Dans la gestion de la relation client, l’email marketing reste sans conteste le canal privilégié de communication de l’entreprise. Les différentes études des consultants spécialisés montrent des niveaux d’investissements continus dans ce médium.

Forrester Research Trends Interactive Advertising

Devant l’enjeu stratégique de ce canal d’interaction, les marketeurs qui réussissent le mieux sont ceux qui comprennent les habitudes des personnes auxquelles elles s’adressent. Au delà de la forme et du contenu de l’email, il est vital de comprendre les préférences des nos destinataires. Ce n’est un mystère pour personne nous sommes tous sollicités de plus en plus. Les moments d’attention et de disponibilité sont rares.

Arriver à savoir quand faire parvenir votre email est donc critique dans la réussite d’une campagne marketing.

L’envoi d’une campagne d’emails est un challenge technique qui demande de surmonter plusieurs obstacles. Pouvoir les identifier et poser les bonnes questions vous permettra de trouver les bonnes recommandations. Et cela représente 50 % de votre travail de marketeur!

Imaginons une entreprise fictive qui dispose de moyens d’actions confortables. Elle envoie des emails quotidiens: pas forcément un contact avec tous ses clients mais à différents segments. L’ensemble de ces opérations lui permet une utilisation intensive de l’email marketing.

Pour illustrer notre présentation, nous partons d’informations générées aléatoirement et issues d’un modèle de base de données d’une plateforme multi-canal à haute performance. Elle permet de router des dizaines de milliers d’envois quotidiens. Les indicateurs que nous prenons sont génériques. Ils sont adaptables à toutes les plateformes email marketing.

Par soucis pédagogique, nous simplifions la représentation des données : imaginons que nous envoyons des emails d’un même type et que nous nous adressons à un même segment de clients.

Cette première note inaugure une série qui fera le tour de chaque étape du processus email marketing:

1. Envoi et routage
2. Délivrabilité: Gestion des NPAI et Bounces
3. Ouverture
4. Clics
5. Conversion
6. Désabonnements

Chaque étape nous livre des informations différentes. Elles apportent leurs propres questions. En articulant des réponses claires avec les indicateurs appropriés, il est possible de proposer des actions spécifiques qui permettront d’améliorer la qualité de votre email marketing. Et au final vos campagnes gagneront en performances.

Ouverture des emails : Quel est le meilleur moment pour envoyer mes emails?

Dans cette note, nous vous présentons notre méthodologie d’analyse en 6 phases :

1. Les tendances annuelles
2. Les tendances d’un mois en particulier
3. La vue annuelle au niveau de détails jour par jour
4. La semaine type
5. La série des meilleurs jours
6. Les heures d’ouverture préférées

Etudier le passé pour prédire l’avenir:  un leitmotiv répété par les éditeurs de solutions de datamining. Sans pour autant utiliser ce genre de solution,  nous vous proposons ici un exercice d’exploration accessible à tous.

La vue globale : Etude des tendances annuelles

Dans cette première vue, nous avons un aperçu qui compare le volume d’emails envoyés avec leur taux d’ouverture mensuels respectifs sur une année.

Nous considérons par le terme “ouvert” un email dont le destinataire a accepté de visualiser les images inclues. Les images étant externes à l’envoi de l’email, elles sont “appelées” et chargées au moment de l’ouverture si l’utilisateur l’a accepté. Cette opération permet de contrôler le moment précis de l’ouverture.

Ce premier graphe est un classique: il offre une courbe distribuant les valeurs collectées sur l’ensemble des campagnes d’emails marketing sur une année entière.

On peut apercevoir quelques effets saisonniers. Les mois de Mars et d’Aout semblent avoir été propices à l’ouverture des emails sur ces campagnes d’emailing.

Tendance annuelle par mois

Ces vues sont souvent suffisantes et adaptées pour les rapports à présenter au management. On peut relier les pics à des effets saisonniers (vacances, rentrées scolaire, etc.) connus dans le métier de l’entreprise.

Mais comment aller plus en profondeur ? Comment faire pour ameliorer ma perception ? Que pourrais-je regarder pour descendre dans les données et trouver les meilleurs jours pour l’envoi des emails?

1ere réflexion: Etudions un mois ciblé : Mars

Etude du mois de mars

6 dates font plus de 42% des ouvertures sur le mois avec une concentration d’ouverture en fin de mois.

Dans le cas d’une étude plus approfondie (mesure des clics dans les emails et suivi des conversions sur le site web), le chiffre d’affaire serait réalisé essentiellement sur ces 6 jours voir 9 jours.

Vous devez savoir qu’il est possible d’obtenir une vue d’un mois type résumant toute une année. (voir même un délai encore plus grand si vous disposez de plusieurs années de données sous la main). Ces vues génériques permettent de lisser la moyenne du nombre de jours critiques.

Nous recommandons clairement de multiplier ces vues. Cela vous permet de préciser une stratégie générale et des plans d’actions appropriés pour anticiper les effets saisonniers.

2eme réflexion:  Comment améliorer la perception des volumes d’ouverture?

• Comment expliquer les pics d’ouvertures d’emails?
• Est-ce dû aux modifications visuelles des templates emails?
• Un ajout d’une promotion pour un nouveau produit?
• La présentation d’une offre unique?
• Un résumé de plusieurs informations attirant différents profils de personnes?

Pour affiner la perception sur les volumes d’ouvertures, nous allons descendre dans la granulométrie au niveau des activités journalières. Et ceci toujours en commençant par la vue la plus large et en la réduisant progressivement.

