Tous ces nouveaux outils qui intègrent l'IA dans les fonctions commerciales peuvent sembler relever de la magie. Mais si vous leur fournissez des données commerciales floues ou mal classées… vous vous rendrez vite compte qu'il ne s'agit pas de solutions miracles.
La véritable baguette magique ? L'assainissement des données.
La qualité de l'IA dépend entièrement de la qualité des données utilisées pour son apprentissage. Si vos données ne sont pas propres (et à jour), l'IA ne vous fournira pas les résultats révolutionnaires que vous recherchez.
« Des données de haute qualité constituent le fondement d'une IA digne de confiance », a déclaré Abhas Ricky, directeur de la stratégie chez Cloudera. Pourquoi ? Des données fiables garantissent des rapports fiables. Et des analyses fiables.
La question est donc la suivante : comment mettre de l'ordre dans votre CRM avant de passer à l'échelle supérieure et d'automatiser vos processus grâce à l'IA ?
L'IA ne peut qu'améliorer la qualité de vos données
Commençons par la mauvaise nouvelle. Si votre CRM regorge de données fragmentées ou obsolètes, y ajouter une couche d'IA ne fera qu'amplifier ces erreurs.
Tu as peut-être remarqué que ton manque d'organisation se reflète dans ton CRM à travers les symptômes suivants :
- Les prospects en double, qui peuvent entraîner des priorités contradictoires lorsque votre IA ne les identifie pas. Pire encore, le fait de ne pas détecter ces doublons peut fausser les taux de conversion et fausser les rapports générés lors de l'analyse des données de votre CRM.
- Des prospects obsolètes, qui faussent vos processus. Vous pourriez croire que votre pipeline est plein alors qu'en réalité, vous avez toute une série de vieux prospects qui se sont déjà engagés auprès d'un concurrent.
- Inconsistent custom fields, like SMB vs. small business vs. <50 employees, confuse AI. And AI won’t tell you that. It will just try to make sense of everything you’ve done and give you inaccurate reports.
- Des règles de gestion des prospects mal définies, qui compliquent l'attribution des prospects de qualité aux commerciaux compétents. L'IA ne peut pas non plus vous aider dans ce domaine. Pas sans avoir à deviner.
Que se passe-t-il donc lorsque ces problèmes d'hygiène des données s'accumulent ? Ils sont certes agaçants, mais ce n'est pas tout. Ils vous coûtent également de l'argent, du temps et des informations précieuses. Pire encore, vos concurrents (ceux qui disposent de données propres) commencent à prendre une longueur d'avance sur vous.
91 % des personnes interrogées ont déclaré qu'elles ne pouvaient pas mettre en œuvre l'IA avec succès sans une base de données fiable. Pourtant, selon la Harvard Business Review, seules 55 % d'entre elles se disaient convaincues de disposer d'une telle base,
« Lorsque les données CRM sont désorganisées, incomplètes ou en double, les outils d'IA finissent par produire des résultats médiocres ou trompeurs, mais à un rythme plus rapide et à plus grande échelle. Avant d'intégrer davantage d'IA à leur infrastructure technologique, les équipes devraient d'abord mettre de l'ordre dans les bases : s'accorder sur les champs obligatoires, supprimer les doublons, tenir les dossiers à jour et mettre en place des règles simples ou des automatisations afin que les données restent fiables au fil du temps. »
—Dorian Sabitov, consultant Salesforce
Les trois problèmes liés aux données qui tuent l'IA avant même qu'elle ne voie le jour
« La plus grande erreur que commettent les équipes », explique Kaylee Edmondson, fondatrice du cabinet de conseil en marketing B2B Demand Loops, « est d’adopter des outils d’IA avant d’avoir mis de l’ordre dans leur infrastructure de données. »
Mme Edmondson affirme avoir vu des entreprises dépenser plus de 200 000 dollars en outils d'IA… alors même que leur système CRM comptait 47 000 doublons.
Résultat : des ressources gaspillées et des données inutiles.
Alors, avant de dépenser 200 000 dollars dans un système qui regorge de problèmes tels que les doublons, suivons son conseil et réglons ces trois problèmes clés liés aux données avant de nous lancer dans un tel investissement.
Solution n° 1 : Comptes comportant plusieurs entrées en double
« Chaque outil génère des données différemment », a déclaré Edmondson. Avant d'ajouter un nouvel outil, vous devez vous assurer que les données issues de l'ancien outil seront compréhensibles pour votre CRM.
La première étape consiste à mettre en place un processus de migration efficace. Si vous utilisiez Close, par exemple, nous vous recommanderions une fonctionnalité telle que « Group Related Rows ». Celle-ci vous permet de sélectionner une colonne parmi les entrées comme identifiant clé pour les doublons.
