Plongez dans l’analytique CRM (+ modèle gratuit)
Dans le SaaS, il existe une soif insatiable de données, de métriques et de tableaux de bord supplémentaires — mais la compréhension générale des données a peu progressé.
Cette ressource vénérée est incomprise, mal utilisée, et souvent dénaturée pour faire paraître une histoire « vraie » au lieu d’être transformée en un récit qui peut changer le destin d’une entreprise.
Voici l’analytique CRM.
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Je vais vous montrer comment préparer vos données pour l’analytique, mes façons préférées d’utiliser l’analytique CRM dans les flux de travail du quotidien, ainsi que trois modèles gratuits pour la cartographie des champs, le mapping des métriques et les prévisions.
Qu’est-ce que l’analytique CRM ?
Surtout à ne pas confondre avec la fonctionnalité CRM Salesforce du même nom, l’analytique CRM est la pratique consistant à exploiter les données passées et présentes et à les croiser avec la connaissance des systèmes et une variété de méthodes de calcul pour comprendre et prédire les tendances de votre entreprise.
Analytique CRM vs. Reporting CRM
Là où le reporting CRM se concentre sur l’état de santé de votre activité et où chaque rapport doit répondre à une question simple, l’analytique CRM cherche à construire l’image d’une situation globale et à la projeter grâce à un mélange de rapports, d’analyses et de graphiques pour tisser plusieurs réponses en une histoire cohérente.
Pourquoi l’analytique CRM ?
Le marché des logiciels CRM, qui vaut actuellement environ 70 milliards de dollars, devrait dépasser les 200 milliards au cours des dix prochaines années. Les leaders du secteur comme Salesforce continueront à innover pour intégrer toujours plus de données clients dans leurs modèles à 360°.
Il n’a jamais été aussi facile de suivre la performance d’une entreprise — mais il n’a également jamais été aussi complexe de comprendre les connexions, relations, et insights exploitables dans cette masse en expansion.
Un succès imprévisible est presque aussi perturbant pour le conseil d’administration qu’un échec imprévisible. Les entreprises modernes doivent pouvoir anticiper les deux et prévoir un plan face à chaque situation. L’analytique CRM agit comme une boule de cristal pour votre société.
Premiers pas avec l’analytique CRM
Que vous ayez accès à une plateforme analytique avancée ou simplement à un tableur, donner du sens à ce lac (ou marais) de données, cela dépend de vous.
D’ailleurs, je recommande vivement de commencer avec un tableur pour comprendre vos données au-delà des algorithmes sophistiqués. Examinez vos données et commencez à raisonner comme un analyste.
Questions à vous poser
- Comment cela fonctionne-t-il ?
- Comment vos colonnes sont-elles reliées ?
- Quelles lignes se démarquent ?
- Est-il bon ou mauvais qu’elles se distinguent ?
Approfondissez pour révéler des insights encore plus exploitables :
- Comment cette compréhension clarifiée des données éclaire-t-elle notre stratégie ?
- Qu’est-ce que cela signifie pour notre proposition de valeur ?
- Où cela nous mène-t-il par rapport à là où nous pensions aller ?
La curiosité a peut-être tué le chat, mais elle a forgé les professionnels RevOps en experts de l’analytique. Et cette expertise fait de vous un leader respecté dans votre entreprise.
Construire une carte des données
Pour citer Covey, commencez avec la fin en tête.
Quelles sont vos métriques « North Star » ? Qu’AVEZ-VOUS BESOIN de mesurer ? Et quels en sont les composants ? Quels sont vos numérateurs, dénominateurs, multiplicateurs et facteurs de risque ? D’où proviennent-ils ? Quels systèmes sont impliqués ?
Ce sont beaucoup de questions à résoudre, donc je vais encore simplifier. Créons une carte des champs !
Comment créer une carte des champs
- Ouvrez votre outil de tableur préféré ou téléchargez le modèle de mappage de champs gratuit ci-dessus
- Placez les champs importants dont vous avez besoin dans la colonne A sur des lignes différentes (un onglet pour un objet [Opportunité, Compte, Prospect, Contact, etc.] — utilisez des onglets séparés si vous avez plusieurs objets à intégrer ou à mapper)
- Dans la colonne B, placez tous les types de données (nombre, chaîne de caractères, liste de choix, etc.)
- Intitulez la colonne C comme un autre système d’enregistrement et la colonne D avec le type de données à nouveau
- Complétez les lignes C & D avec les noms des champs correspondants et leurs types de données
- Ajoutez un formatage conditionnel pour vérifier si D = B (ou équivalent)
- Répétez les étapes 4 à 6 pour chaque système supplémentaire, en comparant chaque colonne de type de données à la colonne B
En résolvant vos différences de types de données, vous ferez un pas important vers l’amélioration de l’intégrité des données.
Vous aurez probablement de nombreux champs vides, ce qui permet de confirmer s’il devrait y avoir un mappage ou non. Vous pouvez compléter cela en ajoutant des colonnes pour répertorier toutes les options de vos ensembles de choix et aussi les comparer. À partir de ce tableau, vous aurez renforcé votre connaissance de votre écosystème global.
