Vous avez collecté des données client, et maintenant?

Les technologies numériques se sont complètement démocratisées au cours des dernières années, ce qui produit des montagnes de données liées au comportement des clients, des préférences aux intérêts et aux sentiments.

En raison de la pandémie COVID-19, les clients n’utilisent pas les mêmes canaux qu’ils utilisaient traditionnellement pour effectuer des achats, ce qui a accéléré le besoin pour les entreprises d’obtenir plus efficacement des informations exploitables à partir des informations qu’elles collectent.

Les entreprises veulent appliquer des technologies telles que l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour mieux comprendre les modèles des clients et faire des prédictions qui permettront une expérience plus personnalisée, mais des données mal organisées et non structurées les retiennent.

Le déploiement de systèmes numériques d’engagement qui doivent offrir une expérience personnalisée – boutique en ligne, chatbot, application mobile – sans une analyse de données efficace conduira à de mauvaises expériences numériques.

Les spécialistes du marketing et les autres utilisateurs professionnels confrontés à des défis liés à l’utilisation de l’analyse de données doivent poser trois questions. 1. Comment accélérer? 2. Comment automatiser? 3. Comment réduire mon coût par aperçu?

Voici quatre bonnes pratiques clés à garder à l’esprit alors que les entreprises cherchent à devenir davantage axées sur les données:

1) La vitesse est vitale

Il y a sept à dix ans, avant que les technologies numériques ne deviennent si prolifiques, il fallait plusieurs années d’interactions et d’historique d’achat avant qu’une entreprise puisse comprendre complètement le comportement d’achat de ce client.

Aujourd’hui, analyser une minute d’histoire sur le comportement d’achat d’un client peut changer votre compréhension de son modèle d’achat. Les entreprises doivent développer et déployer des systèmes d’analyse de données et de renseignement à la vitesse de l’éclair. Cela permettra à votre entreprise de réduire le temps nécessaire pour obtenir des informations, tout en optimisant le coût par analyse.

2) Nous n’avons pas de problème technologique

Aujourd’hui, personne ne peut prétendre que la technologie est un problème lorsqu’il s’agit de visualiser et d’interpréter les informations commerciales.

Il y a une prolifération continue de technologies comme Hadoop, MongoDB, Spark, Snowflake, des outils de visualisation comme Tableau, Looker, Microsoft PowerBI, TensorFlow, des algorithmes d’apprentissage automatique et des analyses de données cloud plus sophistiquées.

La technologie, les systèmes et la puissance de calcul sont disponibles à grande échelle. Ce qui empêche les entreprises d’utiliser efficacement bon nombre de ces technologies, c’est en partie leurs investissements dans les systèmes existants, et en partie le fait de disposer d’informations en silos où elles ne sont pas nécessaires et le manque de stratégie de modernisation.

Les organisations ont besoin d’informations contextuelles centralisées pour la distribution et la consommation d’analyses.

3) Les silos de données doivent être brisés

De nombreuses organisations marketing et autres utilisateurs professionnels investissent dans des lacs de données et des entrepôts de données centralisés pour stocker des informations provenant de sources multiples et diverses. Même s’ils sont parrainés par l’entreprise, ils sont toujours centrés sur l’informatique.

Avec les approches centrées sur l’informatique, il y a forcément des silos. Pour un détaillant, cela signifie que les magasins physiques ne communiquent pas avec l’omnicanal et que la chaîne d’approvisionnement ne communique pas avec la gestion des stocks – et toutes les combinaisons possibles entre les deux – créant un décalage dans la consommation de ces informations.

C’est là que les architectures de maillage de données sont prometteuses: distribuer les données à grande échelle d’une manière que les plates-formes centralisées ne peuvent pas, fournir également des informations commerciales et automatiser la prise de décision.

Le maillage de données donne aux groupes commerciaux la flexibilité de visualiser les informations et de prendre des décisions. Le maillage de données est une approche qui permettra aux organisations d’utiliser de nombreuses sources de données diverses, brisant les silos auxquels font parfois face les lacs d’informations.

4) Les groupes informatiques et commerciaux ont besoin d’une collaboration plus étroite

Il y a des années, le DSI prenait la plupart des décisions concernant l’analyse des données, la réussite des clients et les initiatives d’analyse commerciale. Aujourd’hui, l’ensemble du C-suite et les principales parties prenantes au sein de l’entreprise sont profondément engagés, ce qui conduit souvent à des frictions et des silos.

Le département informatique a encore un rôle important à jouer dans la standardisation des outils, de la technologie et de l’infrastructure. Mais comme les modèles de consommation et les exigences autour des données diffèrent, l’organisation marketing et les autres utilisateurs métier doivent collaborer avec le service informatique pour comprendre comment ils peuvent travailler ensemble plus efficacement pour exploiter leurs informations.

Les organisations de marketing ont parcouru jusqu’à présent pour obtenir des informations sur les informations, en particulier dans le domaine de la réussite client. Mais, les questions de savoir comment y accéder, comment l’automatiser et comment optimiser le coût par insight, doivent encore trouver une réponse pour réussir à aller de l’avant.

Le défi n’est en aucun cas anodin. Mais les récompenses potentielles, sous la forme d’expériences basées sur les données qui ravissent les clients, plus d’efficacité et d’automatisation, sont passionnantes à penser.

Radhakrishnan Rajagopalan est le responsable mondial du succès client chez Mindtree, une société de services technologiques et de transformation numérique de premier plan.