Des données clients à l’amélioration de l’Expérience Client : compte-rendu du webinaire EBG/Twilio

Comme l’a rappelé Yvan Mirochnikoff, l’approche du client est différente en B2B. Pendant longtemps, le client était l’entreprise, le compte. C’est-à-dire, dans le cas de Société Générale Securities Services, les sociétés de gestion d’actifs, les fonds. SGSS maximisait le nombre d’informations sur ses “comptes”, mais collectait peu d’informations sur les interlocuteurs physiques. 

C’était une approche limitante, car le “vrai” client en B2B, ce n’est pas (seulement) le compte, la personne morale, mais (aussi) les personnes physiques avec lesquelles SSGS entretient une relation. Pour approfondir ce sujet clé, nous vous invitons à découvrir le livre blanc que nous avons consacré à l’unification des données clients B2B.

Le changement d’approche opéré par SSGS a entraîné des mutations, comme par exemple la création d’espaces clients couvrant l’ensemble de l’activité permettant à SSGS de suivre le parcours de ses clients “physiques” (traders, back office…) sur les différentes activités du groupe. Avec, à la clé :

• Une meilleure connaissance des interlocuteurs.
• Une meilleure qualité de service via la mise en œuvre d’une relation clients personnalisée.

La qualité doit primer sur la quantité. Les mauvaises données, comme l’a expliqué Antoine, ce sont “les données qui ne servent à rien, qui embouteillent les serveurs, et surtout les esprits”.

Il est capital de se concentrer sur les données “utiles”, celles qui serviront à animer les parcours clients et à atteindre les objectifs CRM. Antoine a rappelé l’importance de suivre une démarche progressive et de ne pas céder aux sirènes du “tout connecté”.

Chercher à connecter d’abord l’ensemble de ses sources de données et constituer une masse de données avant d’envisager les cas d’usage, c’est le piège dont il faut se prémunir. Il faut se concentrer sur les finalités, les cas d’usage et connecter progressivement les données en fonction de ces finalités et des cas d’usage prioritaires.

Les données doivent être organisées pour que l’on puisse pleinement en tirer parti. Il y a donc un sujet d’architecture IT à traiter, lequel est d’ailleurs subordonné aux objectifs et cas d’usage. Yvan Mirochnikoff a partagé la manière dont SSGS avait fait évoluer son architecture de données.

SSGS dispose d’un data lake qui sert de socle des données. Géré par la direction des infrastructures, cette “couche basse” est construite dans des outils open source, dans le cloud. C’est sur ce socle data que viennent se connecter les bases de données et applicatifs métiers.

SSGS a par ailleurs construit des référentiels agrégeant les données communes aux différents business units de l’organisation. Ces référentiels sont partagés entre les différentes lignes métiers et viennent alimenter leurs propres environnements de données. La mise à disposition des données agrégées aux équipes métier est ce qui permet d’activer des cas d’usage au service d’une meilleure personnalisation de l’expérience client.

On ne peut pas aborder la question des données sans parler des GAFAM. Antoine Coubray a partagé quelques pistes de réflexion et d’action à ce sujet.

C’est un fait, les géants du numérique ont construit ce que l’on appelle dans le jargon des “Walled Gardens”, des “jardins clos”, c’est-à-dire des environnements loggés dans lesquels les GAFAM contrôlent toute la chaîne de vie des données : leur collecte, leur commercialisation, leur exploitation et la restitution des performances. 

Comme le souligne Antoine Coubray, “il faut le reconnaître : ces jardins clos sont remarquables. Ils ont permis de dynamiser la digitalisation. On ne peut pas en sortir du jour au lendemain et par ailleurs il y a un intérêt certain pour les entreprises à jouer dans ces jardins – mais en pleine conscience”.

Jouer en pleine conscience dans ces “Walled Gardens”, cela signifie :

• Piloter le ROI de l’investissement sur ces acteurs. Si les GAFAM proposent leurs propres systèmes de mesure, ce pilotage doit aussi être réalisé dans un système de pilotage propre à l’entreprise, en réintégrant les données que l’on peut récupérer auprès des GAFAM. Cela permet de piloter le ROI au client : son investissement, ses performances, le retour ou non sur investissement.
• Stocker le maximum de données dans ses propres systèmes, et pour cela faire en sorte que les individus acquis grâce aux GAFAM (Google Ads, Facebook Ads, etc.) rejoignent la base de l’entreprise avec le maximum d’information.

“Il est possible de sortir partiellement de ces jardins clos en créant son propre jardin privé, sa propre donnée first party. Il faut chercher à être autonome le plus vite possible dans la gestion des clients et de leurs données », souligne Antoine qui ajoute qu’il existe désormais des caisses à outils facilitant la collecte, la consolidation, l’unification et l’activation des données. On pense bien entendu aux Customer Data Platforms dont Segment est un exemple. Pour en savoir plus sur ces technologies, nous vous invitons à découvrir  notre Benchmark CDP.

On le sait, les cookies tiers ne seront bientôt plus gérés par Google Chrome. Cela impacte la capacité à tracer le parcours web de ses visiteurs et clients. Quelles sont les alternatives ? “Nous avons tout fait pour ne pas être dépendant de Google sur la partie MarTech” a expliqué Jérémy Lacoste.

Meilleurtaux investit dans des campagnes publicitaires, mais n’utilise pas les solutions de mesure proposées par les GAFAM. Depuis plusieurs années, et bien avant le durcissement de la position de la CNIL, Meilleurtaux a fait le choix d’utiliser AT Internet pour la mesure d’audience, en lieu et place de Google Analytics.

Plus généralement, Meilleurtaux a décidé de se concentrer de plus en plus sur l’exploitation et l’activation des données first party. Jérémy Lacoste a rappelé les très belles performances du canal email en termes de conversion.

Le sujet de la fin des cookies tiers est intimement lié à celui du règlement général sur la protection des données (RGPD). Et comme l’a rappelé Yvan Mirochnikoff, ce sujet nous ramène à la question des données utiles abordées précédemment.