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Un CRM qui recommande automatiquement des clients ?

17 septembre 2013

Un CRM qui recommanderait automatiquement de nouveaux clients, c’est le rêve de tous les commerciaux ! Si ce CRM n’existe pas encore, c’est bien ce vers quoi nous nous dirigeons. Sur ce point, je rejoins totalement l’auteur de cet article de Forbes qui résume très bien la manière dont les outils CRM doivent évoluer pour apporter plus d’intelligence et de performance à leurs utilisateurs (un sujet qui me tient à cœur et dont je vous avais déjà parlé, en particulier ici.)

Pour cela, il faut d’abord casser les silos d’information. C’est plus facile à dire qu’à faire, pas tant pour des raisons techniques que pour des raisons organisationnelles et managériales. Dans beaucoup d’entreprises, la génération de leads, la qualification des leads et la vente relèvent d’équipes séparées, qui n’utilisent pas les mêmes outils et qui, en outre, ne mesurent pas leurs performances avec les mêmes indicateurs. Comme le soulignait Brendan Natral soulignait dans cet article, utiliser le même outil CRM pour générer les leads, les gérer et piloter les ventes ne résout pas tout, mais c’est déjà un grand pas en avant parce que cela rend possible une gestion collaborative de l’activité commerciale et de la relation client. C’est ce que permettent déjà les CRM d’aujourd’hui.

Le défi pour demain est d’éliminer la nécessité de « remplir » le CRM, c’est-à-dire d’acheter des leads à l’extérieur, de les intégrer ou de les générer en interne. Non seulement ces méthodes sont coûteuses – en temps et en ressources (humaines et financières) – mais, de plus, les leads récupérés appellent tout un travail d’affinement/requalification et d’enrichissement lui aussi très coûteux puisqu’il conduit par la force des choses à écarter tout une partie des contacts identifiés et des données achetées.

La révolution CRM qui se profile repose sur l’automatisation de ce processus de qualification. Comment ? Grâce à des algorithmes permettant d’enrichir de manière incrémentale tout contact existant dans une base CRM et d’alimenter celle-ci en nouveaux contacts en puisant dans l’immense réservoir de données que représentent les réseaux sociaux, les interactions et transactions web, les résultats des campagnes marketing, etc. Les contacts présentant le plus fort potentiel (selon le système de rating propre à l’entreprise) sont alors poussés vers les commerciaux de manière individualisée.

Outre cette affectation automatique basée sur la maturité et le potentiel de transformation détecté, on peut très bien imaginer que tel prospect soit affecté automatiquement à tel commercial plutôt qu’à tel autre parce qu’il figure parmi les relations d’un des membres de son réseau LinkedIn (ou autre), qu’ils ont fréquenté la même école, habitent le même quartier ou qu’ils ont des centres d’intérêt communs… En rendant visible cette « filiation », le CRM fournit au commercial des points d’accroche qui l’aideront à décrocher un rendez-vous et à réussir sa vente. Mais, dira-t-on, quid des leads et des prospects moins « chauds » ? On les fait monter en puissance, via des campagnes plus finement ciblées tout en laissant, en parallèle, les algorithmes continuer à les enrichir en données contextuelles.

Cette vision rapprochant CRM et Big Data n’est pas de la science fiction. Elle est déjà à l’œuvre dans le monde du data marketing. Elle a bien entendu un impact sur l’organisation des entreprises puisqu’elle redéfinit les champs respectifs des  fonctions commerciales et marketing. Je suis pour ma part convaincu que tout le monde a à y gagner : le marketing en pouvant consacrer davantage de ressources à la créativité dans la segmentation des offres et la pertinence et des campagnes ; les commerciaux en ne perdant plus leur temps à qualifier/requalifier des leads à faible potentiel et en augmentant leur taux de transformation ; et, bien sûr, les clients eux-mêmes (existants ou potentiels) puisque les sollicitations inopportunes diminuent, au profit d’actions proactives personnalisées, basées sur la connaissance de leur besoins, préférences, préoccupations et centres d’intérêt.

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