Les écueils sur la voie de l'automatisation du marketing

Automatisation du marketing sans stratégie

Comme l'a dit Stephen Covey dans son best-seller : "Commencez avec la fin à l'esprit". Nous devons d'abord définir clairement ce que nous voulons atteindre, quel doit être le résultat final. Par exemple, il y a une différence entre automatiser uniquement l'e-mail marketing et personnaliser dynamiquement le contenu de notre site web ou de notre application d'e-commerce. Il faut également réfléchir à la phase de vente à automatiser. S'agit-il par exemple de raccourcir le cycle de vente lors de l'acquisition de nouveaux clients ou de renforcer la fidélisation de la clientèle au moyen de programmes de fidélisation ?

Une fois que nous sommes au clair sur le "quoi", c'est-à-dire sur les résultats souhaités, nous devrions réfléchir au "comment", élaborer une stratégie et concrétiser les objectifs. Pour cela, la définition de quelques métriques s'impose : Key Results (modèle OKR) ou Key Performance Indicators (KPI), et aussi de ceux qui ne sont pas seulement pertinents pour le département marketing, mais qui ont un impact sur la Top Line : Chiffre d'affaires et Profit. Il s'agit de garder à l'esprit une vision plus large.

Il vaut également la peine de réfléchir à la stratégie en matière de données. Les données de première partie étant plus importantes que jamais (mots-clés : Cookie-Geddon et Apple Privacy Update), nous devrions réfléchir à la manière dont les données existantes - éventuellement issues de différents départements - peuvent être réunies et enrichies au fil du temps.

La stratégie choisie et les résultats souhaités déterminent également le choix de la bonne technologie. C'est pourquoi il vaut la peine de définir une stratégie à long terme. Ce qui ne veut pas dire qu'on ne peut pas la diviser en objectifs à atteindre à court, moyen et long terme.

Le département marketing fait cavalier seul

Le marketing automation, comme son nom l'indique, est une discipline du marketing. Mais cela ne signifie pas pour autant qu'il faille tout faire seul. Le marketing automation exige de repenser les processus, il faut donc impliquer suffisamment tôt dans notre projet tous ceux qui sont en contact avec les clients* existants et potentiels et tout mettre en œuvre pour qu'au moins des représentants des ventes et du service clientèle rejoignent notre équipe de projet.

Pour une introduction réussie, il faut également une gestion professionnelle du changement - dans ce domaine, quelqu'un du développement organisationnel peut peut-être apporter son soutien, en fonction de la taille de l'entreprise. Cela ne simplifie pas les choses si nous faisons venir un représentant du service informatique à la table, mais on s'épargne bien des ennuis par la suite lorsqu'il s'agit de thèmes comme l'intégration des données, la souveraineté des données ou la sécurité des données.

Il est important de se faire quelques amis dans le service commercial. Car ce sont les premiers à se jeter sur le service marketing s'ils n'obtiennent pas de leads ou s'ils en obtiennent de mauvais. Outre la qualité des leads, le processus de "lead handover" est essentiel pour le succès ou l'échec du marketing automation.

Les boucles de feedback pour d'autres mesures de marketing sont également critiques pour le succès. Les leads qui, du point de vue du marketing, étaient chauds et qui ne le sont finalement pas, ne doivent pas simplement disparaître dans la distribution, mais doivent être réintégrés dans un programme de nurturing. Dans le meilleur des cas, ils sont nourris et soignés jusqu'à ce qu'ils soient vraiment chauds ou, dans le pire des cas, jusqu'à ce qu'ils ne soient plus des leads.

Mais attention : un mauvais processus ne s'améliore pas s'il est automatisé. Il est donc extrêmement important que nous parlions avec le service commercial d'objectifs communs et de la manière dont nous voulons les atteindre ensemble, de l'apparence des clients souhaités, de la manière dont les données clients sont gérées, etc. Dans un environnement B2B, les décisions d'achat des clients ne peuvent être influencées positivement que si les deux départements tirent à la même corde. Pour les produits de consommation qui nécessitent peu d'explications, la situation est certainement différente.

