Système d'Information Décisionnel - Le blog de Michel Bruley

Le Marketing se renouvelle constamment et au-delà d’une créativité certaine en matière de vocabulaire, de nouvelles approches sont réellement expérimentées comme le Permission Marketing, le Knowledge Marketing, le Community Marketing, le Customer Empowerment ou le Marketing collaboratif pour n’en citer que quelques-unes. Toutes ces approches se fondent sur de nouveaux usages des technologies de l’information et des communications qui permettent entre autres de connaître ses clients avec plus de précision en facilitant l’obtention et la gestion d’informations clés : noms, prénoms, adresses, âges, catégories socioprofessionnelles... les revenus, les charges, les valeurs (les loisirs, les goûts …) ce qu’ils possèdent, ce qu’ils prévoient d’acheter, les relations, l’évolution des comportements par rapport à des historiques, les profitabilités passées, présentes et potentielles, à court, moyen et long terme. Que d’opportunités d’analyses et d’actions pour les professionnels du marketing !

Cependant, il faut savoir résister au syndrome de Big Brother. D’abord parce que la législation actuelle ne permet pas tout, et que les risques en cas de dérive sont réels pour l’entreprise : amendes et peines de prison sont prévues par la loi. La rigueur voulue dans ce domaine par la Communauté européenne, ainsi que les projets de loi en cours d’élaboration obligeront à terme à encore mieux protéger les citoyens, et donc tout cela nous invite à prendre le sujet de la gestion des données clients avec sérieux. Surtout que malgré toutes les précautions prises, les entreprises ne sont jamais à l’abri de fuites d’informations, de piratages, de données fausses, de pannes, de malveillances, d’erreurs, ou d’usurpation d’identité. Mais, au-delà des obligations légales et des risques, il faut bien avoir conscience des attentes des clients. En effet dans les approches de connaissance approfondie des clients, il est facile de se retrouver plus dans une logique d’enquête brutale, que de coopération intelligente, et il est toujours très difficile, une fois le client brusqué, de recréer une relation de confiance.

L’intérêt de l’entreprise va bien au-delà de ses responsabilités légales ou de la gestion des risques, et il doit être possible de transformer en opportunité relationnelle, le souhait légitime des consommateurs de protéger leur vie privée, de maîtriser les communications qui leur sont adressées, tout en étant des acteurs engagés du marché, en participant par exemple à l’innovation produit. Il s’agit alors de mettre en place une forme d’approche que l’on pourrait qualifier de “ big mother ”. Elle permet d’être à l’écoute du client, d’affiner la connaissance de son profil avec sa participation, de ne pas se limiter à mettre en œuvre les protections prévues, mais de prendre l’initiative d’aller plus loin en fonction des spécificités du métier de l’entreprise, et de garantir ainsi pour longtemps la gestion de relations intimes avec les clients. Ce n’est que dans ces conditions qu’une relation commerciale intelligente, constructive, peut être tissée et gérée grâce aux possibilités des outils technologiques actuels.

Pour pouvoir développer de nouvelles approches Marketing telles qu’évoquées ci-dessus, il convient pour une grande entreprise de disposer de moyens technologiques appropriés qui doivent :
 Fournir une vue complète du client, une vue unique et consolidée de toutes les activités clients dans toute l'entreprise.
 Mettre à disposition un ensemble d’outils d’analyse (du tableau de bord à la fouille de données) pour les différents acteurs concernés (des statisticiens, aux responsables d’activités en passant par les analystes métier).
 Gérer des campagnes coordonnées au niveau de toute l’entreprise, des plus simples aux plus complexes en plusieurs étapes, par de multiples canaux (des plus traditionnels au web2.0 en passant par les SMS).
 Gérer les offres, en tenant compte des comportements et des cycles de vie.
 Gérer les interactions, en fournissant des renseignements au point d'interaction avec la clientèle, en facilitant des prises de décision en temps réel, en automatisant des réactions.
 Optimiser les communications, en ordonnançant et adaptant toutes les communications client à travers tous les canaux.
 Gérer les ressources marketing, en supportant tous les processus de gestion des actifs et des moyens du marketing.

Depuis de nombreuses années, les responsables marketing font de nombreux efforts pour montrer l’apport de leurs activités à la bonne marche de leur entreprise. Sous la pression des logiques financières de court terme, ils cherchent principalement à démontrer leur efficacité par leur contribution aux chiffres d’affaires et à la rentabilité. Ce faisant, ils oublient la plupart du temps de revendiquer leur part essentielle dans la création d’actifs immatériels, c'est-à-dire d’éléments qui n’ont pas de substance physique, mais qui ont une valeur pour l’entreprise.

Or les économies occidentales sont devenues massivement immatérielles et par exemple, selon une étude de la Banque Mondiale, l’économie française est à plus de 80% immatérielle. Les responsables marketing ont donc tout à gagner à faire la promotion de la notion d’actif immatériel, d’autant plus qu’ils sont les responsables de l’actif immatériel le plus connu, le plus souvent valorisé et le plus reconnu par les nouvelles normes comptables, à savoir : la marque. La marque représente à elle seule fréquemment 80% de la valeur immatérielle d’une entreprise, qui elle-même dans certaine industrie peut représenter 70% de la valeur de l’entreprise. Dans ces conditions, apprécier la valeur de sa marque et en fixer des indicateurs clés comme sa notoriété, sa singularité, sa réputation, ses valeurs et sa protection juridique peut être un exercice très valorisant pour les responsables marketing.

D’autres actifs immatériels sont aussi à considérer parmi les actifs immatériels listés ci-dessous, dont la plupart concernent les responsables marketing et sont directement impactés par leurs activités. En conséquence, ces derniers devraient compléter leur reporting avec un chapitre consacré à leur participation à la création d’actifs immatériels.

