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Cinq façons dont les données B2B sont sous-exploitées

Publié par le - mis à jour à

Le monde se focalise beaucoup sur le big data, mais quid de la smart data ? En effet, selon l’étude très suivie Global DataSphere d’IDC, qui mesure la vaste quantité de données créées et consommées dans le monde chaque année, plus de 59 zettaoctets (ZB) d’informations numériques auront été créés, capturés, copiés et consommés en 2020.

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Voici donc cinq recommandations pour mieux les exploiter.

Les entreprises voient les données comme une mine d’or, et ont désormais à leur disposition tout un tas d’outils et de techniques informatiques pour les collecter, les stocker et les traiter, du cloud aux algorithmes d’intelligence artificielle (IA), logiciels CRM, etc. Cependant, savoir par où commencer peut en dissuader beaucoup de les exploiter : dans la catégorie de création de données, celles liées à la productivité et aux données intégrées augmentent le plus rapidement avec un taux de croissance de 40,3 % pour la période de prévision 2019-2024 selon IDC.

 

Plutôt qu’amasser un maximum d’informations disponibles, les entreprises doivent avant tout tenter de résoudre une problématique métier particulière, et trouver les données les plus pertinentes. Pour cela, elles doivent avoir une approche ciblée et organisée. Bonne nouvelle, car, souvent, ces informations d’une grande valeur ne se cachent pas loin…

 

Les entreprises accumulent souvent un grand nombre d’informations brutes et statistiques venant de sources différentes, obtenues par des enrichissements successifs (fusion, acquisition, différents systèmes informatiques, évolution de l’entreprise, etc.), qui peuvent être redondantes ou mal normalisées, et donc, pour beaucoup, inexploitables. Par ailleurs, environ 30 % des données au sein d’un CRM deviendraient obsolètes chaque année (Informatica). Il est donc important, pour commencer, de « nettoyer » ses bases de données, et de le faire régulièrement, pour éviter les doublons, les erreurs, etc., pour ensuite s’attaquer à valoriser ces informations.

 

Souvent, les entreprises sous-estiment le nombre ou la qualité des données auxquelles elles ont accès en interne : informations sur les collaborateurs, carnets d’adresses des commerciaux, système de facturation, données financières des comptables, informations sur les achats des clients, SAV, formulaires internet, appels téléphoniques, etc. Pour compléter leurs données, elles ont aussi souvent recours à l’achat ou à la location de bases de données externes. Il y a aussi tout un tas d’informations qui méritent plus d’attention :

  • Numéro de SIRET ;
  • Raison sociale ;
  • Département ;
  • Activité ;
  • Chiffre d’affaires et résultat d’entreprises ;
  • Effectifs ;
  • Responsable opérationnel ;
  • Responsable fonctionnel ;
  • Équipement ;
  • Fournisseur actuel ;
  • Consommation d’information ;
  • Participation à des événements ;
  • Contact, etc.

Sans compter que vos clients laissent tout un tas d’informations précieuses sur les réseaux sociaux : les interviews dans la presse, les mises en relation, l’analyse des réactions et des échanges avec leurs followers peuvent révéler beaucoup d’enseignements, par exemple. D’autres sources issues de l’open data, comme les instituts et autres administrations (Institut national de la propriété industrielle [INPI], Institut national de la statistique et des études économiques [INSEE], etc.) ont également beaucoup d’informations à offrir sur les entreprises.

 

Un plus un égale trois. Lorsqu’elles sont combinées, les données permettent de tirer des enseignements nouveaux. En effet, analyser et croiser des données structurées et non structurées permet par exemple d’identifier le bon interlocuteur et de détecter des opportunités inédites.

 

Par exemple, pour un client, Kompass a analysé et recoupé des millions d’adresses e-mail clients à partir d’un croisement de bases propriétaires et tiers. L’initiative a permis d’identifier 40 % des adresses e-mail. Grâce à ces informations, les équipes marketing et commerciales du client ont pu établir la typologie de leurs clients : répartition par sexe, localisation géographique, tranche d’âge… Elles ont donc ensuite pu approcher les clients, au bon moment, avec des offres plus personnalisées.

 

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