Une Vue Globale Annuelle au jour le jour .

Revenons sur une vue annuelle mais ici décomposée jour par jour, nous avons la quantité quotidienne des  transactions d’ouverture.

Nous avons isolés quelques pic positifs maximum mais on observe rapidement qu’il y a une grande série de jours avec des taux faibles proche de zéros.

Tendance par jour

Comment isoler une tendance ?

Simplement en changeant l’axe des ordonnées en mode logarithmique. Cette échelle permet d’assurer un affichage proportionné aux valeurs extrêmes. Ceci évite qu’une valeur exceptionnelle (ou une série exceptionnelle) ne tire le graphique dans un sens et écrase complètement les tendances situées de l’autre coté de l’échelle.

.

Tendance par jour (échelle logarithmique)

Observez bien l’axe des ordonnées ci-dessus: le changement d’échelle améliore la perception sur les écarts extrêmes. Ici nous pouvons mettre l’accent sur nos faibles volumes.

En changeant également la représentation linéaire par un mode quantitatif en utilisant des cercles pleins, on perçoit instantanément la distribution des ouvertures de nos campagnes d’emails.

La taille du cercle est adaptée au volume d’emails ouverts. On peut observer les quelques “envois loupés” de cette fin d’année 2009 .

Comment améliorer mon taux d’ouverture d’email?

1) Quel est le meilleur jour d’envoi des mes emails?

A partir du mois de mars que nous avons étudié ci-dessus, nous le résumons en une semaine type pour identifier les jours qui ont le mieux fonctionné.

La semaine type du mois de Mars

Comme vous pouvez le remarquer, la lecture du tri décroissant des journées est encore plus explicite.

Le jour de la semaine type triée par niveau de performance d'ouverture

On découvre directement que Mercredi et Vendredi sont nos 2 meilleures journées. On observe les jours les plus faibles : Samedi, Mardi et Dimanche.

Il est bon de savoir qu’il est possible de créer une semaine type sur une période de temps plus grande (un trimestre, une année, plusieurs années, …). Ce genre d’étude approfondie permet d’adapter rapidement votre stratégie aux effets saisonniers en anticipant les habitudes de vos destinataires.

2) Quelles sont les heures préférées de mes clients?

Comme notre société fictive route des gros volumes d’emails quotidiens, tous ne savent pas être envoyés en même temps. Donc il nous est possible de mesurer clairement la distribution des heures auxquelles nos clients ouvrent leurs emails.

Nous regardons dans le graphique ci-dessous les 24 heures du mercredi type de notre mois de mars.

Imaginons que notre manager exige d’obtenir une performance moyenne d’ouverture de 80% des envois.

La tendance des ouvertures sur une journée de 24H

Sur le graphique notre moyenne d’ouverture se situe à 75%. Nous avons donc 5% de décalage sur les performances qui nous sont assignées.

• A quoi est dû ce décalage?
• Comment faire pour le résorber?

Il semblerait que 4h du matin et 12h sont les heures à laquelle le taux d’ouverture connaisse des pics. Par contre de minuit à 2h00, de 8h00 à 11h00, de 13h00 jusque 19h00 nous connaissons des plages basses voir décroissantes.

Une de nos recommandations sera de voir comment optimiser les volumes d’envois pour qu’ils arrivent dans les boites emails aux heures des pics d’ouvertures. Une des solutions serait d’augmenter la capacité de routage à certaines heures, en augmentant le nombre de serveurs permettant d’assurer un volume adéquat.

Le graphique étant interactif, il est possible de calculer directement la quantité d’emails à déplacer d’une tranche horaire vers une autre. Et donc de calculer la capacité de routage à dimensionner.

Nota Bene: Les données sont fictives et générées aléatoirement, ne vous étonnez pas du taux maximal à 4 heures du matin Et dans la réalité, nous étudierons encore d’autres indicateurs nous permettant d’affiner nos recommandations. Un seul exemple d’indicateur avec une étude de l’ouverture par segmentation des destinataires.

Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré différentes facettes sur l’ouverture de nos emails:

1. La tendance annuelle par mois
2. Les tendances d’un mois en particulier
3. La vue annuelle au niveau de détails jour par jour
4. La semaine type
5. La série des meilleurs jours
6. Les heures d’ouverture préférées

Ce qu’il faut comprendre :

L’ensemble des données collectées avec l’envoi de vos email est riche.

Nous sommes capables d’identifier des tendances sur une granulométrie allant du plus large (année voir plusieurs années) jusqu’aux heures auxquelles nos destinataires ouvrent les emails.

La conclusion est une série de recommandations à mettre en pratique pour les prochains envois.

Certains feront remarquer que la combinaison d’indicateurs propres à différentes étapes (ouverture, clics, conversion, etc.) permet de répondre à d’autres questions essentielles. Nous tenterons d’illustrer quelques exemples dans de futures notes.

Nuages de mots extrait des 1.000 recherches les plus populaires

J’ai eu l’occasion d’intervenir dans une interview de Yasmine Boudaka pour Cocktail Curieux (émission radio de la RTBF qui dispose de sa page FaceBook).

Le thème de l’interview : FIL ROUGE ST-VALENTIN : Les célibataires à la recherche de l’âme soeur sur Internet. (le podcast sera disponible à partir du 12 février)

Quand Yasmine Boudaka m’a appellé en me décrivant le thème de l’interview, j’ai tout de suite proposé d’étudier les 1.000 recherches les plus populaires proposées par Google.  Google disposant de plus de 90% de parts de marché en Belgique, il connaît certainement TOUTES  les turpitudes des recherches de l’âme soeur en ligne.