Le capital client est un actif immatériel clé à examiner, car il est étroitement lié au chiffre d’affaires et à la rentabilité. Il s’apprécie à travers diverses dimensions concernant, la fidélité, la solvabilité, la rentabilité, le niveau et la composition du panier moyen, le poids des premiers clients dans le CA, la progression des parts de marché globalement ou par segment, la satisfaction des clients, etc. À noter qu’au-delà de la valorisation du capital client, seule une bonne appréciation des diverses dimensions permet d’espérer une bonne gestion stratégique et opérationnelle de cet actif.

Les actifs technologiques (brevets, secrets de fabrication, droits d’exploitation, système de partage de la connaissance, publications) sont pour certaines industries particulièrement importants, mais il faut avoir conscience que tant qu’une connaissance clé n’a pas été rédigée et enregistrée, elle ne peut être considérée comme du capital technologique.

Le capital humain dont la valeur représente une fraction importante du capital immatériel d’une organisation, et d’autant plus si l’on considère que tous les actifs immatériels proviennent du capital humain. En effet si une entreprise a une belle marque, des systèmes performants ou un important capital client, c’est principalement grâce à la qualité de son capital humain. Cependant il n’est pas simple de prime abord de mesurer le fondement de cet actif, à savoir : la compétence.

Le capital fournisseur : le fait de chercher à appréhender les fournisseurs comme un actif immatériel permet de dépasser les appréciations fondées sur la logique classique de mise en concurrence des prix, pour les enrichir d’autres dimensions comme la fidélité, la santé financière, la diversité et la qualité des sources ou les possibilités de secours. Toutes ces dimensions peuvent se révéler nécessaires dans des logiques plus à long terme, qui s’intéressent plus aux coûts globaux et aux risques par exemple.

Le capital actionnaire qu’il n’est pas habituel de raisonner, même si tout le monde comprend que pour une entreprise chaque actionnaire n’a pas la même valeur. Les qualités immatérielles de l’actionnaire sont par exemple l’engagement, la patience, la réserve financière, la notoriété, ou l’influence.

Le capital organisationnel permet de faire vivre l’entreprise à travers ses processus en mobilisant plus ou moins bien, pour définir et mettre en œuvre sa stratégie, ses ressources humaines ou technologiques par exemple. Au-delà de cette capacité opérationnelle, il s’agit d’apprécier un potentiel d’adaptation aux conditions présentes et futures du marché. Pour évaluer ce capital, il faut prendre en compte différents éléments comme les certifications (ISO …) et les résultats de Benchmarking d’entreprise.

D’une façon générale, l’enjeu d’une approche CRM est de construire des relations, qui permettent d’augmenter la valeur de la base clients, qui elle-même conditionne très largement la valeur de l’entreprise. Tout le monde affirme que la relation client est d’une importance vitale, et presque toutes les entreprises sont prêtes à toujours investir plus. Mais investir toujours plus est-ce la solution ? Ne faut-il pas prendre en considération que certains clients sont beaucoup plus importants que d’autres et se focaliser plus, voire exclusivement, sur eux ?

Par exemple, le top 5% des clients les plus importants de la société LEGO aux Etats-Unis représente 50% des ventes de la société, les 95% restant réalisant les autres 50%. Dans un tel cas il n’est pas difficile de comprendre quelles sont les relations les plus vitales pour le succès de l’entreprise. Il ne s’agit pas ici de dire qu’il ne faut pas s’occuper de 95% des clients, mais les relations avec ce groupe sont moins délicates à gérer, et les techniques traditionnelles du Marketing de Masse (publicité, promotion, …) sont peut être suffisantes.

Une autre grande partie des déceptions et des échecs dans la mise en œuvre d’approches CRM, vient de la trop grande place accordée à l’aspect technologique. Comme bien d’autres technologies de l’information, les solutions CRM ont fait l’objet d’une promotion outrée des avantages à retirer de leur usage. Des entreprises se sont précipitées et ont mis en place des moyens sans généralement rien changer, ou presque, dans leur organisation en termes de structure et de processus. L’information n’est pas tout, et s’il n’y a pas de règles d’organisation type, de pratiques miracles, il y a l’impérative nécessité de définir son approche CRM en fonction de la situation actuelle et du potentiel de son marché, de ses clients et de son entreprise.

En termes d’action, la plus grande ambition des approches CRM a toujours été de prendre en compte les clients de façon exhaustive et homogène quel que soit le point de contact avec eux. En réalité c’est très rarement le cas, et même la fameuse vision 360° du client, partagée par toute l’entreprise reste encore le plus souvent un objectif à atteindre. Les différents départements (vente, télévente, produit, communication, …) capitalisent mal leurs connaissances, se coordonnent ponctuellement et ne cherchent pas à se constituer comme une seule équipe pour servir les clients. Au final les personnes en contact direct avec les clients ont rarement une vision à jour de la situation d’un client particulier vis-à-vis de l’entreprise, et plus cette dernière travaille à travers de nombreux canaux, plus la qualité de la vision est dégradée et certaines données partagées sont peu fraîches.

Tous ces soucis viennent du fait que la mise en place d’une approche CRM n’est pas triviale, car elle impacte de très nombreux départements de l’entreprise et en priorité tous ceux qui participent à des processus qui concernent les clients. Par exemple dans les industries manufacturières les six grands processus ci-dessous sont à reconsidérer :
 Processus du concept au marché : concept, prototype, produit, mise en production, lancement sur le marché.
 Processus du suspect à l’opportunité : marché, suspect, prospect (segmentation, qualification), opportunité.
 Processus de l’opportunité à la commande : opportunité, présentation de l’offre, proposition, négociation, commande.
 Processus de la commande à la livraison : commande, préparation, expédition, livraison.
 Processus de la livraison à la comptabilisation : facturation, paiement, recouvrement, comptabilisation.
 Processus de la demande de SAV à la résolution : demande, diagnostic, planification de ressources, intervention de résolution.

