Localisés sur l’automatisation des processus, les premiers outils de gestion de la relation client sont apparus au niveau des forces de vente, comme le souligne Philippe Lemaire, responsable marketing d’Oracle, qui dispose d’une suite CRM combinée à son ERP. “Il y a près de cinq ans, les commerciaux se sont équipés pour structurer et automatiser les processus de la relation client. Depuis le décollage des centres d’appels en Europe, il y a trois ans, les forces de vente profitent des nouveaux outils et canaux qui favorisent les interactions avec les clients à moindre coût, pour développer leur stratégie.”Si les coûts d’interactions sont réduits avec le téléphone ou le courrier électronique, la mise en oeuvre d’un projet de CRM reste chère en licences et en déploiement. À titre d’exemple, la Société générale s’apprête à investir près de 260 M€ d’ici à 2003 dans un projet de grande envergure : unifier ses bases de clients et de prospects afin d’offrir un point d’entrée unique aux 21 000 postes des 2 000 agences du pôle banque de détail vers un outil de CRM multicanal. Vu le coût du projet, il est prudent de bien le mettre au point !
Le retour sur investissements des projets CRM se fait attendre
Après une période euphorique d’engouement pour le CRM, les résultats ne sont pas à la hauteur des attentes. Selon le Gartner Group, 75 % des clients n’ont constaté aucune amélioration. Quant au retour sur investissement, on l’attend toujours.Le CRM analytique, une nouvelle génération d’outils, combine les fonctions de l’informatique décisionnelle aux mécanismes du CRM. Grâce à des solutions d’analyse préconfigurées, elle favorise une meilleure connaissance du client et s’inscrit dans la logique économique défendue dans l’ouvrage de Don Peppers et Martha Rogers, intitulé Le one-to-one ; valorisez votre capital client. Le CRM analytique, en effet, amène à mieux cibler une action marketing en personnalisant la relation avec le client, qu’il s’agisse de le fidéliser, de transformer le prospect en client ou de prévenir la défection.L’informatique décisionnelle, déjà utilisée par les grands comptes, était, jusqu’à l’avènement de la CRM analytique, synonyme d’applications lourdes et complexes déployées principalement dans le cadre d’analyses financières par les banques et sociétés d’assurances.
Le rôle essentiel des datamarts
La première évolution de ces outils vers plus de simplicité est marquée par l’apparition du concept de datamart. Il cohabite désormais aux côtés d’un autre concept plus ancien, le datawarehouse. Pour pratiquer une analyse, il faut d’abord posséder des données. Engrangées dans une base baptisée datawarehouse (ou entrepôt de données), elles sont structurées à l’aide d’un moteur Olap (On Line Analytical Processing) proposé par la majorité des éditeurs de bases de données : IBM, Microsoft, Oracle, Sybase, etc.Les datamarts (ou magasin de données) s’appuient également sur une base de données, mais se consacrent à un métier spécifique, un service, etc. Concrètement, dans le cadre du marketing, ils ne stockent que les informations relatives aux clients, par exemple. Grâce à leur petite taille et à leur spécialisation, ils se contentent de machines plus légères tout en offrant les mêmes temps de réponse.En procédant par étape et non plus de manière globale, l’entreprise se constitue progressivement autant de datamarts qu’elle le souhaite, et répartit ainsi ses investissements dans le temps. Enfin, ils sont préconfigurés pour recevoir des données, évitant ainsi à l’entreprise l’étape fastidieuse et ardue de structuration des informations.Pour être rentable, le datawarehouse ou datamart ne doit pas être structuré uniquement pour répondre à une seule question ou analyse. Plus la structure des données est souple et bien pensée, plus elle accepte des analyses suivant des axes différents. Selon plusieurs sources, cette préparation des données représente 60 à 70 % du travail d’une application analytique.Là encore, les datamarts et les outils d’analyse dédiés au CRM simplifient l’opération en proposant un modèle de données et des outils préparamétrés pour l’exploitation. Arrivant “prêts à l’emploi“, ils peuvent en théorie être mis en oeuvre par des entreprises néophytes dans le domaine du décisionnel.
Du datamining au reporting
L’exploitation de ces entrepôts est assurée par deux catégories distinctes d’outils Olap. Les premiers sont supposés répondre à une question précise (Quels sont les clients qui ont consommé le plus de pâtes en 1999 à Paris ?). Qualifiés d’outils de reporting, ils émanent de deux acteurs principaux, Business Objects et Cognos, mais également d’Accrue Software, Brio, Crystal Decisions, Hyperion, MicroStrategy, IBM, Oracle ou encore SAS.La seconde catégorie d’outils est chargée de faire ressortir des indicateurs à partir d’une masse de données. Regroupée sous le concept de datamining, elle repose également sur des techniques d’analyse, mais dont l’objectif est de trouver des causes à un phénomène. Pour cela, le datamining extrait des connaissances (tendances, modèles, segmentation, classification, statistiques…) pour dégager un sens aux volumes de données. Dans cette catégorie d’outils se placent des acteurs spécialisés tels que Data Distilleries, Kxen, Umanis, Isoft, Angoss, mais également IBM ou Oracle. Complémentaires, car elles répondent à des besoins différents d’analyse, les deux catégories d’outils sont présentes dans la CRM analytique.
Alimentation des bases clients : le passage obligé par les ETL
Datamining ou reporting, datamart ou datawarehouse, la structure des données est livrée vide. Il appartient à l’entreprise de l’alimenter avec des informations achetées à l’extérieur auprès de spécialistes du marketing, ou avec ses propres données internes. Or, ces dernières sont généralement éparpillées dans le système d’information et n’ont jamais été consolidées à des fins d’analyse. L’unification des données clients constitue donc souvent la première étape d’un projet de CRM analytique.Étape facilitée par les outils d’ETL (Extraction, Transformation, Load) qui extraient les données des logiciels de comptabilité, de facturation, d’ERP, de centres d’appels, de bases de prospects et de clients… pour les réunir dans un datawarehouse ou un datamart. Trois acteurs indépendants dominent ce marché : Ascential avec Datastage, focalisé uniquement sur les mécanismes d’ETL ; Informatica avec Power Center, qui a fait évoluer sa gamme de produits pour attaquer le marché de l’analyse ; et enfin, Acta avec ActaWorks, qui utilise un système de cache pour optimiser les performances des applications analytiques et alimenter un système d’analyse en temps réel, là où les outils concurrents fonctionnent en batch. En outre, il dispose de modèles de datamarts prêts à l’emploi, notamment dans le cadre du CRM.
Un marché en cours de consolidation
La plupart de ces acteurs indépendants de l’ETL ont passé des accords avec les leaders du marché de l’analytique, à savoir Business Objects et Cognos. Ces derniers sont eux-mêmes présents avec leurs outils dédiés à l’analyse de la relation client dans les offres des acteurs traditionnels du CRM ou des ERP. On assiste à une consolidation du secteur, chaque éditeur voulant couvrir l’intégralité du cycle de la relation client, de l’analyse à l’automatisation des processus, que ce soit avec ses propres outils ou ceux de partenaires.
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