Qu'est-ce qui caractérise un doublon ? S'agit-il d'une personne portant le même nom ? Ayant la même adresse e-mail ? Passez en revue vos données existantes et voyez si vous remarquez une tendance dans la manière dont ces doublons sont apparus.
Solution n° 2 : les signaux d'intention et les scores d'utilisation du produit évoluent dans des systèmes isolés
Il s'agit d'un problème de fragmentation des données. En English, cela signifie que vos différents outils (automatisation du marketing, analyse des produits) stockent tous des données clients…
… mais ils le font de façons agaçantes et différentes.
Un outil peut classer ces données par taille d'entreprise. Un autre, par « nombre d'employés ». Un troisième laisse ce champ libre.
Maintenant, multipliez cela par tous les secteurs d'activité, toutes les étapes du cycle de vie et toutes les règles de propriété. Du coup, vous ne savez plus du tout quels sont les prospects et vous ne pourrez pas repérer les signes d'une forte intention d'achat.
Pour résoudre ce problème, découvrez AI Enrich. Dans Close, cette fonctionnalité permet de mettre à jour un champ unique sur l'ensemble de vos enregistrements prioritaires. Vous pouvez par exemple mettre à jour des champs spécifiques, tels que la taille de l'entreprise, directement depuis votre CRM.
(Nous vous proposons quelques conseils supplémentaires pour utiliser AI Enrich afin d'améliorer la qualité de vos données CRM. Vous pouvez, par exemple, utiliser l'IA pour créer vos propres champs. Les champs personnalisés très spécifiques sont très utiles, car ils vous permettent d'ajouter des nuances sans pour autant fausser les données des autres champs.)
C'est une méthode rapide pour filtrer les données, mais elle permet d'obtenir des données plus claires et plus exploitables.
Solution n° 3 : flux de données manquant (il faut que les données circulent aussi bien vers l'extérieur que vers l'intérieur)
Appelons ça un flux de données bidirectionnel. Votre outil de gestion des relations clients pourrait envoyer automatiquement un e-mail de relance. C'est génial. Ça, c'est de l'IA.
Mais si le système ne sait pas qu'il doit mettre à jour le statut du client dans votre CRM, les données ne circulent que dans un seul sens : vers le client.
Il existe plusieurs façons de résoudre ce problème :
- Dans la mesure du possible, gérez vos actions de prospection directement depuis votre CRM. (L'utilisation d'outils disparates risque d'entraîner des lacunes dans le flux de données.)
- Utilisez autant que possible les intégrations natives. (Idem ici.)
- Définissez une nouvelle règle pour déterminer ce qu'il faut mettre à jour dans votre CRM. (Que se passe-t-il, par exemple, au niveau de l'état d'avancement d'une opportunité après une réponse par e-mail ?)
Comment réussir à mettre de l'ordre dans son système CRM
Bon, vous avez donc plein de petits conseils pour améliorer la qualité des données. Mais imaginons que vous vous retrouviez face à un véritable chaos, comme la maison d'un accumulateur compulsif remplie de données CRM erronées. Par où commencer ?
La première étape consiste à changer votre état d'esprit. Considérez l'hygiène des données comme un gage de fiabilité. Les données n'ont pas besoin d'être complètes à 100 %. Il vous suffit de disposer de données CRM suffisamment pertinentes pour mener des actions concrètes.
Si l'on considère la situation dans son ensemble, avec pour objectif de vider cette maison encombrée, voici quelques principes qui vous seront utiles :
- Unify your fields. No more “small business” category if you already have “<50 employees” as a category. This prevents duplication and streamlines the data flow for assigning accurate ownership roles.
- Assurez-vous que le statut des prospects correspond bien à la réalité. Avez-vous mis en place un processus de révision pour les prospects existants ? Si ce n'est pas le cas, c'est le moment d'en mettre un en place.
- Attribuez clairement les responsabilités en matière de gestion des données. La répartition des tâches dans la pratique. « Tu t'occupes de la cuisine, je sors les poubelles. »
Prenons un exemple.
Imaginez que votre priorité absolue soit d'améliorer la qualité de vos données de prospection avant de mettre en place l'IA. C'est utile, car cela revient à commencer par la porte d'entrée de votre CRM.
Dans ce scénario, vous pourriez recevoir une piste provenant d'un formulaire. Comme nous l'avons mentionné dans la solution n° 3 ci-dessus, l'un des meilleurs moyens de résoudre vos problèmes de données consiste à utiliser des outils cohérents. Ainsi, si vous utilisez Close, il serait judicieux d'utiliser également Close pour commencer à alimenter le reste du pipeline de données.
Cela garantit la cohérence et l'exactitude de vos données. Grâce à ce formulaire, chaque nouveau prospect est désormais soumis aux mêmes règles de saisie.
Continuez à travailler sur des exemples comme celui-ci. Définissez votre pipeline, commencez tôt et suivez-le jusqu’à ce que les données soient propres.
