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Les apports du big data dans la relation client


par Jeremie GROSSETETE
EMLV -  2015
  

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Chapitre C Quelles suggestions pour IBM ?

IBM est une des entreprises les plus innovantes sur le marché. Depuis dix ans plusieurs milliards d'euros ont été investis par l'entreprise. Le Big Data représente une part importante de cette somme. Grâce à ça, nos offres dans ce secteur sont parmi les plus intéressantes pour nos clients. Cependant ces solutions ne sont que très peu utilisées en interne pour notre propre activité commerciale. Le problème vient principalement de la difficulté d'intégrer de nouveaux standards dans un groupe de la taille d'IBM. En effet nous sommes présents sur tous les continents. De plus ces dernières années le groupe a appliqué des changements importants en terme d'organisation et de répartition des ressources qui sont toujours en cours d'application. Cependant je reste persuadé que pour augmenter la part de marché de mon entreprise celle-ci va devoir changer aussi ces méthodes commerciales et appliquer les standards qu'elle développe.

Par la rédaction de ce mémoire je pense pouvoir démontrer que l'utilisation de solutions Big Data à chaque étape de notre relation client aurait un impact considérable sur la qualité de nos relations client et donc sur le nombre de nos ventes.

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I. Recommandations opérationnelles

1. Attirer de nouveaux clients

IBM a fêté le centenaire de sa présence en France en 2014. La base de données client est donc très importante. Les clients historiques sont importants pour le développement de la base installée IBM, pendant des années cette base installée permettait une augmentation de la part de marché et du chiffre d'affaires. Cependant depuis quelques années notre force de vente ne peut plus se suffire à utiliser cette base installée. Voilà pourquoi l'importance est maintenant mise sur la prospection. En effet la prospection à deux principaux avantages pour une entreprise :

La prise de rendez-vous avec des prospects intéressés par nos offres

Informer des entreprises qui n'ont jamais travaillé avec nous de nos offres

Grâce à ces sessions de prospection nous nous sommes aperçus que certaines entreprises n'étaient pas au courant que nous étions présents dans certains secteurs d'activités. En effet dans beaucoup d'esprits IBM est toujours un fournisseur de matériel informatique.

La sélection des prospects à forte valeur ajoutée est donc très importante pour IBM en ce moment. Grâce au Big Data et l'analyse des flux de données sur les réseaux sociaux, la compréhension des comportements d'achat des clients est rendue plus simple. Nous pouvons définir précisément si un prospect a des chances d'investir dans nos solutions ou s'il est dans une période de réorganisation ou l'investissement dans nos solutions n'est pas une priorité. Une entreprise qui fait un plan de licenciements n'est pas la meilleure cible de prospection, à contrario une entreprise qui publie sur les réseaux sociaux des résultats en hausse avec une volonté d'investissement devient une cible intéressante.

L'utilisation de solution Big Data permet d'augmenter le taux de retour de la prospection. En effet si un prospect publie sur les réseaux sociaux qu'il va investir dans une technologie que nous vendons, cela permet de lui téléphoner et de lui faire part de nos offres. Cela permet une optimisation du temps passé au téléphone. L'autre avantage est d'augmenter considérablement le taux de retour sur les appels passés.

2. Amélioration de la visibilité de la marque

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Le service marketing d'IBM fonctionne énormément sur des techniques simples. Nos clients sont invités à participer à des évènements ou à des diners. Le principal évènement est bien sûr Rolland Garros.

IBM partenaire historique du tournoi de Roland Garros

Source : http://www.ibmbigdatahub.com/infographic/sports-and-business-data-game-changer, 2015

Ces évènements sont bien sur importants dans la gestion de notre relation client. Cependant les outils Big Data existants permettent d'améliorer cet outil marketing. Nous avons la possibilité de savoir quel prospect à consulter nos offres en ligne. De plus grâce à l'analyse des flux sur les réseaux sociaux nous pouvons savoir quel prospect est intéressé par des offres que nous proposons.

Le croisement de ces données, permet de nous donner une idée précise des prospects qui sont susceptibles d'acheter nos solutions. Pour le moment nos évènements importants comme le tournoi de tennis de Roland Garros sont principalement réservés à nos clients les plus importants. Une ouverture des invitations à des prospects qui représentent une valeur ajoutée potentielle importante peut-être envisagée. En effet nos clients importants y sont invités chaque année ce qui est une bonne chose pour la relation que nous avons avec eux. Mais une utilisation différente de ces évènements permettrait d'ouvrir de nouveaux comptes client tout en débutant la relation client par une personnalisation importante. Comme nous l'avons vu dans la revue de littérature, la personnalisation des échanges avec les prospects est non négligeable. De plus même si le prospect ne se transforme pas directement en client grâce à cet événement, il va nous faire de la publicité gratuite sur les

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réseaux sociaux en publiant des images ou des « post » en citant l'entreprise. Cela permet d'augmenter la visibilité de la marque chez nos autres clients potentiels.

