Comment structurer le travail d’inventaire des données-source de votre CRM ?

Les organisations stockent des données sur leurs clients. Souvent en grand nombre. Ces données sont stockées dans les différentes bases & outils qui composent le système d’information client. Ce système d’information peut faire l’objet d’une cartographie. Il le doit dans une optique d’inventaire des données car il donne une vision globale de la manière dont la donnée est organisée et circule dans le SI.

Voici un exemple de restitution du SI client :

Cartographie des flux et données clients.

La cartographie peut prendre des formes différentes, même si le principe est toujours le même : il s’agit de recenser les lieux de stockage de la donnée et de décrire la circulation des données entre les bases & outils. Voici un autre exemple possible de représentation :

Les flèches figurent les échanges de données entre les différents outils/bases du SI client.

La plupart des projets CRM de nos clients ont une dimension « Donnée Clients » quand ce n’est pas le cœur du projet. Dans beaucoup de nos missions, nous accompagnons souvent nos clients dans :

• La construction de leur Référentiel Client Unique – condition pour obtenir une réelle vision à 360° des clients omnicanaux.
• La mise en place d’un Plan de Collecte (Identification des données manquantes > Mécaniques de collecte > Tests).
• La mise en conformité au RGPD (Règlement général sur la protection des données).
• …/…

Si les données clients sont au coeur de beaucoup de projets CRM, c’est qu’elles constituent la matière première de la Relation Clients dans ses différentes dimensions : Centre de Contacts & CRM.

De ce fait, l’inventaire des données clients à disposition est une étape incontournable.

Cet inventaire consiste, très schématiquement, à :

• Recenser l’ensemble des données stockées par l’entreprise. De quelles données disposent l’entreprise et où est-ce que ces données sont-elles stockées ? Quelles sont les sources de collecte, les dispositifs de collecte (formulaires…) ?
• Qualifier ces données, leur mode d’alimentation, leur volumétrie, leur taux de complétude, le format, leur fraîcheur (leur « actualité » pour employer le jargon du Data Quality Management), etc.

Les deux aspects sont inséparables. On recense en même temps que l’on qualifie. Nous verrons tout à l’heure les prolongements de ce travail initial d’inventaire : car l’inventaire des données du CRM est toujours un préalable vers « autre chose », un point de départ, un moyen pour la réalisation d’un projet CRM qui peut prendre des formes différentes.

Ce travail d’inventaire devient un enjeu de plus en plus important – étant donné le rôle grandissant de la donnée clients dans la gestion de la Relation Clients au sens large – et en même de plus en plus difficile. La raison, vous la connaissez : la multiplication des sources de données, inséparables du développement des canaux digitaux : site web, application mobile, réseaux sociaux, email…

Cette profusion de canaux et d’outils rend la maîtrise des données de plus en plus délicate. Les organisations ont de plus en plus de difficulté à mettre de l’ordre dans les données, à organiser la donnée clients. Très souvent, les données clients sont dispersées dans le système d’information, éparpillées dans des bases et des outils qui ne communiquent pas ou peu entre eux. Ce manque d’organisation empêche les entreprises de tirer le plein potentiel de ce minerai qui est sous leurs pieds.

L’inventaire des données est souvent la première étape d’une démarche de rationalisation de la gestion des données, voire d’une évolution des pratiques et de la gouvernance data.

Il nous semblait important, pour commencer, de replacer l’inventaire des données CRM dans son contexte et dans ses enjeux. Passons à la pratique. Pour organiser votre travail d’inventaire des données-source du CRM, nous vous proposons de suivre les étapes suivantes.

Les données clients entrent dans le système d’information à partir des différentes sources de données de l’entreprise : site web (analytics, espace client, formulaires), caisse, wifi, paiements CB, réseaux sociaux, outil de Marketing Automation, carte de fidélité…

La première étape consiste à dresser la liste de l’ensemble des sources de données de l’entreprise et à les qualifier suivant des axes qui peuvent être :

• Le type de données collecté : données transactionnelles, données personnelles, token CB, etc.
• Le type d’outil / de technologie utilisé pour réaliser la collecte : CMS, SAAS, système de caisse…
• La volumétrie : nombre d’utilisateurs, nombre de visiteurs par mois, nombre de commandes par mois (caisse), nombre de restaurants équipé en wifi, etc. La nature des volumétries est propre à chaque source de données. Qualifier la volumétrie permet de mesurer le poids respectif de chaque source de données et son potentiel.
• La fréquence de mise à jour des sources de collecte.
• Les intégrations (API, CSV…), pour qualifier les flux existants ou possibles entre les sources de données et le système d’information de l’entreprise (bases & outils).

Nous utilisons en général Google Sheets pour restituer cet inventaire des sources de données clients. Voici un exemple de restitution :

Bien entendu, les items de qualification dépendent en partie des objectifs sous-jacents de l’inventaire. Si ce travail s’inscrit dans un projet de mise en conformité des traitements au RGPD, il est pertinent de qualifier pour chaque source (ou « composant ») la finalité des traitements. On ne répond plus seulement à la question « Quelles données » mais aussi à la question « Pour quels traitements ». Voici un exemple de restitution décrivant les finalités en matière de traitements :

Une fois que l’on dispose d’une vision claire des sources de données, la deuxième étape consiste à identifier pour chaque source toutes les familles de variables utilisées, c’est-à-dire tous les attributs. Par exemple, pour la source de données « Caisse » : le montant consommé, le nombre de couverts, le canal de vente, le type de commande, le type de paiement, l’établissement, la table de la commande, etc. Vous pouvez aussi, dans la mesure du possible, qualifier la volumétrie pour chaque variable.