Cependant même quand une entreprise développe une solide stratégie de CRM, adapte ses structures, ses procédures et s’équipe des bons moyens technologiques pour supporter tout cela, la partie n’est pas gagnée car reste entier le problème de l’adoption de nouvelles pratiques par les équipes. A ce jeu plus les personnes sont quotidiennement sollicitées de travailler d’une nouvelle façon, plus elles adoptent vite de nouveaux réflexes, mais l’inverse est aussi vrai, ce qui concrètement fait que les personnes impliquées dans des cycles plus longs (campagne, programme, cycle budgétaire, stratégie) changent aussi plus lentement. Sans parler des différences de conception qui sont souvent inextricables et difficiles à dépasser. Les variantes de vocabulaire, la multiplication des données de références sont souvent des révélateurs des différences de point de vue des équipes spécialisées.

En conclusion, l’expérience montre que les entreprises sont confrontées à des difficultés de nature différente et ne doivent pas suivre une méthode unique de mise en œuvre de leur approche CRM, ni recourir aux mêmes solutions technologiques. Cela soulève quelques questions, notamment quant aux offres CRM proposées par les éditeurs de progiciels intégrés. A titre d'exemple, l'argumentaire de certains consistant à mettre en avant leur grande expérience en matière de PGI, et qui assurent que tous leurs clients ont su s'adapter à leur progiciel, n’est guère crédible. Les entreprises attendent plutôt des éditeurs qu'ils adaptent leurs solutions à leurs problématiques.

La prévision est souvent considérée comme l’aspect le plus problématique de la gestion, mais les experts nous disent qu’il est possible d’établir de bonnes prévisions (précises, fiables) grâce à des méthodes appropriées, qu’il faut avoir confiance et ne pas avoir peur de les utiliser.

Les prévisions sont importantes pour toutes les fonctions de l’entreprise. La Finance utilise les prévisions à long terme pour estimer les besoins futurs en capital. Les Ressources humaines évaluent les besoins de main-d’œuvre. Le Marketing développe des prévisions de ventes utilisées pour la planification à moyen et long terme. La Production développe et utilise les prévisions pour prendre des décisions telles qu’établir les horaires de la main-d’œuvre, déterminer les besoins en stocks et planifier les besoins en capacité à long terme.

Parmi toutes les prévisions qu’une organisation peut faire, l’estimation de la demande future est une donnée clé, car c’est l’une des plus utiles pour les entreprises. En effet bien prévoir la demande client permet par exemple d’établir quelle capacité de production est requise afin d’ajuster l’offre à la demande, de déterminer les meilleures stratégies de production, de planifier l’utilisation des équipements et les besoins en équipements, de planifier la main-d’œuvre requise, d’orienter la politique et les stratégies de gestion des stocks.

La prévision de la demande de biens et services offerts par l’entreprise peut être établie soit mathématiquement (données historiques), soit intuitivement (connaissance du marché), soit en combinant les deux méthodes. Les éléments à apprécier sont : la tendance (variation significative en fonction du temps), la saisonnalité (variation régulière qui se répète périodiquement), le cycle (évolution qui s'étale sur plusieurs années et qui peut être attribuée à des cycles de vie des produits ou à des conditions économiques, politiques, etc.), l’éventuelle composante aléatoire (variation qui ne peut être expliquée par les éléments ci-dessus).

Les méthodes qualitatives utilisent des données subjectives qui dépendent du jugement, de l’expérience et de l’expertise de ceux qui formulent les prévisions (vendeurs, consommateurs, cadres ou experts). Il existe différentes méthodes qualitatives, les plus connues sont les enquêtes de consommateurs, les panels d'experts, la méthode Delphi et les analogies historiques. Ces méthodes sont utiles lorsqu’il existe très peu de données (introduction d'un nouveau produit ou pénétration d'un nouveau marché, entreprise en démarrage), mais elles sont en général peu précises, voire fournissent des prévisions biaisées ou arbitraires, sont longues à réaliser et souvent d’un coût élevé (ex. consultation d’experts).

Les méthodes quantitatives sont basées sur des données historiques ou sur des associations entre des variables de l'environnement (ventes mensuelles réalisées au cours des dernières années, indices boursiers et économiques, achats de produits complémentaires, etc.). Il existe différentes méthodes quantitatives, comme celles des séries chronologiques (moyenne simple, mobile, pondérée, analyse de tendance, lissage exponentiel) qui prévoient en fonction de données historiques (suite d’observations dans le temps prises à intervalles réguliers) ; ou celles des méthodes causales (prévisions associatives) qui établissent des relations de cause à effet entre certaines variables de l’environnement et la variable que l’on cherche à estimer.

Les méthodes quantitatives présentent l’avantage d’être rapides à utiliser lorsque le modèle a été mis au point et le recueil des données implique souvent très peu de frais, car elles sont souvent déjà présentes dans le système d’information de l’entreprise (ex. ventes des mois passés) ou facilement accessibles (ex. indices économiques). Cependant elles présentent l’inconvénient de ne pas tenir compte de « facteurs nouveaux » ce qui suivant l’horizon de la prévision (court, moyen, long terme) peut être plus ou moins gênant.

