Réussir sa stratégie digitale - 3: Des « big data » aux « smart data »
Améliorer l’expérience client et satisfaire aux demandes croissantes des clients, ce sont les deux motivations principales des entreprises européennes quant au développement des stratégies digitales.
C’est ce que révèlent les résultats du rapport d’analyse détaillée sur l'expérience client « Global Customer Experience (CX) Benchmarking » de Dimension Data. Dans le deuxième volet de notre série, vous avez pu lire et apprendre en quoi l’orientation client joue un rôle prépondérant dans la réussite de la stratégie digitale. Dans les faits, il est indispensable de bien cerner et surtout de bien comprendre les clients au cours de leur parcours en entier. Ce sont les personas, les cartes d’expérience clients et les stratégies de points de contact qui servent d’outils d’analyse aux entreprises d’aujourd’hui.
Pourtant, la réalité au sein des entreprises est bien souvent tout autre malgré ces constats. Il s’avère que le frein le plus courant à la digitalisation est la bonne utilisation des big data. Sans traitement intelligent des données, l’orientation client visée ne pourra pas être mise en pratique. Les données alimentent le cerveau des ordinateurs ce qui lui permet de devenir plus intelligent (principe du machine learning). C’est en se nourrissant de données que le système analytique développe son intelligence.
« La connaissance est devenue une ressource économique majeure et la principale, sinon la seule source d’avantage concurrentiel. » Peter F. Drucker, économiste américain
Transformer une montagne de données en une mine d’or d’informations
La quantité de données disponibles n’est pas le problème en soi. En effet, les entreprises n’ont jamais eu accès à autant de données clients qu’aujourd’hui. À l’ère du digital, presque toute action génère de nouvelles données. Chaque clic, achat ou abandon d’achat, chaque connexion ou historique de recherche sur les boutiques en ligne sont enregistrés, tout comme les données logistiques importantes telles que les quantités stockées ou les ruptures de stock. Et cela constitue un gigantesque volume de données d’une grande valeur !
Les business models tels que l’omnicanal ou le click & collect permettent en effet de fragmenter toujours plus ces données et d’être présents à différents endroits du parcours client. C’est pourquoi le premier défi consiste à éviter de créer des silos de données isolés, à rassembler et à centraliser les données issues de tous les canaux, à les segmenter de façon cohérente et à les rendre moins complexes.
Le second défi est de plus grande ampleur. Il s’agit de constituer une mine d’informations de valeur à partir des importants volumes de données afin de pouvoir adopter ensuite des stratégies et des actions bien ciblées. En effet, la meilleure gestion des données ne servira efficace que si les données récoltées contribuent à l’optimisation des process et des relations clients.
« Nous nous noyons dans un flot de données et avons soif de connaissances. » John Naisbitt, futurologue
D’après une étude menée par Roland Berger, près de 50 % des personnes interrogées considèrent l’analyse des big data?comme la compétence la plus importante que doivent acquérir les entreprises d’ici 2020. Que ce soit en ligne ou en points de vente, il s’agit finalement d’utiliser à bon escient les informations générées afin de concevoir le parcours client de la façon la plus fluide et agréable possible.
La route qu’empruntera le big data
Des données utilisées intelligemment permettent de personnaliser les conseils aux clients et d’optimiser ainsi l'expérience d’achat. Les technologies modernes proposent de nombreuses possibilités visant à élaborer des offres personnalisées. En effet, en analysant les comportements d’achat adoptés jusqu’à aujourd’hui, des algorithmes transmettent en temps réel des recommandations sur mesure.
Ainsi, c’est par le biais du retargeting que des messages publicitaires ciblés sont adressés aux personnes intéressées après leur passage en boutique. Les vendeurs en magasin sont informés en temps réel des préférences, des commandes ou des demandes d’assistance. Si une éventuelle rupture de stock se profile, le système informatique vérifie automatiquement et en temps utile les filiales, entrepôts ou fournisseurs où le produit est encore en stock.
Et les possibilités d’utilisation de telles données pertinentes (les smart data) n’ont de cesse d’augmenter : les avancées technologiques telles que l’intelligence artificielle et la réalité augmentée offrent de toutes nouvelles perspectives en termes d’approche client et de fidélisation des clients. Utilisés judicieusement, les outils de prévision et de tarification, les chats, les agents conversationnels (chatbots), les robots vendeurs et livreurs apporteront à l’avenir des avantages concurrentiels capitaux.
Conclusion : le temps où les hautes sphères de l’entreprise prenaient des décisions fondées sur la seule intuition est révolu. Quasiment tous les business models actuels et les technologies innovantes dépendent d’une base de données forte. Une bonne compréhension des big data et de puissants outils d’analyse de données innovants font ainsi partie intégrante de l’ADN décisionnel des dirigeants qui réussissent.
Dans quelques jours, nous vous présenterons le quatrième volet de notre série qui sera consacré aux avancées technologiques majeures à ne pas oublier au moment d’élaborer votre stratégie digitale.