3. Personnalisation des solutions

Chez IBM nous organisons des « Step-Up » sur des clients. Ces séances permettent de réunir une équipe d'environ quinze personnes. Des commerciaux, des spécialistes du secteur d'activité du client, des spécialistes des technologies que nous proposons. Ces séances ont pour objectif de mettre en commun la réflexion de nos équipes afin de proposer une solution à un client sans l'avoir consulté au préalable. Ces séances ont un impact très important chez nos clients car nous valorisons leur importance à nos yeux en leur proposant des solutions sans qu'ils nous aient consultés au préalable.

Les données disponibles en ligne sont énormes. Elles permettent d'avoir une vue à 360 des clients et des prospects. En effet les entreprises partagent énormément d'informations en ligne sur leurs stratégies et leurs investissements. Aujourd'hui chaque événement dans une entreprise est publié en ligne.

Grâce à l'analyse des données il serait possible d'élargir les séances « Step-Up » à nos prospects à plus forte valeur ajoutée. Par ce moyen, nous pouvons démontrer à notre prospect l'importance qu'il a pour nous. Grâce à ce travail nous pouvons démontrer à notre prospect que nous avons l'intention de travailler avec lui sur le long terme et qu'il n'est pas qu'un prospect parmi tant d'autre.

Pour une entreprise comme IBM qui a des centaines de client, la personnalisation des interactions est primordiale. En effet nous avons vu dans la revue de littérature que tous les clients réclament aujourd'hui des échanges personnalisés dans leur parcours d'achat. Même quand nous ne sommes pas encore client, une approche personnalisée nous démontre un intérêt et une compréhension profonde de nos besoins.

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Exemple de solutions Big Data dans la personnalisation des offres

Source : Jérémie Grossetête, mai 2015

4. Augmenter la valeur ajoutée des clients Outils prescriptifs :

Chez IBM nous utilisons beaucoup les analyses de business intelligence et d'outils prédictifs, ce qui nous permet d'avoir une vue très précise de notre portefeuille d'affaire. Les analyses BI sont utilisées pour savoir si nous avons assez d'affaires en cours pour réussir les objectifs. Ces analyses se basent sur l'historique de nos résultats ainsi que des données du marché global en France.

En fonction du résultat de ces analyses nous prenons des décisions qui nous permettent soit de combler le manque dans le portefeuille (évènements marketing / Prospection) soit de l'étoffer. L'ajout d'outil prescriptif nous permettrait d'avoir une utilisation complète des outils Big Data dans la gestion de notre relation client. En effet les analyses prescriptives servent à donner une vue à plus long terme afin de prendre des décisions qui peuvent résoudre les problèmes rencontrés. Par exemple si les résultats d'une entreprise sont en baisse depuis une longue période, ces données peuvent être croisées avec les analyses de business intelligence et prédictive. Cela permet d'avoir une vue complète et donc de pouvoir prédire quels sont les points bloquants.

Une fois les points bloquants analysés les outils Big Data Prescriptifs peuvent donner des pistes à suivre afin de les résoudre.

Extand & Expand :

IBM investit beaucoup dans la technologie SaaS. En effet il est de notoriété publique que c'est un marché en pleine croissance. Lors de mon interview avec Mr Thouvenin en mai 2015, il me confirmait que les usages changent sur le marché. Comme sur le marché grand public, les clients

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hésitent de plus en plus à louer sur le long terme leurs biens. Nous le voyons principalement sur le marché de l'automobile ou les offres de LLD16 sont de plus en plus présentent. Ces offres de location sont un atout pour les clients car les outils ne sont plus hébergés directement chez eux mais sur des serveurs distants. Les coûts d'installation et de maintenance sont moins élevés et l'installation est plus rapide car elle ne nécessite pas l'intervention d'un technicien sur site. Cependant ces offres restent relativement marginales dans le portefeuille IBM. Beaucoup de clients ne savent pas que notre portefeuille d'offre SaaS est complet. Une politique « Extand&Expand » a été mise en place en interne pour faire valoir notre offre. Cependant elle n'est pas bien définie et l'utilisation des outils analytique pourrait la rendre plus efficace.

Extand : développer notre présence sur le marché en proposant nos offres SaaS dans chaque contrat client.

Expand : Développer la base installée de chaque client en lui proposant des offres SaaS qui peuvent aller dans la continuité de sa base installée.

Aujourd'hui nous n'utilisons aucun outil d'analyse Big Data pour mettre en place cette politique, voilà pourquoi notre part de marché reste faible.