Il existe sur le marché différents logiciels, qui permettent de réaliser une prévision de la demande par une approche quantitative en se fondant sur des données historiques. Ces logiciels offrent des fonctionnalités pour :
 Définir et piloter des objectifs : classement automatique de chaque produit par sa contribution au business en CA, volume et marge ; pilotage du taux de service (défini par l’utilisateur) au niveau le plus fin ; pilotage du niveau de stock de sécurité en fonction de la contribution et du taux de service de gestion différenciée de chaque magasin (site)
 Prévoir la demande client : prévisions hebdomadaires ou quotidiennes selon le besoin (pour chaque produit, par magasin avec prise en compte des ventes perdues et des données manquantes, incomplètes, erratiques) avec une gestion par exception, une approche spécifique pour les produits à faible défilement et l’intégration des événements/promotions à venir.

Dans ce domaine des entreprises comme Wal Mart, US Army Air Force Exchange, Printemps, … obtiennent de bons résultats, par exemple : plus de 8% d’augmentation des ventes par l’amélioration du taux de service des produits ayant la plus forte contribution et la réduction des ruptures de stock ; plus de 40% d’amélioration de la productivité des stocks en diminuant le stock sur les produits à faible défilement tout en maintenant le taux de service client ; plus de 50% de gain de temps (productivité) aussi bien au niveau magasins que central avec l’automatisation des processus et la mise en place des meilleures pratiques dans ce domaine.

Si depuis de nombreuses années les banques occidentales cherchent à exploiter leurs données clients, dans les pays émergents cette idée est nouvelle. ICICI la plus grande banque privée Indienne s’est lancée récemment dans cette approche, sachant qu’elle avait beaucoup de données à travailler sur ses 10 millions de clients. Avec 364 succursales, un réseau de 1050 distributeurs automatiques de billets, de multiples centres d'appels et un site internet très développé, le géant bancaire dont le siège social est à Mumbai peut fournir des services financiers dans toute l'Inde et est déterminé à rester en tête de la concurrence par l'intégration et l'analyse des données clients en utilisant les plus récentes technologies. (Voir le site de la société : http://www.icicibank.com/ )

Les clients d’ICICI ont souvent recours à de multiples canaux, et utilisent de plus en plus souvent des services bancaires électroniques. L'internet, les guichets automatiques bancaires et d'autres canaux électroniques représentent aujourd’hui 50% de toutes les transactions, alors qu’ils ne représentaient que 5% il ya seulement deux ans. Dans ce contexte de croissance et d’un environnement de plus en plus concurrentiel où les clients sont de plus en plus exigeants, où les services financiers sont banalisés, ICICI a pensé se distinguer des autres banques à travers la gestion de ses relations avec la clientèle. En particulier la banque a visé de s’améliorer dans un premier temps en matière d’évaluation de sa part de client, de ciblage marketing, de gestion du multicanal, de marketing direct et d’approbation des crédits.

Son département de Business Intelligence a réalisé que pour obtenir une image claire de chacun de ses clients et commencer à adapter ses approches et services en conséquence, il fallait consolider et exploiter via un entrepôt central ses données clients, enterrées dans huit systèmes disparates de gestion des produits. Pour cela la société a examiné diverses solutions d’entrepôt de données et de CRM. En plus de critères fonctionnels ou techniques spécifiques, les décideurs ont recherché un partenaire ayant une bonne maîtrise des métiers de la finance et capable d’apporter une connaissance des meilleures pratiques mondiales.

ICICI a donc mis en place un système intégrant des données provenant de sources multiples : Banque de Détail, Obligations, Dépôts à terme, Prêts à la consommation de détail, Cartes de crédit, Services de garde, Cours de bourse en ligne et Distributeurs de billets. Le système fournit aux utilisateurs des renseignements sur chaque client (comptes courants, dépôts à terme, cartes de crédit, usages des différents canaux de distribution et autres informations financières) et permet d’analyser les comportements, de caractériser des profils et d’exécuter très librement des requêtes ad hoc sur plusieurs centaines de giga-octets de données. Les analystes utilisent aussi les informations pour guider le développement de produits et de campagnes marketing. Les nouveaux produits ou groupements de produits proviennent d’une synthèse des besoins et des désirs des clients analysés. Les campagnes cherchent à répondre aux attentes de chaque individu, au lieu de juste pousser des produits.

En plus de participer à l’amélioration du taux d'acquisition des clients, ICICI utilise son entrepôt de données pour stimuler les activités des clients actuels. L’année dernière, plus de 40 campagnes de promotion, de rétention, de ventes additionnelles, etc. ont été menées. En termes de résultats, le département des cartes de crédit par exemple, considère que les opérations de ventes croisées lui ont permis d’augmenter son activité de 18% à 20%. Une grande partie de ce type de succès est due à la nouvelle capacité de mettre le bon produit, devant le bon client, au bon moment, et aux nouvelles offres fondées sur les besoins des clients.

L’entrepôt d'ICICI est vraiment au cœur des relations avec la clientèle, c’est un gisement de données central de toutes les activités opérationnelles et de tous les renseignements sur les clients, qui supporte toutes les initiatives de l’entreprise en matière de Business Intelligence et de CRM, avec notamment la possibilité de créer des messages personnalisés améliorant la valeur de la relation, de tester la viabilité de messages spécifiques ou d'offres sur divers segments client et de lancer des campagnes marketing sophistiquées. Le système permet d'évaluer et de saisir des opportunités ayant pour objectif de générer ou de conserver de la valeur ajoutée. Voici quelques exemples de résultats réalisés : réduction de la durée de cycle des campagnes, augmentation de la génération de revenus ciblés tout en réduisant le nombre des envois, taux de succès supérieur à 20% avec les e-mailings ciblés et réduction de l’attrition des clients de près de 10 points.

Bien que les résultats soient impressionnants, ICICI estime qu'il y a encore un long chemin à parcourir et qu'il y a beaucoup plus de potentiel dans cette infrastructure que ce qui est actuellement en production. À cette fin, la Banque a mis en place une feuille de route pour élargir la portée de son système afin d’en tirer encore plus de valeur. Il est donc prévu d’alimenter l’entrepôt avec d’autres données et d’aborder d’autres thèmes métier comme la gestion des Risques, d’en élargir l’accès à plus d'utilisateurs et par-dessus tout d’intégrer son utilisation au sein de nombreux processus opérationnels.

