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Comment réussir le passage vers la customer centricity ?

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Comment trouver les sources de données pertinentes ?

Adresser les bonnes questions
Les data produites tout au long du parcours client : comportementales, contextuelles, émotionnelles
Lumière sur les différentes sources (interne vs externe) et systèmes de récolte de la donnée
Quels usages de la data pour s’orienter vers le customer-centric ?

Défendre la position de « aujourd’hui on ne peut plus fonctionner qu’à l’intuition ». Il faut de l’expertise du consommateur pour donner du sens aux chiffres et aux données
La segmentation, principale promesse de l’analyse des données
Comment les données permettent-elles réellement de mieux comprendre ses cibles
Définition d’un insight opérant
Personnalisation / Innovation / Ciblage / Marketing de l’offre
2. Etat des lieux différents outils data

Social Listening, CRM, DMP… Quelles différences entre tous ces outils ?
Comment s’assurer de choisir le(s) outil(s) qui répondra(ont) à ses besoins ?
Quelle organisation à mettre en place pour atteindre ses objectifs de customer centricity ?

Est-il nécessaire d’adapter ses process à la data ? Faut-il donc former tout le monde à la data ?

Sous-jacents techniques et technologiques
Nouveaux systèmes d’information
Modifications des métiers et des usages
Nouvelles compétences et Organisation
Rapidité, budget, compétences, exhaustivité

Publié dans : Marketing
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Comment réussir le passage vers la customer centricity ?

  1. 1. Comment réussir le passage vers la customer centricity? Club Adetem Data & IA du 8 mars 2018
  2. 2. Intervenants Animateur Co-président du club Data & IA Intervenantes
  3. 3. Agenda Pourquoi vouloir être Customer Centric ? Par où commencer? Comment choisir les données? Les bonnes sources? Quel est l’enjeu autour du traitement de la donnée? Customer centric = Employee centric? D’où vient l’impulsion? 1. 2. 3. 4. 5. 6.
  4. 4. Pourquoi vouloir être customer centric? Enjeu de différenciation Enjeu de développement Dépasser les études pour se rapprocher du client Enjeu d’objectivation des projets Suivre les changements de contexte/de marché De l’intuition à des expertises analytiques
  5. 5. Par où commencer?Si on n’est pas Data Analyst? Adopter une méthodologie de Design Thinking? Outils gratuits Travailler de paire avec un expert data Viabilité du produit Faisabilité pour l’entreprise Prototype customer centré Etude via équipe pluridisciplinaire Désirabilité du client Exemple de TEM qui utilise Slack comme un focus groupe rassemblant tous les diplômés de l’école
  6. 6. Comment choisir les bonnes données? Et les bonnes sources ? Design Thinking Sérendipité Partir de la problématique pour en déduire les sources de données à prioriser. Partir des données pour entamer une étude exploratoire Ne pas oublier de solliciter les collaborateurs en contact direct avec les clients. Ces derniers sont capables de valider ou d’invalider une étude A l’aide de Synomia, TEM a pu identifier les canaux online sur lesquels ses clients et prescripteurs s’expriment et le champ sémantique utilisé pour formuler des stratégies content et média adaptées. A l’aide d’une méthodologie design thinking, Orange pu répondre à la problématique Qui utilise son portable à l’étranger? en se projetant sur des clients types avec des persona conçus à l’aide d’une écoute approfondie des consommateurs.
  7. 7. Comment choisir les bonnes données? Et les bonnes sources ? En restant RGPD friendly? Les data ne vont pas pouvoir être collectées de la même manière De nouveaux acteurs arrivent sur le marché pour collecter des données tout en respectant le RGPD Exemple d’une start up type qui récolte des data (en respectant la protection des données personnelles) pour des centres commerciaux pour optimiser les actions in-store en temps réel. Ainsi, les retaileurs peuvent toucher leurs consommateurs tout en gardant les données protégées par l’intermédiaire
  8. 8. Quel est l’enjeu autour du traitement de la donnée collectée? Quelles sont les best practices? Maturity Assessment GouvernanceCollaborateurs Sécurité de la donnée InfrastructuresCollecte Avant d’entamer le traitement: Le traitement est lié à la qualité de la donnée étudiée. Il faut donc assurer la propreté de la donnée et sélectionner les sources dont la qualité est maîtrisée.
  9. 9. Quel est l’enjeu autour du traitement de la donnée collectée? Quelles sont les best practices? « Ce n’est pas une question de technologie, mais de métier » Il faut savoir critiquer l’information en cassant les silos entre les métiers au sein de l’organisation
  10. 10. Faut-il être employee centric pour être customer centric? Quelles sont les difficultés rencontrées? Un nouveau mindset doit être impulsé Evangéliser Accompagner les plus réticents Complémentarité entre expertise métier et expertise data Intelligence collaborative centrée sur l’humain Conception de nouveaux plans de formation
  11. 11. D’où doit venir l’impulsion? Tout dépend de la culture d’entreprise mais la première impulsion doit venir du: Top Management Rassurer les managers de proximité Travailler ses plans de formation Méthode Agile Exemple d’Axa: Le Data Innovation Lab d’Axa va changer de locaux afin que les experts de l’IA travaillent au plus près de la direction

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