Nous avons vu précédemment que les entreprises sont très utilisatrice des réseaux sociaux pour communiquer leurs actualités et que les outils analytiques actuels sont capables de capter ces informations et de les restituer dans des analyses. L'initiative d'extension de l'offre serait donc beaucoup plus efficace avec des outils Big Data. En cette période de stagnation de l'emploi, les entreprises qui recrutent le font savoir au plus grand nombre. Lors d'une telle annonce les outils Big Data peuvent comprendre rapidement que le client va avoir des besoins rapides d'outils de ressources humaines pour optimiser son recrutement. Proposer au bon moment une offre pertinente démontre au client que nous avons une vue précise de son marché et que notre objectif est l'accompagnement dans la transformation digitale de nos clients.

5. Valeur vie du client :

Aujourd'hui il est possible de connaître quels sont les taux de retour de chaque client. IBM n'a pas de politique précise à ce sujet sur le marché français. Les outils disponibles aujourd'hui donnent

16 Location longue durée

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l'opportunité aux entreprises d'avoir une vision pointue sur la valeur ajoutée de chaque client. IBM a mis en place un partenariat en avril 2015 avec Twitter pour proposer des offres analytiques des flux de réseaux sociaux. Grâce à ce partenariat, l'analyse de l'influence sociale de chaque client est rendue plus efficace. En effet comme nous l'avons vu l'influence sociale d'un client est une composante majeure de la valeur d'un client aujourd'hui. Si des analyses sont mises ne place pour chaque client nous pourrons savoir quels clients sont les plus rentables et se concentrer sur eux en excluant les clients les moins rentables. Dans l'esprit d'un client rien n'est plus important que le témoignage des autres clients. Voilà pourquoi une entreprise cliente qui témoigne de la qualité de nos offres à une valeur inestimable et mérite d'avoir une attention particulière dans la relation client. Au contraire une entreprise qui a demandé beaucoup d'efforts pour la mise ne place d'une solution et qui communique des informations négatives sur nos offres ne mérite pas la même attention.

Nous pouvons donc dire que la mise en place d'une politique de valeur vie du client donnerait l'opportunité à IBM de se concentrer sur les clients les plus rentables et les plus influents. Une réallocation des ressources au bon endroit rend la gestion de la relation client plus efficiente.

6. Réduire le taux d'attrition :

La satisfaction client est très importante chez IBM. Des enquêtes de satisfaction sont réalisées en permanence. Elles ne se concentrent pas sur la satisfaction vis-à-vis du produit acheté. Ces enquêtes incluent une notation sur la qualité des interactions, la durée de la période d'installation des offres et la qualité du service après-vente.

Le nombre total d'enquête rend le traitement de celle-ci impossible manuellement, voilà pourquoi des statistiques nous sont régulièrement publiées afin de nous donner une idée globale de la satisfaction de nos clients. L'incorporation d'outils Big Data nous permettrait de pousser plus loin la satisfaction de nos clients. En effet si après une vente le client se déclare globalement mécontent, la relation client que nous allons avoir avec lui dès les prochaines années de son contrat va se dégrader. Nous pouvons être certain qu'une fois son contrat arrivé à terme, le client ne penseras pas directement à IBM pour son prochain achat. Voilà pourquoi les outils analytiques sont importants, arrivé à terme ce client mérite une attention particulière pour un éventuel renouvellement. Les outils analytiques seront utilisés pour lui proposer une offre précise sur ses besoins du moment et pour personnaliser au maximum les interactions que nous aurons avec lui. Même si le coût du client est important, il est nécessaire de tout faire pour qu'il reste un de nos clients. En effet un client

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mécontent qui part à la concurrence va garder une mauvaise image de l'entreprise et il va aussi la véhiculer au travers des interactions qu'il aura avec ses partenaires. Voilà pourquoi même si il n'est pas possible de le retenir, il faut lui faire comprendre que nous lui attachons une importance particulière. Les outils analytiques sont importants dans cet objectif. La proposition d'une offre compatible avec ses besoins du moment ainsi qu'une compréhension de son besoin sont une preuve que nous tenons à lui. Si le client décide de rester avec IBM, il devra répondre à une nouvelle enquête de satisfaction client et à ce moment-là nous pourrons faire une analyse croisée des résultats à deux périodes précises et donc vérifier que cette stratégie est la bonne ou non.

Si comme nous l'avons vu précédemment, le Big Data a pour objectif d'améliorer la relation client, il ne faut pas perdre de vue que tout repose sur le bon vouloir des consommateurs. En effet en acceptant de donner leurs informations, ceux-ci s'attendent à une meilleure qualité de service. Le Big Data peut aussi avoir des côtés dangereux. Particulièrement en ce qui concerne la sécurité des informations stockées dans les bases de données des entreprises. Ces données sont aujourd'hui considérées comme la nouvelle ressource naturelle des entreprises.

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