Adopter une approche marketing et commerciale nouvelle
Pour ce faire, les entreprises doivent s’adresser à leurs prospects à tous les stades du parcours client, sous la forme d’informations sur mesure toujours diffusées au bon moment et au bon endroit. Mais attention, il ne s’agit pas ici d’inonder le client sous les différents argumentaires de vente. Il est important que les informations fournies présentent une valeur ajoutée pour le client potentiel, qu’elles le fassent avancer personnellement et professionnellement. Ce n’est que lorsque l’entreprise y parvient sur la durée que les prospects deviennent des clients.
Or un tel service n’est possible que si les entreprises agrègent les connaissances, préférences et comportements qu’elles ont collectés sur leurs clients afin de constituer une vue complète à 360 degrés qui leur sert de base fiable et transparente pour la prise de décisions stratégiques à l’avenir.

Gérer et analyser les données de façon professionnelle et fiable
La transformation numérique passe inexorablement par une gestion professionnelle et une analyse fiable des données. Google et ses homologues l’ont bien compris : leurs modèles de gestion reposent sur le traitement judicieux du Big Data et des analyses, ce qui rend ces sociétés productives, compétitives et dynamiques. La solution pour parvenir à ce résultat réside dans l’interaction d’applications et de processus différents selon le scénario de gestion ou le secteur d’activité. '
En marketing, par exemple, cette « chaîne de processus » commence par les prévisions de l’analyse prédictive qui permettent de prévoir les tendances à venir et de planifier puis exécuter les campagnes de manière ciblée. Les résultats des campagnes réalisées viennent ensuite alimenter des analyses exhaustives de Business Intelligence (BI). Ces données BI sont à leur tour intégrées dans la conception et la planification des campagnes futures et servent également de base aux décisions stratégiques de l’entreprise. C’est ainsi que la chaîne de processus s’articule. Ce scénario peut naturellement s’appliquer à l’optimisation des processus sans lien direct avec les clients, dans les domaines de l’informatique, de la logistique ou de la finance, par exemple.

Prêter une attention toute particulière aux détails
Les prévisions de l’analyse prédictive sont générées à partir de données internes, c’est-à-dire historiques. Les algorithmes nécessaires exploitent généralement environ 10 % de ces données à des fins d’apprentissage. Ce n’est que lorsque ces données d’apprentissage sont de qualité, c’est-à-dire univoques et exactes, que l’algorithme « apprend » correctement et génère des prévisions pertinentes. Si les données ne sont pas fiables, elles déclenchent une réaction en chaîne néfaste et dangereuse pour l’entreprise : des données non vérifiées (doublons, fausses adresses, etc.) génèrent en effet des analyses erronées, des campagnes qui manquent leur cible et, plus grave encore, de mauvaises décisions.

Se fier à la réalité du terrain
Pour éviter cette réaction en chaîne, l’entreprise doit se fier à la réalité du terrain. L’entreprise dispose alors d’une base correcte pour le processus d’analyse prédictive ainsi que pour l’exécution performante de campagnes marketing et d’analyses de Business Intelligence. La « réalité du terrain » en est le fondement et représente dès lors un facteur de succès essentiel pour la croissance du chiffre d’affaires et les nouveaux modèles numériques.

Par Mélanie Dhaisne, Responsable Marketing France chez Uniserv Gmbh