Parts du total des recherches

Pour les habitués des recherches, Google propose plusieurs filtres pour qualifier le volume de recherches. Pour les besoins de l’interview je suis resté à la valeur par défaut (le mode de recherche large). Le but étant de présenter l’exercice plus que de livrer un plan d’action marketing

Après extraction des recherches, elles ont été regroupées en 18 clusters ou groupes disposant d’une racine commune.

Part de la moyenne des recherches

Au niveau de la moyenne, l’amitié domine l’amour … l’explication tenant certainement dans une homogénéité plus grande dans ce groupe. Le cluster “amour” contient plusieurs mots qui sont des exceptions. Le mot “amour” seul génère plus de 7,4 Mo de recherches mensuelles.

Une application interactive a été montée permettant de comparer les différents groupes. Chaque groupe de recherches étant lui aussi exploré.

Détails du cluster "Poème Amour"

Au niveau des parts de recherches, le groupe “amour” domine clairement toute les autres, puis vient le “chat”.

Le groupe “cherche femme” est deux fois plus nombreux que le “cherche homme”.

Détails du cluster "Cherche Femme"

Une autre visualisation a été créée pour représenter la distribution des recherches entre le volume de recherches mensuelles et l’intérêt des annonceurs pour ces expressions.

On remarque avec l’exemple du groupe “Amour” que 3 exceptions tirent le groupe.

Distribution du cluster "Amour" entre volume de recherche et demande des annonceurs

En excluant ces exceptions, on obtient une vue plus aérée.

Zoom sur la distribution des recherches du cluster "Amour"

L’image ci-dessous est particulièrement intéressante. Vous avez des expressions qui sont assez proches. Parfois une lettre change, et autant l’intéret des annonceurs que le nombre de recherches est modifié radicalement.

Une vidéo de l’application vous sera bientot proposée.

Si vous avez des questions et des suggestions, les commentaires sont à vous

Update: Merci à Zoltan, grâce à qui j’irai présenter l’étude au café numérique du mercredi 17/02 (Bruxelles)

Un membre de l’équipe de développement de Twitter (réseau social de micro-blogging) vient de partager une vidéo réalisée avec le logiciel de visualisation Code Swarm.

L’histoire racontée est assez impressionnante en montrant comment le travail se partage entre les premiers développeurs (Jack Dorsey, Blaine Cook et Alex Payne) et les équipes de développement désormais plus nombreuses.

Une information trouvée sur Twitter, via AccessoWeb via TechCrunch.

Qui est Stephen Few me demandez-vous?

Stephen Few

Il est certainement l’évangéliste le plus didactique de la visualisation d’information ou plus précisément sur comment comprendre la perception visuelle pour mieux l’utiliser. Il donne des ateliers en entreprise pour les aider à découvrir le potentiel de la visualisation mais surtout à adopter les bonnes pratiques.

Il est également professeur dans le cadre d’un MBA à l’Université de Californie (Berkeley).

Son travail ne s’arrête pas à la création d’interfaces visuelles ou à des recommandations sur des bonnes pratiques à adopter en fonction de telle ou telle priorité à mettre en avant.

Stephen Few se concentre sur une histoire à raconter.

Que racontent vos données? Comment apprendre à découvrir ce qui se cache dans vos données? Que voulez-vous raconter? Surtout que pouvez-vous raconter avec vos données? Comment pouvez-vous mettre en forme une histoire pour communiquer efficacement votre rapport?

Sa méthodologie passe en revue différents concepts qui vont vous aider à comprendre comment hiérarchiser les priorités et comment le design visuel pourra structurer vos rapports. Sa philosophie se résume donc à apprendre à voir pour mieux le montrer aux autres.

Ses séminaires sont incontournables car ses supports visuels sont très didactiques. Il utilise autant de mauvais exemples que de bonnes pratiques pour souligner son approche.

Vous pouvez avoir la chance de l’écouter au travers d’un webinar exceptionnel (2 sessions sont proposées le 23 février 2010 prochain à 9 AM PT / 12 PM ET (Je vous laisse chercher le décallage horaire … Il sera basé à Seattle)

Réservez votre place maintenant !!!

Les livres de Stephen Few

Il a écrit au moins 3 ouvrages de références qui sont indispensables si vous souhaitez maîtriser les bonnes pratiques en analyse visuelle :

• Now you see it
• Information Dashboard Design
• Show me the numbers

Now You See It

Information Dashboard Design

Show Me The Numbers

Son site web

Perceptual Edge où vous retrouverez de nombreux articles et d’exemples qu’il utilise dans ses séminaires.

Et pour ceux qui sont arrivés jusqu’en bas de cette note, voici deux vidéos d’une conférence de Stephen Few (et la deuxième ici).

Nous lançons ce matin, un nouveau fil de veille sur l’univers de l’analyse visuelle de données.

La page se trouve actuellement sur TUMBLR et sera prochainement accessible directement ici.

Vous pouvez retrouver cette veille sur notre compte Twitter : @IBUADATA

Ah oui, un nouveau site web est en préparation. Il vous présentera encore plus clairement ce qu’on pourra vous proposer.

N’hésitez pas à nous faire part de vos remarques

Les fans de Tableau aiment clamer que ce qui prenait des heures pour leur reporting métier avec le Tableur Excel prend à peine quelques minutes avec Tableau.

