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FORUM Big data, intégraon des données : vers un markeng agile en B2B INTERVENTION : Didier Gauler Quels bénéfices d’une intégraon du Big Data dans les CRM ? Donner plus d’intelligence aux données.

Quels bénéfices d'une intégration du big data dans les CRM

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Big data, intégration des données : vers un marketing agile en B2B

INTERVENTION : Didier Gaultier

Quels bénéfices d’une intégration du Big Data dans les CRM ? Donner plus d’intelligence aux données.

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Dans un contexte marqué par l’émergence du Big Data et des

technologies associées pour le marketing B2B, ce forum

ZEBAZ a fait le point sur les nouvelles tendances, les

nouvelles méthodes et les nouveaux outils à disposition des

professionnels.

Au cours de cette matinée de conférences, cinq experts se

sont succédés à la tribune. Compte rendu de l’intervention

de Didier Gaultier (Business & Décision), consacrée aux

bénéfices de l’intégration du Big Data dans les CRM des

entreprises.

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Quelques notions fondamentales liées à la connaissance client

Face à l’abondance d’informations circulant à propos du Big Data et du CRM, ne perdons pas de vue la notion fondamentale de connaissance du client…

Contrairement à l’époque de Henry Ford et de sa célèbre citation (« vous pouvez choisir la couleur de votre voiture, à

condition qu’elle soit noire »), la relation client doit aujourd’hui composer avec un très grand nombre d’offres de produits

et services.

Le choix étant infiniment plus étendu qu’auparavant, la dimension conseil de la relation client est devenue essentielle. Il

faut notamment faire sentir à chaque individu qu’il est unique.

Or, selon une étude Forrester, 60% des problèmes rencontrés par les marketers sont liés à un déficit de la connaissance client. De ce constat découle une batterie de questions clés que doivent se poser les directions marketing : connaissons-nous

réellement nos clients ? Que savons-nous de leurs habitudes d’achat ? Quels sont les axes discriminants qui les

différencient indépendamment des dimensions temps et espace ? Suis-je en mesure de les catégoriser avec pertinence

de manière à établir des familles de clients ?

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Lorsqu’elle se met au service du business (par exemple dans le cadre d’un partenariat Business & Décision – Zebaz Smart

Data), la Data Science tirée du Big Data est en mesure d’apporter un grand nombre de réponses à toutes ces questions :

la prédiction des comportements clients, les forecasts de chiffre d’affaires, le ciblage à adopter pour ses campagnes

marketing ou média, l’optimisation de divers objectifs (ventes, taux de conversion, ROI…), l’identification des indicateurs

clés à suivre en fonction de sa stratégie, etc.

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Le positionnement de la Data Science au sein du Big Data

Attention à ne pas complexifier inutilement l’idée que les marketers se font du Big Data. Il peut se résumer à deux types de problématiques distinctes :

le volet « infrastructures » : comment je collecte, stocke et dispatche mes données ?

le volet « analytique » : que puis-je faire de ces données pour générer de la valeur ?

Ces données proviennent de deux sources : l’interne à l’entreprise et l’externe.

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Pour parvenir à générer de la valeur avec les données collectées (ou, plus prosaïquement, transformer des datas en euros), les entreprises ont à leur disposition la Data Science qui regroupe deux outils :

les statistiques le « Machine Learning »

(via des algorithmes dits « auto-apprenants »).

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Deux cas d’illustration du Big Data en B to B

Use case n°1 : un leader européen de la fourniture de matériel d’hôtellerie et restauration(400 000 clients – 33 familles de produits)

La problématique : un manque d’optimisation de l’exploitation de deux canaux de vente distincts (opérations de

télémarketing + envoi d’un catalogue papier suivi de commandes online)

Les solutions Data Science mises en œuvre :

Le résultat obtenu (au bout de 6 mois) : + 17% de chiffre d’affaires, associé à une baisse de 50% des dépenses marketing.

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segmentation comportementale

à partir des données CRM

élaboration d’un modèle prédictif

d’engagement des clients

création d’un nouveau catalogue

d’offres

amélioration de l’efficacité des

campagnes via un meilleur ciblage

des clients

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Use case n°2 : la filiale française d’une chaine de restauration rapide multinationale

La problématique : permettre aux fonctions transversales du siège de comprendre les facteurs clés de succès en France

afin de mieux piloter les points vente.

Les solutions Data Science mises en œuvre :

Etude de l’ensemble

des données existantes

réparties à travers 17

sources différentes

Passage d’un seul

indicateur de pilotage

(le CA) à huit indicateurs clé

(qualité de l’offre,

qualité de service, niveau

d’investissement, niveau de

saisonnalité des ventes,

niveau de densité de la zone

de chalandise…)

Elaboration

d’une typologie

des points de vente

Etude d’élasticité des prix

permettant d’identifier

les seuils psychologiques

des clients de la chaine

de restauration.

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Les résultats obtenus :

En conclusion…Si le traitement scientifique des données est une affaire de spécialistes, leur exploitation business est accessible à

n’importe quel marketer et profitable à tout type d’entreprise.

Mise en place d’un modèle

prédictif des ventes

(avec un taux de précision

de 90%) sur tous les

restaurants de la chaine.

En fonction de

l’emplacement envisagé,

possibilité d’appliquer

ce modèle prédictif de CA

à des restaurants

non encore existants.

Modélisation de l’efficacité

des campagnes marketing en fonction

du type de restaurant et du média

privilégié (ex. alors que la radio donne

d’excellents résultats pour

les restaurants situés dans les zones

touristiques, c’est la publicité Internet

qui génère le plus d’impact à Paris).

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