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Accueil Amélioration du Parcours Client Transformation Customer Centricity : du
data management à l’activation
 * Amélioration du Parcours Client
 * Gestion de la Relation Client
 * News & Use Cases


TRANSFORMATION CUSTOMER CENTRICITY : DU DATA MANAGEMENT À L’ACTIVATION

Dans un contexte où l’attente des consommateurs est toujours plus forte et
génératrice de valeur pour les entreprises, améliorer l’expérience client est
une évolution indispensable.

Par
Team EBG
-
15 février 2022
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De nombreuses entreprises optent pour une approche positionnant les clients au
cœur de leurs opérations. On parle de Customer Centricity. L’objectif est alors
de proposer aux clients une expérience améliorée tout au long de leur parcours.

La transformation Customer Centricity repose sur une orchestration de l’ensemble
de la chaîne de valeur de l’entreprise, incluant la définition de la stratégie
centrée client, son exécution opérationnelle, la sélection et l’analyse des
données, ou encore les scénarios d’activation. Pour une transformation réussie,
les entreprises doivent se questionner sur la manière dont elles peuvent
améliorer la collecte de données. Aussi, il est essentiel qu’elles définissent
une feuille de route data/IA tirée par le business, qu’elles appliquent à leur
connaissance client. 

Lors du Digital Benchmark 2021 à Amsterdam, Simon Boivin, Senior Manager, et
Renaud Caillet, partner chez Ekimetrics reviennent sur les étapes d’une
transformation Customer Centricity réussie.


LA COLLECTE DES DONNÉES : ÉTAPE CLÉ DE PROJETS DE CUSTOMER CENTRICITY

Les entreprises souhaitant mener un projet Customer Centricity doivent commencer
par comprendre le parcours de leurs consommateurs afin de repérer les endroits
où ils ont besoin de la marque et ainsi leur proposer l’expérience qui leur
convient. Pour une meilleure compréhension de leurs clients, les entreprises
peuvent utiliser des outils de collecte de données, tels que les solutions
verticalisées ou les plateformes fermées des GAFA et BATX. En effet, pour
accéder à une grande quantité de données, malgré la fin des cookies tiers, la
mise en place de ces partenariats représente un enjeu stratégique. Les
entreprises vont ainsi mettre en place des stratégies de connexion à la donnée
et déployer des solutions technologiques, comme les API. Les données seront
ainsi analysées et consolidées, avant d’être redistribuées dans les systèmes de
l’entreprise et dans les systèmes tiers. 

Pour mener à bien une transformation Customer Centricity, il est essentiel de
collecter les données First-Party. En connectant entre eux des systèmes souvent
très silotés, tels que les bases de données, les systèmes de marketing
automation, les call centers, les DMP, ou encore les outils de retargeting, les
entreprises peuvent réunir toutes les informations collectées directement auprès
de leurs clientèles. Cela permet de définir une vue client unique, qui ne fera
que s’enrichir au fil des interactions avec les consommateurs. 


CONSTRUIRE LA ROADMAP CUSTOMER CENTRICITY

Après la sélection et la collecte des données, vient l’étape de construction de
la roadmap Customer Centric. Cette feuille de route doit impérativement prendre
en compte l’ensemble des parties prenantes de l’entreprise. La roadmap fait
office de boussole de la stratégie Customer Centric. Pour la construire, il est
nécessaire d’identifier : 

 * La cible, c’est-à-dire les enjeux business de l’entreprise
 * Le point de départ, c’est-à-dire la maturité de l’entreprise, en l’évaluant à
   partir de benchmarks concurrentiels
 * Les opportunités, qui doivent être priorisées en fonction de ses ambitions,
   en prenant en compte 3 angles :
   * Business : Comment redresser un taux de rétention en chute libre ?
   * Technologique : Les outils technologiques que j’ai sont-ils suffisants pour
     déployer les opportunités identifiées ?
   * Organisationnel : Qui pour piloter cette rétention ? Doit-on modifier
     certains rôles dans l’organisation ? 

Pour les entreprises, l’enjeu est également de mettre en place les briques d’une
stratégie data évolutive. L’exploration de la base de données permet de :

 * Comprendre ce qui distingue les clients entre eux
 * Identifier le “Life Cycle” , c’est-à-dire le cycle d’achat d’un client sur le
   long terme
 * Préciser les opportunités sur les produits vendus
 * Voir émerger des tendances
 * Comprendre les dynamiques entre les différents canaux de vente


CAS CLIENT N°1

Pour éclairer leurs propos, l’EBG et Ekimetrics proposent l’exemple d’un acteur
des services financiers. Ils identifient les chantiers data/ IA stratégiques que
doit déployer l’entreprise pour améliorer sa connaissance client, et retracent
la trajectoire centrée sur le business, qui permettra à l’entreprise d’orienter
ses efforts en fonction de sa maturité initiale et de l’accroissement de la
donnée client disponible. 