Manque de segmentation et de clarté des groupes cibles

Qui ne connaît pas la Sainte Trinité du marketing : segmentation, ciblage et positionnement ? Nous ne devrions pas simplement les ignorer dans l'automatisation du marketing. Sauf si nous évoluons dans un marché homogène et que notre groupe cible s'appelle "toutes les entreprises de Suisse". Peut-être que quelques personnes cliqueront sur l'annonce ou sur l'un des liens de notre e-mail. Mais il se peut qu'il s'agisse de personnes que nous ne voulons pas et qui ne génèrent que des frais pour la distribution.

Pour toute forme de marketing, il est important d'avoir une idée claire des clients* potentiels ou "buyer personas". Les clients potentiels peuvent être regroupés en segments de clientèle, tandis que les buyer personas définissent en soi un segment. Pour l'automatisation du marketing, les profils clients dynamiques sont toutefois mieux adaptés que les simples segments de clients ou les buyer personas. Des profils de clients qui sont affinés à chaque interaction. Les solutions modernes de marketing automation permettent ainsi de créer des segments dynamiques.

Il est important que chaque message soit aussi personnel que possible ("hyper-personalized"). C'est pourquoi nous parlons aussi de "Segment of One", c'est-à-dire d'un segment composé d'une seule cliente. Dans la pratique, nous planifions toutefois des campagnes qui visent des segments plus grossiers, par exemple tous les clients dont le profil (dynamique) correspond aux critères A et B et qui ont consulté le produit X ou Y en ligne. Ou tout simplement sur tous les abandons de panier des dernières 48 heures. Mais même dans ces cas, il est facile de travailler avec des variables de texte et les messages peuvent être hautement personnalisés.

Des groupes cibles différents peuvent également être traités avec des mesures différentes et/ou via des canaux différents. C'est aussi pour cette raison que nous devrions réfléchir à une segmentation. En fonction du groupe cible, de la mesure et du canal, nous devons absolument nous poser la question de savoir ce que nous voulons exactement déclencher avec notre action, ce que nous attendons exactement des destinataires comme prochaine étape et ce dont ils ont besoin de notre part pour se déplacer dans la direction souhaitée (comportement souhaité). Les messages et les appels à l'action doivent être élaborés en fonction de ces éléments.

Manque de planification des campagnes

Les outils modernes facilitent beaucoup de choses, mais ils ne nous dispensent pas d'une planification minutieuse de la campagne. Ici aussi, nous devrions commencer par les objectifs, par ce que nous voulons atteindre concrètement avec une campagne donnée. Les objectifs possibles d'une campagne pourraient être, par exemple, d'atteindre le groupe cible

• inciter à regarder une vidéo explicative,
• les inciter à télécharger des contenus "gated" (études, livres blancs, trucs et astuces),
• motiver la divulgation des intérêts ou l'enrichissement du profil,
• les inciter à faire un essai ("Testez gratuitement maintenant !"),
• pour un webinaire ou un événement physique,
• à une demande d'offre,
• d'inciter à des achats supplémentaires (up-selling ou cross-selling),
• récupérer après un abandon de panier.

Une fois les objectifs fixés, nous devons travailler sur un plan de campagne sommaire, une sorte de feuille de route. Nous devons être clairs sur les différentes étapes de notre campagne jusqu'à l'action souhaitée du côté du client. Ensuite, il faut s'attaquer au contenu : E-mail, formulaires, landing page, microsite, et ainsi de suite.

Plus un plan est facile à transférer dans une campagne pratique, plus vite celle-ci sera prête à être lancée. Les bons outils de marketing automation offrent une représentation visuelle des différentes étapes de la campagne sous forme de flow charts, qui montrent également les dépendances.

Métriques erronées

L'idée selon laquelle il suffit de générer suffisamment de leads est très répandue dans les départements marketing. C'est dommage que les commerciaux ne soient pas du même avis. Les attentes des commerciaux* sont que les leads soient préqualifiés et que les chances de conclure un contrat soient élevées en conséquence. Mais qu'est-ce qu'un lead de bonne qualité ?

C'est là que les KPI et le lead scoring sont utiles. Le résultat (score) est par exemple très bas si quelqu'un n'a fait qu'ouvrir un e-mail (un KPI possible, mais plutôt absurde). Et un peu plus élevé si la personne ciblée a également cliqué sur un lien (un autre KPI possible). Mais le score n'est vraiment élevé que si la personne cible n'a pas seulement cliqué sur le lien, mais qu'elle s'est aussi intéressée pendant plus d'une minute au contenu du microsite ou de la page de renvoi, qu'elle a en outre visionné une vidéo explicative, et que ce n'est pas la première fois qu'elle s'intéresse à nous ou à notre offre, mais qu'elle a déjà fait preuve d'un engagement élevé, en participant par exemple aussi à un webinaire. Les bonnes solutions logicielles permettent également de prendre en compte les données de fournisseurs tiers pour le lead scoring. Dans un environnement B2C, par exemple, des données sur les intérêts d'une personne, dans un environnement B2B, par exemple, des données sur le comportement de recherche dans une entreprise (plusieurs collaborateurs ont recherché le produit Z au cours des X derniers jours).