Voici un exemple de tableau utilisable pour restituer les familles de variables :

Voici quelques propositions d’axes d’analyse pour mieux qualifier les données stockées dans votre système d’information :

• La source de référence : D’où vient la donnée ? De quelle source ? De quel outil ?
• Le mode d’alimentation : Comment est intégré la donnée ? En temps réel ou en batch ? Quelle est la fréquence des batchs ?
• La volumétrie : Combien de données ? Combien d’emails dans votre logiciel de Marketing Automation par exemple ?
• Le taux de complétude de vos champs de données CRM : Beaucoup de bases sont « trouées », ce qui freine l’exploitation des données.
• Le format sous lequel sont présentées les données.
• Le type de données, c’est-à-dire : Sont-elles brutes ou retraitées ?
• L’intérêt CRM des données : Faible, moyen, élevé ?
• La fraîcheur des données, qui renvoie au mode d’alimentation : temps réel, 24h, 72h, hebdomadaire (= fréquence des batchs).
• Le moment de la collecte sur les parcours clients : au moment de l’ouverture du compte ? De la commande ? Du devis ? De la visite web ? De la visite commerciale ?

L’inventaire des données est l’occasion d’identifier les données manquantes, c’est-à-dire les données dont l’entreprise aurait besoin pour déployer les programmes relationnels et atteindre ses objectifs CRM.

Logiquement, pour identifier les données manquantes, l’entreprise doit formuler au préalable ses objectifs CRM. Ensuite, différents travaux permettent de qualifier les données manquantes. Notamment :

• La cartographie des Parcours Clients cibles qui consiste à imaginer les axes d’évolution de l’expérience client, des points de contact et des canaux. Si par exemple l’entreprise souhaite développer des programmes relationnels sur le mobile par exemple, il y a fort à parier que cela implique la collecte de données clients que l’entreprise n’a pas encore. Pour en savoir plus sur la méthode des Parcours Clients cibles, nous vous invitons à découvrir la page consacré à ce sujet.

Un exemple de cartographie des Parcours Clients cibles (en univers Restauration).

• La construction du Plan relationnel, des programmes & scenarii cibles. Le Plan relationnel organise le Dialogue Clients omnicanal. Il regroupe et « met en musique » les différents programmes déployés ou à déployer – chaque programme répondant à des objectifs mesurables via des KPIs et précisant les actions relationnelles à déployer pour atteindre les objectifs : des campagnes, des scénarii de Marketing Automation. Ces actions sont datavores. Si vous souhaitez déployer un scénario de relance de panier abandonné par exemple, vous aurez besoin des données relatives au panier, des données personnelles, etc. C’est pour cette raison que la construction d’un Plan relationnel implique presque toujours la construction en parallèle d’un Plan de collecte des données.

En résumé, les données manquantes se déduisent des actions marketing et relationnelles que vous envisagez de développer pour atteindre vos objectifs.

Après avoir qualifié les données manquantes, l’entreprise doit construire un Plan de collecte. Dans nos missions de conseil en CRM, nous proposons à nos clients une démarche en 4 étapes :

• Sélectionner les points de collecte éligibles. Ici, la méthode de parcours clients est souvent utile dans la mesure où les points de collecte correspondent à des points de contact sur les parcours. Avoir une bonne vision des points de contact entreprise-client facilite l’identification des points de collecte envisageables.
• Sur les points de collecte retenus : Imaginer des idées de techniques de collecte, des mécaniques de collecte.

• Qualifier les idées de collecte en fonction des différentes variables : faisabilité business, faisabilité IT, budget.

• Sélectionner les idées de collecte et déployer des tests de collecte afin d’en valider le concept (PoC). Construire un dispositif de pilotage afin de mesurer le ROI par test. Généraliser enfin les tests.

Tests de collecte : Exemple de cahier des charges –Note de cadrage

Toutes les données clients stockées dans l’écosystème CRM ne sont pas nécessairement utilisées et exploitées par l’entreprise. Toutes les entreprises stockent des données qu’elles n’utilisent pas – il s’agit parfois de données que l’entreprise n’est même pas consciente de collecte et de stocker. Certaines de ces données non-utilisées peuvent être exploitées. D’autres sont inexploitables ou inutiles.

Stocker des données de ce genre n’a pas de sens. Les données inutiles doivent sortir du système d’information. Pourquoi ?

• Pour des raisons juridiques. Le règlement européen sur la protection des données (RGPD) appelle les entreprises à un esprit de responsabilité dans la gestion de leurs données clients, en invitant à passer d’une approche quantitative à une approche qualitative. L’infobésité augmente le risque juridique. Les données doivent être collectées pour des finalités clairement définies et connues des clients.
• Pour des raisons environnementales. Le stockage de données inutiles consomme inutilement des ressources serveurs.

L’inventaire des données CRM permet de faire un état des lieux à l’instant t, d’avoir une visibilité sur les données à disposition. Elle est un prélude à l’action. C’est une étape nécessaire à la mise en place d’une nouvelle organisation des données et d’une Relation Clients enrichie.