Dans ce nouveau monde, une question majeure demeure pour bon nombre d’entreprises : comment gérer cette masse infinie et indéfinie d’informations pour éviter que l’opportunité du big data ne se transforme en piège du bad data ? Alors que la quantité croissante de données implique une approche plus qualitative, tout particulièrement sur la donnée client, voici 3 conseils concrets pour rater à coup sûr sa stratégie de Data Quality Management (DQM) !
Si les entreprises ont aujourd’hui une réelle sensibilité à la valeur de la donnée client, beaucoup n’ont pour autant pas encore pris la pleine mesure de l’enjeu, se contentant d’une connaissance client approximative, de bases de données clients éparpillées, de programmes CRM mal déployés, ou encore de courriers NPAI non comptabilisés.
Or, pour optimiser l’expérience client, ce buzz word des directions marketing, commerciale, digitale et e-commerce, une seule voie : la donnée. Car c’est bien par la collecte, l’analyse et l’utilisation « intelligente » des informations fournies par le client que s’établit la connaissance de ce dernier, et par là même, la possibilité de s’adresser à lui de manière plus personnalisée et plus efficace.
L’adoption d’une démarche de Data Quality Management, en continu et en temps réel, n’est aujourd’hui plus une option, tant la qualité des données est devenue essentielle à la construction d’une relation pérenne avec ses prospects et ses clients. Une démarche qui doit d’ailleurs transcender le temps et la taille, pour se mettre en œuvre dès le premier client, sur le long-terme, au fil des campagnes, et ce que l’on soit une PME régionale ou un grand groupe international.
Ce n’est pas un scoop, le consommateur du 21ième est très convoité et souvent sur sollicité. Dans ce contexte, il y a certains écueils à éviter. Penser qu’il va prendre du temps pour remplir correctement et jusqu’au bout un formulaire en ligne ; croire qu’il ne va pas être importuné par une commande mal livrée ; ne pas se soucier de demandes faites au service client non satisfaite ou dans un délai trop long…Autant d’erreurs à ne plus commettre à l’heure du tout connecté et du temps réel.
D’autant plus que les marques disposent aujourd’hui de toutes les informations nécessaires pour passer de la facilité des stratégies de masse à l’exigence d’une relation personnalisée. Ces informations, le consommateur les sème, de manière volontaire, au gré de ses points de contacts (magasins, call centers, web, sites et applications mobiles, call back, tchat, forums…), comme autant d’indices de ses attentes.
C’est pourquoi, en ligne ou en magasin, (re)connaître son client devient indispensable. Et pour les marques qui vont plus loin, avec un traitement privilégié, soit pour accéder à un parcours d’achat simplifié (compte client personnel, raccourcis dans les étapes d’achat, …), soit pour profiter d’avantages (services spécifiques, programme de fidélité, …), le succès est souvent au rendez-vous.
L’omniprésence de la data n’impacte pas seulement le consommateur. L’entreprise aussi doit évoluer et se réinventer en profondeur, pour adapter sa stratégie et ses process à cette nouvelle donne. Et qui refuserait de voir que les fonctionnements traditionnels en silo et le cloisonnement d’expertise appartiennent au passé, courrait à sa perte.
Il est temps pour les marques de saisir l’opportunité du big data pour définir un nouveau cap. Parmi les questions à se poser : quels canaux utiliser pour satisfaire, dès le premier point de contact, des clients sans cesse en mouvement ? Quels leviers actionner, et à quel moment ? Ou encore, comment disposer d’une vision unifiée du client, depuis le service marketing jusqu’au service après-vente, en passant par la R&D ou la comptabilité ? Ne pas faire progresser l’entreprise sur ces questions, c’est ne pas comprendre que la démarche de DQM ne relève plus uniquement de l’outillage technologique d’un département marketing, mais bien d’une décision stratégique. C’est ne pas comprendre non plus qu’elle nécessite d’impliquer tous les métiers et tous les maillons de l’entreprise. C’est enfin refuser le changement de paradigme, qui vise à remettre l’humain au centre du processus de création de valeur, pour passer de l’entreprise centrée sur ses produits à l’entreprise centrée sur ses clients.
*2,5 quintillions = 2.500.000.000.000.000.000
**Source : https://www.markentive.fr/blog/infographie-chiffres-cles-big-data/
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