1) Dans Excel il est difficile de déplacer les colonnes pour adapter différentes vues.

2) Les graphes et cartes par défaut de Tableau adhèrent aux meilleures pratiques en matière de visualisation et de rendu graphique.

3)  Vous pouvez aussi partager des tableaux de bord dans un navigateur web ou un portail Intranet comme Microsoft SharePoint?

Les clients de Tableau aiment clamer que ce qui prenait des heures pour leur reporting métier avec le Tableur Excel prend à peine quelques minutes avec Tableau.

Typiquement une productivité 10 fois supérieure.

Taylor Hawes, Contrôleur chez  Microsoft a dit  :

Bien, chez Microsoft, nous utilisons Excel et les tables pivot pour faire des analyses détaillées.
Cependant Tableau nous a permis de monter nos analyses à un niveau plus complet.

• Accès instantané aux données
• Manipuler sans risque
• Beauté visuelle
• Analyse visuelle
• Gestion des dates
• Calculs complexes simplifiés
• Grouper les données
• Descendre en profondeur
• Cartes géographiques à la volée
• Tableaux de bord et modèles
• Gestion collaborative

Accès Instantané, Aucune Limitation

• Tableau peut accéder et afficher une quantité non limitée de données. Des clients de tableau analysent des centaines de millions de lignes de données dans une même vue.
• Tableau vous permet également de manipuler des tables pivots sans aucune limitation sur le nombre de lignes, de colonnes, de membres et de cellules.
• Excel rend souvent confus même de simples analyses en partie à cause de ces limitations sur les volumes de lignes à gérer.
• Dans Excel les données sont associées à une colonne et une feuille. Il est difficile de déplacer les colonnes pour adapter différentes vues. Il faut dupliquer les informations ou jouer avec des formules qui deviennent difficile à maintenir.
• Tableau sépare la source de la donnée et son utilisation dans les vues. Vous pouvez multiplier les vues sans compromettre la source (et la valeur des données).

Manipuler Les Données Sans Risque

• Comment pouvez vous savoir si toutes les données et formules sont correctes  dans les feuilles d’un classeur excel?
• Est ce que quelqu’un a supprimé ou changé une valeur par accident ?
• Est ce que les formules comptent pour toutes les données ou une sélection partielle ?
• Avec tableau vous manipulez sans risque:
  • Tableau sépare la source et la vue
  • Les données sous jacentes ne sont jamais modifiées.
  • Les formules de calcul sont toujours appliquées à toutes les données impliquées dans une vue/un rapport.
  • Elles sont toujours correctes.
  • Cela vous permet d’explorer vos données en toute liberté.
  • Et surtout de partager vos rapports d’analyses sans crainte

Beauté visuelle avec Tableau

• Les graphes et  cartes par défaut de Tableau adhèrent aux meilleures pratiques en matière de visualisation et de rendu graphique.
  • Les principes sont issus de plusieurs dizaines d’années de recherches dans les milieux académiques.
  • Plusieurs prix ont été remis aux personnes ayant conçu ces règles visuelles.
• Les graphes sont en 2D pour offrir une meilleure comparaison des tendances,
• Les gammes de couleurs sont étudiées pour répondre aux exigences chromatiques des personnes ayant des déficiences visuelles (daltonien, …).
• Le formatage, les couleurs, les axes et autres aspects des analyses visuelles sont entièrement adaptables..
• Il n’ y a pas de manipulation massive pour avoir un résultat sur mesure.
  • Vous décidez de renommer une dimension, une mesure ou un agrégat:
  • Tableau le mettra à jour l’information partout où elle est utilisée.
  • Et ceci dans tous les titres, les axes, les légendes où l’information apparait.

Analyse Visuelle

• Excel vous permet de faire le graphique du résultat  de votre analyse.
• Et Excel vous propose une librairie de graphique très large (parfois tellement large qu’il est difficile de choisir un mode visuel approprié).

• Tableau vous aide à exécuter de meilleures analyses:
• Le processus entier est entièrement visuel
• Vous avez les bénéfices de la  représentation graphique dans toutes les étapes de la création.
• Cela encourage l’exploration des données
• Et vous permet de comprendre les données, de poser les bonnes questions
• Et non simplement  de les présenter sous forme de rapports final pour votre boss.

• Un rapport c’est bien, le comprendre c’est mieux….

Gestion des dates

• Prenez une simple série de dates: ’25/12/2008 ‘
• Tableau va la transformer automatiquement en années, trimestres, mois, jour de la semaine, etc
• Pas besoin d’avoir plusieurs champs ou des calculs complexes.
• Mois fiscaux? Pas de problème, vous l’ajustez avec un simple clic.

Calculs complexes simplifiés

• Un petit bijou caché dans Tableau.
• Comment calculer la croissance d’année à année (années comparée)?
• Il s’agit d’un simple clic avec Tableau mais sssshut ne le dites pas autour de vous.
• Et à propos d’une croissance trimestrielle comparée? Cliquez pour naviguer sur les dates. C’est fait.
• Qu’en est-il des taux de croissance pour chaque Pays / Région / Produit / Client? Simple, faites-le glisser dans la vue.
• En prime, il vous suffit de filtrer pour afficher uniquement les éléments avec une croissance positive.
• C’est aussi simple. Temps total écoulé: 5 secondes.