Cette roadmap et les 3 chantiers data/IA stratégiques identifiés sont présents
dans le chapitre “Réinventer l’expérience client”, issu du Yearbook 2021 :
contactez-nous pour plus d’informations !


CAS CLIENT N°2

Pour une entreprise leader dans les services financiers, l’enjeu a été de
définir une architecture cible évolutive sur leur data lake afin d’utiliser la
donnée dans différents domaines migrés. Pour réussir sa customer centricity et
adapter sa stratégie au fil de ses évolutions, il a ensuite fallu identifier des
segmentations stratégiques (consommateurs occasionnels, fidèles, VIP par
exemple). A cela s’ajoutent des méthodes de description des profils
utilisateurs, qui permettent d’avoir une vision globale du consommateur et de
comprendre quelle est l’expérience la plus satisfaisante pour lui en fonction de
son segment stratégique d’appartenance. Pour piloter la roadmap data via
l’intégration d’indicateurs de mesure de performance, l’entreprise doit
connaître :

• Le taux de rétention

• Le taux d’acquisition

• Le taux de conversion

• Le taux de conquête ou de fidélisation


CAS CLIENT N°3

Une entreprise du secteur de l’énergie B2B veut améliorer son service client
pour augmenter le taux de rétention de son portefeuille. Pour cela, elle doit :

 * Dresser un audit de son capital data 
 * Exploiter l’IA pour affiner la segmentation client
 * Tirer des enseignements au quotidien avec des recommandations pour les
   équipes commerciales afin de contacter les bons clients au bon moment, en
   adoptant le bon sujet de conversation.

Suite à cette démarche, deux pilotes A/B testing ont montré pour cette
entreprise :

+ 30% d’efficacité commerciale

-2,5% de taux d’attrition en moyenne, grâce à une approche client plus
personnalisée


CONNAÎTRE SES CLIENTS POUR MIEUX LES SATISFAIRE

Face à la difficulté de redescendre les scénarios dans les différents systèmes
de l’entreprise et ses partenaires, les entreprises doivent effectuer une
évaluation préalable de ces systèmes dès la phase exploratoire. On parle alors
d’architecture by design, qui consiste à définir des solutions d’activation
adaptées aux systèmes en place. Une fois la roadmap en place, il faut définir un
plan d’action détaillé campagne par campagne, canal par canal. Pour cela,
l’entreprise adopte des solutions de personnalisation, qui s’appuient sur les
différents parcours clients identifiés lors de la segmentation. Pour calculer
les probabilités d’achat, de réachat, ou de churn, l’entreprise peut employer
des techniques de scoring. Le calcul de ces probabilités s’alignera à la fois
sur les besoins des clients et sur les objectifs business de l’entreprise :

 * Partir des attentes, afin d’augmenter le taux de réachat ;
 * Mesurer l’appétence pour un nouveau modèle ou produit avant de le proposer au
   consommateur ;
 * Déterminer la CLV (Customer Lifetime Value) pour anticiper les besoins de
   chaque typologie de clients.


CAS CLIENT N°4

Pour un constructeur automobile, un programme de maintenance prédictive a été
pensé. Ce programme a la particularité d’être très flexible afin de permettre à
l’entreprise de modifier simplement sa stratégie de contact et d’offre
existante, d’intégrer de nouvelles sources complexes, et d’utiliser de nouveaux
points de contact avec le client.

Ce programme de maintenance prédictive se trouve dans le chapitre “Réinventer
l’expérience client”, issu du Yearbook 2021 : contactez-nous pour plus
d’informations !

Pour une activation dynamique et agile, l’entreprise doit se positionner dans
une logique d’expérimentation et d’apprentissage en continu. Avec des tableaux
de bord ou applications de monitoring, l’entreprise peut visualiser la
performance des campagnes en s’assurant de leur cohérence avec sa stratégie
business. En connectant les sources de données à ces outils de mesure, elle
obtient ainsi une meilleure compréhension de ses utilisateurs. En écoutant la
voix de son client, l’entreprise peut déterminer efficacement de nouveaux
services susceptibles de lui plaire, mais aussi faire pivoter son modèle. Cette
transformation ne peut réussir que si la compréhension des besoins de
l’utilisateur est placée au centre de la stratégie de l’entreprise. Le premier
moteur de cette compréhension est bel et bien la data.

Où en sont les entreprises dans leur Transformation Customer Centric ?

→ Toutes les réponses dans le baromètre “Transformation Customer Centric 2022”,
réalisé par l’EBG et Velvet Consulting !




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