Customer Data Management – Définition & bonnes pratiques

On ne vous fera par l’affront de vous rappeler, pour la centième fois sans doute, que les données clients sont le carburant de l’activité de votre entreprise dans ses différentes dimensions (en particulier marketing & commerciale).Vous le savez déjà. Ce que vous savez surement aussi, c’est que les données clients ne servent à rien si elles ne sont pas…correctement exploitées. Vérité de Lapalisse. Mais cela implique que les données clients de votre entreprise soient bien gérées.

C’est le sujet de cet article. Comment gérer au mieux ses données clients ? Question de plus en plus sensible vu :

• L’explosion du volume de données collectées et stockées par les organisations.
• La persistance voire le développement de la logique de silos, due en partie à l’essor des MarTech (et singulièrement des outils SaaS). Les données sont non seulement plus nombreuses, elles sont bien souvent éparpillées.
• L’augmentation de la part des données dites non-structurées.
• Le « durcissement » de la réglementation sur la protection des données personnelles (RGPD…), qui impose en soi une bonne gestion des données clients que l’entreprise traite (au sens large).

Aujourd’hui, bien gérer ses données clients est un des principaux axes de différenciation pour une entreprise. Une stratégie solide de Customer Data Management peut vous aider à faire la différence, à mieux connaître le comportement et les préférences de vos clients, à devenir plus pertinent dans les produits proposés, dans la manière de les promouvoir à vos clients, dans votre relation clients au sens large, dans vos prises de décision stratégiques.

Dans cet article, nous allons vous présenter les principales bonnes pratiques en matière de Customer Data Management. Mais avant, donnons une définition précise de ce terme.

Qu’est-ce que le « Customer Data Management » ou gestion des données clients ? [Définition]

Le Customer Data Management désigne la stratégie et l’ensemble des procédures mises en oeuvre pour gérer et analyser les données clients collectées, stockées et utilisées par l’entreprise. L’objectif du Customer Data Management est de mieux comprendre les besoins, attentes, préférences et comportements de ses clients en vue d’améliorer leur rétention et leur satisfaction. Le Customer Data Management transforme le gisement des données clients en intelligence client, en connaissance client.

Le concept de Customer Data Management n’est pas nouveau. Il est apparu au début des années 1990 pour désigner les technologies qui commençaient à remplacer les traditionnelles feuilles de calcul et les sondages clients papiers. Le concept est ensuite passé de mode, avant de resurgir il y a une dizaine d’année dans le langage des éditeurs de logiciels en raison de sa simplicité. Tout le monde voit de loin en quoi consiste le « Customer Data Management ». Le concept est assez transparent même s’il renferme de nombreux éléments différents.

Le Customer Data Management s’appuie sur des outils pour faciliter l’accès aux données clients fiables et utiles. Il simplifie la gestion de la relation clients (CRM), le marketing et la gestion des feedbacks clients. Le Customer Data Management doit être pleinement intégrés à tous les départements de l’entreprise : le marketing et le commercial bien sûr, mais aussi les départements IT et RH. Voici quelques-uns des principaux process gérés par le Customer Data Management :

• Catégorisation : les données clients sont classées en catégories et sous-catégories. Le Customer Data Management met de l’ordre dans le méli-mélo de données clients à la disposition de l’entreprise.
• Correction : le CDM vérifie la précision et la cohérence des données clients collectées. Il met à jour les données quand c’est nécessaire, procède à la dé-duplication des données dupliquées.
• Enrichissement : les données clients incomplètes font l’objet d’un enrichissement.
• Collecte : l’une des activités du Customer Data Management consiste à organiser la collecte des données et avis clients via différents systèmes et différentes sources : commerciaux, service client, questionnaires, rapports d’activité marketing, newsletters et tous les autres points de contact.
• Organisation : Les données clients sont organisées et partagées à travers l’organisation.

