Figurant comme un des leaders français de la vente de chaussures, Besson Chaussures, à la fois fabricant et distributeur, est présent sur toute la France avec 170 magasins.
Début 2020, la direction de Besson Chaussures, convaincue que la data et ses usages sont de véritables leviers business, met en place un RCU (référentiel client unique) afin de pouvoir réconcilier l’ensemble de ses données. Pour accélérer et être à la hauteur de ses ambitions, la direction confie à la responsable Data et Fidélisation de l’enseigne la mission d’approfondir la connaissance de ses clients et de répondre à l’ensemble de ses enjeux : acquisition, fidélisation, contactabilité et omnicanalité.

Etat des lieux

Début 2020, Besson Chaussures fonctionne selon une approche marketing traditionnelle, avec :

  • Des dispositifs marketing non personnalisés
  • Une vision macro de l’activité, non client centric
  • Une data peu exploitée

Les enjeux

Mettre en place une stratégie Data et un mode de pilotage par la Data pour affiner sa connaissance clients, développer une approche client-centric et élaborer des dispositifs marketing personnalisés.

Etape N°1 (2020) : Construire les bases de la connaissance client par l’analyse des clients et leurs interactions.

Etape N°2 (2021) : Approfondir la connaissance des clients pour affiner la relation client et mettre en place des dispositifs personnalisés.

Etape N°3 (2022) : se baser sur les algorithmes de Datascience pour aller vers l’hypersonnalisation.

La réponse LineUp7

Des solutions co-construites par l’experte Data LineUP7, l’experte conseil LineUP7 et la responsable Data & Fidélisation de chez Besson Chaussures, ont donné lieu à de nombreux chantiers depuis le début de la mission en 2020 :

  • L’audit des données : évaluation de la maturité data en recensant les données disponibles, mesurant la complétude et en s’assurant de la cohérence afin de valider l’exploitabilité des données
  • La base et l’enrichissement de la connaissance client : analyse des données disponibles (socio-démo, activités transactionnelles, performances de campagnes…) et identification des premières typologies de clients sur des critères objectifs pour répondre à la fameuse question « qui sont mes clients? »
  • La segmentation client : challenge et enrichissement de la segmentation PMG (Petit/Moyen/Gros) pour la remplacer par une segmentation RFM (Récence/Fréquence/Montant), standard dans le retail permettant d’adopter un premier niveau de personnalisation des dispositifs
  • La construction d’un plan d’animation personnalisé : capitalisation sur la connaissance clients et la segmentation pour développer des dispositifs personnalisés
  • La modélisation d’un score de réachat : définition de la probabilité de réachat des clients pour adapter les dispositifs et le niveau de pression marketing en fonction du niveau de chaleur
  •  Le bilan du programme de fidélité : évaluation du programme de fidélité de Besson Chaussures pour analyser les performances du programme, mesurer le niveau de générosité et identifier les axes d’optimisation
  • La construction d’une vision omnicanale : déploiement du module de collecte de la donnée digitale pour réconcilier les données ON/OFF, développé par les équipes R&D LineUP7
  • Les outils de pilotage et de suivi : reportings mensuels mis à disposition pour mesurer l’impact des dispositifs marketing sur l’engagement client et les achats en ligne/magasin, suivre les performances par magasin, mesures du web to store

Résultats

  • Mise en place d’une vision client 360 (ou vision omnicanale) permettant de suivre les clients sur les différents points d’interactions, que ce soit en magasin, sur le site Internet ou en réaction aux campagnes
  • Mesure d’impacts des différentes actions et campagnes pour développer le pilotage et le suivi des dispositifs
  • Montée en puissance sur les dispositifs d’animation en utilisant la Data comme levier d’accélération

 

atelier de réflexion

 

Si la plupart des entreprises sont aujourd’hui convaincues de l’importance de la Data, le degré de maturité quant au traitement et à l’exploitation de la donnée varie fortement de l’une à l’autre. De nombreuses problématiques se posent lorsque le sujet de la data est abordé : exploiter la Data, c’est bien. Mais encore faut-il détenir des données stratégiques et de qualité ; Disposer d’un Datalake, c’est intéressant. Mais encore faut-il savoir comment organiser la donnée. Penser une stratégie Data au niveau du Comex, c’est indispensable. Mais si cette stratégie n’est pas associée à une culture d’entreprise Data-Centric ni partagée en interne, son intérêt reste limité. Dans tous les cas, l’adoption d’une démarche Data-Centric démarre par la définition d’une vision commune sur les enjeux associés à l’exploitation de son actif data.

