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Viser et pivoter : éviter quatre hypothèses dangereuses sur la segmentation des données

Partie 2 de la série : The 8-Ball of Customer Portfolio Segmentation for Finance

Vous êtes dans une pièce enfumée et vous venez de frapper la boule blanche sur la table de billard, dispersant ainsi les boules. Il est temps de comprendre la disposition du terrain. L’objectif final (empocher les boules rayées ou pleines) n’est en rien différent de lorsque vous regardez les boules de données et que vous créez votre stratégie gagnante de segmentation de votre portefeuille de clients.

Il est important de comprendre les règles du jeu, d’intégrer les meilleures pratiques, de solliciter des conseils d’experts et de vous assurer que vous avez les outils adéquats pour effectuer le travail. Vous êtes peut-être pressé de plonger, mais avant de le faire, comprendre certaines des erreurs de données les plus communes vous aidera certainement à vous diriger sur le chemin du succès avant de gaspiller du temps précieux et de l’énergie à bâtir votre stratégie.

Les efforts de segmentation seulement fondés sur l’âge des comptes peuvent empêcher vos débiteurs de couler votre navire, mais ils ne vous aideront pas à maximiser les occasions ou à innover sur le plan de votre approche face à la gestion du risque.
Abigail Lutte, Dun & Bradstreet
 

En résumé, pourquoi les chefs du service des finances et les dirigeants du secteur financier devraient-ils se préoccuper de la segmentation de votre portefeuille de clients? Si vous sirotez encore votre deuxième cosmo avec vos collègues du marketing, ils vous diront que la segmentation est fondamentale pour courtiser, gagner et conserver les meilleurs clients, et que chaque segment de clients doit exiger un traitement unique. L’essentiel de la finance est lié à cette efficacité. Sans renseignements sur les données financières, comme le comportement de paiement, la rentabilité ou le risque de défaillance, les efforts de segmentation des ventes et du marketing de l’organisation n’atteindront jamais leur cible, peu importe à quel point ils semblent fondés sur les données. Dans le coin des finances, à la soirée cocktail, les efforts de segmentation fondés seulement sur l’âge des comptes peuvent empêcher vos débiteurs de couler votre navire, mais ils ne vous aideront pas à maximiser les occasions ou à innover sur le plan de votre approche face à la gestion du risque.

 

La différence entre informationnel et utile est importante selon Paul M. Perry de Warren Averett. « Savoir qu’un client a acheté 12 gadgets est informationnel. Ce n’est pas utile. Mais savoir qu’un client a acheté 12 articles le dernier mois et six ce mois-ci et qu’il a répété ce scénario ces deux dernières années peut fournir des renseignements que vous pouvez utiliser pour mieux vendre à ce client. Pareillement, savoir que le paiement par crédit du client est passé d’une moyenne de 12 jours au début de l’année à plus de 45 jours à la fin de l’année peut vous aider à comprendre ses difficultés et sonner l’alerte pour que vous dépêchiez des ressources supplémentaires afin de récupérer cet argent. »

Maintenant que vous êtes prêt à jouer, voici les domaines les plus communs d’erreurs fatales lorsque vous procédez à la segmentation de votre portefeuille de clients :

Première hypothèse : Ce qui est visible est vrai. Ce qui est caché ne l’est pas.

Imaginez-vous en train d’essayer d’empocher une boule dans le noir. Vous ne pouvez pas voir ce que vous faites, mais puisque vous avez l’impression de savoir où se trouvent les boules, car vous savez qu’elles sont, en théorie, sur la table que vous pouvez sentir avec vos mains, vous pensez que vos chances de frapper une boule sont relativement bonnes. Et vous présupposez que, puisque vous avez joué à ce jeu souvent, vous êtes en bonne posture pour gagner sans avoir l’information que votre vision peut vous donner.

Il est temps d’allumer les lumières.

