Beaucoup de sociétés cherchent à renforcer leur orientation client, mais c’est une promesse qu’il n’est pas toujours facile de tenir. Même avec la meilleure volonté du monde, de mauvaises expériences rendent les clients plus difficiles à fidéliser. En 2024, les clients ont pointé du doigt la mauvaise communication et les problèmes de service comme principales raisons de leurs mauvaises expériences, dont 53 % ont entraîné une réduction des dépenses. Ces résultats illustrent l’importance d’une stratégie orientée client, en particulier si les données de la clientèle sont utilisées pour façonner la stratégie et être mieux intégrées.

En 2016, nous avons observé une opportunité de mieux aligner l’activité d’Adobe sur les besoins de notre clientèle. Nous avons donc créé un modèle opérationnel piloté par les données, le DDOM. Cette approche oriente l’entreprise sur le parcours client et l’activité commerciale vers des objectifs stratégiques grâce à des insights précieux.

LLe DDOM a été remarquablement efficace pour stimuler l’activité commerciale et accroître la valeur de notre activité Adobe Creative Cloud, tout en nous aidant à offrir une meilleure expérience client. Obtenir les informations nécessaires à partir des données a toutefois relevé de l’exploit. La collaboration avec le service IT a été déterminante pour notre réussite. Même dans les workflows supervisés par l’IT, comme l’intégration des données, l’entreprise demeure en effet un contributeur important. Selon notre expérience, chaque entreprise devrait envisager plusieurs domaines de collaboration. Voici trois bonnes pratiques qui vous aideront à optimiser l’intégration des données et la transformation du DDOM :

1. Simplifiez l’intégration des données client grâce à une approche « top-down » (descendante) et « bottom-up » (ascendante).

Dans de nombreuses entreprises, les données sont disséminées dans toute l’organisation, cloisonnées dans les équipes, et leur volume est parfois écrasant. Une approche collaborative top-down et bottom-up peut vous aider à trouver l’équilibre. Dans le sens descendant, nous avons étudié les étapes de notre parcours client pour dégager les questions métier les plus importantes et les KPI susceptibles de fournir des réponses. L’équipe commerciale a la vue la plus précise du parcours client, c’est donc elle qui a piloté cet effort.

L’IT a ensuite identifié les ressources de données générées tout au long du parcours client contribuant aux KPI commerciaux. Dans le sens ascendant, l’équipe IT a dû cartographier ces ressources et leur origine, et documenter le niveau d’effort requis pour intégrer chacune des sources. Le service IT a identifié les gains rapides à cibler et les sources qui nécessiteraient plus de ressources et d’efforts. Ces informations ont été utiles pour élaborer une feuille de route pour l’intégration des données.

Cette approche descendante et ascendante ne se limite pas à un seul secteur ; elle peut être adaptée à de nombreuses industries. Dans la grande distribution, l’intégration des systèmes de point de vente, des plateformes CRM, des outils de gestion de l’inventaire et des campagnes marketing aide les équipes à mieux comprendre le comportement de la clientèle et à optimiser les performances de vente en temps réel. Les équipes financières peuvent regrouper les données issues des systèmes bancaires, des plateformes de trading et des bases de données client afin de soutenir l’analytics des transactions, la prise de décisions avant transaction et le suivi de l’atmosphère de marché. Les organisations marketing bénéficient de l’intégration des données CRM, des mesures de performance publicitaire et de l’engagement sur les réseaux sociaux pour créer des campagnes plus ciblées et renforcer les connexions avec la clientèle. Parallèlement, les entreprises de e-commerce utilisent des données intégrées issues de warehouses, de prestataires de services d’expédition et de passerelles de paiement pour assurer un suivi précis des commandes et simplifier le processus de traitement.

Pour que ces efforts soient durables et évolutifs, les entreprises doivent :

• Investir dans l’intégration des données et la formation à la « data literacy » : Adaptez les programmes à des rôles spécifiques afin que le personnel comprenne avec quels types de données il travaille, leur lien avec les résultats de l’entreprise et la manière de prendre des décisions fondées sur les données.
• Établir des normes claires pour l’intégration des données : cela suppose de choisir les méthodes et outils d’intégration corrects, contrôler efficacement la qualité des données et intégrer dès le départ l’évolutivité, la sécurité et la conformité dans la conception.
• Communiquer la valeur de la pensée fondée sur les données : appuyez-vous sur des exemples professionnels concrets et le storytelling pour convaincre l’ensemble de l’entreprise. Partagez les métriques de réussite et montrez comment les informations issues des données améliorent les expériences client et les résultats commerciaux.
• Créer des mécanismes d’incitation qui récompensent les comportements axés sur les données : valorisez les individus ou les équipes qui utilisent des informations intégrées pour améliorer les résultats : efficacité accrue, hausse des performances de la campagne ou meilleure fidélisation de la clientèle.

