De nos jours, de nombreuses entreprises aspirent à positionner leur clientèle au centre de leur activité, mais concrétiser cette promesse s'avère souvent plus facile en théorie qu'en pratique. Des expériences médiocres contribuent à réduire les probabilités de fidélisation des clientes et des clients, même avec les meilleures intentions. En 2024, la mauvaise communication et les problèmes de service étaient les raisons principales derrière une mauvaise expérience. Dans 53 % des cas, ces mauvaises expériences ont entraîné une réduction des dépenses. Ces résultats soulignent ainsi l'importance d'une stratégie centrée sur le client, en particulier lorsque les données consommateur sont utilisées pour orienter la stratégie de l'entreprise et améliorer l'intégration des données clients.

En 2016, chez Adobe, nous avons identifié une opportunité d'alignement sur les besoins de notre clientèle. C'est ainsi qu'est né notre modèle opérationnel axé sur les données (Data-driven operating model, DDOM), une méthode de travail qui axe l'activité de l'entreprise autour du parcours client et l'oriente vers des objectifs stratégiques grâce à des insights pertinents.

Le DDOM s'est révélé remarquablement utile pour booster l'efficacité et la valeur de notre activité autour d'Adobe Creative Cloud et nous aider à offrir une meilleure expérience client. Néanmoins, obtenir les insights nécessaires basés sur les données a représenté un véritable défi. La collaboration avec l'équipe IT a été cruciale pour notre réussite. Cela signifie que, même dans les flux de travail supervisés par l'IT, comme l'intégration des données, l'entreprise joue toujours un rôle de contributeur important. Cette expérience nous a appris que toute entreprise devrait envisager des domaines de collaboration. Voici trois règles d'or qui vous permettront de réussir votre intégration de données et votre transformation en un DDOM :

1. Fluidifiez l'intégration des données clients grâce à une approche descendante et ascendante.

Les données de beaucoup d'entreprises sont généralement éparpillées dans toute l'organisation, cloisonnées entre les équipes et très volumineuses. Une approche collaborative, à la fois descendante et ascendante, peut vous permettre de trouver un juste équilibre. De manière descendante, nous avons d'abord analysé les étapes du parcours client pour déterminer les questions autour du business les plus cruciales et les KPI susceptibles de nous apporter des réponses. Les équipes orientées business ayant la vision la plus fine du parcours client, elles ont mené cet effort.

L'équipe IT a ensuite identifié les assets de données générés tout au long du parcours client ayant contribué aux KPI métier. Dans le cadre de cette approche ascendante, l'équipe IT a dû cartographier ces assets et leurs sources, tout en documentant le niveau d'effort requis pour intégrer chaque source. Elle a ainsi pu identifier les actions à effets immédiats et les sources nécessitant davantage de ressources et d'efforts. Ces informations se sont avérées précieuses pour élaborer une feuille de route d'intégration des données.

Cette approche descendante et ascendante ne se limite pas à une seule fonction : elle s'adapte à de nombreux secteurs. Dans le secteur de la grande distribution, l'intégration des systèmes de point de vente, des plateformes de GRC, des outils de gestion des stocks et des campagnes marketing permet aux équipes de mieux comprendre le comportement de la clientèle et d'optimiser les performances de vente en temps réel. Les équipes financières peuvent rassembler les données des systèmes bancaires, des plateformes de trading et des bases de données clients pour enrichir l'analyse des transactions, la prise de décision pré-négociation et le suivi du ressenti client. Les entreprises marketing, quant à elles, bénéficient de la connexion entre les données de GRC, les métriques de performance publicitaire et l'engagement sur les réseaux sociaux afin de créer des campagnes plus ciblées et approfondir les liens avec la clientèle. En parallèle, les entreprises d'e-commerce utilisent les données intégrées des entrepôts, des transporteurs et des passerelles de paiement pour fournir un suivi précis des commandes et fluidifier le processus d'exécution des demandes.

Voici quelques conseils pour rendre ces efforts durables et évolutifs.

• Investissez dans la formation à l'intégration et à la maîtrise des données. Adaptez les programmes selon les rôles afin que les équipes soient capables d'identifier les types de données avec lesquelles elles évoluent, leur lien avec les résultats de l'entreprise et comment prendre des décisions basées sur les données.
• Établissez des normes claires en matière d'intégration des données. Pour cela, identifiez les bonnes méthodes et outils d'intégration, mettez en place des contrôles rigoureux de la qualité des données et concevez dès le départ des solutions évolutives, sécurisées et conformes.
• Valorisez les réflexions axées sur les données.Utilisez des exemples concrets et le storytelling pour convaincre l'ensemble de votre organisation. Partagez des indicateurs de réussite et montrez dans quelle mesure les réflexions basées sur les données améliorent l'expérience client et les résultats de l'entreprise.
• Créez des systèmes de récompenses en cas d'actions basées sur les données. Valorisez les individus ou les équipes qui utilisent des insights intégrés pour améliorer les résultats, qu'il s'agisse d'une meilleure efficacité, de meilleures performances de campagne ou d'une fidélisation client renforcée.