Force est de constater que les systèmes d’information des grandes entreprises sont systématiquement hétérogènes y compris ceux qui utilisent largement des progiciels, en effet sauf cas particulier, les entreprises ont généralement des applications plus spécifiques pour gérer leur cœur de métier. Dans le meilleur des cas, on a un mille-feuille d’applications avec une intégration des données réduite aux principaux objets de gestion (client, produit …) pour répondre aux besoins minimums de suivre financièrement l’activité. Mais dans le contexte de globalisation d’aujourd’hui ceci se révèle insuffisant et ne permet pas aux différents acteurs de l’entreprise de parler le même langage et de manœuvrer ensemble de façon totalement cohérente.

Idéalement les systèmes d’information devraient être intégrés et capables de répondre à deux besoins différents, mais complémentaires, besoin concernant le système opérationnel (cohérence de la mise en œuvre de la stratégie) et besoin concernant le système décisionnel (vision globale de l’ensemble des activités pour définir la stratégie et piloter les opérations). Cependant, l’intégration de l’ensemble des systèmes d’information dans une grande entreprise globale est un défi particulièrement important qui peut être plus facilement relevé dans les industries qui par nature ont une gestion très centralisée (c’est le cas du transport aérien par exemple), mais qui semble plus difficile à atteindre pour certaines grandes entreprises qui se sont constituées suite à de nombreux rachats (c’est souvent le cas dans le secteur de l’Assurance par exemple).

Concrètement, intégrer suppose de gérer de façon unifiée les données de référence pour l’ensemble de l’entreprise pour être capable d’échanger des informations entre applications et consolider la vision des activités, pour optimiser la gestion des processus et par exemple mieux servir les clients. Cette gestion unifiée des données de référence, c’est l’objet du Master data Management (MDM) qui permet donc de consolider et de partager la description des objets de gestion à travers toute l’entreprise.

Globalement ce domaine du MDM n’est pas totalement mature et fait surtout l’objet d’opérations partielles, car au-delà de la technique les principales difficultés sont politiques et organisationnelles. Mettre d’accord plusieurs divisions ou fonctions sur un même concept métier et en définir les processus de gestion (création, validation …) peut dans certains cas être très difficile. Tous les analystes recommandent donc une approche MDM progressive, le mieux étant de partir d’une problématique métier du type traitement homogène du client ou consolidation de certaines données d’un domaine de gestion à des fins analytiques. Il convient donc dans un premier temps de développer différents projets partiels en parallèle pour mieux intégrer des données et obtenir des effets à la fois dans les systèmes opérationnels et décisionnels.

D’un point de vue architectural, différentes solutions sont envisageables, par exemple des applications dédiées par objets de gestion et reliées par un hub ou une application dédiée pour l’ensemble des systèmes d’informations de l’entreprise. Une application dédiée peut être développée de façon spécifique ou intégrée à un ERP ou à un entrepôt de données. Dans tous les cas elle est fondée sur une base de données qui gère un modèle global de toutes les entités métier. Cette base est alimentée via des outils de consolidation, de fédération
ou de propagation de données. Cette base supporte des applications MDM qui gèrent un historique des différentes versions des données de référence (client, produit, finance …) et par exemple fournit à l’ensemble des systèmes d’information les adresses successives d’un même client. Cependant il convient de noter que pour les grandes entreprises qui ont des activités multiples et des systèmes d’information complexes, la cible la plus réaliste est probablement de mixer au mieux différentes solutions d’architecture.

La stratégie à partir d’une décision initiale, par exemple le choix de se différencier de la concurrence, envisage un certain nombre de scénarios pour l’action, scénarios qui pourront être modifiés selon les informations qui vont arriver en cours d’action et selon les aléas qui vont survenir et perturber l’action. La stratégie lutte contre le hasard et pour ce faire cherche et utilise l’information. Mais attention, fréquemment l’action échappe aux intentions. Si bien que le plus difficile c’est le pilotage de la mise en œuvre de la stratégie dans des contextes d’aléas. Une stratégie se détermine donc en tenant compte d’une situation aléatoire, d’éléments adverses, voire d’adversaires, et elle est amenée à se modifier en fonction des informations en cours de route, elle peut donc nécessiter une très grande souplesse.

Par exemple, dans la course à la différenciation une entreprise peut développer trois types de stratégie : construire un nouvel avantage, qui accroît la satisfaction des clients tout en continuant à se différencier des concurrents ; maintenir un avantage, qui donne satisfaction aux clients et permet de se différencier des concurrents ; réduire ou éliminer les avantages des concurrents, notamment par la communication. Dans cette recherche des avantages, il faut construire quelque chose qui soit de qualité, c’est à dire reconnu, apprécié par le client et difficile à copier par les concurrents. Les avantages peuvent être classés en cinq types :
• avantage technique ou fonctionnel : capacité à fournir des produits ou services ayant des caractéristiques techniques ou fonctionnelles supplémentaires par rapport aux offres concurrentes,
• avantage de coût : capacité à fournir des produits ou services moins chers,
• avantage de rapidité : capacité à fournir des produits ou services plus rapidement que les concurrents,
• avantage de personnalisation : capacité à fournir des produits ou services répondant aux besoins spécifiques de « chaque » client,
• avantage de flexibilité : capacité à adapter aux besoins du marché, l'offre de produits ou de services, plus rapidement que la concurrence. La flexibilité permet de constamment entretenir les différents avantages. C'est le seul avantage que les concurrents ne peuvent pas vous prendre,
Le nec plus ultra de la stratégie réside dans la construction d'un EAM (Ensemble d'Avantages Maintenable) fondé sur un ensemble de facteurs clés de succès : Savoir faire/Brevets, actifs physiques, Organisation, Image ... que l’entreprise va entretenir et développer au fil du temps par des stratégies successives de différenciation.

