Aujourd'hui, la gestion des données est trop souvent perçue comme un élément de dépense facultatif, la question prend donc de plus en plus d'impact. Elle sera reportée . Cela peut avoir de graves conséquences économiques. Selon l'analyse 2020 des solutions de gestion de la qualité des données de Gartner, plus de 25 % des données critiques pour les grandes entreprises sont erronées, et le coût moyen des données de mauvaise qualité peut atteindre 11 €. 1 million de dollars par an pour l'organisation.
Cependant, si elle est bien maîtrisée, notamment grâce à l'analyse comportementale, elle peut grandement améliorer l'expérience client et les performances commerciales, et c'est là que réside la vraie valeur.
Publicité
Technologie des données…
Le CRM est un élément clé de l'architecture qui permet la mise en œuvre des données client est un processus de contrôle qualité. Les cas les plus complexes sont pertinents pour le MDM, en particulier lorsqu'il existe de nombreuses sources de données disparates. L'objectif est d'obtenir des données uniques, à jour, bien formatées et aussi complètes que possible.
Indépendamment des inexactitudes ou des erreurs de données, le non-respect de la réglementation en vigueur peut entraîner purement et simplement une perte de clients.
Cela peut également entraîner une perte de productivité importante si les processus de traitement de l'ordinateur ne sont pas optimaux ou si les données enregistrées sont inutiles. Par exemple, en 2017, le Harvard Business Review estimait qu'une tâche effectuée avec des données incorrectes était 100 fois plus coûteuse qu'une tâche effectuée à l'aide de données correctes initialement validées.
De bonnes données révèlent à quel point une entreprise connaît ses clients. Cela lui permet de les contacter, d'interagir avec eux et d'avoir une vision à 360 degrés de leur histoire. Ce sont donc avant tout des données utiles. Cette approche n'est pas une question de perfection, car elle peut paralyser la mise en place de processus efficaces de contrôle de la qualité des données. Les données doivent être adaptées à l'entreprise et non devenir une fin en soi.
Vous devez également être conscient et préparé aux problèmes que votre système peut causer. En fait, toute règle de gouvernance a des effets secondaires potentiels, notamment le risque d'un "faux positif", fusionnant généralement deux doublons qui correspondent en fait à deux clients différents. L'enjeu est donc de savoir quels sont les risques tolérables par rapport aux bénéfices qu'une entreprise peut en tirer.
Il faut d'abord analyser ce qui est plus ou moins problématique, définir des priorités, et comprendre les moyens de se lancer. De plus, plus la démarche qualité est intégrée dans les pratiques opérationnelles, plus le risque associé au post-traitement est faible. Aussi, leur sensibilisation et leur formation sont des éléments essentiels pour une gestion réussie des données.
…Les bases du marketing prédictif
Grâce aux données comportementales, nous sommes désormais en mesure de prédire le comportement d'achat, les besoins et l'appétit des clients, ainsi que les tendances des ventes. C'est du marketing prédictif. Or, le marketing prédictif consiste à mettre en place des stratégies de collecte et de consolidation de données comportementales (types d'achats, pages vues liées à une marque A, etc.) pour se constituer une base de mémoire pertinente.
En injectant ces informations dans des outils devenus plus facilement accessibles, d'autant qu'ils se démocratisent progressivement grâce à l'IA, il sera possible de générer des prédictions. . Salesforce rassure ses clients sur le fait qu'ils peuvent faire du marketing prédictif sans nécessairement avoir besoin de compétences en data scientist, tant qu'ils disposent des outils dans l'environnement CRM.
Cependant, pour que la démarche soit efficace, les données disponibles doivent être suffisamment exhaustives. Ainsi, un consommateur qui aime être orienté et au courant des dernières innovations de la marque trouvera ses attentes précisément ciblées, vous bénéficierez de nos services.
Par exemple, les banques et les assurances pourront anticiper les besoins des familles et pré-provisionner diverses solutions dont les familles peuvent avoir besoin (ouverture de compte, « assurance… »). L'entreprise peut également prévenir la perte de clients et mener des activités de réengagement.
