Le Think Tank Ensemble B2B était présent au 6eme Forum des directeurs marketing du secteur IT. Plusieurs témoignages ont retenu notre attention, car ils traitaient des 3 points majeurs qui sont au coeur des reflexions stratégiques du Directeur Marketing B2B moderne : la data client, le big data, et le marketing automation.
En introduction, Nathalie Chamblain (Présidente du CMIT et Directrice Marketing de SHARP) rappelle que le monde digital permet d'obtenir des données temps réel sur ses clients et ses prospects, comme :
- des données en provenance de son propre CRM (first party),
- son parcours sur votre site internet, son digital body, ses besoins, ses intentions d'achat, ses produits consultés (second party).
- Il est même maintenant possible d'aller chercher de la donnée en provenance de fournisseurs externes qui fournissent siren, ca, effectif, secteur d'activité, équipement technologique, recrutements en cours, fusion, acquisition, propension a consommer, ...(third party)
Le challenge désormais est d'analyser cette donnée innombrable et variée, et le big data permet de répondre aux questions que vous ne saviez même pas que vous pouviez vous poser (Eric BROWN). Les systèmes d information deviennent clé, ainsi que les excellentes relations que vous devez maintenir avec votre DSI. Votre DRH, quant à lui, aura aussi pour mission de vous aider à recruter de nouveaux profils de "data scientist", à l'image du président américain Barack Obama qui vient de nommer DJ Patil, un ancien cadre de la Silicon Valley, au poste de premier chief data scientist.
Les datas B2B sont le carburant du marketing digital
La métamorphose du numérique peut être comparée à la révolution industrielle, entrainée par une révolution scientifique, et par la capacité de changement des individus. Cette révolution induit aujourd'hui du partage en réseau et la création de huge data.
Il en découle l'avènement du big data qui permet désormais de traiter rapidement des grandes masses de données (Volume et Vélocite). Christine BALAGUE (Chair Marketing and Social Networks at Institut Mines-Telecom and Vice-President of Conseil National du Numérique) a mis en avant les exemples de Google, Apple, Facebook, Amazon (GAFA) qui sont les quatre grandes firmes américaines qui dominent le marché du numérique , et qui ont inventé des business models entièrement basés sur la data : collecter, agréger, et analyser
Contrairement aux idées reçues, la data la plus abondante se situe en dehors de votre propre système d'information. Elle est présente dans des ecosystèmes externes à votre entreprise, et nécessite de travailler en partenariat avec ses acteurs pour pouvoir la collecter, l'agréger et l'analyser.
Frederic PICHARD (Fondateur de Zebaz), confirme que le succès d'une base Big Data dépend de la méthode de collecte en B2B et surtout du traitement de la mise à jour. Une base de données sans mise à jour n’a plus de valeur, et c’est justement sur ce point qu'il faut être vigilant.
Pour actualiser efficacement les contacts et empêcher l'apparition d'erreurs ou d'obsolescences, notamment liées à la mobilité professionnelle, nous utilisons des outils de modélisation et de prévision qui permettent de prévoir notamment la propension des contacts du fichier à évoluer, et de les identifier.
Bouygues Telecom Entreprise : Data B2B et Marketing Automation
Chez Bouygues Telecom Entreprise, maintenir ses parts de marché face a une concurrence féroce est un enjeu vital. Et la data joue un rôle clé dans cette bataille. Guillaume LEHEUZEY (responsable de l'équipe digitale chez Bouygues Telecom Entreprise) témoigne de son usage de la plateforme de Marketing Automation d'Oracle Eloqua couplée avec la solution de Big Data et de Retargeting B2B Getplus :
Pour nos 50 000 clients BtoB, nous avons remarqué que les acheteurs sont beaucoup plus qualifiés, exigeants et les délais d'achat sont de plus en plus longs. Bouygues Telecom Entreprise doit s'adapter a cette nouvelle demande et être plus pertinent au meilleur moment.