Lorsqu'il s'agit de mesurer le succès, deux citations bien connues, attribuées à plusieurs auteurs, me viennent inévitablement à l'esprit : "If you can't measure it, you can't manage it ! Et : "Qui mesure, mesure la merde". La vérité se situe sans doute quelque part entre les deux, mais dans le cas d'une mesure unique des taux d'ouverture et de clics, c'est plutôt la deuxième affirmation qui s'impose. Et avec ce que nous mesurons, nous influençons aussi indirectement les résultats - volontairement ou non. On a tendance à optimiser la campagne de manière à ce que les objectifs fixés soient atteints. Mais à quoi bon avoir des taux d'ouverture élevés s'il n'y a rien derrière ?

Parmi les KPI vraiment pertinents, outre le NPS (Net Promoter Score) qui se trouve tout au bout de l'entonnoir, on trouve les taux de conversion. Ceux-ci devraient être mesurés à différents endroits, typiquement d'une étape de la campagne à l'autre. Nous devrions absolument mesurer les conversions des Marketing Qualified Leads (MQL) en Sales Qualified Leads (SQL) et de SQL en Opportunities (projets de vente) et d'Opportunities en Wins ou conclusions réussies. C'est là que se révèlent généralement les potentiels d'amélioration et que les marketeurs peuvent procéder à des ajustements.

Les analyses des points de contact sont également importantes pour le marketing automation. Il vaut la peine d'analyser quels sont les Touchpoints numériques qui apportent le plus d'avantages aux clients et quels sont ceux pour lesquels on peut économiser l'argent d'une optimisation. A lire à ce sujet cet article de Christoph Spengler.

Tendance au perfectionnisme

On peut passer beaucoup de temps à planifier la campagne parfaite. Mais il s'est avéré utile de commencer petit, avec une campagne peu complexe et claire. Des erreurs peuvent se produire, mais ce n'est pas grave, tant que nous en tirons des leçons. C'est toujours mieux que de viser la campagne parfaite à grand renfort d'efforts, car les premiers enseignements ne sont alors tirés que très tard et il devient incomparablement plus difficile de procéder à des adaptations dans des structures de campagne complexes.

Travaillons donc d'abord avec des workflows simples et apprenons ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas au sein de nos groupes cibles (par une mesure conséquente). Ensuite, nous optimisons et ne construisons que plus tard des workflows plus complexes avec des déclencheurs multiples et le lead scoring.

La devise est : démarrer simplement et développer avec agilité.

Manque de concentration sur le contenu

On attrape des souris avec du lard, des nouveaux clients avec du contenu. Il va de soi que les contenus sont essentiels à toute forme de communication. Mais à une époque de surcommunication et de surstimulation, le contenu revêt une importance toujours plus grande. Dans le cadre de l'automatisation du marketing, un bon contenu permet d'obtenir un effet d'attraction (pull vs push) et devrait donc être un élément central de toute planification de campagne. Pour ce faire, nous devons nous demander quels contenus pourraient apporter une réelle valeur ajoutée à un buyer persona.

Un bon contenu doit

• s'adresser aux points douloureux du groupe cible
• être de haute qualité et ne pas être en libre accès
• ont un caractère d'actualité (vs. vieux vin dans de nouvelles outres),
• répondre au comportement de tes buyer personas en matière d'information,
• contenir les arguments pertinents pour l'objectif de la campagne, et
• être conçu de manière attrayante.

Le contenu est souvent décisif pour le succès ou l'échec d'une campagne. Comme nous l'avons mentionné, celui-ci doit absolument tenir compte du comportement d'information des buyer personas visés. Si plusieurs personas sont ciblés, cela peut signifier que les mêmes contenus sont disponibles dans différents formats et sur différents canaux - dans des variantes plus ou moins longues, une fois plus visuelles (vidéo) et une fois plus textuelles (étude, livre blanc), une fois à lire (article, blog post) et une fois à écouter (podcast).

