Connaissance client : votre CRM sait-il vraiment quoi faire ?

La connaissance client repose-t-elle vraiment sur la quantité de données que votre CRM centralise ? Transactions, fréquence d’achat, panier, navigation, emails, préférences, fidélité, magasin, web, service client : votre entreprise dispose probablement déjà de millions de données clients. Sur le papier, vous avez donc une vision client à 360°.

Bonne nouvelle ! Mais disposer de toutes ces informations ne garantit pas pour autant de savoir quoi en faire.

Car entre disposer de données, connaître ses clients et savoir quoi faire avec eux, il existe encore quelques kilomètres. Et si, après avoir challengé la mesure de la performance CRM dans notre premier épisode, nous nous attaquions à un autre faux-semblant ?

Avoir une vision client 360° ne signifie pas nécessairement disposer d’une connaissance client activable.

Vous connaissez tout de votre client. Vraiment ?

Prenons un client assez classique dans le retail. Appelons-le Thomas. Votre CRM sait beaucoup de choses sur lui : client depuis 6 ans, 17 achats, panier moyen de 82 €, dernier achat il y a 41 jours, magasin préféré à Lyon, membre du programme de fidélité, opt-in email, 3 catégories de produits achetées, 7 emails ouverts sur les 10 derniers envois et 2 visites récentes sur votre site.

Très bien. Vous disposez d’une jolie fiche client.

Mais maintenant, posons quelques questions. Thomas est-il en train de devenir plus fidèle ou de décrocher ? Quel est son prochain besoin probable ? Faut-il lui envoyer votre campagne promotionnelle de vendredi ? A-t-il réellement besoin d’une remise ? Faut-il plutôt lui parler d’un service ? Quel canal privilégier ? Quel magasin devrait éventuellement reprendre la main ? Et surtout : faut-il vraiment lui parler maintenant ?

Tout à coup, notre vision 360° devient un peu moins confortable, parce que nous savons beaucoup de choses sur Thomas, mais nous ne savons pas nécessairement quoi décider grâce à elles. Et c’est précisément là que commence la véritable connaissance client.

Donnée client et connaissance client : ce n’est pas la même chose

Pendant des années, les entreprises ont travaillé à réconcilier leurs données, la promesse était séduisante : réunir toute la donnée pour obtenir enfin une vision client 360°.

Et cette étape reste fondamentale. Un client reconnu d’un canal à l’autre, des données réconciliées, un historique exploitable et une identité client fiable constituent les fondations d’un CRM performant. Mais ce n’est qu’une fondation. Parce qu’un entrepôt parfaitement organisé ne vous dit toujours pas quoi sortir du rayon.

De la donnée à la décision

La donnée répond à « Qu’est-ce que je sais de mon client ? ». La connaissance client devrait permettre de répondre à « Qu’est-ce que cela m’apprend sur lui ? ». Et une connaissance réellement activable va encore plus loin : « Qu’est-ce que cette information doit me conduire à faire différemment ? »

C’est là que la donnée commence réellement à créer de la valeur.

Votre CRM ressemble-t-il parfois davantage à un rétroviseur qu’à un GPS ?

C’est probablement l’un des paradoxes de la connaissance client. Nous savons extrêmement bien raconter le passé : ce qu’il a acheté, quand il a acheté, combien il a dépensé, quel email il a ouvert, quel magasin il fréquente, quel produit il a consulté.

Mais le marketing n’a pas uniquement besoin de comprendre ce qui s’est passé. Il doit décider ce qu’il faut faire ensuite.

Reprenons Thomas. Son dernier achat remonte à 41 jours. Est-ce inquiétant ? Impossible à dire sans contexte. S’il achète habituellement tous les 30 jours, 41 jours peuvent être un signal de décrochage. S’il achète habituellement tous les 90 jours, 41 jours ne signifient absolument rien.

La donnée est exactement la même : dernier achat : J-41. Mais son interprétation est totalement différente.

Une donnée n’a de sens que lorsqu’elle est remise en contexte

Une bonne connaissance client ne décrit donc pas seulement un comportement. Elle permet de détecter un écart par rapport au comportement habituel ou attendu. Et cet écart peut devenir un signal, puis une décision, puis une action.

C’est là que l’on commence à passer de la donnée descriptive à une véritable connaissance client activable.

Avoir 200 variables client n’est pas forcément mieux qu’en avoir 20

C’est un autre réflexe assez naturel : plus nous collectons de données, plus notre connaissance client devrait s’améliorer. En théorie.

Dans la réalité, une organisation peut disposer de centaines de variables – âge, genre, ville, magasin, panier, fréquence, catégories, navigation, réactivité email, ancienneté, statut fidélité, canal d’achat, appétence, score, valeur client – et continuer à envoyer quasiment les mêmes campagnes à tout le monde.

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Le sujet n’est alors plus la disponibilité de la donnée. Le sujet devient sa capacité à modifier les choix marketing.

Le test à appliquer à chaque donnée

Il existe une question très simple à poser : « Quelle décision différente prendrons-nous grâce à cette information ? »

Si personne ne sait répondre, cette donnée n’est pas nécessairement inutile. Mais elle n’est pas encore activée. Et accumuler davantage de variables ne résoudra probablement pas le problème.

