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CRM : intégrer le décisionnel à l'opérationnel

CRM : intégrer le décisionnel à l'opérationnel

Le choix d'une solution intégrée au CRM ou issue d'un acteur du décisionnel varie selon le secteur d'activité et le niveau d'intégration souhaité entre fonctions décisionnelles et opérationnelles. Les solutions de CRM évoluent dans le sens d'une analyse destinée à l'action, tandis que les acteurs du décisionnel approfondissent leur verticalisation.

PublicitéLa composante décisionnelle est devenue un des piliers des offres CRM : les outils de CRM opérationnel, même s'ils recentrent toutes les interactions clients dans la même base de données, ont besoin ensuite d'outils d'analyse statistique et de segmentation pour exploiter cette énorme masse d'informations. Après une période de développement d'interfaces entre les outils décisionnels (Cognos, Actuate, Business Objects) et les outils opérationnels (CRM, ERP), principalement à des fins d'analyse et de reporting, nous assistons aujourd'hui à l'émergence de solutions plus évoluées, dédiées à la business intelligence, et plus orientées vers l'interaction entre le décisionnel et l'opérationnel. Dans le domaine du CRM, les applications décisionnelles sont apparues en premier lieu pour l'élaboration de reporting : suivi de l'activité commerciale, état des prévisions et des affaires en portefeuille, etc. Le principal argument des logiciels d'équipement de la force de vente était à l'époque l'amélioration de la productivité, et celle-ci passait en premier lieu par la réduction du temps d'élaboration du reporting commercial. Plus récemment sont apparus des outils d'analyse et de restitution multidimensionnelles, qui permettent de bénéficier d'une interactivité entre les tableaux de bord et les informations de la base de données. Ainsi, il est possible d'afficher un tableau récapitulatif des affaires en cours dans une agence, par exemple, et de "zoomer" sur les chiffres par un simple clic de souris pour obtenir le détail des affaires d'un commercial, puis la fiche d'une affaire en particulier, les dernières actions réalisées, etc. C'est un formidable outil interactif qui permet d'analyser en temps réel l'activité et de définir rapidement un plan d'action avec les commerciaux. Du côté du service client, en plus des traditionnels états statistiques, certaines proposent offrent aujourd'hui, en standard, des indicateurs de gestion, notamment sur la partie centre d'appels. Ces indicateurs permettent d'analyser en temps réel, qualitativement et quantitativement, l'ensemble de l'activité et les performances du centre d'appels. Ils se présentent sous forme de graphiques et analysent le nombre d'incidents par agent, le temps moyen passé par question et par intervenant, les types de problèmes rencontrés... On remarque que ces fonctions sont précisément proposées par des éditeurs qui ont pour origine le centre d'appels ou le service après-vente et qui ont déjà une certaine expérience dans le domaine. Pour l'aspect marketing, les progiciels de CRM ont encore tendance à proposer leurs propres outils de requête et d'extraction, qui permettent à l'utilisateur de concevoir ses règles de tri sans connaître le langage SQL. Mais pour les fonctions plus avancées de segmentation, dans une optique de gestion de bases de données marketing, plus souvent dans le BtoC, ce sont des interfaces avec des solutions de datamining qui sont proposées. La segmentation n'est en effet plus basée sur de simples critères statiques qualifiant l'entreprise, l'individu ou le foyer, tels que l'effectif, le chiffre d'affaires, l'âge, la catégorie socio-professionnelle, etc. Aujourd'hui, pour mettre en place un véritable marketing one-to-one et fidéliser sa clientèle, il est indispensable de la segmenter le plus finement possible, en prenant en compte des données dynamiques telles que le comportement d'achat, la sensibilité à certains médias (utilisation d'Internet, réception de chaînes câblées, téléphone mobile 3G...), les événements de la vie quotidienne (naissances, recomposition de foyers...). Cette analyse permettra de construire des modèles de comportement pour cibler encore plus efficacement les destinataires d'une opération commerciale. Cette dimension analytique est aussi prise en compte dans les règles métiers de recommandation de produits, de calcul de score et de déclenchement de campagne sur événement client. Du côté des spécialistes du décisionnel, des solutions plus packagées se sont créées ces dernières années, d'une part pour répondre à des besoins métiers (paie/ressources humaines, finance, DSI), d'autre part pour répondre à des spécificités de certains secteurs d'activités (finance, assurance, télécoms, distribution, secteur public...). Dans cette dernière catégorie, ce sont les solutions d'analyse de la relation client qui sont les plus fréquentes. Analyse de la valeur, modèles prédictifs, scoring, indicateurs et tableaux de bord préparamétrés, les solutions proposées sont variables et applicables à tous les domaines du CRM : marketing le plus souvent, mais aussi vente, avec les tableaux de suivi d'activités et les prévisions, et plus récemment service, avec des outils de pilotage du centre d'appels, par exemple. L'aspect décisionnel peut se traduire d'une autre façon, qui se concrétise directement dans les fonctions des applications force de vente : l'intégration de la business intelligence dans le cycle de vente du commercial. L'idée est simple : il est intéressant de capitaliser sur l'historique commercial de l'entreprise pour en déduire des règles, qui s'appliqueront en particulier sur la pondération des affaires en portefeuille. Exemple : si sur un secteur, mille affaires se sont traitées les deux années précédentes, et seules 500 se sont signées, on peut en déduire globalement que le taux de réalisation du commercial est de 50 %. En affinant un peu, il est possible de calculer ce pourcentage de réalisation en prenant en compte des facteurs tels que les caractéristiques du prospect (taille, chiffre d'affaires, secteur d'activité), ou celles de l'affaire. À partir de ces analyses et en ajoutant quelques critères, il est également possible de qualifier les affaires en portefeuille pour définir lesquelles sont les plus intéressantes pour l'entreprise, que ce soit en termes de chiffre d'affaires potentiel généré, de facilité à déclencher la signature, voire de propension à générer du chiffre d'affaires récurrent. Peu de progiciels se sont lancés sur cette voie, mais cette idée avait déjà été amenée dans une certaine mesure par les progiciels anglo-saxons qui avaient introduit dans leur module SFA (Sales Force Automation) certains automatismes pour la gestion des opportunités, en particulier au niveau du cycle de vente. Cette définition très affinée du processus commercial et cette approche automatisée de la vente ne conviennent pas à beaucoup d'entreprises. L'idée que la vente puisse s'apprendre et que des méthodes puissent s'appliquer commence à faire son chemin dans les entreprises françaises, mais son application concrète est encore difficile. Ces méthodes seront plus facilement applicables dans les métiers tels que la télévente, où l'opérateur est plus habitué à se laisser guider par le système informatique dans son action quotidienne.

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