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L'utilisateur, cet oublié du ROI

L'utilisateur, cet oublié du ROI
 

A trop négliger l'utilisateur du système d'information, qui est pourtant à la base du succès ou de l'échec d'un produit, les études de rentabilité font des promesses qui ne se réalisent pas.

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4 opinions
  • Jean-Marie Morel
    Jean-Marie Morel     

    L'avènement de la GRc pronait l'écoute du client, la mise en avant de la valeur client.
    Or la pluspart des acteurs du marché ont utilisé une stratégie d'offre sans'inquiéter des réelles préocupations et besoins de leurs clients puisqu'ils étaient sûr de la qualité de leur offre.
    On peut le leur reprocher, mais d'un autre côté ce marché était émergent et la technologie primait. En un mot : on se faisait plus plaisir entre initié à la GRC que de faire plaisir aux clients.
    L'utilisateur acheté le disours marketing pour être dans le vent...
    Aujourd'hui il demande des comptes et s'apercoit qu'il ne suffit pas de froter une lampe pour que le génie apparaisse, ou plutot d'utiliser un outil pour avoir la bonne solution au bon moment.
    L'utilisateur est devenu le centre de la GRC, n'oublions pas que c'est lui qui est au contact du client. Nous devons donc le servir le mieux possible pour qu'il serve le mieux possible son client

    Jean-Marie Morel
    Consultant GRC
    jeanmarie.morel@laposte.net
    http://relationclient.free.fr/

  • abenaton
    abenaton     

    Molière a, selon sa saine habitude, ridiculisé le ROI comme toutes les tartufferies dans ... L'avare.
    Harpagon s'y voit offrir, par une entremetteuse, Mariane femme pauvre mais dotée d'un formidable ROI dont le calcul s'appuie exclusivement sur les économies que la sobre dame lui fera réaliser.
    Merci Molière. Mais quel informaticien lit encore Molière?

  • Stéphane Tufféry
    Stéphane Tufféry     

    Donc le data mining et la GRC ne sont pas tout dans une campagne commerciale, et ils doivent s’adapter aux utilisateurs et non l’inverse. Mais allons plus loin : dans le data mining et la GRC, les logiciels ne sont pas tout. Pour poursuivre avec le data mining, de nombreux logiciels ont été présentés dans les dernières années comme des outils universels répondant automatiquement à tout type de problème (bien ou mal posé) et pouvant être utilisés par n’importe qui sans connaissance particulière. Nombre de ces logiciels vendus fort chers sont des habillages de logiciels statistiques performants mais vendus beaucoup moins chers, que la rusticité de leur interface avait réservé aux statisticiens. On a pensé (ou fait croire) qu’il suffisait d’une interface conviviale pour pouvoir 1) prétendre augmenter démesurément le prix du logiciel 2) se dispenser de toute connaissance statistique. Le point 1) ne semble pas poser de problème aux entreprises suffisamment fortunées, mais peut à la marge expliquer que le RSI ait pu parfois décevoir. Quant au point 2), il s’agit d’une illusion. Si l’on a besoin d’un statisticien, ce n’est pas seulement car il sait utiliser le logiciel, c’est surtout car il sait BIEN l’utiliser, et cela l’ergonomie de l’interface n’y change rien : il faudra toujours savoir préparer les données (leur qualité est primordiale), choisir l’algorithme le plus adapté, choisir les bons paramètres, valider rigoureusement les résultats sans tomber dans certains pièges, et les interpréter correctement.

    Nous ne nions pas l’intérêt des solutions technologiques dans les problèmes de GRC, mais nous pensons que la technologie n’a pas automatiquement réponse à tout, et qu’il faut faire preuve de bon sens et ne pas ignorer la façon de travailler des gens de métier. Leur but n’est pas de s’adapter à leurs outils mais de s’adapter à leurs clients.

    Stéphane Tufféry
    Auteur de “Data mining et scoring” (Dunod)
    data.mining@free.fr
    http://data.mining.free.fr

  • Stéphane Tufféry
    Stéphane Tufféry     

    Bonjour

    Je pense que « l’échec » de la GRC est surtout celui de la tentation du « tout technologique » et doit être l’occasion d’un retour à une plus grande modestie de la part des intervenants dans ce secteur. Il est certain que, par manque de réalisme et d’écoute des utilisateurs, la GRC a promis plus qu’elle ne pouvait tenir ; cela ne signifie pas qu’elle n’a rien d’intéressant à proposer.
    Pour parler de ce que je connais, le data mining, il ne s’agit que d’une brique parmi d’autres dans le marketing de bases de données, et les gains proviennent aussi de la capacité d’innovation, de la qualité de la communication, de l’efficacité du marketing, de la motivation des commerciaux, d’une bonne politique tarifaire. Prenons l’exemple d’un modèle de data mining utilisé pour déterminer le profil des clients susceptibles d’être acheteurs d’un produit donné. A quoi sert d’utiliser un tel modèle et de cibler parfaitement les clients dans une campagne commerciale, si le produit à vendre est mal perçu par les clients, si son prix est totalement hors marché, ou si les commerciaux ne veulent pas le vendre car ils sont mal commissionnés sur ce produit ? Et à supposer que toutes les conditions soient réunies pour la réussite de la campagne commerciale, ce n’est pas pour autant que les outils de data mining (et, plus généralement, de GRC analytique et opérationnelle) seront utiles aux commerciaux : encore faut-il que ces derniers aient été bien formés, que les outils soient adaptés, ne soient pas perçus comme une contrainte supplémentaire ou comme une façon de les déresponsabiliser, mais comme des aides à la décision leur permettant de gagner du temps voire de l’autonomie.

    .../...

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