Un dirigeant du secteur financier peut comprendre les complexités de la visibilité et de l’exactitude des données mieux que la plupart des gens. Après tout, les dépôts de dossiers SEC et la loi Sarbanes-Oxley sont des rappels obligatoires de l’importance de la visibilité et de l’exactitude en vertu de la loi. Le danger se trouve dans la pièce sombre où vous jouez. Vous savez ce que vous savez. Vous savez comment jouer et vous savez où se trouve la table. Par contre, parce que vous supposez peut-être que les données que vous analysez, recueillez et sur lesquelles vous agissez sont non seulement les données les plus pertinentes et correctes mais aussi celles dont vous avez besoin pour prendre des décisions, vous pouvez être particulièrement enclin à tomber dans le panneau et à manger un bol détrempé de données givrées et de flocons de décisions instinctives au lieu du repas quatre services de viande que vous pensiez cuisiner.

L’enquête mondiale « Gut & gigabytes » de PwC sur les données et les analyses met en garde contre le penchant inhérent au processus d’analyse de données. « Ainsi, les mégadonnées requièrent une intervention humaine pour dégager du sens. Toutefois, le processus d’analyse de données introduit également beaucoup de biais que les directeurs et les cadres amènent avec eux, particulièrement lorsqu’on regarde les ensembles de mégadonnées. » La même enquête rapporte que 71 % des cadres ne voient pas les données et les analyses comme détenant le rôle clé dans leurs « grandes décisions ». Si cela n’est pas effrayant, alors rien ne l’est.

Adopter la visibilité des données signifie comprendre et atteindre la qualité, la composition, la vélocité, l’origine et les manipulations humaines des données au sein de votre visée de prise de décision. De plus, un cadre responsable pose aussi la question : « Qu’est qui n’est pas visible ici? »

Cela semble important? Ça l’est.

Lorsque vous allumez la lumière, il est très probable que votre segmentation, en finance, en vente, en ressources humaines ou n’importe où ailleurs dans votre entreprise, soit complètement erronée. Pourquoi? Vous pouvez tous faire des suppositions en vous fondant sur les ensembles de données que vous connaissez. Vos données peuvent être dans des systèmes différents qui ne communiquent pas entre eux. Vos données peuvent être générées par des mains humaines. Des couches d’analyse humaine peuvent avoir été effectuées avant votre examen. Étonnamment, seulement 38 % des entreprises font part des résultats de leurs analyses à l’extérieur de leurs services, selon l’étude des analyses des données d’entreprise 2016 de Dun & Bradstreet. Remettre en question ce qui est visible tôt et souvent est un véritable conseil d’expert. Une fois que vous et vos collègues avez saisi collectivement les implications des données que vous avez, les données dont vous avez besoin et la façon de collaborer pour savoir comment les utiliser, la lumière s’allume.

Allumer la lumière est souvent bouleversant, mais aussi vivifiant. Dès que vous voyez toutes les boules sur la table, les possibilités apparaissent. Vous n’êtes pas limité à regarder la stratégie de segmentation de votre clientèle dans le royaume des ratios financiers ou des comportements de paiement. Une foule de données de GRC, de profils d’industrie, de flux sociaux, d’historiques de contacts et de liens commerciaux peuvent enrichir et enrichiront la manière dont vous regardez vos clients comme une unité exécutive collective. Et lorsque vous regardez tous la même table, les lumières allumées, les possibilités de croissance sont infinies.

Deuxième hypothèse : Toutes les données se valent.

Les finances ont un lien privilégié avec la gestion des données de référence ou avec la liaison des renseignements commerciaux importants au sein de l’entreprise dans les enregistrements cohérents. Cependant, même dans les ensembles de données les plus clairs qui puissent exister sur terre, il y a plus d’éléments qui se cachent sous la surface que d’éléments visibles. Chaque fois qu’a lieu une transaction commerciale, que ce soit un appel au service à la clientèle, un envoi d’un fournisseur ou un morceau d’inventaire stocké, un enregistrement est (espérons-le) généré quelque part. Il va sans dire que ces enregistrements doivent être liés grâce à une procédure à l’intérieur d’une planification des ressources de l’organisation ou d’un autre système. L’acte même de créer un bilan chaque trimestre nécessite une certaine action en matière de gestion des données de référence et, lorsque les données ne sont pas directement liées aux livres d’une entreprise, cela peut prendre beaucoup de temps.