L’un des grands enjeux derrière le Customer Data Management est l’unification des données, leur centralisation. Nous l’avons dit en introduction, les volumes de données clients ont explosé. Les entreprises n’ont jamais disposé d’autant de customer data. Plus de données, mais aussi plus d’outils. Les entreprises utilisent de plus en plus d’outils, d’applications, de logiciels pour collecter, stocker, transformer et exploiter les données clients. Selon DZone, 92% des entreprises ont entre 16 et 20 sources de données…

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Résultat : les systèmes d’information se sont considérablement complexifiés, au point de devenir parfois franchement illisibles. Les données sont dispersées, éparpillées dans des systèmes, des outils et des bases qui ne communiquent pas toujours entre eux. Le Customer Data Management, en tant que fonction, en tant qu’activité, est une réponse à ce challenge auquel font face toutes les entreprises qui collectent des données clients. Le Customer Data Management vise d’abord à organiser les données et les interactions clients, à les harmoniser pour créer des profils clients persistants et cohérents et ainsi obtenir la fameuse vue client à 360°. Le Customer Data Management vise le décloisonnement des données, leur « désilotage » pour que tous les collaborateurs de l’entreprise puissent avoir accès aux données clients qui les intéressent.

Et bien sûr, en dernière instance, la finalité est d’améliorer la pertinence, l’efficacité et la performance des programmes relationnels & marketing déployés par l’entreprise. En un mot : de mieux orchestrer le Plan relationnel de l’organisation, afin d’améliorer l’expérience client, donc la satisfaction client, donc la rétention client. Et, comme chacun sait (il existe plusieurs études sur le sujet), fidéliser un client coûte beaucoup moins cher qu’en recruter un nouveau. Le Customer Data Management permet d’optimiser la valeur de son actif client.

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Pour consolider et unifier les données, le Customer Data Management a plusieurs familles d’outils à sa disposition :

• Les Datawarehouses (entrepôts de données), du type Amazon Redshift, associés à des outils ETL légers pour organiser les flux de données.
• Les systèmes Big Data comme Hadoop.
• Les plateformes logicielles clés-en-main de type Customer Data Platforms. Ces plateformes sont capables d’ingérer tous types de données et de les unifier autour de profils clients persistants. Sur le sujet des Customer Data Platforms, nous vous invitons à télécharger le livre blanc très complet que nous avons publié sur cette (relativement) nouvelle technologie marketing.

12 bonnes pratiques classiques en matière de Customer Data Management

Nous avons répertorié les meilleures bonnes pratiques en matière de Customer Data Management. Pour y voir, nous les avons regroupé par catégorie.

Centralisation des données clients

Les données clients ont naturellement tendance à s’organiser en silos. Les laisser dans cet état est une erreur fréquente commise par les entreprises.

#1 Les données clients doivent être centralisées

Pour deux raisons au moins :

• Lorsque les données clients sont éparpillées entre les départements des ventes, du marketing, du service client, de la R&D, il est très difficile de comprendre en profondeur les parcours clients. Lorsque toutes les équipes réunissent ensemble leurs données, cela permet toujours d’en retirer de riches enseignements (les fameux insights) pour mieux comprendre les clients et prendre des décisions mieux informées.
• Créer une base de données de référence vous aidera à réunir toutes les données clients : feedbacks, réclamations, préférences, comportements, habitudes d’achat, localisation géographique, types de recherche, etc. Avoir une base de données de référence vous permettra de créer plus facilement une vue client holistique et, derrière, à améliorer l’expérience client.*

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La gouvernance des données

Une fois que vous avez unifié vos données clients dans une base de données centralisée, vous devez mettre en place des règles, des protocoles, des standards pour définir comment les données doivent être stockées, extraites et utilisées. Voici quelques conseils à ce sujet :

#2 Identifier chaque client avec un identifiant client unique et associer toutes les informations à cet identifiant unique.

#3 Spécifier des règles d’accès, définir qui peut consulter, écrire ou modifier des informations clients. Le statut d’administrateur ne doit être attribué qu’à quelques collaborateurs seulement.

#4 Spécifier les informations clients affichées en fonction des collaborateurs. Par exemple, un directeucr de service client peut avoir besoin de connaître quels produits / services les clients utilisent, les réclamations, les demandes d’information et les informations de contact. Un responsable marketing peut avoir besoin de connaître les recherches réalisées par les clients, les schémas transactionnels, les préférences clients pour pouvoir concevoir des messages ou des recommandations personnalisés. Tout le monde n’a pas besoin d’accéder à toutes les informations clients.

#5 Mettre en place des standards concernant le mode de stockage des données : formats, sauvegarde de l’historique, notes, etc. On peut penser ici aux nomenclatures utilisées pour les champs d’information, comme les adresses postales par exemple. Les personnes chargées de saisir et de modifier les informations clients doivent toutes adhérer aux mêmes standards.