Une organisation Data-Centric, qu’est-ce que c’est ?

Une organisation Data-centric relève d’une démarche globale : c’est une transformation de la culture et des processus de l’entreprise bien au-delà de simples investissements technologiques et humain, aussi conséquents soient-ils.

Une organisation Data-centric ne se limite pas à la collecte d’analyse des données : elle conçoit et pilote ses dispositifs à partir de la Data. Cela suppose que la Data constitue un des pivots essentiels de l’entreprise : avec des outils pour la collecter, des compétences dédiées pour la rendre exploitable et une utilisation par l’ensemble des équipes métiers.

Dans une organisation Data-Centric, il existe une conscience de l’intérêt de la Data sur tous les métiers et à tous les niveaux de l’entreprise, du siège aux équipes terrain.

La Data doit donc être accessible à tous. Les indicateurs relatifs aux données et leurs définitions doivent être partagés au sein de l’entreprise pour que chacun saisisse leur importance ainsi que la nécessité de les piloter. C’est ainsi que s’instaure une culture data au sein de l’entreprise.

La mise en place d’un système de gouvernance des données est donc requise pour assurer une meilleure exploitation des données et en tirer tout le bénéfice attendu.

Pourquoi opter pour une organisation Data-Centric ?

Passer d’un modèle d’entreprise classique à une organisation Data-Centric constitue un véritable changement de paradigme. Et comme pour tout changement profond, cela requiert du temps, de l’argent et une évolution des mentalités.

Compte tenu de l’investissement requis, il est légitime de se demander si ce changement est indispensable, et de s’interroger sur les bénéfices que l’entreprise peut en retirer.

En optant pour une organisation Data-Centric, vous choisissez une organisation tournée vers le client. Cette démarche constitue le bras armé d’une révolution culturelle et organisationnelle; c’est pour cette raison que mesurer le bénéfice d’une telle démarche par la seule vision d’un ROI court termiste constitue une vision étriquée des enjeux qui, sur le long terme, doivent permettre à l’entreprise de revisiter ses produits, ses services et la façon dont elle noue une relation avec ses clients.

Pour autant, les premiers bénéfices opérationnels permettront de personnaliser les offres, les parcours, la communication et l’expérience client. Soit autant d’éléments sources de différenciation, de pertinence et de valeur ajoutée dans les dispositifs digitaux et CRM.

En vous basant sur une Data fiable, vous passez d’une approche intuitive à une approche rationnelle basée sur l’analyse des comportements passés et la prédiction de ceux à venir. En remettant la donnée au cœur de votre stratégie, vous pilotez de façon plus précise vos actions et identifiez rapidement les optimisations à mettre en place pour de meilleures performances. Cette approche chiffrée, partagée à tous les niveaux de l’entreprise, offre par ailleurs une vision à 360° de l’activité, permettant de retracer sa chaîne de coûts et de valeur.

Comment met-on en place une organisation Data-Centric ?

La mise en place d’une organisation Data-Centric ne se fait évidemment pas en un claquement de doigts. Il s’agit d’une mutation profonde, qui revêt une dimension à la fois stratégique et opérationnelle.

> Pour réussir à mettre en place une organisation Data-Centric, il est indispensable que cette vision stratégique de la Data soit portée par le Comex.

Elle doit ensuite être partagée à tous les niveaux de l’entreprise : pour que la donnée soit correctement collectée, il est essentiel de lui donner du sens. Concrètement, il s’agit d’impliquer les équipes en leur expliquant ce qui est fait, et pourquoi. Susciter l’adhésion et instiller le mindset Data sont essentiels à la réussite d’un tel projet.