Une vision troublée du parcours client

On ne se rend peut-être pas compte de sa portée, mais c'est justement en tant que "Digital Marketer" que nous devrions nous pencher sur les aspects les plus importants de la gestion de l'expérience client. En font partie, parmi de nombreux autres points, le parcours client, les processus de bout en bout au-delà des frontières des silos. Nous ne devons pas considérer le marketing automation comme une discipline totalement isolée au sein du marketing. Il faut penser en termes de processus globaux qui reflètent l'ensemble de l'expérience client - du premier intérêt d'un client potentiel à l'achat, en passant par le suivi après-vente et un programme de fidélisation. Mais cela ne signifie pas que chaque campagne doive nécessairement englober tous ces domaines. Nous devrions simplement nous demander quels effets elle pourrait avoir à droite et à gauche sur l'expérience client et, le cas échéant, faire appel suffisamment tôt à des collègues d'autres départements - voir ci-dessus.

Une bonne campagne nous permet en tout cas de contribuer positivement à l'expérience client. Dans l'idéal, nous gagnons des "insights actionables" pour une meilleure personnalisation de la prochaine campagne ou des étapes de la campagne. Il est également important d'enrichir les profils des clients avec les nouvelles données obtenues, ce qui donnera à toute l'organisation une image plus claire des clients potentiels et permettra d'adapter la proposition de valeur à leurs besoins individuels.

Surestimation de l'harmonisation des données

Dans de nombreuses organisations, il n'existe pas seulement des silos de services, mais aussi de nombreux silos de données. Par expérience, je sais à quel point les commerciaux, par exemple, ont du mal à centraliser les données - jusqu'à les boycotter véritablement. La bonne nouvelle : il existe des plateformes de données clients (CDP) qui permettent de rassembler les données de différents pools et de les harmoniser dans une certaine mesure grâce à l'IA. Ou du moins de les rendre utilisables pour le marketing automation, dans la mesure où nous disposons de l'opt-in de nos clients. On parle aussi ici de Customer Intelligence Platforms (CIP). Or, il se trouve qu'à peine 25% de toutes les entreprises allemandes utilisent une CDP (source : Marketing Tech Monitor 2021 ; n = 257), et il s'agit certainement plutôt de grandes entreprises de taille moyenne à grande. Les chiffres correspondants manquent pour la Suisse.

L'absence d'harmonisation des données n'est en aucun cas une raison de ne pas automatiser pour le moment. La consolidation et l'harmonisation des données prennent en général beaucoup trop de temps. Et le marketing automation en soi, s'il est correctement mis en place, contribuera également à une amélioration qualitative des données clients. À chaque étape d'une campagne, les profils des clients sont affinés. De toute façon, nous ne pouvons pas éviter une stratégie de données de première partie (Cookie-Geddon, Apple's Privacy Rules).

Mais que faire si nous n'avons pratiquement aucune donnée sur nos clients ? Dans ce cas, nous commençons avec le peu que nous avons. Les achats de produits, les anniversaires de naissance ou de nom, les annonces de produits, les anniversaires d'entreprise, etc. peuvent servir de déclencheurs. Il y a toujours une occasion - ou une transaction - pour une action de marketing.

Le plus important, c'est que nous veillions à ce que les clients aient une vue unique à 360 degrés, et ce depuis chaque département de notre entreprise. Veiller également à ce que les données soient toujours à jour. Les données doivent pouvoir être gérées facilement à chaque poste en contact avec les clients. Selon le cas d'utilisation, les données doivent également être synchronisées avec les systèmes de back-office (ERP, SCM), de préférence en temps réel. Après tout, nous ne voulons pas promouvoir un produit qui vient d'être acheté.

Il y aurait encore beaucoup à écrire sur les stratégies de données, la gestion des données, la sécurité des données, la technologie ou encore les stratégies opt-in, mais cela dépasserait le cadre de cet article.

Négligence du test

Ceux qui ont du courage peuvent se lancer dès que la campagne est mise en place. Et s'étonner ensuite peut-être que les objectifs fixés ne soient pas atteints. Il est certainement préférable d'effectuer quelques tests avant de donner le coup d'envoi. Il s'agit de vérifier le bon fonctionnement des chaînes de la campagne, des liens, de la logique, des intervalles, etc. en jouant avec quelques collègues à différents déroulements de campagne. On voit rapidement ce qui fonctionne et ce qu'il faut améliorer.

