Comment optimiser vos données clients avec l’IA ?

Dans la Revue MIT Sloan – Fall 2016, Gini Rometty (numéro 1 d’IBM Corp.) faisait déjà allusion à un système basé sur les données clients et l’IA (intelligence artificielle). Il insistait sur le fait que la digitalisation de la relation-client n’est que la première étape d’une transformation sur le long terme. Monsieur Rometty a également évoqué l’émergence des services cognitifs pour optimiser le CRM (Customer Relationship Management) ou GRC (Gestion de la relation client) en français. Les entreprises cherchent ainsi à en faire le pilier majeur de leurs campagnes marketing. Pour y parvenir, il faut des données peaufinées à l’avance, quitte à mettre en place un Hub.

 

 

Préparez les données à optimiser en amont

 

À l’ère des outils CRM augmentés, la préparation des données clients et l’IA demeurent essentielles à la relation-client. Elles garantissent notamment la fiabilité du Marketing Automation (automatisation du recueil des données). De même, elles permettent d’affiner les datas issues des outils d’écoute des réseaux sociaux. Se basant sur des mots-clés, ceux-ci risquent d’attribuer des usages très différents à un même mot utilisé dans différents contextes. L’analyse des données sera plus compliquée. Pire, vos marketeurs et commerciaux peuvent être amenés à extrapoler sur des tendances erronées. Une situation qui est de nature à compromettre la satisfaction client.

La préparation des données clients est aussi propice à la personnalisation des relances destinées aux prospects et clients. Une ligne directive qui révèle toute son utilité pour une frange de clients en « churn » (sur le point de décrocher, se désabonner d’une offre).

Bien entendu, les politiques de fidélisation profitent également des données clients et de l’IA. À la rigueur, une petite intervention du côté des règles des moteurs de recherche est aussi de mise. L’idée est d’améliorer davantage la qualité de l’insight (suggestion), quitte à optimiser les logiciels CRM avec des sources externes de données B2B (adresses, secteurs d’activité, dirigeants…).

 

 

Mettez en place un Hub pour vos données

 

La mise en place d’un Hub s’impose pour un meilleur traitement de vos données clients et IA. Plus les datas recueillies par vos outils CRM sont propres, plus facile sera le pilotage via des KPIs. Dans les faits, vos marketeurs et commerciaux s’en tiendront à des données affinées et adaptées à leurs actions marketing.

Cette nouvelle approche en termes de CRM et intelligence artificielle s’avère aussi plus compatible aux enjeux de transformation des entreprises. Le duo données clients et IA renvoie l’image d’un système plus efficace. Bien mieux que celui basé sur des données brutes, avec lesquelles vos commerciaux se chamailleraient pour définir leurs « key users ». Ils auront plus de temps à consacrer au peaufinage de l’expérience-client.

 

 

Privilégiez les données de qualité

 

Tablez sur des données clients et IA conformément au RGPD, d’autant que l’on assiste à une véritable démocratisation des projets de Data Science. Une option qui vous assure une réduction des coûts de stockage, notamment en cas de système Microsft Dynamics 365 CRM en mode SaaS, couplé avec un ERP. En effet, le pilotage via des KPIs vous garantit une solution CRM offrant un aperçu complet des actions marketing réalisées. Mieux, en misant sur un système CRM et BI, vous disposez d’un outil de reporting supplémentaire pour évaluer l’efficacité de vos stratégies marketing.

Un logiciel CRM combinant données clients et IA fait aussi la différence dans votre campagne de prospection. En plus d’une meilleure connaissance client, cet outil CRM vous sera effectivement d’une grande aide, pour cibler des prospects au profil similaire à votre meilleur client. Reste à identifier les axes de progrès de vos commerciaux, en vue d’affiner leurs démarches de vente.

Enfin, au démarrage d’un projet CRM, une approche innovante en matière de données clients et IA est recommandée. Allusion que l’on fait notamment à la formalisation des enjeux et de la stratégie marketing. L’objectif est d’avoir un système de traitement des données brutes, basé sur des indicateurs de synthèse.

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