Bien qu’il existe des outils pour faire cela à votre place, ils ont tous un coût. Selon la taille de votre entreprise et le contrôle que vous avez sur vos systèmes, cela peut être un exercice ponctuel et vous pourriez ne pas avoir besoin de payer des frais récurrents.
Faites le lien avec vos métriques North Star
Une fois vos champs cartographiés, vous pouvez commencer à faire la correspondance avec les composantes de vos métriques North Star (consultez le deuxième onglet du modèle de cartographie de champs).
- Dans un nouvel onglet de votre tableur, faites la liste de chaque indicateur à suivre dans la colonne A
- Utilisez la colonne B pour écrire la formule ou le processus permettant de le calculer
- Dans la colonne C, listez les références de cellules issues de votre cartographie de champs nécessaires au calcul de la métrique en colonne A selon la méthode de la colonne B
Vous avez maintenant un document référençant la manière dont vos indicateurs se connectent à vos champs, ainsi qu'une cartographie de l'emplacement de ces données. Votre maturité des données atteint désormais le niveau Series C+. Vous avez posé les bases de l’intégrité et de la traçabilité de vos données.
6 exemples quotidiens d’analyse CRM
Une fois votre cartographie des données réalisée, vous pouvez passer à l’utilisation de l’analytique CRM dans vos routines quotidiennes. Voici quelques-unes de mes façons préférées de mettre mes compétences en analytics à profit :
1. Rationalisez vos processus
En examinant de façon analytique vos données d’Opportunité, vous pouvez commencer à comprendre où se situent les goulots d’étranglement dans votre/vos processus de vente ou bien où le processus se casse ou échoue.
Le meilleur indicateur ici est le temps passé dans chaque étape : analysez-le chaque semaine ou chaque mois pour voir s’il augmente ou diminue. En règle générale, voir ce temps augmenter de façon asymétrique dans une étape particulière est le signe qu’il faut vous pencher plus en détail sur cette étape.
Étude de cas
Le pipeline de services d’un client grand compte présentait un temps de passage bien supérieur pour l’étape de solutionnement, qui augmentait mois après mois.
Grâce à l’analytique CRM, j’ai découvert que chaque ingénieur solution de leur entreprise était fortement en surcharge, et que le recrutement commercial avait dépassé celui des services supports, ce qui dégradait l’expérience globale des clients.
Nous avons mis en place une méthodologie de qualification plus stricte pour limiter la pression et l’entreprise a pourvu plusieurs postes vacants.
Il a fallu 4 mois, mais l’entreprise a vu ses indicateurs revenir à une répartition plus équilibrée et utilisé ce reporting pour vérifier si elle disposait du bon équilibre entre profils commerciaux et supports aux ventes.
2. Définissez votre ICP
Toutes les équipes commerciales auxquelles j’ai parlé sont persuadées de connaître leur ICP, mais combien en réalité vendent véritablement à celui-ci ?
Prenez votre pipeline commercial total (y compris le gagné et le perdu), puis créez un tableau croisé dynamique. Segmentez les données pour les aligner sur votre ICP puis vérifiez si la répartition des étapes avancées/gagnées tend vers les clients les plus alignés avec vos champs ICP.
Si c’est le cas, votre stratégie est cohérente. Dans le cas inverse, si vos affaires gagnées sont en dehors de votre ICP, vous visez peut-être la mauvaise cible ou un repositionnement s’impose. Si vos affaires gagnées sont dans votre ICP, mais pas vos opportunités avancées, alors l’équipe prospecte mal ou le marché évolue sans que vous en ayez conscience.
3. Prédisez les tendances et le comportement client
Je vois beaucoup d'entreprises utiliser des champs de texte libre pour récolter des informations sur certains sujets. Cela est généralement peu utile pour l'analyse, à moins que les données soient catégorisées.
Pour commencer à nettoyer les données textuelles, effectuez une analyse de fréquence basique sur l'ensemble des textes dans votre champ et trouvez les tendances les plus courantes. À l'aide de formules ou de workflows, vous pouvez alors mettre en place des booléens ou des menus déroulants qui se mettront à jour automatiquement en fonction des textes saisis librement.
4. Élaborez une prévision et suivez la performance
Si vous travaillez dans une entreprise avec une vélocité de ventes raisonnable, vous pouvez utiliser la géométrie à votre avantage pour vos prévisions. Vous pouvez configurer cela dans un tableur — ou télécharger le modèle gratuit de prévision (onglet 3 dans le modèle de cartographie de champs).
- Saisissez les jours dans la colonne A et le « reste à faire » dans la colonne B
- Placez ensuite votre objectif en face du jour 0 sur la première ligne de votre tableau.
- Pour chaque vente réalisée, notez le jour et soustrayez la valeur de votre objectif, en inscrivant le montant « à atteindre » sur la ligne correspondante.
- Après avoir enregistré une première entrée, ajoutez une nouvelle ligne pour le jour 40. Insérez un graphique et ajoutez une courbe de tendance à votre série.