C'est souvent pendant la phase de test que l'on voit si la campagne prévue permet d'atteindre les objectifs fixés. Bien sûr, il n'y a aucune garantie. Si l'on ne veut pas mettre tous ses œufs dans le même panier, le mieux est d'essayer l'A/B testing. Il est ainsi possible d'expérimenter avec différents déroulements de campagne, contenus, titres, images, etc. Les solutions modernes d'automatisation du marketing réaffectent les budgets de manière dynamique à ce qui est le plus performant.

Non-respect de la politique de confidentialité

Même si le règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'Union européenne et la loi fédérale sur la protection des données (LPD) en Suisse sont des sujets désagréables pour les esprits créatifs du marketing, il faut absolument y consacrer un peu de temps ou se faire bien conseiller - par des spécialistes externes ou par le service de conformité interne. Même si, à première vue, quelqu'un d'autre est responsable. Alors qu'en Allemagne ou dans l'Union européenne, les entreprises se voient infliger des amendes, souvent de plusieurs dizaines de millions de francs, en Suisse, non seulement les personnes morales, mais aussi les personnes physiques, comme par exemple le directeur ou la directrice du marketing, peuvent se voir infliger une amende pouvant aller jusqu'à 250 000 francs, pour autant que l'acte ait été commis intentionnellement.

Dans tous les cas, au moins une personne d'un département marketing devrait se pencher sur le thème de la protection des données, et ce aussi bien sur la jurisprudence actuelle en vigueur que sur les efforts de l'UE, de la Suisse et, selon le marché, d'autres États pour protéger davantage la sphère privée de leurs citoyens (règlement e-privacy, Privacy Shield, etc.). Cela doit être fait même si l'on opte pour une solution logicielle professionnelle qui prend soi-disant en compte tous les aspects relatifs à la protection des données dans les processus. Ce n'est pas une garantie que rien ne peut aller de travers dans ce cas.

Deux autres conseils : Premièrement, je m'assurerais que seuls les collaborateurs qui ont un "besoin de savoir" et qui savent comment traiter les données des clients ont accès aux données. Deuxièmement, je ferais toujours preuve d'une transparence totale vis-à-vis des clients existants et potentiels. Les clients doivent comprendre exactement pourquoi quelles données sont collectées, ce que nous avons l'intention d'en faire et comment et où ils peuvent gérer les données de leur propre chef (abonnements à la newsletter, opt-ins, etc.). Si nous créons cette transparence, les clients seront plus enclins à révéler des informations les concernant, ce qui nous aidera par la suite à personnaliser notre approche.

Préférence pour les solutions "best of breed

Plus d'un spécialiste du marketing a la nausée lorsqu'il s'agit d'évaluer la bonne solution de marketing automation. La diversité des solutions AdTech et MarTech disponibles sur le marché est énorme. Scott Brinker, de Chiefmartec.com, s'exerce depuis des années à trouver une solution. Aperçu La dernière, datant d'avril 2020, présente environ 8000 solutions de centaines de fabricants.

Avant de se perdre dans la jungle des fonctionnalités des solutions envisageables, il convient donc de définir clairement les objectifs que l'on souhaite atteindre et, par conséquent, ce qui doit être automatisé et quelles sont les fonctionnalités nécessaires à cet effet. Il y a une grande différence entre l'utilisation d'une solution d'automatisation des e-mails et la personnalisation du contenu des pages web, par exemple. Il vaut la peine de se projeter un peu dans l'avenir. Trop souvent, on acquiert rapidement un outil bien adapté à la tâche requise pour constater plus tard qu'il a atteint ses limites. On a alors besoin d'un deuxième, puis d'un troisième outil, et on doit alors inévitablement se battre pour l'intégrer.

C'est pourquoi il faudrait peut-être se demander dès le départ s'il s'agit vraiment de l'outil "best of breed", qui répond à tous les souhaits, ou s'il ne serait pas plus judicieux d'opter pour une plateforme qui peut être complétée, selon les besoins, par différentes solutions entièrement intégrées du même fournisseur. Dans ce cas, il vaut également la peine de regarder plus loin que le bout de son nez. Outre l'automatisation du marketing, y a-t-il un besoin d'automatisation des ventes ou des services ? La solution choisie devrait au moins proposer des adaptateurs pour l'intégration simple d'applications tierces. Les adaptateurs ou les API ouvertes sont également importants pour l'intégration de solutions déjà existantes, par exemple les systèmes CRM et ERP existants.

