En 2012, seulement 7 % des entreprises déclaraient avoir des projets dans le déploiement du Big data, elles étaient 43 % en 2014, selon le baromètre 2014 du cabinet spécialisé IDC. Face à cet environnement inédit, les fonctions commerciales et marketing se doivent de maîtriser de nouveaux savoir-faire. Expectra analyse la manière dont le Big data rebat les cartes des compétences demandées aux forces commerciales et aux experts du marketing.
A la recherche de leviers permettant de soutenir le développement de l’entreprise, les fonctions commerciales et marketing s’approprient de plus en plus l’analyse des mégadonnées – la traduction française « officielle » du Big data. A titre d’illustration, alors qu’en 2012, seulement 7 % des entreprises déclaraient avoir des projets dans le déploiement du Big data, elles étaient 43 % en 2014, selon le baromètre 2014 du cabinet spécialisé IDC. Cette évolution, portée par le développement des smartphones et des tablettes, témoigne de la croissance exponentielle du volume de données produites et disponibles sur le Web.
Chaque jour, pas moins de 2,5 trillions d’octets de données sont ainsi générées, rappelle IBM. Conséquence de cet emballement, 90 % des données dans le monde ont vu le jour ces deux dernières années. Résultat, le stockage et l’analyse des données s’imposent comme un enjeu primordial pour les entreprises, qui y voient l’occasion, entre autres choses, d’interagir de façon personnalisée et simplifiée avec le client, de proposer des produits et services répondant mieux aux attentes des consommateurs, d’optimiser la gestion de la relation client, etc.
Face à cet environnement inédit, les fonctions commerciales et marketing se doivent de maîtriser de nouveaux savoir-faire. Expectra analyse la manière dont le Big data rebat les cartes des compétences demandées aux forces commerciales et aux experts du marketing.
[blockquote cite= »commente Christophe Bougeard, directeur général d’Expectra. »]« Face à l’explosion du volume d’informations et des contenus dématérialisés, les entreprises prennent de plus en plus conscience des enjeux structurels du Big data. La collecte puis le traitement en temps réel de données à la fois très nombreuses et très hétérogènes a en effet une valeur inestimable, quel que soit le champ d’intervention concerné (santé, agriculture, services publics, échanges commerciaux, etc.). Les entreprises voient dans la mise en forme et l’analyse des données un moyen de mieux cerner les attentes de leurs clients et prospects. Et donc, au final, d’accroître leur performance commerciale. Relever ce défi suppose cependant de disposer de compétences renouvelées au sein des équipes commerciales et marketing. Mélange de technicité et d’analyse, les compétences liées à l’essor du Big data devraient se généraliser auprès de ces fonctions stratégiques dans l’entreprise. Leur banalisation pourrait intervenir plus vite qu’on ne le pense », [/blockquote]
Voici comment, selon Expectra, la révolution du Big data impose aux fonctions commerciales et marketing l’acquisition de nouvelles compétences:
Le marketing
Comment le Big data révolutionne l’approche client
Pour les directions marketing, il existe deux formes d’exploitation du Big data : l’analyse comportementale en temps réel (pour favoriser les promotions multicanal) et l’analyse de segments pour le ciblage ou l’identification de prospects.
→ L’analyse comportementale
Elle vise, en appui sur le Big data, à identifier un comportement type de l’internaute selon ses visites sur un site et de lui présenter un contenu personnalisé – par exemple, des suggestions d’achats en rapport avec sa navigation. Les données récoltées vont permettre de mesurer l’efficacité des différents canaux (CRM, médias sociaux, emailing, etc.) et, in fine, d’optimiser les campagnes marketing.
Ici, l’analyse des données peut se faire en temps réel (on enrichit alors la base de données pour comprendre des comportements et réagir sur l’instant) ou bien en mobilisant des données froides (l’analyse se fonde sur des données stockées afin de prendre des décisions avec plus de recul.
→ L’analyse de segments
Mobilisant de grands volumes de données à un instant t, ce genre d’analyse mobilise des données provenant de sources nouvelles, comme le trafic des médias sociaux ou les clics effectués par un prospect sur le site internet d’une société. Ici, on ne se contente plus des traditionnelles visions à 360° (identité, catégorie socioprofessionnelle, lieu de résidence, données budgétaires, équipements produits/services…) ni des analyses de risque (défaut de paiement, interdit bancaire, antécédents, etc.) pour segmenter le client. La segmentation de masse laisse la place à une micro-segmentation affinée en continu et basée sur une vision globale, multicanal et sociale d’informations.
Cette évolution nécessite de recourir au Big data, lequel va permettre de croiser des données opérationnelles (« data in use »[1], « data in motion »[2]) et historiques (« data at rest »[3]) de nature différente : contextuelles, transactionnelles, conversationnelles, sociales, structurées et non-structurées, internes et externes, etc. Charge ensuite aux spécialistes de « faire parler » les données, de les mettre en forme – sous forme de datavisualisations par exemple – afin que les opérationnels puissent les exploiter.
L’évolution des métiers du marketing
La fonction évolue en développant les métiers du marketing client. Dans le cadre du Big data, la direction marketing cherche à traiter, analyser et utiliser l’ensemble de ces données. Pour cela, il lui est nécessaire de se munir de nouvelles méthodes analytiques allant au-delà des pratiques conventionnelles de la Business Intelligence (BI) pour analyser des volumes de données importants.
C’est pourquoi les métiers de « Business analyste statistique » ou encore « data planner » se développent. Ces analystes d’un nouveau genre observent les comportements des consommateurs, classifient, prédisent et anticipent en proposant des offres personnalisées correspondant aux attentes des consommateurs. Les experts dans ce domaine proposent des projets innovants et commercialement viables sur une utilisation optimisée de diverses sources de données.