Grouper les données

• Il suffit de sélectionner les éléments que vous souhaiter grouper et d’activer le lien  ’Group’. Les groupes peuvent corriger les erreurs de données ( «Cali» et «CA» et «Californie» qui devraient tous être la même chose),
• Créer une segmentation des ventes de produit (Produits en grappes, les États en régions)
• La meilleure nouvelle est que les groupes sont faciles à créer, modifier et entièrement réutilisables – même dans des classeurs distincts, connectés à des données différentes!

Descendre en profondeur dans les données

• Vous voulez voir les données d’origine derrière une barre, une ligne ou une cellule d’une table?
• Tableau vous permet de forer à travers les données brutes d’un seul clic droit.
• Ce détail des données est présenté de façon triable pour vous permettre de trouver les anomalies dans les données, les détails complémentaires ou d’autres micro tendances.

Cartes à la volée (Gestion des données géographiques)

• Les cartes sont très utile pour les analyses et les présentations.
  • Où sont vos meilleurs clients?
  • Comment se répartissent vos ventes régionales?
• Tableau vous simplifie la tâche avant de les comparer.
  • Double-cliquez sur un champ de pays et une carte apparaît avec l’affichage de vos données.
  • Zoom avant, ajouter des graphiques à quartiers sur la carte, de forage à codes postaux, etc
• Pas de programmation, Trouver les bonnes cartes à relier vers d’autres données. Cela fonctionne tout simplement.

Guide Analytique

• Tableau vous permet d’encapsuler tout un ensemble d’analyse métiers dans un seul fichier qui peut être ouvert avec lecteur gratuit Tableau Reader.
• Organiser les résultats dans un tableau de bord et assurer des visualisations interactives qui permettent aux utilisateurs de trier, filtrer, forer et de naviguer à travers les données pour trouver la cause de points intéressants, les valeurs aberrantes et autres anomalies.
• Tout cela, sans programmation, sans macros, sans SQL écrit.
• Rien d’autre l’utilisation de glisser-déposer, et quelques frappes ponctuelles visant à nommer à annoter.

Tableaux de bords et Modèles

• Créer un tableau de bord, se fait simplement  par glisser/déposer dans un espace de travail interactif. Combinez les points de vue des différentes sources de données, filtrez, mettez en évidence, définissez les liens entre les vues multiples dans le tableau de bord.
• Vous pouvez aussi embarquer des tableaux de bord dans un navigateur ou un portail comme Microsoft SharePoint ou autre. La meilleure partie est que vous pouvez prendre toutes vos analyses, vues et tableaux de bord les mettre à jour avec de nouvelles données.
• Il suffit de modifier les informations de connexion et faire pointer  tableau avec les nouvelles données et tout est automatiquement ré-exécuté et rafraichi.

Gestion collaborative

• Le partage collaboratif d’analyses et des tableaux de bord est simple avec Tableau.
• Un simple copier/coller pour l’exportation vers PowerPoint, PDF et autres applications bureautique.
• Vous pouvez immédiatement impressionner vos collègues en leur envoyant des rapports visuels riches.
• Vous pouvez aussi enregistrer une version interactive de votre rapport dans l’ application gratuite Reader.
• Publier sur le Tableau Server pour un acces via le Web. Tous ca avec une belle mise en forme et annotations .

Plusieurs métiers parallèles de l’entreprise servent les clients sans que l’on mesure nécessairement les relations de type «cause à effet» reliant ces activités.

Comme beaucoup d’outils de reporting sont complexes à mettre en oeuvre ou à adapter, les directions finissent très souvent par réduire leurs exigences aux seuls rapports standards.

D’où l’usage quasi universel du tableur Excel avec ses forces et ses inconvénients.

La DSI doit également s’appuyer sur des outils assez génériques pour s’adapter aux référentiels de l’entreprise : accéder aux moteurs des bases de données supportant les ERP, CRM et les entrepôts de données des outils de business intelligence.

Les domaines d’activités de la relation client recouvrent de nombreux processus de travail.

Plusieurs métiers parallèles de l’entreprise servent les clients sans que l’on mesure nécessairement les relations de type “cause à effet” reliant ces activités.

Une activité de prospection peut générer de la demande pour du support client qui elle-même au final influencera les ventes

L’information client: un capital à faire fructifier

Les données “relation client” qui s’accumulent en vrac sont une véritable opportunité de croissance pour l’entreprise. Ce matériel brut dispose d’un potentiel à forte valeur ajoutée pour les entreprises qui arrivent à l’exploiter. Cette réserve est une forme de capital dormant trop peu souvent exploité.

La plupart du temps ces données sont produites dans l’encadrement des opérations quotidiennes (suivi des activités commerciales, offre de prix, promotion de fin de trimestre, support helpdesk, etc.). Les data sont stockées telles quelles.

Comme beaucoup d’outils de reporting  sont complexes à mettre en oeuvre ou à adapter, les directions finissent très souvent par  réduire leurs exigences aux seuls rapports standards. D’autres exportent les données vers des tableurs comme MS Excel. Mais le travail d’analyse reste lent et laborieux. Et certains collaborateurs abandonnent et prennent leur décision sur des suppositions.

Trouver la bonne méthodologie

Pour réussir à faire fructifier ce capital dormant une personne doit pouvoir:

1. Accéder aux données,
2. Procéder une analyse,
3. Relier les domaines d’activités complémentaires,
4. Extraire les bons indicateurs de performance (KPI).
5. Formaliser un rapport
6. Le partager et collaborer

Le principe de l’analyse doit permettre de supporter le cycle des questions-réponses en cascade. A chaque question doit pouvoir correspondre une phase d’exploration. Soit pouvoir produire une série de perspectives (vues tabulaires, graphiques, cartographie, …) qui va permettre d’embrasser la vue globale des données sélectionnées, d’identifier les séries, les effets saisonniers ou encore les exceptions.