Et si la vraie question n’était plus « Quelle donnée nous manque ? »

Dans beaucoup d’organisations, la réponse spontanée à un problème CRM reste : « Il nous manque de la donnée. » Parfois, c’est vrai. Mais pas toujours.

Il peut être beaucoup plus intéressant de renverser la question. Avant de demander « Quelle donnée supplémentaire devons-nous collecter ? », demandons : « Quelle décision souhaitons-nous être capables de prendre ? »

Partir des cas d’usage plutôt que de la donnée disponible

Chaque cas d’usage CRM implique des besoins spécifiques en matière de connaissance client. La réduction de l’attrition passe par l’identification des premiers signes de décrochage, de leur moment d’apparition et des signaux qui les caractérisent. Le développement de la fréquence nécessite, lui, de comprendre le rythme d’achat naturel des différentes populations. Quant à l’augmentation de l’équipement, elle repose sur une bonne connaissance des catégories déjà détenues et des prochaines catégories pertinentes.

La même logique s’applique à la pression promotionnelle : distinguer les clients qui ont besoin d’un stimulus de ceux qui auraient acheté sans avantage permet d’adapter la générosité commerciale. Le renforcement du CRM local suppose de donner au magasin les moyens d’identifier les clients pour lesquels une prise de parole locale peut réellement avoir du sens. Quant à l’orchestration, elle nécessite de déterminer quel message envoyer, sur quel canal et avec quelle priorité.

Tout à coup, la logique change. Nous ne partons plus de la donnée disponible pour chercher désespérément comment l’utiliser. Nous partons des décisions business à améliorer pour déterminer les données dont nous avons réellement besoin.

Le meilleur score n’est pas celui qui prédit le mieux. C’est celui que les équipes utilisent.

Les équipes data savent aujourd’hui produire des modèles extrêmement sophistiqués : scores d’appétence, probabilité de churn, valeur future, Next Best Offer, propension à acheter, probabilité de réachat, segmentation comportementale…

Mais là encore, attention au faux-semblant. Un score extrêmement performant qui reste dans un dashboard crée probablement moins de valeur qu’un score imparfait mais réellement intégré dans les décisions des équipes CRM.

Prenons un score de risque d’attrition. Le modèle identifie 35 000 clients à risque. Très bien. Mais ce chiffre ne constitue pas encore une décision marketing.

faut alors déterminer comment agir sur cette population : certains clients devront peut-être être exclus, tandis que d’autres mériteront une attention particulière selon leur valeur, leur potentiel ou leur niveau de risque. Le seuil de déclenchement d’une action devra également être défini, tout comme le type d’avantage, le message, le canal et le moment de contact les plus pertinents.

Et surtout, l’action devra être mesurée pour vérifier si elle a réellement permis d’éviter le décrochage. Identifier 35 000 clients à risque est une chose. Savoir lesquels activer, comment et à quel moment en est une autre.

Un score n’est pas une décision

Le score n’est donc pas l’aboutissement. Le score est le début d’une décision marketing. Et si cette décision n’est pas organisée, le modèle restera une jolie prouesse analytique.

La connaissance client doit répondre à une question : « Qui mérite quoi, maintenant ? »

Nous parlons beaucoup de personnalisation. Mais personnaliser ne signifie pas nécessairement changer le prénom dans l’objet d’un email, ni afficher trois recommandations produits différentes.

La personnalisation commence peut-être beaucoup plus tôt. Elle commence lorsqu’une entreprise est capable de déterminer qui mérite d’être sollicité, qui peut être laissé tranquille, qui a besoin d’un avantage et qui peut s’en passer. Elle consiste aussi à identifier les clients présentant un potentiel de développement ou, au contraire, un risque de décrochage, puis à adapter la prise de parole en conséquence : message national, activation locale ou autre approche selon le contexte. Enfin, elle suppose de prioriser le sujet le plus pertinent pour chaque client, plutôt que de multiplier les communications.

Et parfois : quel client mérite simplement qu’on le laisse tranquille ?

Mieux connaître pour savoir aussi quand ne rien faire

Voilà probablement l’une des utilisations les plus intéressantes de la connaissance client. La donnée ne doit pas uniquement aider à mieux cibler. Elle doit aussi aider à mieux renoncer : renoncer à un email inutile, à une remise inutile, à une relance inutile, à un SMS inutile.

Parce que la pression marketing est, elle aussi, une décision.

Le meilleur client à cibler n’est pas toujours votre meilleur client

Imaginons deux clients.

Client A : CA annuel de 1 200 €, très fréquent, très fidèle, faible risque d’attrition et achète même sans sollicitation.

Client B : CA annuel de 480 €, fréquence en baisse, historique important, potentiel identifié et dernier achat inhabituellement ancien.

Lequel mérite aujourd’hui le plus d’effort CRM ?

Le client A est plus précieux aujourd’hui. Mais le client B représente peut-être davantage de valeur à reconquérir.