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

La valeur d’une source de données unique dépend avant tout de son niveau d’adoption. Notre service IT l'a bien compris, et notre CIO était fermement convaincu qu'il fallait donner les moyens à tous les employés de l'entreprise d'explorer les données de manière autonome, peu importe le rôle ou l'expertise technique. Notre équipe IT a adopté une approche centrée sur la clientèle pour développer différentes expériences de reporting adaptées à divers profils, l'entreprise étant son client principal.

Notre équipe IT a interrogé plusieurs parties prenantes afin de mieux comprendre les besoins associés à chaque profil et a collaboré avec des product designers pour répondre à ces cas d'utilisation dans les expériences de reporting. Ce processus a abouti à la création de plusieurs outils : d'un tableau de bord centralisé utilisable par tous les collaborateurs et toutes les collaboratrices pour suivre l'évolution des performances, à des instruments de reporting spécialisés pour les data scientists aux questions plus avancées. En adaptant ces expériences à l'audience métier, l'équipe IT a rendu l'exploration des données facile et intuitive pour toute l'organisation.

Il est crucial d'impliquer d'autres rôles clés, tels que les équipes de données et d'analytics, le marketing, les ventes et les finances, lors de l'élaboration des expériences de reporting. Ces équipes évoluent souvent avec différents niveaux de complexité de données et nécessitent des rapports alignés avec leurs objectifs spécifiques.

En définissant des KPI clairs qui prennent en compte ces publics internes et en les alignant sur les objectifs de l'entreprise, les sociétés peuvent accroître l'adoption, l'exploration des données et la prise de décision basée sur les insights à travers toute l'entreprise.

3. Instaurez un système de responsabilisation pour préserver l'unification de vos données.

Une fois le DDOM introduit dans l'ensemble de l'entreprise, le nombre croissant d'utilisateurs et d'utilisatrices pourrait potentiellement réintroduire des problèmes d'interprétations. Pour contrer cela : mettez en place une stratégie de gouvernance des données qui met ainsi l'accent sur une responsabilité transversale au sein de l'organisation.

Chez Adobe, chaque KPI du DDOM se voit assigner un VP sponsor, un responsable métier et un responsable technique. Le VP sponsor agit comme le représentant de son KPI et est tenu responsable des objectifs du KPI. Le responsable métier gère la définition et l'utilisation du KPI, tandis que le responsable technique gère la transformation et l'exactitude des données alimentant le KPI. Ces responsables issus de différents services sont ainsi capables de répondre à toutes les questions : les questions orientées métier, comme par exemple la signification d'un KPI, mais aussi les questions plus techniques, comme les interrogations sur les données sous-jacentes au KPI. Cela élimine toute confusion ou interprétation contradictoire des données.

Améliorez vos stratégies de gouvernance des données grâce au DDOM.

Un framework DDOM robuste favorise et renforce la gouvernance des données à l'échelle de l'entreprise. En alignant la responsabilité des données sur les résultats stratégiques, la gouvernance n'est plus seulement une simple formalité, mais fait partie intégrante du fonctionnement, de la communication et de la prise de décision des équipes. L'attribution claire des KPI facilite l'application des normes en matière de données, la protection des informations sensibles et le maintien de la conformité entre les équipes. De plus, le DDOM favorise une intégration robuste des données client, les entreprises obtiennent ainsi des insights plus cohérents et fiables tout au long du parcours client.

Instaurez la confiance à travers la gestion de la qualité des données.

Des données bien structurées sont essentielles, mais la confiance repose avant tout sur la qualité de ces données. La gestion de la qualité des données comprend l'analyse de leur exactitude, le nettoyage des doublons ou des entrées incorrectes, l'enrichissement des bases de données avec des attributs pertinents, la validation de la cohérence et le suivi de la qualité dans le temps.

Tous ces éléments garantissent la pertinence et l'exploitabilité des KPI, en particulier lorsque les volumes de données et le nombre d'utilisateurs et d'utilisatrices augmentent. Le DDOM y contribue en intégrant des contrôles de qualité au sein des workflows quotidiens et en attribuant des responsabilités à travers toute l'organisation. Lorsque l'intégration des données client et la gestion de la qualité vont de pair, vos insights et vos décisions gagnent en efficacité.

Lancez-vous dès à présent avec le modèle opérationnel axé sur les données.

Au cœur des principes du DDOM se trouve la volonté de briser les silos qui freinent les entreprises, qu'il s'agisse de silos de données, de barrières fonctionnelles ou d'équipes déconnectées. En alignant les insights, les systèmes et les personnes autour du parcours client, les entreprises peuvent agir avec plus de clarté, de rapidité et d'impact.

Tirez le meilleur du DDOM grâce à Adobe Customer Journey Analytics et transformez vos données en insights exploitables. Customer Journey Analytics offre aux dirigeantes et aux dirigeants, ainsi qu'aux équipes une vue en temps réel de l'ensemble du parcours client, à travers les canaux, les points de contact et les moments clés. Cette vision partagée permet d'aligner les décisions, de fluidifier la collaboration et d'obtenir des résultats plus percutants. Associés à Adobe Campaign, les équipes peuvent utiliser ces insights pour stimuler l'engagement et offrir les expériences personnalisées et opportunes attendues par les clientes et les clients.

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