Big data et Relation clients : beaucoup de données, trop peu d’analyses

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La multiplication des canaux d’interactions avec les clients génère de plus en plus de données. De nouvelles données issues de la digitalisation (mails, chats, réseaux sociaux, …), moins structurées, côtoient des données plus traditionnelles liées aux ventes ou aux profils des clients. Cette abondance d’informations devrait enrichir la connaissance client et ainsi alimenter les directions de la relation clients, les directions marketing ou les directions commerciales, par exemple pour établir des segmentations plus fines. Pourtant, nous constatons que peu d’entreprises sont aujourd’hui capables de reconstruire le parcours de leurs clients et certains secteurs d’activités affichent un retard net dans le domaine. Vous vous demandez pourquoi ?

Ce n’est pas un souci technologique. Les solutions existent et offrent la capacité de lire, stocker, comprendre et analyser les données. Ce n’est pas non plus un problème de compétences, les data scientists ou data analysts sont formés et disponibles sur le marché du travail. Les freins se situent ailleurs.

Alors pourquoi les entreprises sont-elles si peu matures dans l’utilisation du big data dans la relation clients ?

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C’est avant tout une question de transformation des entreprises. C’est ce qu’explique François Bourdoncle, co-fondateur d’Exalead et co-chef de projet du plan « Big Data » initié par Arnaud Montebourg en 2014, quand il parle du big data comme d’un « principe actif » de la révolution numérique. Les canaux d’interactions et les services offerts aux clients sont le plus souvent gérés en silos par des services différents, qui chacun conservent jalousement leurs données.

Dans une entreprise, le parcours de la donnée n’est pas fluide et son analyse, pour être pertinente et porteuse de valeur, doit être réalisée de manière transverse. Les clients choisissent leurs canaux d’interactions pour se renseigner, accéder aux services, acheter, exprimer leur satisfaction… Les données qu’ils génèrent ainsi tout au long de leurs parcours sont de natures multiples, enregistrées dans de nombreux systèmes tous différents. Les clients répondent à leur propre logique d’interaction, et c’est à l’entreprise de s’adapter pour reconstituer leurs messages et les écouter vraiment !

Comment l’analytics arrive à mieux comprendre les clients ?

Les outils d’analytics permettent justement de corréler les données, quel que soient leur origine. Par exemple, la satisfaction client est corrélée aux temps d’attente au téléphone : elle chute passé un certain seuil, quand la durée devient trop longue ; l’inverse est vrai, nous avons récemment constaté pour un de nos clients, de manière contre-intuitive, qu’un temps d’attente trop court altérait la qualité de services perçue. La démarche se fait aussi en corrélant des canaux différents pour évaluer par exemple le transfert de charge de l’un vers l’autre : une qualité de service dégradée sur le chat ou le mail provoque ainsi des reports sur les canaux téléphoniques et physiques.

Enfin, les outils analytics enrichissent la connaissance client et permettent une segmentation plus fine des contacts. Les données du parcours client permettent de capter des comportements et de définir un éventail d’usage plus large. Des clients positionnés sur un même segment auront par exemple des comportements différents en fonction de leur maturité digitale.

Pour y voir clair dans cette exploration des données, il est souvent nécessaire pour les entreprises de se faire accompagner et surtout de disposer des bons outils.

Customer Interaction Service

Capgemini a lancé il y a quelques semaines son offre Customer Interaction Service. Cette offre propose un diagnostic de la performance de la relation clients, basé sur des analyses statistiques des données de détail sur les clients et leurs interactions. Dotée d’une interface ergonomique pour visualiser les résultats, Customer Interaction Service s’appuie sur un benchmark constitué des données de plus de 200 entreprises de différents secteurs et ce avec une profondeur d’historique de plusieurs années.

Pour en savoir plus

A propos de l'auteur

Thomas Saint Hilaire
VP Conseil Analytics

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