Pour ce faire, le site internet est le pilier de la stratégie digitale pour cibler les bonnes personnes et lui envoyer le bon contenu au bon moment. Bouygues Telecom intègre la Data digitale de son site Internet avec le monde B2B en récoltant (via Getplus) le nom des entreprises prospects qui visitent notre site, en scorant leur parcours, et en adaptant le contenu de nos messages emails sortant (via Oracle Eloqua)
Notre retour d'expérience sur l'usage de la Data et du Marketing Automation nous permet aujourd'hui de maintenir un coût au lead en dessous de notre plafond maximum, et de générer du nouveau business. L'hyper segmentation nous permet d'être sur des cibles beaucoup plus petites, mais beaucoup plus chaude, avec un ROI beaucoup plus intéressant. L'usage de l'A/B testing permet de sélectionner les campagnes les plus rentables, et de simplifier la segmentation pour ne garder que les scénarios les plus simples délivrant les meilleurs résultats.
Banque LCL : Le rôle du Chief Data Officer
Comme en témoigne cet article du Journal du Net ( Chief Data Officer, une destinée de bon augure ? ), chez la banque LCL, la fonction de Chief Data Officer est un poste clé dans l'organisation marketing de la banque. Elle est gérée par Lionel LEROY (Directeur Management de la donnée et de la relation client LCL) depuis 2014 qui a en charge l'organisation et le pilotage de la data pour les 6 millions de clients BtoC et plus de 250 000 clients BtoB. Les points clé de cette nouvelle organisation concernent :
- la récolte de données,
- la qualité de la donnée,
- la définition de la caractéristique fonctionnelle de la donnée gérée par les fonctions business,
- la mise a jour technique de la donnée par les fonctions techniques du département informatique.
L'objectif est de mettre la data au service du business, avec une priorité mise sur les axes de création de valeur comme limiter le churn et effectuer du cross selling et de l'up selling. Pour cela, il est nécessaire de mettre en oeuvre un plan d'action interne pour créer et partager les analyses, qui débouche sur des actions concrètes qui vont améliorer la relation avec les clients.
Les systèmes d'informations de LCL doivent scorer, segmenter, et analyser les évènements de vie récoltés par exemples sur les flux des cartes de crédit (1 million de flux par jour). Or avant l'arrivée de technologie Big Data, l'architecture ne permettait pas d'aller jusqu'à la fin du traitement par manque de puissance de calcul.
Je ne suis pas persuadé que le predictif est une solution en soi. Par contre, le big data permet grâce au volume et la vélocité d améliorer l'hyper personnalisation dans un environnement incertain. Cette hyper personnalisation a permis de faire X 3 en terme de gain de nouveaux clients. Encore une fois, l'usage prime sur la technologie.
Quid de l'éthique et de l'usage de la donnée privée ?
De vraies questions sociétales se posent alors, car dans ce monde ou les algorithmes régissent nos actions avec des moteurs de prédiction et de recommandation surpuissant. Quelle éthique respecter ?
Quel est l'impact de ses aspects légaux sur l'usage de vos données pour gérer la data privacy et éviter la constitution de silo de données qui ne sont plus partageables, car mis dans un coffre fort ?
Quel est l'impact de ses aspects légaux sur l'usage de vos données pour gérer la data privacy et éviter la constitution de silo de données qui ne sont plus partageables, car mis dans un coffre fort ?
Les acteurs dans l'usage massif de cette data devront se bâtir leur réputation sur une seule valeur clé : la confiance (et transparence) pour éviter l'effet de rejet "big brother" engendré par la surveillance massive des personnes.
Mais se posent encore plein de questions sans réponse :
- comment gérer la propriété intellectuelle de la donnée lorsqu'elle est agrégée avec différentes sources ?
- quelle législation pour encadrer l'usage malveillant de cette donnée ?
- qui est responsable si la donnée erronée entraine des préjudices ?
Gilles Babinet (Digital Champion for France chez European Commission) tente d'y répondre dans son nouveau livre ou il approfondit sa vision dans un monde régi par les mega données :
L'alliance entre la multitude et les données ouvre un champ vertigineux à la technologie qui, sans contrôle, pourrait mettre en danger la démocratie et la liberté des individus. Mais faut-il pour autant se priver des innovations que cela pourrait engendrer, avec des gains d'efficacité considérables pour l'économie productive comme pour la sphère publique ?
