Créer une base de données CRM centralisée pour renforcer la relation client

Créer une base de données CRM centralisée pour consolider la relation client

Vous pensez avoir la gestion de la relation client (CRM) entièrement sous contrôle ? Selon une étude récente menée par Forbes (en anglais), seuls 34 % des cadres disposent d’une base de données CRM centralisée.

Peu propices à la conversion des leads et à la rétention des clients, les sources de données hétérogènes et disparates qu’ils doivent utiliser leur offrent un aperçu fragmenté de leur clientèle. Sans oublier l’organisation en silos des données issues du service client, des activités de marketing et des logiciels CRM, qui les empêche d’obtenir des informations précises et exhaustives concernant l’identité de leur clientèle.

Seule une base de données clients centralisée peut pallier ce problème et rationaliser la gestion de la relation client. Toutefois, une architecture robuste et un accès à d’autres sources de données sont des atouts essentiels. Abritant l’ensemble de vos données clients, votre système CRM est la réponse à toutes vos questions.

Les plateformes de traitement des bases de données CRM sont trop riches en fonctionnalités pour le novice, qui trouvera généralement tout ce dont il a besoin dans un logiciel de gestion de la relation client.

Faites de votre système CRM le hub de vos données clients pour obtenir une vue d’ensemble de votre clientèle et augmenter la valeur vie client. Vous bénéficierez ainsi d’informations plus utiles et pourrez cibler les clients avec plus de précision.

Suivez les étapes suivantes pour identifier plus facilement les clients que vous souhaitez cibler, en créant un hub de données CRM.

Définir un hub de données client

Bien entendu, les entreprises ont conscience de la valeur des données clients. Selon Forbes (en anglais toujours), 78 % des organisations ont déjà entrepris ou achevé la centralisation de leurs données clients à l’aide de plateformes autonomes conçues à cet effet.

Toutefois, l’idée de gérer les informations collectées à l’aide d’une base de données centralisée peut paraître intimidante et rébarbative pour le profane, tout comme le graphique ci-dessous.

Exemple des différents types de hubs de données et de leur complexité

Gartner a défini un minimum de cinq différents types de hubs de données pouvant s’appliquer à divers scénarios et contextes commerciaux (rapport complet en anglais disponible uniquement pour les clients) :

  1. Le hub de données maîtres : comme son nom l’indique, le hub de données maîtres contient absolument tout ce dont vous avez besoin, des données clients et produits aux renseignements concernant les actifs et les sites. Ce type de hub est principalement utilisé par les grandes organisations qui gèrent un grand nombre de collaborateurs, de sites et de clients.
  2. Le hub de données logiciellesce type de hub se présente sous la forme d’une application ou d’un logiciel central qui gère le stockage et le partage de données avec d’autres applications. Il convient mieux aux entreprises qui utilisent des suites logicielles ou plusieurs outils intégrés les uns aux autres.
  3. Le hub de données d’intégration : ce type de hub ne limite pas le partage des données et des applications à un outil spécifique. Plutôt générique, il se base sur le partage de différents types de données à travers plusieurs outils logiciels, plateformes ou organisations.
  4. Le hub de données de référence : plus spécifique, ce hub est axé sur les données susceptibles d’être catégorisées et classifiées par plusieurs sources. Il sert principalement à identifier et synchroniser rapidement les données à travers diverses fonctions commerciales.
  5. Le hub de données analytiques : ce hub permet de décortiquer les données à des fins d’analyse et de diffusion.

Comme nous souhaitons utiliser un système CRM pour créer notre base de données clients centralisée, notre hub entrera dans la catégorie des hubs de données logicielles. Toutefois, une architecture CRM robuste est nécessaire pour créer un hub de données fonctionnel.

Concevoir une architecture CRM robuste

L’architecture CRM se rapporte à la conception de votre logiciel CRM, dont le but est d’assurer une gestion simple et utile des données.

Il est judicieux d’investir considérablement dans votre architecture CRM. Sans architecture, votre système de stockage et d’organisation des données sera inadéquat et pourra s’avérer coûteux. Selon les statistiques publiées par IBM, le coût annuel lié aux données de mauvaise qualité aux États-Unis s’élève à 3,1 milliards de dollars.

Les données de qualité douteuse sont principalement issues de l’erreur humaine, du manque de communication entre différents services et de l’utilisation de stratégies inadéquates de gestion des données. Une architecture CRM de qualité peut éliminer certains des facteurs qui contribuent à l’accumulation de données de mauvaise qualité.

Pour créer une architecture CRM de qualité, il est important de suivre un processus en trois étapes basé sur une stratégie CRM globale, afin d’obtenir une structure CRM qui débouchera sur un ensemble final de processus CRM.