#6 Définir des protocoles présentant les modalités de création, de modification, de suppression et de fusion des informations clients afin d’éviter toute anomalie.

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La formulation des objectifs (les raisons de la collecte)

La collecte de données clients doit être motivée par des objectifs clairs. Beaucoup d’entreprises collectent des données clients inutiles – au cas où. Demander à ses clients des données inutiles peut générer de l’ennui, de l’agacement et du désengagement de leur part. Cela peut contribuer à dégrader l’expérience client, mais aussi à complexifier inutilement le travail des personnes chargées d’analyser les données.

#7 Avant de créer un questionnaire ou un formulaire, prenez le temps d’identifier les données dont vous avez vraiment besoin et contentez-vous de demander ces données à vos clients. Les données dont vous avez besoin sont celles que vous utiliseriez pour créer vos segments clients. Demandez-vous : est-ce que j’ai besoin de connaître le numéro de mes clients ? Est-ce qu’un numéro de téléphone ou un email ne suffirait pas ? Les données requises peuvent différer suivant les étapes du parcours clients. Lorsqu’un client est en phase de découverte, peut-être que vous n’avez besoin que de son nom, d’un email / téléphone et du produit qui l’intéresse. Lorsqu’un client est entré dans le parcours d’achat, vous aurez peut-être besoin de connaître son budget afin de lui pousser l’offre la mieux adaptée.

La gestion des données

Une fois que vous avez réunies toutes les données et que vous avez mis en place des règles pour déterminer comment vos données devront être contrôlées (gouvernées), vous devrez gérer vos données au jour le jour. Le Data Management, la gestion quotidienne des données, est ce qui vous permettra de maintenir la qualité des données. Avoir des données de mauvaise qualité vous conduira à rater des opportunités, à gaspiller des ressources et à agacer vos clients.

#8 Validation – Vous devez vous assurer que les données clients entrées dans le système sont valides. Vous n’avez aucun intérêt à envoyer un email à une adresse qui n’existe pas ou un magazine pour adolescents à un client qui a plus de 50 ans – c’est du pur et simple gâchis de ressources. Vérifiez que tous vos emails, tous vos numéros de téléphone sont corrects. Il y a plusieurs techniques : utiliser des méthodes de double inscription, envoyer des liens de confirmation, utiliser des outils de Data Validation à l’intérieur de votre CRM, etc. Cela pourrait être le sujet d’un article à lui tout seul !

#9 Nettoyage – Vous devez toujours nettoyer vos données. Les données clients sont une données périssables : les clients changent leurs informations de contact, leurs préférences, se désinscrivent, etc. Vous devez mettre à jour tous les changements, supprimer les doublons et supprimer de votre base les clients qui ne sont plus intéressés par votre marque.

#10 Monitoring – Les données clients sont en mutation permanente. Vous devez monitorer vos données de manière périodique pour identifier les informations actives, les informations inactives archivées, utiliser des workflows pour maintenir la qualité des données, maintenir les tableaux de bord pour identifier les données erronées et les corriger.

N’oubliez jamais : avoir des données de meilleure qualité permet de tirer de meilleurs enseignements.

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La sécurité des données

La sécurité des données et la protection de la vie privée de vos clients doivent constituer une priorité. Il y a deux aspects :

#11 La sécurité – Faites régulièrement des sauvegardes de votre base de données pour ne pas courir le risque de les perdre. Limitez l’accès aux données sensibles en mettant en place des protections par mot de passe, des cryptages voire des systèmes biométriques. Réalisez des audits réguliers pour identifier les fuites de données et les anomalies.

#12 La protection de la vie privée – Pour conserver la confiance de vos clients, vous devez aussi protéger leurs données sensibles. Informez-vous sur toutes les réglementations en vigueur concernant la protection des données personnelles. Informez vos clients sur l’usage que vous comptez faire de leurs données. Mettez en place une politique de protection de la vie privée et partagez-là à vos clients. Faites du cryptage pour les données sensibles (données financières par exemple).

Le Customer Data Management peut avoir un grand impact sur vos performances marketing et commerciales. Prenez soin de vos données, elles vous le rendront bien !

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