Customer Success Manager : Prioriser ses actions et portefeuilles clients grâce à la data
- Par
- Pollen
- Publié le
- 04/01/2024
- Temps de lecture
- 3min
Avec un nombre de clients multiplié par 10 tout en conservant un NRR moyen de 125%, Elie Setruk, Team Lead Customer Success Manager chez Spendesk, a fait du Customer Success la première équipe de vente. Il nous explique en quoi la data est essentielle pour prioriser les actions des CSM et ainsi garantir le succès client et créer suffisamment de valeur.
Selon toi, la data est indispensable pour prioriser les actions d’un CSM. Pourquoi ?
Je vois deux grandes raisons à cela :
1/ À partir du moment où le portefeuille clients devient important (exemple : 100–120 clients par CSM), il devient impossible de tous les rencontrer, les connaître et difficile d’appréhender un potentiel, car il manque toujours des éléments. Dans un tel contexte, les CSM ont tendance à se noyer et à perdre le contrôle. Le fait de se reposer sur de la data permet justement de retrouver de la visibilité et du contrôle. Avec les données, on est capable d’identifier visuellement les bons clients à cibler sur une période donnée.
2/ La data vient apporter de la neutralité et quantifier un élément subjectif influencé par les biais qui sont fréquents dans les métiers CSM. Une matrice de priorisation construite à partir des données permet aux CSM d’avoir une vision plus précise des potentialités d’un client. Autrement dit, les données sont des outils qui nous aident à établir une feuille de route des actions à mener.
Vous avez créé une matrice de priorisation des actions/portefeuilles chez Spendesk à partir de la data. Comment vous y êtes-vous pris ?
Nos CSM avaient un portefeuille important avec 100 à 120 clients. Recruter de nouveaux CSM n’était pas la bonne idée, alors on s’est demandé comment faire pour prioriser les clients sur une période de 3 à 6 mois ? Quels critères utiliser ?
C’est là que nous avons créé notre matrice de priorisation avec deux axes : un axe « revenus des clients » et un axe « potentiel du client ». On a construit ces axes en partant des critères qui correspondaient à nos ambitions et des critères plus traditionnels d’expansion des clients.
De ce travail, sont notamment ressortis 4 critères de potentiel :
- Le nombre de moyens de paiement utilisés par le client
- Le taux de pénétration que l’on a chez nos clients par rapport au nombre total d’employés
- Le nombre d’utilisateurs actifs par rapport au nombre d’utilisateurs invités sur la plateforme et qui ont accès à l’outil
- Pour le segment startup : a-t-elle fait une levée de fonds au cours des 6 derniers mois ? Des 2 ans ? Cela nous permet d’anticiper un impact à venir sur la plateforme en termes de croissance d’utilisateurs, de flux de dépenses notamment.
La prochaine étape a été de construire le processus autour de la matrice de priorisation. Concrètement, chaque trimestre nous mettons à jour la matrice à l’aide de l’équipe data. Il est toutefois important de préciser que nous utilisons cette matrice comme un outil d’aide à la décision. On a besoin d’un retour humain pour réactualiser la matrice. C’est pour cela que l’on demande aux CSM de sélectionner 5 à 7 comptes clients identifiés par la matrice et de présenter un plan d’action devant le manager, le head of CS et le head of Sales : qu’est-ce qui a déjà été réalisé ? Quel potentiel aller chercher ?
Il y a environ 6 mois, nous avons itéré notre matrice de priorisation. L’enjeu était d’identifier comment prioriser encore plus finement avec plus de clients, plus de données, plus de ressources ? Comment construire un modèle plus performant ? Nous avons gardé la même matrice avec l’axe revenu et l’axe potentiel.
Le changement s’est fait principalement sur l’axe potentiel où l’on a ajouté plus de critères pour nous centrer sur le niveau d’engagement du client envers notre outil :
- Le nombre de features utilisés
- Le montant de dépenses moyen par utilisateur
- Le volume de paiement moyen par utilisateur
- Le volume de connexion à la plateforme par les employés finaux
Ensuite, on compare les données à des moyennes ce qui nous permet d’identifier les clients très engagés et ceux qui le sont moins. S’agissant des premiers, on sait que l’on peut aller plus loin et les faire devenir des ambassadeurs de la solution. Pour les autres, on met l’accent sur des actions d’adoption et de satisfaction.
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