Au fur et à mesure que vous ajoutez d'autres affaires, vous verrez la courbe de tendance couper l’axe horizontal — c’est à ce moment-là que vous êtes susceptible d’atteindre votre objectif.
Ce graphique de prévision est efficace car il montre de combien de jours vous serez en avance ou en retard, plutôt que simplement ce qui vous manquera et de combien.
5. Identifiez de nouvelles opportunités
C’est relativement simple à mettre en œuvre pour toute personne ayant plusieurs gammes de produits ou un fort objectif d’upsell.
Prenez votre base de clients et la dépense moyenne par client en fonction de la taille de l’entreprise (effectif ou valorisation) et, si vous êtes dans une grande entreprise, par secteur/industrie.
Vous devriez alors avoir une idée approximative du potentiel inexploité dans votre portefeuille et repérer qui paie moins qu’il ne le pourrait probablement. Ce type d’analyse de densité simple peut générer de nombreux enseignements selon la variable utilisée.
Vous pouvez également examiner d’autres analyses commerciales utiles, comme le nombre de fois où les clients (par taille et secteur) effectuent des achats répétés, la durée moyenne pendant laquelle ils restent clients, et le nombre de demandes de support qu’ils soumettent, puis comparez cela à vos normes.
Cela indique globalement où vous pouvez réduire vos efforts et où vous devez les concentrer, et constitue une excellente activité analytique à associer à la planification de la couverture.
6. Signalez les clients à risque
Cette partie est plus complexe, car il serait préférable de mettre en place un modèle d’apprentissage automatique pour véritablement décortiquer la rétention ; toutefois, vous pouvez commencer par bâtir un cadre d’alertes.
Prenez chaque aspect de l’expérience client que vous pouvez suivre précisément et calculez la participation/l’engagement/l’utilisation moyenne pour vos clients les plus satisfaits et les plus susceptibles de renouveler, pour chaque partie de votre offre.
Puis remontez le processus et utilisez ces données comme alertes :
- Pour chaque autre client, participent-ils/s’impliquent-ils/utilisent-ils votre produit de la même manière ?
- Pour ceux qui l’utilisent nettement moins, cela est-il localisé à un domaine spécifique ?
- Ne pas exploiter cette valeur pourrait-il être un facteur de risque ?
À partir de là, vous pouvez créer une série de formules à cases à cocher pour indiquer les « signalements » soulevés pour chaque client.
Le nombre de signalements levés peut alors représenter le « statut », où 6 (par exemple) les fait passer au rouge.
Ce modèle est plus facile à mettre en place qu'un score d’état global, tout en étant plus exploitable pour votre équipe, qui peut voir exactement quels signaux sont actifs. En regardant ce scoring sur l’ensemble de votre clientèle, quel pourcentage est au vert ? Est-ce globalement aligné avec vos taux de rétention ?
Avez-vous besoin d’une plateforme d’analyse CRM ?
Si vous utilisez une plateforme d’analyse de données qui tente d’aller un peu plus loin et de calculer vos indicateurs pour vous, arrêtez-vous et demandez-vous si vous aurez besoin d’approfondir cet indicateur lors d’une réunion de direction ou dans vos rapports hiérarchiques.
Cessez d’utiliser la plateforme comme principal indicateur et servez-vous-en plutôt de manière opérationnelle et directionnelle. Si vous ne savez pas comment quelque chose est calculé, d’où proviennent les données, quelle est sa tolérance à l’erreur ou sa volatilité, la plateforme n’est qu’un outil fonctionnel, mais pas réellement enrichissant.
Des plateformes comme Salesforce CRM Analytics (anciennement Einstein Analytics) ou Tableau CRM vous offrent une compréhension approfondie de vos données, mais nécessitent toujours une connaissance large et détaillée de ces mêmes données.
D’autres plateformes peuvent ressembler davantage à des boîtes noires et disposer de leurs propres scores d’opportunités déposés, dont le fonctionnement interne vous échappe. Si cela peut séduire les petites entreprises, le manque d’intégrité et de robustesse de ces indicateurs les rend inadaptés à une véritable analyse ou à des rapports sérieux.
Exploitez les données CRM pour un impact business supérieur
Là où la sagesse commune vous conseillerait d’avancer prudemment et à petits pas dans le grand bain, mon conseil est plus audacieux : plongez.
Que vous optiez pour le petit bain ou pour la profondeur, je vous laisse choisir. Mais il y a tout un monde de sens à découvrir.
L’analyse est l’intersection de la science des données et de l’art de la divination. Vous devez être immergé dedans pour en saisir la teneur.
Vous façonnez votre propre cube Shashibo avec les données que vous rassemblez. Vous en colorez les faces et sculptez les formes à votre convenance. Il y a de la structure dans le chaos, et du chaos dans la structure. Voilà toute la joie de comprendre l’analyse CRM.
Ouvrez un tableur. Lancez une plateforme d’analyse. Jouez avec vos données.
Je vous mets au défi.
