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Éditeurs de logiciels, vous savez sûrement que les services et solutions que vous proposez génèrent énormément de data ? Mais saviez-vous que ces données peuvent être utilisées à des fins commerciales et marketing, mais aussi pour affiner vos produits.
Les demandes émanant de la clientèle évoluent parallèlement à la transformation digitale. Les clients requièrent davantage d’accompagnement et d’expertise. En même temps, vous devez gérer votre propre digitalisation pour vous emparer pleinement du potentiel de la data.
Pas toujours simple de mener ces deux combats de front.
Vous sous-estimez peut-être encore le pouvoir d’une bonne stratégie data ? Ou ignorez par où commencer pour collecter, interpréter et exploiter vos données ? Découvrez comment la data a permis l’évolution du marché du logiciel lors de ces vingt dernières années et comment, vous aussi, vous pouvez raccrocher les wagons pour faire évoluer vos produits et votre stratégie.
Ces dernières décennies, le marché du logiciel a connu une révolution de son modèle économique par la data. Les éditeurs ont mis en place diverses stratégies pour évoluer dans l’ère du cloud, du SaaS et du data-driven.
Il y a encore une vingtaine d’années, le marché du logiciel était dominé par le “on-premise” avec des géants comme Oracle, SAP et Siebel Systems.
Marc Benioff, alors vice-président d’Oracle, décide de mettre un coup de pied dans la fourmilière. En créant Salesforce, il souhaite rendre son logiciel accessible 24h/24 grâce au cloud. Il démantèle, par une argumentation habile, le système “on-premise” en critiquant son manque de flexibilité et son modèle économique.
L’idée révolutionnaire de Marc Benioff est donc d’imposer le modèle SaaS, Software-as-a-Service.
Les avantages du SaaS sont désormais bien connus, mais pour Marc Benioff tout restait à prouver. Parmi les arguments avancés à l’époque, citons la facilité et la rapidité d’installation et son accessibilité permanente.
Les utilisateurs n’achètent plus un logiciel mais souscrivent à une offre SaaS grâce à un abonnement variant en fonction des services. Le modèle SaaS est plus scalable pour les utilisateurs qui peuvent souscrire uniquement aux fonctionnalités nécessaires.
Ce modèle permet également une mise à jour régulière du produit et des services sans que les utilisateurs ne soient inquiétés.
Pour rester concurrentiels sur le marché, les éditeurs de logiciels doivent se mettre à la page.
En effet, l’étude Alliancy et Awe prouve que la part du budget des entreprises dédiée au cloud a doublé de 2017 à 2019, avec une croissance de 20% du marché du cloud enregistrée en 2019.
Le modèle du SaaS est devenu le numéro 1 chez les éditeurs de logiciels. Le marché du logiciel français ne cesse d’augmenter ces dernières années avec notamment une croissance annuelle record de plus de 24% du marché du SaaS. En 2018, déjà 78 % des éditeurs de logiciels offraient des solutions SaaS. En 2021, ce modèle pèse près de 150 milliards de dollars. Pas mal, n’est-ce pas ?
L’évolution de votre modèle économique repose sur la valorisation de vos données, alors qu’attendez-vous pour vous mettre au data-driven ?
De nos jours, il n’est plus possible de rester centré sur ses produits et services. Il faut désormais adopter une mentalité customer centric.
Les données collectées permettent de mieux connaître ses clients. Il ne faut donc pas hésiter à les exploiter afin :
Enfin, toutes vos actions et expérimentations seront mesurées et mesurables afin de détecter les actions commerciales et marketing à reproduire.
N’hésitez pas à collecter toutes les données et à décloisonner les silos de l’entreprise. En effet, collecter et explorer toutes les données d’entreprise pour mieux comprendre le parcours d’achat de vos prospects et/ou clients permet d’optimiser vos stratégies marketing et commerciales. Le but est de mettre en place des actions personnalisées et d’identifier les meilleurs canaux de communication pour engager, convertir et fidéliser au maximum.
Les données clients sont indispensables pour élaborer des scénarios de prospection qualifiés et ciblés. Une stratégie data octroie la possibilité :
L’acquisition d’une meilleure connaissance clients permet d’ajuster et de faire évoluer votre offre, de proposer de nouveaux outils afin de répondre avec pertinence aux besoins de la clientèle à chaque étape. Créer des produits alléchants motive les ventes et proposer fréquemment de nouveaux outils fidélise les clients en les accompagnant dans leur maturité.
Concernant l’expérience client, une meilleure compréhension des parcours d’achats vient souvent souligner les frictions à résoudre. Une stratégie data-driven aide à arbitrer les scénarios pour proposer l’expérience et le service clients adéquats, car l’expérience usager doit se faire sans effort.
Les données clients exploitées permettent aux éditeurs de logiciels de mettre en place des actions de marketing et commerciales pertinentes et de mieux engager avec les prospects, ce qui aide à accélérer les ventes.
Aussi, cela vous aide à accompagner votre clientèle en lui proposant les solutions dont elle a besoin au fil du temps, ce qui vous permet de fidéliser.
Enfin, analyser les parcours et scénarios d’achat offre souvent l’opportunité de souligner les éventuelles lenteurs et les étapes fluides du process de vente. En pointant et évinçant les différents blocages, vous êtes à même de raccourcir vos temps de cycles.
Une partie de vos services inclut peut-être un accès à la data ? La donnée fait donc partie intégrante de votre produit. Pour cela, il faut fournir à vos clients des données agiles et intelligibles pour un meilleur taux de satisfaction.
Les éditeurs de logiciels, notamment de CRM, doivent mieux maîtriser la donnée pour que les clients puissent à leur tour en faire un usage commercial et marketing pertinent.
Toutes stratégie réussie est une stratégie réalisable et facile à mettre en oeuvre.
Un plan stratégique est essentiel pour chaque entreprise. Il vous permet, ainsi qu’à votre équipe, de voir la direction que vous voulez donner à votre entreprise et la façon de vous y prendre pour atteindre vos objectifs.
1- Décloisonner les données en les centralisant
2- Automatiser les extractions en fonction du besoin
3- Visualiser les données avec les outils adéquats
4- Introduire la culture data
La stratégie data repose sur le décloisonnement des silos de l’entreprise : ventes, boutiques en ligne et physiques, marketing, service à la clientèle,…
Toutes les données ainsi collectées sont centralisées dans des bases de données, dans un CRM ou dans une datawarehouse pour obtenir une vue d’ensemble.
Selon la quantité de données et en fonction de vos besoins, vous pouvez automatiser les extractions afin d’être en mesure d’extraire et de visualiser les informations pertinentes en temps réel.
Vos données sont précieuses si et seulement si elles sont accessibles et visibles. Il existe pour cela des outils de pilotage et de visualisation comme le Power BI afin de classer les données par pertinence sous forme de tableaux de bord en temps réel.
Enfin, pour réussir la mise en place d’une stratégie data-driven, il faut insuffler la culture data au sein de l’entreprise.
Chaque service doit comprendre l’intérêt de la data et être formé à cet égard. Vos équipes doivent mesurer la nécessité de décloisonner les secteurs.
La culture data est fondamentale, il s’agit de la première étape dans le processus de valorisation de données. Elle prépare l’introduction de projets data.
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