L’enrichissement des données au secours du CRM et du marketing automation

Considérés il y a peu encore comme des must have, les projets de CRM et de marketing automation sont, en B2B, à la recherche d’un second souffle. Lequel passe nécessairement par une meilleure qualité des données. Décryptage avec Bruno Barandas, Directeur Associé chez GetQuanty (ex-Getplus), au travers d’un cas client révélateur : Weber.   

En 2015, le marché des logiciels de CRM (Customer Relationship Management) a progressé de plus de 12%, une croissance que beaucoup de secteurs pourraient envier. Pourtant, l’arbre cache la forêt. Une enquête menée par le cabinet Acemis en 2016 et relayée par Actionco.fr montre que 35% des commerciaux résistent à l’utilisation du CRM et donc à la gestion de la relation client – même en B2B. Plus généralement, directions commerciales et marketing témoignent de plus en plus souvent des difficultés rencontrées dans la mise en place de solutions et de stratégies d’automatisation de l’action marketing-vente, surtout en business-to-business : mailing, content marketing, inbound marketing, marketing multicanal, community management… Bruno Barandas (Directeur Associé chez GetQuanty en charge du développement Grands comptes, des partenariats), qui intervient depuis de nombreuses années auprès de directions business d’entreprises comme Toshiba, Kompass, Dassault ou SFR Business, revient sur une évolution aussi souhaitable qu’inévitable.

On entend de plus en plus de voix discordantes sur le caractère indispensable des logiciels CRM et de marketing automation. Que peut-on leur reprocher ?

Bien qu’ils couvrent des besoins différents, les outils de CRM et marketing automation se rapprochent par une même logique consistant à optimiser les opérations « business », grâce à l’automatisation d’un certain nombre de tâches. Dans le cas du CRM, en calculant automatiquement le montant de chiffre d’affaires que le commercial est capable de réaliser dans le trimestre, étant donné ses opportunités en cours, par exemple. S’agissant du marketing automation, en automatisant l’envoi d’un message par email dès qu’une cible a montré un intérêt pour tel sujet, comme en cliquant sur un panier. Dans les deux cas, tout repose sur l’automatisation. Or, avec le recul, les bénéfices prévus – tout comme les taux de conversion – ne sont pas toujours au rendez-vous, ce qui entraîne forcément une certaine insatisfaction des utilisateurs. Insatisfaction qui empiète donc sur la fidélisation et l’audience…

Qu’entendez-vous par « bénéfices prévus ? »

Dans le cas du CRM, c’est simple : plus de chiffre d’affaires. Le CRM est censé apporter de l’information aux commerciaux, sur leurs prospects, pour les aider à qualifier et à vendre. Dans les faits, c’est tout le contraire : ce sont les commerciaux qui passent du temps à remplir la fiche client, décrire les opportunités, les mettre à jour etc… ce qui en fait non pas un outil d’aide à la vente, mais de reporting (certains diraient de “flicage”). Le marché du CRM est florissant… mais bien souvent les projets portent sur le remplacement d’un CRM défaillant par un autre !

Et dans le cas du marketing automation ?

Le bénéfice prévu est de détecter plus de projets. L’idée générale est que si vous envoyez le bon message à la bonne personne au bon moment, vous multipliez les chances de la convaincre de faire appel à vous. Mais là encore, la condition de base est de disposer en amont de données de qualité.

Pourquoi ?

Parce qu’une base de données médiocre génère des campagnes pitoyables. Par exemple, il ne sert à rien d’envoyer un email pour vanter vos produits d’assurance à un directeur financier qui vient de renouveler son contrat d’assurance pour trois années. A l’inverse, les résultats des campagnes emailing sont bien meilleurs quand on s’appuie sur des données de meilleure qualité – sur des données comportementales. La qualification est donc le coeur du CRM et du marketing automation !

Comportementales ? C’est-à-dire liées au comportement du prospect ?

Exactement. Il ne s’agit pas seulement de trouver la bonne cible, la bonne personne ; il faut savoir quand lui envoyer quel message – ni trop tôt, ni trop tard, et ne pas se tromper d’offre. Ce qui exige de s’intéresser non seulement au profil de la cible, mais aussi à son comportement, à ce qui la motive, l’intéresse. Si on observe une suractivité du prospect par rapport à la normale, on sait qu’on doit agir. Il faut utiliser les médias sociaux – même en btob – comme les blogs ou les réseaux sociaux, le lead nurturing, l’outbound marketing et donc la création de contenus qualitatifs. C’est ce qu’a fait Weber, avec succès.

Quel était le contexte de leur campagne ?

Weber est une marque de barbecues réputée – certainement la plus réputée auprès du grand public – aussi appelé b to c. Depuis peu, l’entreprise a pris conscience qu’il existait une demande b to b, notamment par des partenariats auprès d’opérateurs comme, par exemple, les promoteurs immobiliers. Problème : comment identifier les différents types de partenaires et envoyer des campagnes mailing automatisées pertinentes, étant donné que Weber découvre complètement ce nouveau marché ? Une approche classique aurait consisté à mener une enquête de terrain. Mais Rachel Hourlier, responsable nouveaux marchés de Weber, a privilégié une démarche digitale, pour deux raisons : des statistiques plus sûres (basées sur l’observation d’un comportement réel plutôt que déclaré) et un coût plus raisonnable.

Comment a-t-elle procédé ?

A l’aide de différents outils dont GetQuanty, Rachel a observé le comportement de ses acheteurs potentiels, mais aussi de tout leur écosystème btob. Elle a intégré ces informations, ces signaux faibles, dans ses campagnes automatisées et a ainsi multiplié par 2 le taux d’ouverture et de clics dans ses emails.

Quel type de comportement a-t-elle observé ?

Weber a posé un traceur GetQuanty sur les pages de son site web. Le traceur a d’abord identifié les entreprises et certains décideurs, puis il a remonté, pour chacun d’entre eux, des données révélatrices de leur intérêt pour telle ou telle offre. Le temps passé par le visiteur sur une page de présentation de l’offre, le nombre de visites sur cette page, le nombre de personnes d’une même entreprise qui viennent sur cette page… Le système a ainsi pu calculer, pour chaque visiteur, la couleur de sa maturité d’achat. C’est ce qu’on appelle le scoring comportemental : le score déclenche une action, comme envoyer un email précis (invitation à un webinar, téléchargement d’un livre blanc…) ou programmer un rappel par un commercial.

Et dans ce cas, le lead est mieux qualifié.

Oui. Ce n’est d’ailleurs pas le seul bénéfice de l’analyse du comportement des décideurs. Par exemple, si vous croisez les comportements chauds (qui montrent un intérêt marqué) avec la source de la visite (Adwords, LinkedIn, campagne email, site partenaire etc.) vous améliorez le ROI de chaque campagne.

On comprend l’intérêt pour une campagne email ou de marketing automation, mais qu’en est-il du CRM ?

C’est le même principe : si l’on enrichit le CRM avec des données comportementales pertinentes sur le prospect, on facilite grandement le travail du commercial. Imaginez : le commercial revient d’un rendez-vous client où il lui a présenté trois nouvelles offres, il ouvre la fiche CRM du client et découvre que pendant son trajet de retour celui-ci a passé du temps sur les pages présentant l’une des offres. C’est un cas que nous voyons tous les jours chez nos clients. Il faut cependant reconnaître que l’importance de l’enrichissement du CRM par des données comportementales n’est pas encore la priorité des directions commerciales. C’est dommage, toutes celles qui s’y sont mis constatent une adhésion bien plus forte de leurs commerciaux.

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