Pour définir une stratégie de différenciation, il convient de répondre aux principales questions suivantes :
• Quels sont les enjeux du développement d’une stratégie de différenciation client ? Valeur de l'offre : Comment gagnons-nous/conservons-nous nos clients ? Qui sont nos meilleurs clients et que consomment-ils ? Quelles offres pouvons-nous promouvoir ? Compétences fondamentales ? Marché potentiel de notre offre : Part de clients (couverture, valeur) ? Projection de notre historique ? Quels sont les clients que nous souhaitons conserver ? Définition du bon client : Qu'est-ce qu'un bon client ? Qu'est-ce qu'un client rentable ? Facteurs d'environnement : Situation du secteur ? Nombre de clients de cette industrie ? Conjoncture, et tendances à plus long terme ?
• Quelles sont les possibilités de répondre aux attentes des clients ? Possibilité - Toutes les attentes client sont-elles couvertes ? Efficacité - Les attentes sont-elles couvertes efficacement ? Satisfaction - Les clients sont-ils pleinement satisfaits ?
• Quelles sont les informations nécessaires connues et inconnues ? Modèle de données : Identification des informations clés (caractéristiques des clients, relations commerciales ...). Modélisation de la connaissance : Développement de modèles des besoins. Modèle prédictif : Utiliser les données historiques pour prévoir le comportement des clients. Anticipation du futur : Capacité à définir ce qui est nécessaire pour faciliter et préparer le futur. Stratégie d'Information : Intégration de tous ces modèles dans une approche unifiée de l'information et de la connaissance.
• Quels sont les potentiels, et les possibilités de commercialisation ? Stratégie Marketing, Modélisation statistique, Analyse de l'impact, Analyse des exigences client, Besoins, Préférences et perceptions client.
• Quel plan d’évolution pour mettre en œuvre une stratégie de différenciation client ? Méthode d'approche du client (MAC), Définition de l'organisation, Définition des informations, Définition des moyens, Conduite du changement.

Mais attention définir une stratégie est un exercice compliqué et sa mise en œuvre peut générer des situations de confusion. Le domaine de la stratégie est complexe, il ne peut se résumer en quelques mots, à quelques règles, à quelques idées simples. La stratégie relève d’une part d’un certain empirisme, de l’incapacité d’être certain de tout, de formuler une règle unique, de concevoir un ordre pérenne et d’autre part d’une difficulté dans la logique, c'est-à-dire l’incapacité d’éviter des contradictions. La stratégie nécessite dans une entreprise une approche transversale et multidimensionnelle.

Lors de sa définition, la stratégie s’appuie sur des techniques de veille (technologique, commerciale …), de renseignement, de benchmarking, de gestion des performances et des connaissances. Lors de sa mise en œuvre, elle s’appuie sur des techniques d’influence (lobbying), de gestion notamment des compétences clés, du recrutement et de la communication. D’un point de vue technologique la stratégie utilise les moyens d’information et de communication d’aujourd’hui : gestion de documents, data & text mining, moteur de recherche, business intelligence, intra/extra/internet et surtout entrepôt de données d’entreprise couplé avec les systèmes opérationnels de façon à pouvoir toujours fournir au moment voulu, particulièrement dans la phase de mise en œuvre de la stratégie, les informations historiques nécessaires pour l’analyse et l’action : c’est le concept d’Active Enterprise Intelligence (AEI).

Une bonne gestion de la chaîne d'approvisionnement est une exigence critique pour répondre à la demande de produits de qualité des clients. Les approches habituelles de gestion de la chaîne d'approvisionnement impliquent des analyses locales notamment en matière de stocks ou de cycle des réapprovisionnements. Malheureusement, ces approches cloisonnées tendent à augmenter les niveaux de stocks dans toute la chaîne d'approvisionnement sans améliorer de manière significative le service à la clientèle. Les nouvelles possibilités d'entreposage de données fournissent la capacité de stocker toute l'information détaillée de tous les événements de toutes les étapes de la chaîne d'approvisionnement et une analyse correcte de ces données peut permettre d’améliorer le service à la clientèle sans accroître ni les stocks ni globalement les coûts d’approvisionnement.

Il y a peu de techniques disponibles pour analyser quelque chose d’aussi complexe que la chaîne d'approvisionnement d'une entreprise, mais en divisant la chaîne d'approvisionnement en unités fonctionnelles discrètes, on crée des objets de gestion appelés « segments » qui peuvent être individuellement analysés. Il convient donc de distinguer différents segments, par exemple : fournisseur/usine, usine/entrepôt, entrepôt/magasin, mais aussi usine/client, etc. Avec une telle approche, il est possible de modéliser n'importe quelle chaîne d'approvisionnement, du relativement simple à l’extrêmement complexe.

Le découpage de la chaîne d'approvisionnement en segments fournit une méthode très adaptée pour analyser un produit dans toute la chaîne, des matières premières au client final. La segmentation permet ainsi de prévoir et éliminer de façon proactive les situations de rupture de stock ; d’évaluer les niveaux réels et projetés de service à la clientèle ; de modéliser dynamiquement les durées de cycle ; d’identifier et agir de façon proactive sur les expéditions potentiellement en retard ; d’analyser les conditions à remplir par la chaîne d'approvisionnement pour répondre à la demande des clients ; d’identifier les taches critiques et les goulots d'étranglement de la chaîne d'approvisionnement ; de planifier et de mettre en place les bons niveaux et les bonnes allocations en matière de stock de sécurité ; d’analyser en détail les meilleurs et les pires performances réelles.