Commencez par les données que votre équipe utilise au quotidien
Comment nettoyez-vous vos données ? Un bit à la fois.
Nous savons qu'une montagne de données désorganisées peut être intimidante, alors ne cherchez pas à tout mettre en ordre d'un seul coup. Privilégiez la cohérence plutôt que la perfection.
Une solution consiste à s'inspirer de l'exemple ci-dessus et à adapter vos formulaires de prospection jusqu'à ce qu'ils soient entièrement intégrés à votre CRM. Mais ce n'est peut-être pas là votre problème. Vous pouvez identifier vos problèmes spécifiques en matière de qualité des données en vous posant la question suivante : « Quelles données mon équipe manipule-t-elle au quotidien? »
Interagissent-ils avec des données sous la forme de…
- …conduit à ?
- …des opportunités ?
- …des activités telles que les appels, les notes et les e-mails de suivi ?
Si c'est le cas, demandez-leur : quel est le domaine qui présente le plus de « données inutiles » en ce moment ? Où est-ce que le manque de rigueur dans la gestion des données perturbe le plus leur processus de vente ?
Si vous constatez, par exemple, que les statuts des prospects et des opportunités dans votre CRM sont erronés, c'est là que vous devez concentrer vos efforts. Passez les données au crible et demandez-vous pourquoi vous avez des doublons ou des prospects obsolètes.
Portez une attention particulière aux champs de formulaire et aux catégories. Ce sont souvent des règles mal définies qui faussent les données. Mettez à jour les champs de formulaire et les catégories pour éliminer les doublons. Ou transférez toutes vos données vers une solution unique afin d'avoir une vue d'ensemble claire de l'ensemble des données sous forme de tableau.
Et n’oubliez pas de demander à qui appartiennent les différentes données. Confier la responsabilité des données à quelqu’un, c’est un peu comme lui confier la responsabilité d’une pièce de la maison. Personne ne veut « posséder » une pièce sale. Demandez à chaque membre de votre équipe commerciale quel est l’élément le plus important dans ses données de vente personnelles. Vous disposez désormais d’une liste des éléments spécifiques les plus prioritaires.
Utiliser un système vierge pour repartir à zéro
Un dernier conseil ? En cas de doute, appuyez sur le bouton de réinitialisation.
Dans le cadre de l'assainissement des données CRM, cela implique de migrer les données commerciales B2B vers un nouveau CRM. Le simple fait de préparer les données en vue de leur importation ou exportation a déjà un effet clarificateur. On commence alors à se poser des questions :
- Comment organiseriez-vous vos données actuelles en vue de leur migration ?
- Quels sont les champs indispensables que vous utiliseriez pour classer les prospects ?
- Si vous deviez « apprendre » à l'IA à interpréter vos données, que lui diriez-vous ?
Ces questions ne sont peut-être pas aussi amusantes qu’une partie de « Devine qui je suis », mais elles vous seront extrêmement utiles. Faites comme si vous mettiez réellement en place un nouveau CRM. Vous pouvez même essayer de migrer vers un nouveau CRM pour voir quels problèmes pourraient survenir, le cas échéant. Nous avons constaté plusieurs avantages pour les clients qui migrent vers Close:
- Des données clients de meilleure qualité, puisque tout le monde travaille à partir des mêmes informations clients.
- Une meilleure visibilité sur le pipeline, ce qui vous permet de toujours savoir où en sont vos dossiers.
- De meilleurs indicateurs de vente, susceptibles de réduire vos coûts d'acquisition de clients.
- Des prévisions plus précises, qui vous permettent de mieux planifier vos activités, car vos données reflètent désormais fidèlement l'état actuel de vos ventes.
La migration des données à elle seule permet déjà de clarifier vos données. Mais lorsque le CRM vers lequel vous effectuez la migration offre de meilleures méthodes pour gérer ces données, le résultat peut être véritablement transformateur.
Mettre de l'ordre dans vos données
Peut-être que vous n'avez pas encore tout mis de l'autre côté. Mais le nettoyage des données peut s'avérer étonnamment simple quand on s'y prend de la bonne manière. L'essentiel, c'est de savoir que le jeu en vaut la chandelle. Si on entre des données erronées, on obtient des résultats erronés. Si on entre des données propres, on obtient des résultats propres.
L'IA ne vous sera pas d'une grande utilité si vous ne savez pas quoi lui demander. Disposer de données fiables, c'est un peu comme lui faire plaisir : cela lui permet de générer de meilleurs rapports, de rédiger des e-mails de suivi plus convaincants et de réaliser des prévisions plus précises.
Mais cela ne se fait pas du jour au lendemain. Il vous faudra adopter de bonnes habitudes en matière de données et prendre des décisions fondamentales qui rendront les conseils ci-dessus bien plus intuitifs. Idéalement, vous commencerez ainsi à mettre en pratique de meilleures habitudes en matière de données.
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