2. Créez des expériences de reporting accessibles et adaptées aux personas métier.

Cependant, une source de vérité unique n’aura qu’un impact minime si elle n’est pas largement adoptée. Notre service IT l’a bien compris, et notre CIO croyait fermement qu’il fallait donner à chaque membre de l’entreprise, indépendamment de sa fonction ou de son expertise technique, les moyens d’explorer directement les données. L’équipe informatique a adopté une approche centrée sur le client pour développer différentes expériences de reporting adaptées à divers personas, l’entreprise étant sa cliente principale.

Elle a interrogé plusieurs parties prenantes métier afin de mieux comprendre les besoins des différents personas, et collaboré avec des spécialistes de la conception de produits pour gérer ces cas d’usage dans les expériences de reporting. Ce processus a permis de créer plusieurs outils, d’un tableau de bord centralisé utilisable par tous les membres de l’entreprise pour assurer le suivi des performances à des instruments spécialisés de reporting destinés aux data scientists ayant des questions plus complexes. En adaptant ces expériences à l’audience métier, le service IT a permis à tous les membres de l’entreprise d’explorer les données de façon facile et intuitive.

Lors de l’élaboration d’expériences de reporting, il est important d’inclure d’autres parties prenantes clés : les équipes data et analytics, et les services marketing, ventes et finances. Celles-ci travaillent souvent avec des données de complexité variable, et ont besoin d’une fonction de reporting capable de soutenir leurs objectifs spécifiques.

En définissant des KPI clairs adaptés à ces audiences internes et en les alignant sur leurs objectifs, les entreprises peuvent améliorer globalement l’adoption, l’exploration des données et la prise de décisions fondées.

3. Créez une structure de responsabilisation pour préserver vos données unifiées.

Une fois le DDOM introduit dans toute l’entreprise, le nombre croissant de personnes l’utilisant pourrait réentraîner des divergences d’interprétation. Pour lutter contre ce problème, une stratégie de gouvernance des données doit mettre l’accent sur la responsabilité transorganisationnelle.

Chez Adobe, chaque KPI d’un DDOM est associé à un ou une sponsor VP, un ou une responsable métier et un ou une responsable technique. Le sponsor VP représente son KPI et assume la responsabilité des résultats à atteindre. La ou le responsable métier gère la définition et l’utilisation du KPI, et la ou le responsable technique gère la transformation et l’exactitude des données alimentant le KPI. Avec ces propriétaires transversaux, l’entreprise répond à toutes les questions sur la signification d’un KPI, tandis que l’IT répond à toutes celles concernant les données sous-jacentes au KPI. Cela élimine toute confusion ou interprétation contradictoire des données.

Comment un DDOM peut améliorer les stratégies de gouvernance des données.

Un cadre DDOM solide soutient et renforce naturellement la gouvernance des données à l’échelle de l’entreprise. En alignant la responsabilisation en matière de données sur les résultats stratégiques de l’entreprise, le DDOM garantit que la gouvernance n’est pas une simple checklist, mais qu’elle fait partie intégrante des méthodes de travail, de communication et de prise de décisions des équipes. L’appropriation claire des KPI facilite l’application des normes en matière de données, la protection des informations sensibles et le respect de la conformité par toutes les équipes. De plus, comme le DDOM prend en charge une solide intégration des données client, les entreprises bénéficient d’informations plus cohérentes et fiables tout au long du parcours client.

Gérer la qualité des données pour créer la confiance.

Il est important que les données soient structurées, mais c’est leur qualité qui va vraiment créer la confiance. La gestion de la qualité des données est multi-factorielle : profilage pour garantir l’exactitude, nettoyage des doublons ou entrées incorrectes, enrichissement des enregistrements avec des attributs pertinents, validation de la cohérence et surveillance continue.

Ainsi, les indicateurs clés de performance restent pertinents et exploitables, en particulier à mesure que les volumes de données et les utilisateurs augmentent. Le DDOM aide en cela, en incorporant des contrôles qualité dans les workflows quotidiens et en attribuant des responsabilités à l’échelle de l’entreprise. Lorsque l’intégration des données client et la gestion de la qualité vont de pair, vos informations et vos décisions gagnent en efficacité.

Premiers pas avec un modèle opérationnel piloté par les données.

Le DDOM est fondamentalement conçu pour faire éclater les silos qui freinent les entreprises, qu’il s’agisse de silos de données, de barrières fonctionnelles ou d’équipes déconnectées. En alignant les informations, les systèmes et les personnes autour du parcours client, les entreprises peuvent agir avec plus de clarté, de rapidité et d’impact.

Bénéficiez pleinement du DDOM en utilisant Adobe Customer Journey Analytics pour transformer les données en informations exploitables. Customer Journey Analytics offre aux décisionnaires et aux équipes une vue en temps réel globale du parcours client : canaux, points de contact et moments clés. Ces informations partagées aident à aligner les décisions, à fluidifier la collaboration et à générer des résultats plus significatifs. En les associant à Adobe Campaign, les équipes peuvent les utiliser pour stimuler l’activité commerciale et offrir les expériences personnalisées, pertinentes et opportunes que la clientèle attend.

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