> Sur le plan opérationnel, la gouvernance de la donnée est essentielle. Elle garantit la qualité et la sécurité des données au sein d’une organisation et permet une utilisation efficiente des informations.

La gouvernance de la donnée peut s’organiser autour d’un Comité Data, incluant des profils data (Data Scientists) et des ambassadeurs qui portent le sujet en interne. Le rôle de ces derniers : être des relais de terrain pour accompagner le changement et générer l’adhésion des équipes, facteur-clé de succès.

> Sur ce point, la communication interne est indispensable : basée sur les premiers retours d’expériences et les éléments de preuves, elle permet de donner du sens à chaque action réalisée sur le terrain dans le but d’alimenter la stratégie Data de l’entreprise et de diffuser progressivement la culture Data au sein de l’organisation.

> Concernant les compétences requises, il est important de disposer dans ses équipes de profils techniques, de profils Data Scientists axés sur l’exploitation de la donnée, et de profils marketing plus centrés sur la dimension marketing et l’usage de la donnée.

Mais l’essentiel reste d’avoir cette capacité à comprendre les chiffres, quel que soit le profil et de faire converger les expertises !

Quels sont les facteurs-clés de succès d’un changement réussi ?

Puisqu’il est important d’avoir tous les éléments en main avant de se plonger tête baissée dans une évolution structurelle de l’entreprise, Alexia Dumas, responsable conseil et activation chez LineUp7, détaille les facteurs-clés de succès pour la mise en place d’une organisation Data-Centric.

  • Tout d’abord une vision stratégique, portée par le Top Management et conservée tout au long du processus de changement
  • Ensuite, un état des lieux, pour bien connaître le niveau de maturité initial
  • Une feuille de route pragmatique, mise en place sur un temps long et découpée en étapes, qui permet d’évoluer de façon progressive
  • Une bonne communication en interne, pour expliquer le nouveau mode d’organisation, lui donner du sens et faire adhérer les équipes
  • Enfin, un décloisonnement de l’organisation et une approche transversale de la Data

Et au bout de combien de temps le changement est-il effectif ? Sur quels indicateurs s’appuyer ?

La mise en place d’une organisation Data-Centric se pense sur un temps long, qui peut varier en fonction du niveau de maturité initial de votre entreprise sur l’aspect Data. On estime de 2 à 3 ans le temps nécessaire pour asseoir ce genre d’organisation. Toutefois, des premiers succès, qui sont autant d’éléments de preuves, doivent apparaître au bout de 4 mois (et vous prouver que vous êtes sur la bonne voie !) Selon Mélanie Vacher, Data Scientist chez LineUp7, plusieurs indicateurs, qualitatifs et quantitatifs, permettent d’évaluer la réussite du changement. On compte notamment :

  • La qualité de la donnée (le nombre d’emails valides, par exemple)
  • Le niveau de renseignement de la donnée (le nombre d’email renseignés par exemple)
  • Le nombre de dispositifs personnalisés mis en place grâce à la Data
  • L’adoption des suivis de pilotage par les différents collaborateurs
  • La façon dont les services travaillent ensemble autour et avec la Data.

 

MMA en quelques mots

Avec 200 ans d’existence et environ 3,1 millions de clients pros, MMA s’impose comme un des leaders français de l’assurance. C’est un acteur de proximité de la protection des entreprises et des particuliers soutenus par plus de 1,635 points de vente.

 

Les projets phares

La Convergence chez le leader de l’assurance repose sur 3 projets emblématiques. Premièrement, la mise en place d’une plateforme de services pour améliorer l’expérience client et capter leur moment de vie. Ensuite, le 1er cas d’usage d’une DMP. Et enfin, une nouvelle approche qui relie le Marketing relationnel et le commercial.

Mais la Convergence peut être un chemin long et difficile quand la culture digitale n’est pas encore en place. C’est pourquoi MMA a choisi de faire appel à LineUP7 pour des formations. L’objectif : renforcer les connaissances de ses équipes sur les problématiques DataMarketing.

Grâce à l’alliance entre des technologies de pointe et une connaissance solide des enjeux Data, MMA a pu s’adapter sereinement aux changements apportés par le digital.

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