Certaines questions subsidiaires ne peuvent apparaître que dans ces phases d’exploration :

• Pourquoi telles exceptions se répètent-elles?
• Mes données sont-elles correctes ?
• Quel est l’impact sur la vue globale?

Beaucoup d’outil de reporting partent sur des vues trop réduites. Par exemple vous demandez à voir tous les clients qui ont acheté tel produit et qui se trouve dans tel segment. Avec cette méthode, il vous est impossible de trouver les exceptions qui auront (peut-être) l’impact majeur sur votre chiffre d’affaire.

Viennent ensuite les éléments critiques du partage et de la collaboration qui sont des besoins vitaux à la dynamique de l’entreprise. Transmettre les rapports par email est une pratique usuelle. Pouvoir les diffuser en même temps sur différents supports est déjà un challenge en soi : word, excel, powerpoint, pdf, …

A l’époque du web 2.0 et des réseaux sociaux de nouveaux mode de collaboration peuvent se développer dans l’entreprise:

• Comment pouvez-vous faire pour centraliser les remarques?
• Est-ce que vos collègues peuvent recevoir une version interactive?
• Peuvent-ils jouer avec les filtres, les tris et l’interaction entre les vues?
• Comment peuvent-ils à leur tour transmettre leur version personnalisée du rapport de départ?
• Quelles sont les transformations possibles? Si un collègue doit préparer une présentation devant le comité de l’entreprise, que peut-il obtenir pour supporter sa présentation?

La collaboration 2.0 est souvent présentée dans des exemples peu pertinents pour l’entreprise. Ils sont montrés dans des cadres externes à l’entreprise au travers d’exemples rarement appropriés aux contraintes internes (sécurité des données, confidentialité, …). Pourtant les bénéfices de ces formes de collaboration existent. Ils peuvent être intégrés dans votre entreprise autour d’un outil d’analyse et reporting comme TableauSoftware.

Apporter du sens et raconter des histoires

Montrer des données est déjà un challenge dans beaucoup d’entreprise. Pouvoir les analyser et appliquer une méthodologie peut transformer de la matière brute en information. Mais pour transmettre l’information, être capable de scénariser une histoire se révèle souvent capital!  Que s’est-il passé pour expliquer ces tendances? Si je passe par ces différentes vues successives, est-ce que mon auditoire comprendra l’importance de tel critère?

A partir du moment où vous pouvez corréler des activités, les réponses à aux questions deviennent le scénario d’une histoire. Cette histoire détient alors le pouvoir d’apporter une véritable valeur ajoutée à la stratégie de l’entreprise. Elle devient un allié à l’aide à la décision.

Besoin d’une approche transversale

Le saint graal des directions de services informatiques (DSI) est la recherche continue des outils de reporting et ou de business intelligence adaptés à toutes les entités de l’entreprise :

• Ressources Humaine,
• Direction Marketing,
• Direction des Ventes,
• Support Client,
• Direction Financière,
• Bureaux d’études …

Chaque département doit trouver des réponses à ses besoins opérationnels. Mais l’entreprise doit pouvoir transformer l’information et la faire circuler. Même entre les équipes les plus concurrentielles, il est indispensable  à tous de comprendre ce qui se passe et ce que les autres produisent (ou pas).

La complexité du choix de la DSI est de sélectionner un outil de reporting convivial et performant. Il doit être le plus simple d’utilisation pour ses utilisateurs. Au plus facile est la courbe d’apprentissage au mieux sera l’adoption par les employés de l’entreprise. Et le plus pratique étant de pouvoir rester dans un référentiel bureautique déjà connu par tous. D’où l’usage quasi universel du tableur avec ses forces et ses inconvénients.

La DSI doit également s’appuyer sur des outils assez génériques pour s’adapter aux référentiels de l’entreprise : accéder aux moteurs des bases de données supportant les ERP et CRM, les entrepôts de données des outils de business intelligence. Il faut donc trouver un outil de reporting capable de se connecter en parallèle sur des sources différentes et de permettre de les relier de façon transparente dans les analyses.

Focus sur le Reporting CRM

Ici nous ne parlerons pas (encore) de reporting financier ou de reporting pour les ressources humaines (RH), nous commencerons par un focus sur le reporting CRM uniquement. Le reporting CRM ou GRC est très vaste. Chaque société intègre une chaîne de métiers différents: les processus  sont souvent très spécifiques et les indicateurs métiers adaptés à ces contraintes.

Une offre reporting qui couvre le marché

Tous les outils de CRM du marché se disent assez flexibles pour être considérés comme de vrais référentiels sur la relation client. Ils offrent tous des outils de reporting opérationnels, collaboratifs et analytiques. C’est souvent le cas sur des offres des principaux éditeurs de de CRM: Siebel (Oracle), Oracle, PeopleSoft (Oracle), Terradata,  Microsoft Dynamics, SalesForce.com, Pivotal, Selligent, e-Deal, Update, SAP CRM ….

Ce reporting est uniquement centré sur les données collectées par leur gestion de processus CRM (Actions, Offres, Devis, Demandes clients…)

Il ne faut pas le cacher ces outils de reporting métier ne sont pas simples à implémenter et utiliser. Ils requièrent des compétences techniques dédiées qui sont rares.