Une vision purement descriptive privilégiera naturellement A. Une connaissance client orientée décision pourra conduire à agir sur B. C’est précisément pour cela que valeur actuelle, potentiel et risque doivent être distingués.

Le meilleur client à cibler n’est pas toujours votre meilleur client.

Et c’est souvent à cet endroit que la data devient réellement intéressante.

Le magasin connaît parfois mieux votre client que votre CRM

Dans le retail, une autre source de connaissance est régulièrement sous-exploitée : le terrain.

Votre CRM sait que Sophie a acheté trois fois cette année. Le responsable du magasin sait peut-être qu’elle attend un projet important, cherche un produit précis, a été déçue lors de sa dernière visite, a demandé à être rappelée ou est une cliente fidèle mais peu sensible aux promotions.

L’information n’est pas toujours structurée. Elle n’est pas toujours disponible dans la base. Mais elle existe. À l’inverse, le magasin ignore parfois des informations que le CRM possède parfaitement.

Réconcilier connaissance centrale, digitale et terrain

C’est là qu’une stratégie réellement omnicanale devient intéressante. La connaissance client ne devrait pas uniquement descendre de la data vers le marketing. Elle devrait rapprocher connaissance centrale, connaissance digitale et connaissance terrain.

Avec une question : « Comment rendre la bonne information utile à la bonne personne au moment où elle peut agir ? »

Une vision 360° enfermée dans un outil central reste une vision. Une information qui permet à un conseiller, un responsable CRM ou un magasin de prendre une meilleure décision devient un levier business.

Et si votre prochain chantier Data n’était pas un nouveau dashboard ?

Les dashboards sont utiles. Mais les entreprises disposent rarement de trop peu de tableaux. Elles disposent souvent de trop peu de décisions directement reliées à ces tableaux.

Alors plutôt que de créer immédiatement une nouvelle vue, un nouveau score ou un nouveau reporting, commençons autrement. Prenez vos principaux cas d’usage CRM et, pour chacun, posez cinq questions :

• Quelle décision devons-nous prendre ?
• Quelle information permet de prendre cette décision ?
• Cette information est-elle disponible et fiable ?
• Comment déclenche-t-elle concrètement une action ?
• Comment mesurons-nous ensuite si cette décision était meilleure ?

Passer de la donnée à l’activation

La logique devrait progressivement devenir :

Donnée → Insight → Décision → Activation → Mesure

Et non :

Donnée → Dashboard → nouveau dashboard → encore un dashboard.

C’est volontairement caricatural. Mais probablement pas complètement.

Avant votre prochain comité Data / CRM : faites le test

Dans notre premier épisode, nous vous proposions de challenger votre modèle de mesure. Cette fois, intéressons-nous à votre connaissance client. Pas à la quantité de données que vous possédez. À ce qu’elles vous permettent réellement de faire.

Votre checklist « connaissance client activable »

• Savons-nous précisément quelles décisions marketing nos données doivent améliorer ?
• Nos données permettent-elles de comprendre un comportement et pas uniquement de le décrire ?
• Savons-nous identifier les clients dont le comportement évolue réellement ?
• Connaissons-nous le rythme d’achat habituel de nos différentes populations ?
• Savons-nous distinguer valeur actuelle, potentiel et risque de décrochage ?
• Nos segmentations et scores déclenchent-ils concrètement des actions marketing différentes ?
• Savons-nous déterminer qui solliciter, mais aussi qui ne pas solliciter ?
• Nos données permettent-elles d’adapter la pression commerciale et la générosité ?
• Sommes-nous capables de prioriser les messages lorsqu’un client est éligible à plusieurs communications ?
• La connaissance client est-elle réellement accessible aux équipes qui peuvent agir : CRM, digital, service client, magasins ?
• Pour chaque nouvelle donnée collectée, savons-nous quel usage concret nous voulons en faire ?
• Et surtout : si nous supprimions demain la moitié des données de notre CRM, saurions-nous lesquelles ont réellement un impact sur nos décisions ?

Vous avez hésité sur plusieurs réponses ? C’est probablement là que se situe votre prochain chantier Data / CRM.

Votre CRM n’a peut-être pas besoin de plus de données. Il a besoin de meilleures décisions.

Collecter davantage n’est pas le sujet. Les entreprises disposent déjà de volumes considérables d’informations sur leurs clients. L’enjeu est de transformer progressivement cette matière en capacité de décision.

Moins : « Nous disposons de 180 attributs dans notre fiche client 360°. »

Davantage : « Nous savons identifier qu’un client commence à décrocher, déterminer s’il mérite une action, choisir laquelle et mesurer son effet. »

Finalement, parce qu’au fond, la question n’est pas de savoir si vous connaissez beaucoup de choses sur vos clients.

Elle est surtout de savoir si, grâce à cette connaissance, vous êtes réellement capables d’agir différemment.

Autrement dit, la valeur de votre connaissance client ne se mesure pas au volume de données dont vous disposez, mais à votre capacité à transformer ces informations en meilleures décisions.

Et cela change tout.

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Vous avez déjà une vision client 360° ? Parfait. Regardons maintenant ce qu’elle vous permet réellement de décider.

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