorer la satisfaction client, les utilisateurs doivent pouvoir monitorer des KPI de satisfaction client comme le Net Promoter Score ou le CSAT.

Il est également important de concevoir des tableaux de bord qui sont intuitifs et accessibles pour les différents utilisateurs, des opérationnels aux décideurs. Cela permet à chacun, à tous les niveaux de l’entreprise, de comprendre rapidement les performances et d’identifier les éventuelles actions correctives ou opportunités d’amélioration. Il ne s’agit donc pas de construire 1 reporting, mais n reportings adaptés aux différents niveaux et types d’utilisateurs.

Conclusion

L’élaboration d’une stratégie data efficace est une démarche complexe mais essentielle pour toute entreprise désirant exploiter pleinement le potentiel de ses données clients en marketing et CRM. En suivant les sept étapes clés détaillées ci-dessus, une entreprise peut non seulement améliorer ses processus internes et sa prise de décision, mais aussi offrir des expériences clients plus enrichissantes et personnalisées à ses clients.

En définissant des objectifs clairs, en effectuant un audit complet des données, en identifiant les données nécessaires, en concevant une architecture adaptée, en choisissant les bons outils, en formant les équipes et en mettant en place un suivi rigoureux, vous construisez les fondations nécessaires à une stratégie data ROIste.

Vous souhaitez déployer une stratégie data ? Contactez-nous !

Cabinet de conseil en CRM et en Data, Cartelis aide les entreprises à mettre en place des stratégies data génératrices de performance client. Nous accompagnons nos clients dans la conception de leur architecture de données, dans le choix et l’installation des outils, dans la construction des dispositifs de pilotage, dans la montée en compétences des équipes. Vous souhaitez augmenter votre performance CRM – marketing par une meilleure exploitation des données clients ? N’hésitez pas à nous contacter pour un premier échange !

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