Comme abordé plus haut, l’entreprise a besoin de se nourrir des données provenant de tous ses référentiels. Le reporting CRM est intéressant pour les équipes opérationnelles mais souvent limité pour le niveau décisionnel. Les vues sont trop fragmentées et centrées sur des processus métiers précis. Il manque une ouverture plus large.

Le plus souvent les sociétés reposent sur des suites ERP. Prenons SAP, Oracle,Sage, Microsoft Dynamics, Movex, Graphtalk AIA, Divalto, NetSuite, OpenERP …

Dans ce cadre les outils de reporting doivent également pouvoir se connecter sur les bases de données qui supportent ces applicatifs. Où le cas échéant ils doivent pouvoir s’interfacer sur des datamarts, des bases de données sur lesquelles vont-être répliquées une partie  des données, pour ne pas menacer la sécurité des outils en production.

Sur le prix réel d’une application de reporting

La concurrence marketing entre ces éditeurs force toujours des réponses marketing similaires sur leurs outils de reporting mais :

• A quel prix?
  • direct : en terme de licence
  • indirect : en temps nécessaire pour leur configuration, mise en production, support des utilisateurs,
• En combien de temps?
  • pour une installation et mise à disposition des utilisateurs
  • pour une personnalisation à la demande : souvent un manager doit attendre 10 à 20 jours pour obtenir un rapport. Il doit donc travailler sur des données inexactes et dépassées.
• Pour quelle flexibilité?
  • Comment changer les points de vues?
  • Qui peut les changer?
    • Quels utilisateurs peuvent les créer/adapter?
    • Qui peut interagir avec les données? (modifier un filtre, …)
  • Comment multiplier les tableaux de bords?
    • Vue d’ensemble pour tel groupe de personnes
    • Vues détaillées pour tel autre
  • Quel niveau d’expertise est exigé pour manipuler ces outils?
    • Faut-il scripter dans un language de programmation?
    • Faut-il connaitre un langue de requête (SQL, MDX, …)
  • Comment relier différents référentiels en parallèle?

Comment évaluer les coûts indirects

La combinaison de ces 3 éléments : Prix, Temps et Flexibilité peuvent vous permettre d’identifier les véritables coûts d’une solution de reporting. Et in fine ils vous permettent d’évaluer le retour sur investissement (R.O.I.) réel que vous aurez dégagé.

Le temps et la flexibilité sont souvent les parents pauvres des phases d’évaluation dans le choix d’un outil de business intelligence.

Les DSI sont débordées de travail. Avec la crise financière les ressources humaines ont souvent été fortement diminuées (moins de consultants externes). Donc pouvoir répondre rapidement à la demande d’un manager, même avec la meilleure volonté du monde, est souvent mission impossible.

Complexité des solutions du marché

On pense souvent que les coûts cachés ou indirects ne sont pas mesurables facilement.

La première explication est liée à la complexité des outils de reporting (il faut connaitre les modèles de données, savoir comment traverser les wizards, manipuler un langage de requêtes, …).

Il suffit parfois d’évaluer simplement le temps demandé chaque semaine pour préparer les rapports. Certains vous diront j’ai une équipe de X personnes qui passent facilement 1/2 journée à 2 jours par semaine pour me préparer des rapports excel et powerpoint. Vous multipliez ces jours par 52 semaines et par le nombre de personnes  impliquées. Vous obtiendrez un premier coût indirect sur votre reporting actuel.

Rigidité des outils existants

Ensuite vient la rigidité : parfois même transformer un rapport standard relève du parcours du combattant. Nombre d’entreprises reposent presque exclusivement sur la librairie de rapports standards livrée à l’installation.

Combien de jours et de personnes faut-il mobiliser pour créer un graphique qui vous compare 2 courbes de bénéfices sur vos ventes? Sur une des solutions les plus populaires, il vous faut 2 personnes pendant 21 jours! Le temps de trouver les bonnes équations, de créer les bons indicateurs, …

Transférer une partie du travail

Pour résoudre une partie des coûts cachés (et la charge qui repose sur la DSI), une première partie de la réponse est de transférer une partie du “problème” vers les utilisateurs business. Après tout c’est eux qui ont des questions et des décisions à prendre!

En les renforçant, ils peuvent maitriser les moyens d’obtenir les réponses à leurs questions quotidiennes. Ceci en préservant la sécurité des outils en production.

La majorité des rapports demandés sont simples. Et la DSI est souvent heureuse de pouvoir déléguer ces tâches accaparantes.

Mais un autre constat s’impose : peu d’outils de reporting ont été conçu dans cette perspective.

Tableau est construit depuis sa conception pour l’utilisateur business (l’analyste business ou le manager).

Comment faire pour ne pas rentrer dans une relation de direction de projet : Faisant/Faiseur, Moa/Moe avec un prestataire qui demande 5 à 10 jours entre l’analyse et la réalisation? Comment faire simple et intelligent?  Comment avoir un seul environnement de création de rapports, adapté à tous les besoins?

Essayons d’y répondre en images

Exemple de Tableau de bord interactif

Le reporting sur les outils de CRM est souvent ceux lié à l’objet fonctionnel VENTE :

• Gestion des offres,
• Maîtrise du pipe commercial,
• Supervision des performances de l’activité commerciale.