Lorsqu’une entreprise lie toutes ses données gérées magistralement aux systèmes et aux ensembles de données qui ne sont pas examinés de près, le mariage entre les ensembles de données peut se terminer aussi malhonnêtement qu’il a commencé. Une fois la segmentation de la clientèle effectuée, il est tentant de mélanger vos données dans un chaudron et d’admirer les motifs colorés qui ressortent. Mais s’il y a une règle que tous les chefs connaissent, c’est qu’il ne faut pas mélanger de la viande cuite à de la viande crue. La gestion des relations avec le client, par exemple, peut être chargée de données atteintes de la bactérie E. coli comme un outil géré et nettoyé (ou non) de manière routinière par des mains humaines. Mélangez vos feuilles de laitue croquantes et propres des données financières à celles encore pleines de terre des données du profil de la clientèle de l’équipe des ventes et vous aurez une recette qui vous mènera à l’hôpital. Assurez-vous que les enregistrements en double sont comptabilisés, que les processus de nettoyage des données sont compris et que les liens entre les services et les groupes sont identifiés avant le grand mélange de la soupe de segmentation.

Troisième présomption : plus d’analyses = de meilleures analyses.

Une autre tentation qui survient lorsque vous effectuez une segmentation de la clientèle à la grandeur de l’entreprise est de présumer qu’il en faut toujours plus. Comme les as du billard le savent, il ne s’agit pas d’avoir plus de statistiques, mais bien de prendre des décisions efficaces dans le jeu auquel on joue actuellement. Une très grande discipline est nécessaire pour y arriver. Les organisations sont inondées d’analyses aujourd’hui, mais s’assurer que les analyses sont adéquates pour la stratégie et pour l’entreprise en général est une tout autre histoire.

Racontez la bonne histoire en utilisant les mots contenus dans vos ensembles de données. Par exemple, vous pouvez décider de segmenter encore davantage et de dresser le profil de vos clients en utilisant leurs pleines limites de crédit tout en regardant également la probabilité qu’ils fassent faillite. Ajoutez des renseignements tels que le score de propension à acheter et la satisfaction de la clientèle, et vos efforts de segmentation peuvent bientôt se disperser et gagner en complexité.

Lorsque vous segmentez le portefeuille de votre clientèle, prenez un peu de temps pour vous délecter des analyses disponibles et déterminer quelles sont les meilleures mesures afin de mesurer le chemin que vous désirez emprunter. Mais, comme au billard, plus de coups peut signifier moins de chances de gagner, c’est la clarté et la vision qui aideront votre entreprise à connaître le succès, non les tableaux de bord à pages multiples.

Quatrième hypothèse : Le passé est plus important que l’avenir.

Les exercices d’analyse comportementale et descriptive caractérisent l’étendue de nombreux efforts organisationnels pour segmenter les données de la clientèle. C’est le démon des données que vous connaissez, après tout. Il est beaucoup plus facile de segmenter vos données organisationnelles en vous fondant sur ce qui se trouve actuellement à l’intérieur de vos systèmes. Par contre, encore une fois comme au billard, vous devrez développer une intuition pour deviner ce que votre adversaire fera ensuite et comment vous devrez vous adapter dans l’avenir lorsque vous jouerez.

Les analyses prédictives et prescriptives demandent à vos données : « Quelle est la suite? » N’ayez pas peur de faire des modèles incomplets sur les tendances de tarification optimale ou sur les formations de la chaîne d’approvisionnement pour évaluer à quoi votre avenir peut ressembler. Même si votre histoire est intéressante, la foule qui vous regarde jouer au billard veut savoir ce que vous ferez ensuite.

Finalement, éviter ces erreurs communes en vous préparant à segmenter votre base de clientèle augmentera significativement vos chances de bien le faire du premier coup.

Maintenant que nous avons vu quelques domaines communs de danger liés aux données, nous allons, dans le prochain article, explorer certaines des meilleures pratiques concernant la segmentation de la clientèle.

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