Une des incertitudes les plus problématiques dans l’analyse de la chaîne d'approvisionnement est la variabilité de la demande client. En plus des questions standard telles que le caractère saisonnier, la fidélité client et diverses considérations économiques, les programmes traditionnels de gestion des stocks tendent à créer des variations parfois artificielles de demande désignées sous le nom d’effet accordéon. Ce type d’effet surgit quand la variabilité de la demande est appréhendée au travers des ordres locaux. En effet la prise en compte pour fixer un ordre de la notion de quantité économique se traduit à certaines occasions par la fixation d’un ordre d’un montant supérieur qui couvre plusieurs jours ou valeurs de semaines de la demande. Naturellement, ces ordres plus importants mêmes peu fréquents sont pris en compte par les fournisseurs dans leur approche de la variabilité de la demande créant une exigence supérieure de niveau pour assurer la sécurité de leur activité.

Pour relever les défis cités plus haut, il convient de s’appuyer sur une solution qui tire profit des technologies de l'entreposage et de la fouille de données pour optimiser la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Il s’agit de pouvoir analyser les données détaillées de l'écoulement des produits dans la chaîne et de les transformer en information métiers adéquates pour surveiller et maîtriser entièrement tous les aspects de la fonction logistique par une approche globale qui permet d’harmoniser, de synchroniser et d'accélérer les flux physiques. Concrètement il faut une solution qui intègre une capacité de modélisation prédictive, qui permet une gestion plus efficace des principaux vecteurs analytiques de la demande et de la durée du cycle, qui propose également une cartographie visuelle, des tableaux de bord exécutifs, des tableaux de bord prédictifs, un analyseur de scénarios et des fonctions d'alerte.

Il s’agit de permettre aux responsables de mieux utiliser leurs systèmes existants et d’assurer via l’entrepôt de données une visibilité totale à tous les niveaux du canal commercial et de l'entreprise étendue. Cette approche utilise les données détaillées afin d'assurer une prise en charge précise des environnements logistiques complexes et par exemple d’assumer des tâches comme recalculer en permanence au niveau de l'article individuel l'intégralité de la chaîne d'approvisionnement, des réseaux logistiques les plus simples aux plus complexes. Grâce à un entrepôt de données d’entreprise, la combinaison de données issues des différentes fonctions offre une base remarquable pour l'analyse et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et permet de répondre à des questions métier clés.

Une des choses les plus importantes qu’une solution de CRM peut apporter à une entreprise, c’est de lui permettre d’établir avec ses clients et prospects des échanges intelligents susceptibles de générer de la valeur dans des approches gagnants/gagnants. Pour créer de la valeur, il convient de comprendre le marché et au niveau le plus fin le client, pour faire des propositions pertinentes. Dans cette optique les événements quotidiens les plus importants pour les entreprises sont les échanges qui sont réalisés avec les clients. C’est pourquoi il faut considérer ces événements comme prioritaires ; or c’est rarement le cas.

Pour créer des propositions compétitives, les entreprises doivent comprendre la façon dont les clients valorisent les produits et services. Ceci ne peut se faire que par des approches qualitatives et quantitatives dans lesquelles il faut se méfier des idées toutes faites, des modes, des gros menteurs des sondages, pour privilégier les données factuelles de consommation. Les pièges sont nombreux et les approches sont trop souvent conduites par des équipes spécialisées, plus dans un esprit de validation que d’ouverture. Les groupes de travail transverses aux grandes fonctions de l’entreprise sont rares et au mieux quand dans un projet plusieurs entités sont sollicitées, elles le sont de façon séquentielle dans des processus où chacun cherche surtout à rester à sa place.

Pour créer des avantages compétitifs majeurs dans le monde hautement concurrentiel d’aujourd’hui, il convient non seulement de faire intervenir correctement toutes les parties prenantes de l’entreprise, mais aussi de leur permettre d’accéder aux informations qui leur sont nécessaires et cela suppose de bons moyens pour intégrer et accéder aux données de toute l’entreprise sur le sujet. En particulier toutes les informations relatives aux relations clients à travers tous les canaux de contacts. Il s’agit de comprendre le contexte économique des relations clients, à court terme et dans une perspective de temps raisonnable, de façon à définir le potentiel des cibles et les évolutions de consommations prévisibles. Il faut aussi apprécier et augmenter les possibilités de valoriser chaque interaction client en termes de connaissance, de promotion, de chiffre d’affaires, etc. Il convient en particulier de savoir proportionner les investissements dans les échanges à travers tous les canaux en fonction de leur intérêt et de développer les plus profitables. Le bon ajustement des ressources et des communications clients en fonction des objectifs de l’entreprise est primordial. La capacité de mettre en œuvre des communications événementielles cadencées qui exploitent au mieux les moments où les clients sont les plus réceptifs permet de générer des échanges créateurs de valeur. Enfin, pour certaines cibles, les e-échanges peuvent offrir une croissance très significative.

Par exemple Travelocity.com la grande agence de voyages sur le web, utilise un entrepôt de données d’entreprise pour établir des échanges intelligents avec ses clients. Ainsi récemment une compagnie aérienne proposait des tarifs très avantageux entre Los Angeles et San Juan, Puerto Rico. À 8h du matin Côte Est, la compagnie informait toutes les agences, immédiatement Travelocity a décidé de lancer une campagne sur cette opportunité. À midi le département marketing a fini d’analyser les trente millions de clients de la base d’utilisateurs et de sélectionner les 30 000 personnes qui vivant à Los Angeles ou ses environs ont visualisé à un moment donné des voyages dans les Caraïbes, mais n’ont pas acheté de tickets. Dans la foulée un e-mail de promotion de l’offre a été envoyé. Dans le mois qui a suivi, 25% des ciblés ont acheté un ticket.

