Les marketeurs disposent d'un volume de datas plus conséquent que jamais, ce qui leur permet d'obtenir des informations sur chaque étape du parcours client. D'après un rapport publié récemment par le magazine Harvard Business Review, pour bénéficier d'un avantage concurrentiel au sein du marché actuel, il est essentiel d'exploiter ces datas dans le but d'améliorer l'expérience utilisateur.

Dans le domaine de l'analyse de datas, la concurrence devient rude. Les volumes explosent, et les entreprises ont souvent bien du mal à les maîtriser. L'analyse étant une discipline complexe nécessitant des compétences particulières, on pourrait croire que la principale difficulté des entreprises est de trouver les bonnes personnes pour cette tâche. Et pourtant, l'enjeu est ailleurs : il s'agit avant tout de savoir prendre des mesures concrètes en réponse aux résultats de l'analyse.

Au début, l'analyse de datas conférait aux entreprises une longueur d'avance. Mais la généralisation de cette pratique a fini par affaiblir cet avantage concurrentiel. Pour le conserver, les entreprises doivent continuellement développer des approches plus sophistiquées.1 Pour aider les équipes marketing à relever le défi et à envisager ce nouvel environnement avec sérénité, l'équipe Harvard Business Review Analytic Services (unité de recherche indépendante et sponsorisée au sein du Harvard Business Review Group) a étudié les différentes approches adoptées par des leaders du secteur marketing pour exploiter les datas client et marketing afin de stimuler les performances de leur entreprise.

L'étude s'appuie sur des recherches menées par l'INSEAD et par l'équipe PwC’s Strategy& du groupe PwC, qui mettent en évidence un rapport direct entre le degré de maturité avec lequel une entreprise utilise l'analyse de datas pour générer de la demande, et ses performances globales. Une étude complémentaire a par la suite démontré que le nombre de sources de datas client et marketing exploitées par une entreprise influe également fortement sur son avantage compétitif.2

En d'autres termes, les entreprises qui puisent dans de multiples sources et qui concentrent leurs efforts sur la génération de la demande enregistrent des résultats commerciaux bien supérieurs, notamment en ce qui concerne le retour sur investissement total des actionnaires. Ces entreprises utilisent activement l'analyse de datas pour stimuler la création de valeur à chaque point de contact client important. Comme l'explique Joerg Niessing, professeur en marketing à l'INSEAD et co-auteur de l'étude, "si vous voulez faire la différence, vous devez adopter une approche omnicanale pour savoir ce qui se passe à tous les points de contact client, et évaluer votre efficacité à tous les niveaux".

Lorsque l'on associe analyse digitale, analyse des datas client, analyse marketing, analyse des ventes et analyse des consommateurs, l'expérience client s'en trouve améliorée. MetLife fournit un exemple concret de cet axiome : l'entreprise analyse absolument tout, depuis les taux de réponse aux e-mails jusqu'aux datas recueillies lors de réunions avec les conseillers financiers, afin de mobiliser tous ses collaborateurs autour d'une même vision de la clientèle.

Il est important de se souvenir que la collecte de datas n'est pas une fin en soi. Avant toute chose, les entreprises qui prospèrent doivent leur succès à une bonne connaissance de leur clientèle. Prenons l'exemple de l'entreprise Lenovo. Son équipe marketing ne se contente pas des datas fournies par le secteur. Elle utilise des outils d'analyse pour permettre à l'entreprise de proposer à sa clientèle une offre de meilleure qualité. À ce jour, elle intègre et analyse des datas client et marketing issues de plus de 60 sources à travers le monde. Lenovo exploite les résultats dans le cadre d'activités ayant pour but de créer de la valeur ajoutée : fidélisation des clients, amélioration des produits de la marque, etc.

Comme MetLife et Lenovo peuvent en témoigner, l'adoption d'une approche omnicanale visant à obtenir une vision globale de sa clientèle ne peut se faire sans un changement structurel. "Ces entreprises ont compris que le marketing ne se limite pas à de la communication", souligne Erich Joachimsthaler, auteur du livre 'Brand Leadership: Building Assets in an information Economy'. "Au lieu de n'être qu'un outil de communication sur la marque, le marketing doit proposer une valeur réelle. Pour cela, il doit faire le lien entre toutes les fonctions et entités orientées client au sein de l'entreprise, y compris les partenaires".

En pratique, les équipes marketing doivent élargir leur champ d'action et éliminer les cloisonnements. "Dans le cadre d'une gestion de marque traditionnelle, les équipes marketing sont responsables de certaines lignes de produits", remarque Joachimsthaler. "Elles sont en concurrence au sein-même de l'entreprise, et souvent pour les mêmes clients". À cause de ce cloisonnement rigide, il est difficile, voire impossible, pour une équipe marketing d'orienter l'expérience client et de contribuer à son amélioration.

Selon Harvard Business Review Analytic Services, ces cloisonnements structurels constituent le plus gros obstacle à l'amélioration de l'expérience utilisateur et au succès des entreprises. Celles qui enregistrent de solides résultats financiers et qui proposent une expérience client compétitive ont probablement déjà opéré ce décloisonnement, contrairement aux autres.

Confrontées à l'évolution structurelle et fonctionnelle du marketing à l'ère du digital, de nombreuses entreprises s'enlisent dans des questions sur la propriété des données d'analyse, et sur leur hébergement. Les entreprises marketing ont indiscutablement besoin d'une équipe d'analystes professionnels qui comprennent les données et les technologies par le biais desquelles elles sont intégrées. Mais au-delà de cette évidence, la direction de l'entreprise doit accorder plus d'importance aux résultats de l'analyse des données qu'au recrutement des analystes.

Selon une étude menée par Accenture, ce n'est pas une pénurie d'analystes qui constitue le frein principal à l'avantage compétitif que procure l'analyse de datas : c'est plutôt l'incapacité à prendre des mesures concrètes en réponse aux résultats de l'analyse. Pour surmonter cet obstacle, la direction doit être en mesure d'identifier clairement les problèmes auxquels l'entreprise est confrontée, les solutions à mettre en œuvre et les outils à utiliser pour évaluer leur efficacité. Ce sont ces variables qui détermineront quelles données doivent être analysées, et quand. Conor McGovern, directeur d'Accenture Analytics, conclut en ces termes : "Si vous adoptez une approche rigoureuse de l'analyse de datas mais que vous n'en faites rien, vous vous retrouverez avec des présentations PowerPoint, et puis c'est tout. Comme avec n'importe quelle source d'information, vous devez intégrer l'analyse de datas à vos processus décisionnels".

Pour en savoir plus sur la façon dont les entreprises créent de la valeur grâce à une approche innovante des datas et de leur analyse, téléchargez le rapport complet “Marketing in the Driver's Seat: Using Analytics to Create Customer Value,” (en anglais).

1.David Kiron, Pamela Kirk Prentice, Rene Boucher Ferguson: "The Analytics Mandate", MIT Sloan Management Review, 12. Mai 2014
2 “Making Better Business Decisions by Leveraging (Big) Data,” INSEAD Research Study, 2014"