Par conséquent, la fonction marketing doit se doter de nouvelles compétences dans les outils statistiques (analyse, classification, modélisation, prévision…) et maîtriser les logiciels d’analyse (SAS, SPSS, XLSTAT…) et de web-analytics (Adobe Analytics Premium, AT Internet Analyzer III, Google Analytics Premium, SAS Institute Adaptive Customer Experience et Webtrends Analytics).
Le commercial
Comment le Big data révolutionne l’approche client
Avec le Big data, une nouvelle approche commerciale, qualifiée de « social selling », voit le jour. Les entreprises favorisent cette approche en dotant leurs équipes commerciales de technologies mobiles et en enrichissant les CRM (outils de gestion de la relation client) de nouvelles données.
→ Social selling
Les réseaux sociaux représentent une opportunité pour les commerciaux voulant accroître leur notoriété et élargir leur portefeuille clients. Par-delà l’utilisation des réseaux sociaux, le social selling est une démarche d’écoute et d’engagement des prospects et clients pour les accompagner dans leur processus d’achat jusqu’à la conclusion de la vente. Il consiste à trouver plus rapidement le bon contact pour lui adresser le bon message au bon moment. Pour les commerciaux, c’est un changement d’approche : au lieu de se reposer sur leur offre, ils s‘adapter à la demande.
Le social selling commence souvent par une démarche d’inbound marketing[4], qui consiste à être identifié là où les prospects recherchent l’information sur un produit, un service, une entreprise (blogs, SEO[5] et réseaux sociaux)… L’enjeu consiste alors à filtrer les informations sur les clients, les concurrents et le marché afin d’en extraire des données qui ont de la valeur.
→ Les outils CRM enrichis
Bien qu’incontournables pour la gestion de la relation client, les outils de CRM n’apportent pas une vision exhaustive du client. D’où le besoin de les enrichir en appui sur des informations collectées sur le web. Il s’agit en somme de fusionner le Social CRM et le CRM. Tandis que le CRM est le domaine de la direction commerciale et des services après-vente, le Social CRM est l’appellation qui englobe les divers outils de veille et d’animation exploités par le marketing.
Les outils de CRM enrichis doivent permettent aux commerciaux de mieux connaitre leurs clients (au-delà de la simple relation avec l’entreprise) afin de mieux les accompagner dans leur processus d’achat et de fidélisation.
L’évolution des métiers du commercial
Face à l’émergence des nouvelles technologies et du Big data, les commerciaux adoptent une nouvelle approche clients et tendent à s’adapter davantage à leur demande. Il est nécessaire pour eux de collecter des informations personnalisées impliquant un rôle très actif sur les réseaux sociaux pour accroître la connaissance de leurs clients et des besoins de l’entreprise.
Cette connaissance accrue de l’entreprise leur permet de bien adapter l’offre aux attentes du client, mais exige de leur part une grande aisance sur les réseaux sociaux, pour en assurer une veille permanente et une forte capacité d’adaptation pour proposer la solution attendue par les clients.
Selon une étude menée par l’observatoire Cegos, concernant l’évolution des compétences pour la fonction commerciale, trois compétences clés apparaissent pour le commercial de demain. Il s’agit de la capacité à apporter des réponses sous forme de solutions globales, maîtriser la relation client et le suivi des ventes et la capacité à sortir du cadre en innovant.
Par ailleurs, l’hyperconnectivité des commerciaux via leur smartphone, PC ou tablette leur permet à tout moment d’accéder aux informations pertinentes nécessaires au suivi de la relation client, à condition toutefois de bien maîtriser les outils d’analyse informatique type analytics et disposer de compétences en matière d’analyse et de synthèse de données.
Zoom compétences sur deux métiers placés sous le signe du Big Data
Le data planneur
Mission : Il interprète les données consommateurs issues du Big data afin de les intégrer dans la stratégie et garantit sa mise en œuvre opérationnelle. En amont, il effectue des actions de datamining et de ciblage à partir de bases de données clients. En aval, il fait des recommandations stratégiques.
Compétences: Maîtrise des principales techniques statistiques et d’analyse de données, modélisation et optimisation du ROI, gestion de projet, esprit de collaboration dans un environnement dédié à la Data.
Profil: Formation Bac+5 en data mining/statistiques avec 2 ans d’expérience en web-analytics et/ou datamining, idéalement en agence digitale. Salaire 35 à 60 K€ selon expérience
L’ingénieur commercial
Mission: Il développe et entretient un portefeuille de clients afin d’accroître le chiffre d’affaires de l’entreprise. Les étapes de prospections et de suivi du client peuvent être accompagnées par des outils CRM ou par des recherches ou interactions sur le web.
Compétences: Bonne connaissance de l’offre de l’entreprise et de son marché (concurrence, fonctionnalités du produit ou du service…) et des techniques de vente, maîtrise des outils informatiques (CRM, web, réseaux sociaux, analytics…)
Profil : Formation Bac+5 en commerce, force de vente, négociation, relation client ou école de commerce avec une expérience de 3 ans en vente BtoB. Salaire 35 à 60 K€ selon expérience
[1] Désigne des données en cours d’utilisation (générées, modifiées ou mises à jour)
[2] Désigne des données « en mouvement » en train d’être transmises sur le réseau (navigation sur le web, envoi d’email, etc.)
[3] Désigne des données « au repos », c’est-à-dire des données inactives stockées sur un support
[4] Stratégie marketing consistant à faire venir le client à soi plutôt que d’aller le chercher avec des techniques marketing traditionnelles. [5] Désigne l’optimisation pour les moteurs de recherche, ou le référencement, destiné à obtenir un bon positionnement dans les résultats des moteurs de recherche.