Cet exemple illustre le type d’intelligence et de vitesse qu’une bonne intégration des données peut fournir pour générer de la valeur pour les clients (cf. le taux de réponse) et l’entreprise (cf. la facilité de montage de la campagne). Mais bien entendu l’intérêt d’un entrepôt de données d’entreprise va bien au-delà des apports au seul département de gestion des campagnes marketing, car l’objectif d’établir des échanges intelligents avec les clients concerne toutes les personnes en contact direct, comme dans une compagnie aérienne par exemple, ceux des services de la réservation, de l’aéroport, de la cabine, des bagages, des enquêtes qualité, des points de fidélité, sans compter les personnes qui n’ont pas de contacts directs comme les financiers ou d’autres grands départements.

Le cas détaillé ci-après est celui d’un des plus grands réseaux bancaires internationaux qui a des positions fortes en Europe, en Asie et aux États-Unis. Présent dans plus de 80 pays sur les six continents, cette banque compte plus de 65 000 collaborateurs en Europe. Elle développe trois grands domaines d’activité : Banque de détail, Banque de Financement & d’Investissement, et une activité Asset Management & Services.

Le projet de centralisation et d’exploitation des données relaté ci-dessous porte sur les clients du pays d’origine de la banque, soit 6 millions de clients servis à travers plus de 2000 agences. L’objectif du projet était de servir toujours mieux les clients, sur davantage de canaux. Beaucoup de banques européennes semblent se développer aujourd’hui surtout par l’acquisition de parts de marché, cette banque a pour sa part accentué ses efforts sur l’augmentation de la valeur client, une stratégie s’adossant à la mise en place de solutions décisionnelles.

De même que dans de nombreux secteurs le modèle économique des banques a considérablement changé ces dernières années. L’avantage compétitif porte désormais sur la capacité à innover dans les services et les modes de distribution. Ces innovations doivent se fonder sur l’analyse de la demande et de la satisfaction client. Une enquête menée a permis à la banque d’identifier les nouvelles exigences de ses clients : disponibilité accrue des agences, meilleure gestion individuelle des situations, et ce quel que soit le canal de distribution utilisé (Agence, téléphone, web, mobile, etc.). Dès lors la politique de gestion de la relation client de la banque a reposé sur l’intégration des différentes composantes du réseau de distribution que ce soit le site Internet, le centre de relations clients, les agences, etc.

Concrètement la banque a cherché à accroître la valeur client, par la gestion de son réseau selon les critères d’opportunités de contacts, de qualité de service et de satisfaction clients et non plus uniquement en fonction du nombre de ventes réalisées. En terme de solution informatique, afin d’accompagner son évolution vers un programme relationnel multicanal, la banque a mis en place un entrepôt de données capable de centraliser les informations issues des différentes sources du réseau de distribution. Puis elle a en outre mis aussi en place la solution CRM qui intégrée à l’entrepôt de données lui permet de gérer l’ensemble de ses canaux de communication clients en disposant d’une information juste et toujours à jour. Ainsi un client qui s’adresse à l’une des agences, à l’un des 700 conseillers téléphoniques, où qui gère ses comptes via le NET ou son mobile bénéficie d’une gestion cohérente et d’une homogénéité des données qui le concernent.

La solution de gestion du multicanal permet un pilotage centralisé de plus de 300 millions de contacts annuels que les clients ont avec l’une ou l’autre des composantes du réseau de la banque. Grâce à cette première étape parfaitement réussie qui consiste à centraliser les données clients, la banque est désormais en mesure de cerner les opportunités de contacts et de coordonner les actions de relation client en découlant. Au sein de l’entrepôt, les données sont en effet structurées par dossiers et profils clients. Objectif : faciliter le travail décisionnel de la solution CRM. L’environnement est alimenté par un traitement par lot quotidien en provenance d’une base opérationnelle gérant l’ensemble des événements clients (souscriptions de produit, ouvertures de compte, mouvements, etc.).

Les résultats observés depuis la mise en place des moyens évoqués ci-dessus révèlent parfaitement l’efficacité d’une solution intégrée. À titre d’exemple, au cours de l’année qui a suivi la mise en exploitation de l’application CRM plus de 11 millions d’actions de sollicitation ont été initiées et la moitié d’entre elles a généré un contact client utile (jusqu’à 80% dans certaines agences). D’autre part, près de quatre millions de rendez-vous ont été pris et 1,5 million de « à revoir » planifié. Autre élément majeur de ce bilan de première année : une augmentation de 80% du nombre d’ouvertures de dossiers client et de prises de rendez-vous.

La solution CRM permet de gérer la sollicitation des clients, prend en compte leurs préférences et le respect de leur vie privée (canal de communication et horaire à privilégier, liste rouge, etc.). La solution CRM calcule de nombreux types d’opportunités : possibilité de relancer un client pour une prise de rendez-vous, recommandation pour l’augmentation d’un virement permanent vers un compte tiers, suite à l’augmentation d’un compte à vue, modulation d’échéances de crédit, etc. L’idée générale cependant est de solliciter le client au bon moment, sur le bon thème et par le bon canal, sans multiplier les communications inutiles, dans l’esprit qu’il vaut mieux ne pas contacter que de gêner. Pour cela la satisfaction est également prise en compte, puisque des paramètres de satisfaction sont intégrés au suivi et au reporting des contacts des conseillers avec leurs clients, sur l’ensemble des canaux. La solution gère également les enchaînements multicanaux : lorsque l’action préconisée est mise en œuvre par le biais d’un canal donné, le système est mis à jour pour éviter l’intervention d’un autre canal en doublon. La qualité de la gestion de cette relation est la garante de la crédibilité même de la banque.