Ici une représentation basique d’un tableau de bord qui connecte différents points de vues :

• Le Pipe Client (Différent d’un Funnel “Classique”)
• La Densité qui permet d’estimer facilement les types de ventes et les volumes
• Une vue mensuelle distribuée par région .

Cartographie Online/Offline

Carte Reporting Geolocalisé

• Est ce que votre outil de reporting CRM intègre une représentation cartographique “ONLINE et OFFLINE” de vos données?
• Pouvez-vous voir vos indicateurs ventes, bénéfices ou autres par territoires, pays, régions, départements, villes, … ?
• Savez-vous visuellement embrasser et  mesurer vos capacités de production en localisant vos usines de fabrications, de connaître l’état de vos stocks par vos entrepôts et de mesurer l’état de la demande dans votre réseau de distribution?

Avec TableauSoftware connecté sur Terradata, une société comme Coca-Cola Entreprises a pu visualiser ces flux entre les différents départements. Andrew Kiebel a donné plusieurs présentations où il expliquait comment, en corrélant les effets saisonniers, l’impact du marketing de l’état des stocks et d’autres indicateurs de performance, comment la société a réussi a économiser $100 million par an.

Moins d’unités à stocker, mieux adapter les packages promotionnels, pouvoir soutenir la demande dans les zones critiques, etc. sont désormais des activités analysées en temps réel et planifiées à la semaine.

$100 million d’économisé en passant de Excel à Tableau … cela peut en laisser certains songeurs.

Tableau de Bords Interactifs & Outil de Simulation

• Les outils de CRM proposent-ils des tableaux de bords de simulation?
• Pouvez-vous jouer sur un segment de clients ou un package de produits et observer les variations sur un volume de chiffre d’affaire?

Nous ne parlons pas spécialement de prédictions où d’intégration de packages statistiques comme SASou R. Simplement pouvoir manipuler quelques filtres pour comprendre le fonctionnement du métier:

• Quel package de produits peut monter dans mes ventes?
• Quel est le segment de clients à plus forte croissance?

Modèle d'interaction

1. Filtrer les analyses par Segment, Bénéfice et Titulaire
2. Sélectionner un portion et obtenir la mise à  jour des vues associées.
3. Refiltrer par la couleur de la légende (ici le titulaire)

Mise à jour de la liste à partir

d’une sélection à la souris

Ouverture d’un autre Tableau de

Bord depuis un menu sur la zone

sélectionnée

Filtre sur des listes, champs

texte, cases à cocher…

Filtre sur les couleurs

Les logiciels CRM peuvent ils connecter des Tableaux de bords interactifs en quelques secondes (et sans programmation)?

Cockpit Interactif

1) Filtrer les données d’un autre tableau de bord en fonction d’une sélection graphique

Support visuel pour déficients visuels

Les suites CRM permettent elles de représenter des rapports avec différent graphes : Bar, Camembert, …avec des couleurs dans les mêmes tons chromatique normalisés pour les personnes avec des défaillances visuels. Autant de questions simples qui sont souvent sans réponses.

Dans les prochains articles nous essaierons de détailler les atouts fondamentaux que tableau permet de faire en matière de Reporting analytique et collaboratif…

Reporting Excel : pour améliorer vos présentations, il existe différents plugins dont nous allons vous parler au travers d’une série de notes.

Note: Nous faisons la promotion de TableauSoftware mais il n’est pas à considérer comme un outil de remplacement de votre tableur préféré. Tableau Desktop est un compagnon idéal qui vient renforcer vos capacités d’analyses. Idéal pour explorer rapidement les données, trouver les bonnes dimensions à comparer et produire rapidement des images que vous pouvez coller dans vos fichiers utilisés pour votre reporting excel.

Les microcharts qu’est-ce que c’est?

Si vous ne les connaissez, pas les microcharts ou sparklines sont des mini-graphiques qui tiennent en une cellule. Ils résument instantanément les données que vous présenter (une tendance, une gauge, …).

Exemple de dashboard intégrant des microcharts - sparklines

Définition du sparkline

Le microchart ou sparkline est un graphique d’information caractérisé par une petite taille et une représentation d’une densité de données.

Ce micrographique prenant habituellement la taille d’une cellule ce qui permet de l’intégrer directement sans modifier la taille des tables. La lecture des chiffres est donc directement supportée par un élément visuel qui le résume d’un coup d’oeil.

Le sparkline a été inventé par Edward Tufte qui est une des sommités en matière d’analyse d’information visuelle. (voir son site personnel et sa liste de livres chez amazon.fr)

Un visuel contre un long discours

1,30 Ce graphique et sa légende nous donne 6 années d’échanges entre le dollar et l’euro.

La saison de football d’une équipe peut-être résumée  dans un mini-graphique permettant de synthétiser toutes ses victoires, défaites et matchs nuls. Leurs usages sont donc assez variés et souvent percutant pour supporter un rapport excel. Vous y retrouvez les principaux modes graphiques (barres, lignes, points et fromages)

Des add-in pour le reporting Excel

Plusieurs sociétés et passionnés ont créés des extensions pour Excel pour vous permettre de créer des microcharts ou sparklines dans vos rapports excel.

• TinyGraphs (gratuit + source code)
• Sparklines pour Excel (gratuit + source code)
• Bissantz (payant)
• BonaVistaSystems (payant)

Je vous invite à voir leurs pages de démo (exemples Bissants et exemples BonaVisaStystems) pour comprendre comment exploiter ces graphiques (bar chart, bullet graph, pie chart, …) dans vos rapports et tableaux de bords excel.