Les barbecues dans le jardin sont un classique de l’été. L’un des ingrédients clés d’un bon repas en plein air est le temps qu’il fait. Certaines personnes voient un ciel clair et préparent immédiatement le barbecue. D’autres, par contre, croient que la douleur articulaire est un signe de pluie. Grâce aux progrès de la météorologie, la plupart des gens ouvrent leur application de prévisions météorologiques pour s’assurer qu’il ne pleut pas pendant la préparation de la viande. Nous sommes d’autant plus heureux que nous sommes assurés d’un résultat positif de nos efforts.
L’analyse prédictive avec un logiciel CRM
Dans le passé, de nombreuses entreprises se fiaient à leur instinct et à leur expérience passée, mais aujourd’hui, le marché exige que les décisions commerciales soient fondées sur des faits et des chiffres, et non sur des intuitions. Dans un récent sondage du Groupe Aberdeen sur l’analyse et l’intelligence d’affaires, 46 % des répondants ont indiqué que les pressions concurrentielles exigent qu’elles soient axées sur les données. La capacité de transformer les tendances historiques et les données en temps réel en informations exploitables ouvre la voie à l’amélioration des performances.
Attention à l’avenir avec le CRM
L’accès aux données n’est pas suffisant pour qu’une entreprise conserve son avantage concurrentiel. Les employés, quel que soit leur niveau de responsabilité, doivent être en mesure de prendre des mesures en fonction de l’information disponible. Aberdeen définit l’analyse prédictive comme une technologie qui permet aux entreprises d’analyser des données structurées et non structurées afin de révéler des tendances et des corrélations, ainsi que de prédire la probabilité de certains comportements des clients. Les solutions de gestion de la relation client (CRM) sont le complément idéal à l’analyse prédictive, car l’entreprise peut maximiser les opportunités de vente et améliorer la productivité de ses directeurs de comptes. Prendre la mauvaise décision au mauvais moment et au mauvais moment peut coûter cher ; vous devez être capable de prédire « quoi » et « où ».
En plus d’améliorer leurs relations d’affaires et d’assurer une prestation de services de haute qualité, les entreprises ont besoin de connaître leurs clients et de disposer de données historiques sur les acheteurs pour se faire une idée claire de leur véritable intérêt. La combinaison de l’analyse prédictive et du CRM social offre un potentiel encore plus grand pour rencontrer les clients actuels et potentiels. Les informations provenant des profils, des publications et de l’historique des clics peuvent être utilisées pour créer des profils clients plus complets, ce qui permet une analyse plus précise. Une meilleure compréhension des tendances de consommation en constante évolution permet aux entreprises d’enrichir leur connaissance du marché et de mieux satisfaire leurs clients finaux. Bref, un cycle de rétroaction positive qui procure un avantage concurrentiel aux entreprises.
Préparation de la boule de cristal
La grande quantité d’informations et la rapidité avec laquelle elles circulent sont deux des plus grands défis auxquels sont confrontées les entreprises. Selon l’enquête Aberdeen, 96% des entreprises souffrent d’une utilisation inefficace des données. L’un des aspects de l’analyse prédictive qui intimide les utilisateurs potentiels est l’exactitude des données sur lesquelles les résultats sont basés. Pour fournir la meilleure analyse possible, les données de travail doivent être correctement préparées. Cette étape est si importante que certains analystes consacrent plus des trois quarts de leur temps à la préparation des données à analyser. L’automatisation de la préparation des données permet aux utilisateurs de garder plus facilement le contrôle des données, réduisant ainsi la charge informatique. Les analystes Gartner spécialisés dans l’analyse prédictive recommandent aux entreprises d’utiliser des données propres, précises et complètes dans leurs solutions d’automatisation des ventes avant de mettre en œuvre une stratégie analytique.
L’inexactitude des données n’est pas le seul facteur qui peut gâcher une prévision ; parfois, l’information est dispersée dans tellement d’endroits et dans tellement de formats qu’il n’est pas possible de la consolider. Les entreprises doivent également intégrer les données dans une vue unifiée du client à travers tous les systèmes pour augmenter la précision et la pertinence des données analysées. Les entreprises qui utilisent des tableaux de bord analytiques sont 42 % plus susceptibles d’avoir des données normalisées provenant de canaux multiples, ce qui assure une intégration logicielle adéquate. En plus de données « propres », l’analyse prédictive doit avoir accès à de multiples sources de données, car elle « apprend » avec chaque nouvelle source de données. En même temps, il est important d’éviter d’incorporer trop de sources trop rapidement. Une bonne approche consiste à commencer le projet avec un plus petit volume de données consolidées, ce qui permet un retour sur investissement rapide, puis de croître en prenant des données de nouvelles sources. Ceci assure une croissance continue de l’analyse prédictive.
Conclusion
Bien que les solutions CRM collectent déjà de grandes quantités d’informations, l’analyse prédictive permet d’obtenir des données à un niveau plus profond. Les solutions CRM d’analyse prédictive fournissent des informations pratiques et en temps réel qui améliorent les décisions que les équipes commerciales, opérationnelles, marketing et exécutives doivent prendre chaque jour.
La plupart des systèmes CRM sont extrêmement flexibles et offrent des modèles de données faciles à modifier ou à étendre. Cette flexibilité permet au CRM de s’adapter à l’évolution des besoins en données. Cependant, au fil des ans, de nombreuses entreprises n’ont pas accordé suffisamment d’attention au contrôle des données. Préparez la voie à l’analyse prédictive en démarrant une activité de nettoyage des données.
