Les lacunes de l’analytique
et comment y remédier

11 septembre 2018 | Lecture de 5 minutes

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Lia Grimberg

AVP Réussite clients, Toronto

Leadership intellectuel

Il était une fois (ou plutôt, il y a un an seulement), dans une contrée très peu lointaine de la nôtre, j’ai travaillé pour une entreprise dont il est difficile de mentionner le nom sans qu’il ne suscite une grande réaction : Sears Canada.

Je ne vais pas entrer dans les détails quant à ce qui a mal tourné — j’aborderai ce sujet dans une publication ultérieure —, mais j’avais envie d’écrire sur mon expérience entourant la direction d’une équipe de gestion de la relation client et de la fidélité du point de vue de l’analytique.

Comme on le sait pertinemment, Sears vendait ses marchandises par l’intermédiaire de plusieurs canaux : magasin, catalogue et en ligne. L’entreprise touchait aussi à un éventail de secteurs : vêtements, beauté, foyer, voyage, optique, photo, livraison de fleurs, etc. L’équipe marketing était structurée par canal : circulaire, catalogue, numérique (qui comprenait l’affichage, le référencement naturel et pour les moteurs de recherche, et les médias sociaux) et mon équipe (qui incluait le marketing par courrier électronique), ainsi que mes partenaires préférés : l’équipe d’analytique. De plus, nous étions dotés, bien sûr, des services traditionnels de vente au détail, qui comprenaient le marchandisage, les opérations en magasin, etc.

Résultat? Tout un tas de données compartimentées. Si vous achetiez un article à partir d’un catalogue, un article en ligne et un autre en magasin, vous étiez considéré comme trois clients différents sur le plan de l’analyse de la clientèle, sauf si vous aviez lié votre carte de fidélité à un achat dans chacun des canaux. Le problème s’aggravait si vous recouriez à la livraison, faisiez réparer un appareil, commandiez des fleurs, achetiez des lunettes ou réserviez un voyage. On vous associait un identifiant unique chaque fois. Nous n’avions aucun aperçu global du client. Ne vous méprenez pas. Phil Olivieri, notre merveilleux directeur de l’analytique et moi-même, avons essayé de rassembler ce que nous pouvions et avons fini par utiliser des informations de cartes de crédit hachées, combinées avec des données de fidélité, tout cela dans le but d’essayer de faire des liens. Cependant, cette approche manuelle fastidieuse n’était qu’une solution de fortune.

De plus, chaque équipe travaillait à partir de ses propres outils de génération de rapports et de visualisation de données. Je recevais des informations par courriel. Mes homologues recevaient des informations sur la performance de leurs propres canaux. Nous ne recevions pas d’informations et ne partagions pas ces données avec les équipes du marchandisage ou des opérations en magasin. Tout était fait en vase clos.

Pourquoi tout cela est-il important? De nos jours, les clients s’attendent à des offres et à des expériences personnalisées. Lorsqu’elles sont prises isolément et compartimentées, les données n’offrent pas une vue d’ensemble du client à travers tous les points de contact, elles ne sont pas analysées de manière holistique en vue d’en tirer des indications utiles et ne permettent pas de prendre des mesures pour éviter la perte de clientèle.

Si, selon Accenture, 41 % des clients affirment qu’ils «  abandonneraient une entreprise en raison d’un manque de personnalisation et de confiance  », la personnalisation est le nouveau facteur de différenciation et ceux qui ne l’acceptent pas mordront la poussière, dominés par des entreprises comme Amazon. Les données sont le pétrole du futur, mais seulement si elles sont analysées, si on en dérive des informations et si elles sont utilisées. Autrement, elles constituent un gaspillage de ressources précieuses.

Récemment, alors que je discutais avec des collègues actuels et anciens, j’ai constaté que mon expérience chez Sears n’était malheureusement pas la seule en son genre. Nous percevons les lacunes suivantes en termes d’analytique :

  1. Les entreprises disposent d’une grande quantité de données ou alors elles en confient la gestion à un fournisseur et doivent payer pour y accéder.
  2. La consolidation des données issues de toutes les sources de données est déficiente, particulièrement en ce qui a trait au portrait d’ensemble du client.
  3. Les rapports sont accessibles, mais sont répartis à travers toute l’organisation et sont produits par de nombreuses solutions technologiques de visualisation, ce qui rend la consolidation difficile.
  4. La capacité à trouver de nouvelles idées est pauvre et le partage de ces idées au sein de l’organisation est difficile.
  5. Le plus gros problème consiste à proposer des mesures concrètes pour tirer parti des informations et à saisir les occasions ou combler les lacunes mises en évidence dans les rapports.

Ainsi, nos principaux problèmes d’analytique ne sont pas liés à la technologie; ils sont plutôt liés à l’humain.

Lorsque j’ai joint Relation1, j’ai été époustouflé par le talent de notre équipe d’analytique, dirigée par le très talentueux Jocelyn Callier. Jocelyn et son équipe, appuyés par notre équipe informatique et de développement, ont créé un outil appelé R1.ai, une plateforme de données sur les clients. R1.ai combine toutes les sources de données (déclarées, transactionnelles, comportementales, de fidélisation et de tiers), crée une vue d’ensemble du client, permet aux spécialistes du marketing d’accéder à une version unique des rapports tirés des différents canaux, y superpose les modèles (comme les analyses de récence, fréquence et montant [RFM], l’engagement et le moteur de recommandation) et les convertit en communications personnalisées destinées aux différents canaux (courrier électronique, Web, médias sociaux, messagerie instantanée, centre d’appels, clientélisation en magasin, etc.) Alors, puissant, vous dites?

De plus, nous pouvons vous aider à pallier les faiblesses inhérentes à l’humain en mettant à votre service notre incroyable équipe de conseillers (dont je suis un fier membre). Nous vous proposerons des idées et des recommandations et vous accompagnerons dans la gestion du changement, ce qui aidera votre organisation à prendre une orientation axée davantage sur les données et les clients et à mieux partager les données, facilitant ainsi la prise de décision dans l’ensemble de l’entreprise.

Si vous souhaitez en savoir plus sur R1.ai, n’hésitez pas à me contacter. Je serais ravi de discuter de vos besoins.

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