Tableau sur les trois composants d'une architecture CRM de qualité
Les trois composantes d’une architecture CRM de qualité
  1. Stratégie CRM : à haut niveau, la stratégie CRM vous permet de définir les objectifs liés à l’utilisation d’un logiciel CRM ainsi qu’à sa contribution au chiffre d’affaires et à la rentabilité de votre entreprise. En pratique, vous pourrez identifier les données que vous souhaitez recueillir et l’utilisation que vous en ferez pour atteindre vos objectifs.
  2. Structure CRM : le type de structure que vous choisirez pour votre système CRM dépendra du parcours de vos clients et des cycles de vente. Il s’agit de la représentation structurelle du parcours menant à la réalisation de vos objectifs. En pratique, vous pourrez définir des champs de saisie spécifiques qui vous permettront de recueillir les données essentielles au processus de prise de décision.
  3. Processus CRM : ce composant définit la façon dont les représentants commerciaux devront procéder pour mener leur mission à bien. Il s’agit de la mise en œuvre pratique d’une structure et d’une stratégie CRM basées sur des processus officiels qui définissent la gestion de la relation client (CRM) dans ses moindres détails. Vous pourrez définir les pratiques de collecte de données à utiliser pour assurer l’exactitude des données collectées pour vos équipes.

Ces composants seront la clé de voûte d’une architecture CRM de qualité, où la collecte de données prend toute son importance. La dernière étape du processus (et la plus évidente) consiste à recueillir plus de données.

Intégrer, intégrer, intégrer

Une chose est sûre : pour bénéficier des avantages d’une base de données clients centralisée, il vous faudra des données. Le but de la manœuvre est d’extraire des données d’autres sources pour créer un profil client exhaustif et non un aperçu incomplet basé sur une seule source. Selon le rapport de recherche d’Experian portant sur la gestion des données mondiales, 45 % des entreprises placent l’intégration des données en tête de leurs priorités dans ce domaine.

Incorporer l’intégration des données à votre architecture CRM lors de la création de la structure facilitera l’extraction et la consolidation des données provenant d’autres sources. Pour garantir une intégration fluide, veillez à ce que les champs de données se conforment aux normes en vigueur.

Pour ce faire, vous aurez besoin d’intégrer les deux logiciels suivants :

  1. Un logiciel de marketing automation les suites logicielles dotées de fonctionnalités de marketing sont indispensables et nous vous conseillons vivement d’en faire l’acquisition. Les outils de marketing recueillent des données utiles concernant les réponses et réactions des clients à des moments clés de leur parcours, notamment au début de leur relation avec une marque, avant qu’ils ne deviennent des clients établis. Ces données vous permettront de mieux comprendre les comportements et préférences de différents segments de votre clientèle.
  2. Un logiciel de service client jalonnant le parcours de vos clients, les prises de contact périodiques avec le service client vous permettent de recueillir des données importantes qui viendront étoffer leurs profils. Sources précieuses d’informations pour les entreprises, les interactions directes avec les clients leur permettent d’en savoir plus sur des concepts plus difficiles à évaluer, tels que la perception de la marque et les émotions y étant associées.

Les outils de gestion client et de marketing permettant de recueillir des données sont nombreux et variés. Ils incluent les sondagesl’expérience client, les médias sociaux et les outils de marketing par e-mail.

Analyser votre base de données clients centralisée

Avantage principal du stockage de données dans un hub centralisé, la capacité de prendre des décisions ciblées basées sur les informations à votre disposition vous permettra également d’augmenter la rentabilité et le chiffre d’affaires de votre entreprise. Mieux vous connaissez vos clients, plus vous saurez comment les fidéliser.

Les méthodes suivantes permettent d’analyser les données collectées et de les mettre à profit :

  • Mesure : mesurez la performance globale pour développer des stratégies plus efficaces qui vous permettront de cibler des groupes spécifiques de clients ou d’établir un contact direct avec eux.
  • Optimisation : améliorez les processus de vente et l’expérience client en favorisant les tactiques les plus efficaces.
  • Segmentation : apprenez à mieux cibler vos clients en identifiant ce qui les différencie et ce qu’ils ont en commun, puis affectez les utilisateurs à des groupes spécifiques pour personnaliser la relation que vous entretenez avec eux.
  • Message : utilisez les données dont vous disposez pour visualiser le parcours de vos clients, du début à la fin. Vous aurez ainsi une meilleure idée de vos points forts et des aspects à améliorer.
  • Modélisation prédictive : lorsque vous disposerez de suffisamment de données, vous pourrez utiliser un outil de modélisation automatisée pour bénéficier de prévisions des chiffres de vente et des comportements des clients.