Au centre de toute solution choisie devrait idéalement se trouver une bonne Customer Data Platform (CDP) (voir ci-dessus). Cela permettrait de garantir une gestion efficace des données, l'attribution de droits d'accès et la protection des données (conformité au RGPD ou à la LPD). Dans tous les cas, nous devrions créer des profils de clients uniformes sur une plateforme centrale.

Les outils modernes de marketing automation offrent la possibilité de visualiser facilement la succession des différentes étapes de la campagne à l'aide d'éléments graphiques et de la fonctionnalité glisser-déposer et de simuler le déroulement de la campagne avec un ensemble de données de test. L'A/B testing déjà mentionné avec l'allocation dynamique de budgets fait également partie d'un outil moderne. Les possibilités d'analyse des données ne doivent pas être négligées lors de la recherche du bon outil. Ici aussi, il convient de privilégier des solutions simples avec une représentation graphique et des "insights actionnables".

"Last but not least", il faut bien réfléchir avec qui on s'engage. En plus d'un conseil et d'un accompagnement compétents pendant la phase d'implémentation, il faut faire attention au support ultérieur (accessibilité, canaux, libre-service, langue, coûts). Et c'est justement en ce qui concerne l'assistance ultérieure qu'il a tendance à valoir la peine de miser sur un Marketing Cloud complet d'un seul fournisseur plutôt que sur divers outils de différents fournisseurs.

Confiance dans l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle dans l'automatisation du marketing est à la fois une bénédiction et une malédiction. D'un côté, l'optimisation du temps d'envoi et l'analyse de la fatigue basées sur l'IA, c'est-à-dire la décision du moment de la journée et de la fréquence de la communication avec une personne cible, conduisent par exemple à de meilleurs résultats dans le marketing par e-mail. D'un autre côté, la publicité programmatique basée sur des algorithmes peut conduire à l'exact opposé si l'IA est mal entraînée ou si les objectifs ont été mal définis, par exemple si l'on vise des taux de clics élevés et un PMC ou un CPM (prix par mille contacts ou coût par mille) avantageux. Outre le fait que peu de fournisseurs souhaitent voir leur publicité sur des sites pornographiques ou des sites de groupements extrêmes, des KPI erronés, par exemple le CPC (coût par clic) et le taux de conversion, peuvent conduire à ce que le service commercial soit inondé de leads de mauvaise qualité. Taux de conversion élevé dans le marketing, faible ou nul dans la vente. Ou alors, rien n'arrive à la vente, bien que le service marketing célèbre des taux de clics élevés. Tout simplement parce que l'ad server, en raison de l'objectif mentionné (taux de clics élevé, CPM bas), diffuse des interstitiels sur des pages où il n'y a que peu de contexte et que les visiteurs agacés du site web veulent simplement cliquer dessus le plus vite possible. Pour une référence contextuelle, une interface avec le système CRM s'impose.

Mais c'est aussi une malédiction parce qu'aujourd'hui, de nombreux marketeurs se laissent aveugler par des fournisseurs comme Facebook ou Google et manquent de transparence. Les algorithmes font en effet partie du secret d'entreprise. Il est donc important de veiller à obtenir de bons résultats finaux, c'est-à-dire des affaires rentables, et de définir des objectifs correspondants.

Dans tous les cas, il vaut la peine de se pencher sur les limites de l'IA.

* Daniel Renggli a fait sa carrière dans le marketing et la vente auprès d'entreprises technologiques comme IBM, SAP ou Microsoft. Dernièrement, il était responsable du marketing des solutions CX pour la publicité, le marketing, la distribution et les services d'Oracle dans six pays, dont l'Allemagne et la Suisse. Il est titulaire d'un diplôme fédéral de directeur des ventes et d'un Master of Advanced Studies en marketing et gestion d'entreprise de l'université de Bâle. Outre l'automatisation du marketing, il s'intéresse professionnellement à la transformation numérique des entreprises, à la cocréation et à la gestion de l'expérience client (CXM). Il est auteur et conférencier lors d'événements. Il est également co-éditeur du podcast BeyondCXM.