Comment exploiter, pleinement, les données collectées ?
Dans le monde du digital, les données sont partout. Les décisions qui sont prises dans l’univers du business le sont en fonction d’informations extraites de données collectées au préalable. Le défi qui se pose aujourd’hui n’est plus tant la collecte de ces données que leur synthèse en quelque chose qui a du sens et, surtout, qui est exploitable.
Il est reconnu que les compagnies qui arrivent à tirer leur épingle du jeu dans un univers de plus en plus concurrentiel y parviennent grâce à une exploitation efficace des données qu’elles ont en leur possession.
Il s’agit dans un premier temps de définir le type de données dont on a besoin, puis de mettre en place des modèles pour rendre leur utilisation efficace, et enfin parvenir à convertir ces données en informations exploitables ( Voir notre article sur le marketing data-driven)
De quelles données avez-vous besoin ?
Se constituer une solide base de données clients est la première tâche à accomplir. Cela permet de centraliser en un seul endroit toutes les informations sur les clients, leurs centres d’intérêt et leurs habitudes d’achat. Cette base de données sera le point de départ de toutes les campagnes marketing.
Le but recherché n’est pas de collecter un maximum de données, mais plutôt à privilégier leur qualité et leur pertinence. En effet, rien ne sert d’amasser une quantité phénoménale d’informations si la moitié ne sert jamais.
En B2B, le type de données à collecter sera le suivant :
- Données administratives : numéro de SIRET, de TVA, RCS…
- Secteur d’activité : il est déterminé par le code APE. Indispensable pour développer une offre appropriée.
- Taille de l’entreprise : elle s’exprime en chiffre d’affaires ou en nombre de salariés.
- Le contact au sein de l’entreprise : l’information importante à collecter est la fonction de ce contact. Est-il décisionnaire ?
- Numéro de téléphone : le mail ne suffit pas en B2B. Il est important de créer une relation étroite avec le client. Le téléphone est donc à privilégier.
Transformer les données en actions : identifier les bons modèles
Une fois les données acquises, l’étape suivante est de transformer celles-ci en actions réalisables et concrètes. Pour cela, l’on doit identifier des modèles analytiques qui vont servir de guides. Ces modèles vont permettre d’établir des relations entre les données, identifier des schémas récurrents, et ainsi en tirer un plan d’action efficace et même pouvoir prédire les retombées que l’on peut en attendre.
La qualité du modèle dépendra en tout premier lieu de la qualité des données collectées, mais aussi de la façon de formater ces données et choisir les bons algorithmes pour les traiter. Cela permettra ensuite d’identifier les clients présentant le meilleur potentiel, ceux qu’il faut suivre, mais aussi ceux qui présentent des risques.
Créer un modèle efficace
Créer un modèle revient à comprendre la signification des données dont on dispose, et comprendre les relations qui les lient. Cela revient à définir tout d’abord les objectifs du modèle (votre but commercial), créer les différentes entités qui composeront le modèle et définir leurs attributs, déterminer la relation entre ces entités, définir des conventions afin de les nommer, puis enfin valider le modèle.
Mais il ne suffit pas de créer un modèle puis de ne plus y toucher. Il faut constamment mettre à jour ses modèles, ce qui peut s’avérer fastidieux et chronophage. C’est pourquoi il est bien d’adopter une méthode agile. L’adoption d’une approche agile pour la modélisation des données permet de maintenir la fraîcheur des modèles, d’intégrer de nouvelles informations au fur et à mesure de leur apparition, de gérer les changements organisationnels résultant des fusions et acquisitions et des nouvelles technologies, et de faciliter une plus grande collaboration entre les spécialistes des données, les analystes et les membres des différentes fonctions commerciales.
Rendre exploitables les données collectées
Mais il ne suffit pas de collecter des données, il faut aussi rendre leur exploitation la plus efficace possible. La première chose dont on doit s’assurer est que ces données soient correctes. Pour cela, on peut demander systématiquement une confirmation par double opt-in, afin d’être sûr que les données entrées sont valides.
Un autre point important à prendre en compte est l’actualisation en permanence de la base de données. Pour cela, il peut être judicieux de synchroniser le logiciel de relation client (CRM) à l’outil de prospection marketing. On bénéficiera alors de données actualisées et immédiatement opérationnelles.
Une autre bonne idée est de comparer sa base de données SIRET à celle de l’INSEE, et d’enrichir celle-ci avec d’autres données comme le numéro de SIREN, le code NAF, APE… Cette opération, appelée « siretisation », permet de disposer d’une base à jour et riche de toutes les données collectées par l’INSEE.
Analyser les données
Mais la partie la plus importante des tâches à accomplir reste l’analyse de ces données. Aussi important qu’il soit de disposer d’outils capables de surveiller et de capturer des données, les informations elles-mêmes n’ont aucune valeur si elles ne sont pas correctement analysées.
La raison pour laquelle l’analyse est si importante est très simple : seul ce travail peut transformer les données en informations et, ensuite, en perspectives stratégiques.
Sans un bon travail d’analyse, ces données, qui auraient autrement un impact, ne seront qu’un tas de chiffres vides.
Afin d’analyser correctement les données collectées, plusieurs questions doivent être posées. Ces questions n’ont qu’un seul but : savoir pourquoi l’on collecte des données.
- Mieux comprendre les attentes du consommateur
- Connaître l’opinion du public sur la marque, les produits et les services
- Surveiller les accès et les activités sur les sites web et les e-commerces
- Analyser les réactions et les interactions avec les campagnes sur les médias sociaux
- Détecter les données relatives aux ventes et la manière dont elles sont générées par le public
- Comprendre les informations financières de l’entreprise.
Chacun de ces objectifs doit être observé séparément, en tant que catégories uniques.
En effet, au sein de la même activité de collecte de données, chacun de ces objectifs peut être envisagé. Cependant, il est essentiel de savoir lesquels sont pertinents pour l’entreprise afin de générer une analyse stratégique à partir de la collecte.
