Les dirigeants le savent, les données sont primordiales mais inexploitées

Les consommateurs exigent des expériences connectées et rationalisées. Les entreprises qui souhaitent être agiles doivent alors utiliser les renseignements extraits des données client, quelque soit l’appareil utilisé, pour identifier les problèmes et surtout adapter leurs offres en conséquence. Mais comme le révèle une étude d’Experian, sur 95% de dirigeants qui pensent que les données changent la façon dont les entreprises fonctionnent et vendent, 83% estiment qu’elles ne sont toujours pas encore exploitées.

Le challenge est donc plus que jamais, d’avoir une vue holistique de leurs clients et de leurs prospects.

Comment éviter toute désillusion par rapport à la masse de ces données ?

Chaque client est unique et contacte une entreprise pour des raisons très différentes. Toutes les interactions avec les clients, via les réseaux sociaux, le téléphone, l’e-mail, le chat, génèrent une grande quantité de données. Elles doivent être dirigées vers un lieu unique pour pouvoir être interprètées par des collaborateurs qui ne sont pas des professionnels de l’analyse de données, mais devraient n’avoir qu’à gérer des données basiques.

Filtrage et personnalisation, les premiers pas de l’analyse

Les gros volumes de données dont disposent les entreprises modernes devraient être vus comme un actif et non un problème. Ce devrait être une source d’informations pleinement exploitable. Leur analyse devrait être simple et il devrait être possible de les regrouper à chaque étape du parcours client pour permettre d’améliorer l’expérience client. L’analyse peut se faire par simple filtrage et personnalisation, puis être partagée avec d’autres départements de l’entreprise.

La nécessaire identification des données de qualité

Analyser d’énormes volumes d’information est une lourde tâche qui peut être effrayante. Mais il est important de ne pas se perdre dans la quantité des données mais plutôt essayer d’identifier les données de qualité, génératrices de valeur pour l’entreprise ; car chaque information collectée n’est pas nécessairement pertinente pour l’entreprise.

Des outils pour faire fructifier les données collectées

C’est une chance dont il ne faut pas se passer, à l’ère de l’intelligence artificielle et du machine learning, les entreprises disposent d’outils pour faire fructifier les données collectées. Elles permettent de prédire si l’interaction avec le client sera positive ou négative et alors, d’identifier la meilleure équipe ou le niveau du service client auxquels faire remonter la requête. Les responsables du service client peuvent alors optimiser le temps de leur équipe et gérer le volume avec un maximum d’efficacité.

Les modèles et les corrélations dans l’historique des interactions avec un client, permettra de connaître ce qui fonctionne, ou pas, et de remonter jusqu’à la racine du problème identifié. Ensuite, l’entreprise pourra mettre en œuvre une stratégie fondée sur des éléments de preuve afin que la solution proposée soit la plus efficace possible pour chaque demande client.

Combiner les données historiques et l’activité de chaque client sur les sites web, les applis mobiles et les autres interactions, permet aux entreprises de mieux guider leurs clients vers de nouvelles expériences, en leur procurant des informations pertinentes, des produits appropriés, dans une démarche personnalisée, évitant ainsi des problèmes de support.

Certes, il n’existe pas de manuel de l’analytique. Mais les données correctement analysées constituent la propriété intellectuelle la plus lucrative pour une entreprise. En exploitant correctement les informations de sa base de clients, elle peut en apprendre beaucoup sur eux pour se démarquer et maintenir durablement des relations avec eux, en leur proposant une expérience proactive et personnalisée.