La transformation data-driven n’est plus une option pour les entreprises BtoB : elle s’impose aujourd’hui comme un levier stratégique incontournable.
Confrontées à la montée en puissance des marketplaces pro, à l’exigence de relation personnalisée des clients, à la généralisation du e-commerce et à l’hybridation croissante des comportements B2B/B2C, les entreprises doivent repenser en profondeur leurs modes de fonctionnement.
Les enjeux sont clairs : mieux comprendre les clients, personnaliser les actions, piloter le marketing avec finesse pour innover plus rapidement, prospecter plus efficacement et activer de nouveaux leviers de croissance comme le direct-to-consumer (DTC) ou le retail media.
Tous ces enjeux stratégiques du BtoB ont un point commun : ils reposent sur une exploitation intelligente et structurée de la donnée.
Je vous propose de parcourir les trois grandes dimensions de cette transformation : maîtriser la donnée, l’utiliser pour mieux comprendre ses clients et enfin, passer à l’action pour générer de la performance business durable.
1. Maîtriser la data
Derrière chaque donnée, il y a un individu, avec des attentes, des comportements, des besoins.
Toutes les études le confirment : les entreprises orientées client sont plus efficaces et plus rentables. Pourtant, un énorme écart subsiste entre la prise de conscience et la réalité opérationnelle. Si une écrasante majorité des dirigeants BtoB reconnaissent l’importance de la data, une minorité estime l’exploiter efficacement.
Pourquoi ce fossé ? Principalement à cause de la complexité d’accès, de la qualité de donnée, de la structuration des systèmes. Pour progresser, il faut maîtriser plusieurs piliers.
1.1 La qualité de la donnée – sécurisation & compliance
« Garbage in, garbage out ». La donnée doit être fiable, dédoublonnée, cohérente, complète. Il faut non seulement mettre en place des process de collecte rigoureux, mais aussi des “nettoyages de printemps” réguliers. Les enjeux de cybersécurité et de compliance sont tout autant primordiaux.
1.2 La sirétisation et l’enrichissement
La France bénéficie d’une richesse unique avec la base INSEE. Il est possible (et recommandé) de rattacher ses fichiers clients aux données publiques (SIRET/SIREN) pour enrichir la connaissance client. Mais attention : il faut définir en amont si l’on souhaite travailler à l’échelle de l’établissement ou de l’entreprise.
1.3 Le RCU (référentiel client unique)
Il constitue le cœur du système. Toutes les données client doivent y être centralisées, dédoublonnées, organisées. Mais attention à l’infobésité : il ne s’agit pas d’accumuler les données, mais de sélectionner la “smart data”, celle qui sert concrètement l’ambition de l’entreprise.
Et c’est justement là que doit commencer la réflexion sur les outils : à partir de l’ambition économique, du projet stratégique. Trop souvent, les entreprises commencent par choisir un outil, puis tentent de lui trouver une utilité. C’est une erreur. Le bon outil est celui qui répond à un cahier des charges métier clair et préalablement défini. Le point de départ de tout projet data doit être l’ambition économique et non pas la technologie.
2. Prendre des décisions éclairées grâce à la data
Une fois la data maîtrisée, commençons à l’interpréter. Analyser & comprendre pour transformer la DATA en CA additionnel !
2.1 Rendre la donnée accessible
La data doit être utile à tous les niveaux de l’entreprise. On ne peut plus garder l’information comme un pouvoir.
Cela suppose des outils de datavisualisation simples d’accès, mais aussi une vraie pédagogie pour apprendre à les utiliser avec pertinence. Il s’agit parfois de commencer par les fondamentaux, comment apprendre à lire un tableau de bord par exemple. Comme en voiture, on ne lit pas tous les indicateurs en même temps : on cherche l’information utile au moment opportun pour prendre la bonne décision.
2.2 Analyser les comportements
L’analyse du cycle de vie client est essentielle. Quel est le point d’entrée de vos consommateurs dans votre marque ? Comment progressent-t-ils ? Quels sont les cycles d’achat vertueux ? A contrario, comment se désengagent-t-ils et peut-on détecter le churn ?
Le concept de lifetime value (LTV) permet d’ajuster les investissements marketing selon le potentiel du client. Il faut aussi surveiller les signes de désactivation (churn), et anticiper les départs.
2.3 Segmenter
Le marketing de masse ne fonctionne plus. Les clients attendent de la personnalisation, même en B2B. La segmentation RFM (récence, fréquence, montant) est une méthode efficace pour ajuster ses campagnes marketing en fonction des comportements d’achat.
Mais il faut aller encore plus loin, et l’IA prédictive est un formidable outil pour doter les équipes marketing d’outils de prévision particulièrement puissants.
3. Agir avec la data
Comprendre permet de prendre des décisions éclairées et dès lors d’agir avec efficacité !
3.1 Innover et se différencier
Face à des marketplaces tentaculaires, la différenciation devient vitale, y compris pour le BtoB. Or, celle-ci passe par une connaissance fine du client. De nouveaux outils sont à notre disposition pour être en permanence à l’écoute de ses consommateurs. L’IA permet par exemple aujourd’hui d’analyser rapidement des volumes massifs de verbatims clients pour en extraire des enseignements clés.
3.2 Mieux prospecter
La data permet d’identifier des profils jumeaux, d’affiner les segments, de cibler avec précision. En croisant ses propres données avec des bases externes, on améliore sensiblement l’efficacité des campagnes de prospection.
3.3 Construire un plan marketing efficace
Premier élément : le calendrier. Il doit être pensé en fonction du rythme de l’entreprise et du cycle client.
Deuxième élément : l’ajustement de la fréquence et de l’intensité de l’offre selon les segments. Il faut investir davantage pour activer ou réactiver, et récompenser les meilleurs clients sans les noyer de promotions inutiles.
Troisième élément : l’hyperpersonnalisation. La quasi-totalité des consommateurs plébiscitent des marques qui leur proposent des recommandations pertinentes.
3.4 Maîtriser l’omnicanalité
Le CRM doit permettre la synchronisation des canaux. Mais avant tout, il faut clarifier le rôle stratégique de chaque canal. Le web, le mobile, les commerciaux terrain, les points de vente : chacun a une fonction à redéfinir pour assurer la cohérence du dispositif.
3.5 Accélérer le e-commerce et le DTC
Le digital devient prédominant, y compris dans les achats B2B. Le Direct To Consumer (DTC) permet aux industriels de vendre directement aux consommateurs finaux. Mais attention à ne pas cannibaliser son réseau traditionnel : le DTC doit être pensé en complémentarité.
3.6 Monétiser la data
Le retail media est une nouvelle source de rentabilité. Les enseignes B2B doivent envisager de monétiser leurs espaces digitaux et physiques, à l’image de ce que font déjà les grands distributeurs en B2C.
Conclusion
Vous l’avez compris, la transformation data-driven touche toutes les dimensions du business B2B : collecte, analyse, action. ALKM accompagne ses clients dans toutes ces étapes, en s’appuyant sur un écosystème de partenaires experts.
Notre mission : accompagner et faire réussir le BtoB dans sa transformation data driven.
