L’analyse et le traitement de données : pivot de l’expérience client de demain

En démocratisant et en accélérant l’accès à tous types de données, les nouvelles technologies libèrent l’innovation pour dynamiser l’expérience client.

Selon Gartner, en 2020, les choix des clients seront directement inspirés de la qualité de leur expérience utilisateur, plutôt que de la qualité du produit lui-même. Ainsi, 89% des entreprises se préparent à se mesurer à leur concurrence dans ce domaine, contre 36% quatre ans plus tôt. Gartner prévoit ainsi que cette année, 50% des investissements dans un produit alimenteront l’innovation en matière d’expérience client. 

Ce que le Président de Mercedes a résumé par : « L’expérience client est le nouveau marketing ». A l’ère du numérique, on le sait, les consommateurs sont particulièrement bien informés, impatients, exigeants et versatiles. Si le prix du produit ou d’un service compte pour beaucoup dans la décision d’achat final, la qualité de l’expérience client est selon eux un plus décisif. C’est d’ailleurs l’un des principaux arguments mis en avant par les leaders du numérique, comme Amazon ou Uber.

 

(Re-)connaître le client et prévoir ses attentes

Si l’expérience client est jugée parfois en fonction d’éléments intangibles, mettant en jeu des émotions et des sentiments, ainsi qu’un contexte propre à chaque consommateur, l’analyse de données apporte une réponse particulièrement efficace. Elle permet non seulement de personnaliser les interactions avec le client, à travers tous les points de contact – points de vente physique ou en ligne, réseaux sociaux, centres d’appels ou chatbots dédiés au service client – mais également de prévoir ses comportements et attentes futurs pour lui fournir des recommandations, voire des promotions personnalisées. 

L’intelligence artificielle devient ainsi l’un des principaux alliés des départements marketing. Elle est désormais à la base des efforts des entreprises pour créer une expérience client immédiate, fluide et attrayante, tout en maîtrisant ces coûts. Tout l’enjeu consiste aujourd’hui à répondre aux exigences quelque peu « bipolaires » des consommateurs modernes qui réclament à la fois de l’autonomie (par exemple, consulter un site internet pour trouver une information plutôt que d’appeler un service client) et de l’accompagnement (lorsque la réponse nécessite une expertise plus poussée) ; et ce sans plomber un budget dédié.

 

Un data lake pour libérer le potentiel des données

Comment dès lors libérer cette puissance ? Dans la plupart des entreprises aujourd’hui, il existe des silos de données qui correspondent généralement à des silos organisationnels. L’absence de lieu unique où les données seraient facilement partagées et consommées, sur site ou dans le cloud, les oblige à adopter une approche fragmentée, qu’elles cherchent à améliorer la connaissance et le parcours clients, ou à créer de nouvelles offres. Mais le monde économique moderne exige immédiateté et les utilisateurs métiers doivent pouvoir accéder sans délais aux données qui leur sont utiles pour mener à bien leurs projets.

La solution est désormais connue : une architecture de gestion des données tirant parti d’un data lake (lac de données), lieu unique pour regrouper, mettre en qualité et depuis lequel consommer les données, en toute sécurité. Couplé aux dernières innovations cloud (capacités d’analyses et/ou de stockage décentralisées), de self-service (délégation du traitement de la donnée à l’utilisateur métier), de temps réel (Hadoop, MapR, Apache Spark) et de gouvernance (conformité aux règles interne et réglementation externe), le data lake devient le lieu de référence qui garantit que la donnée est fiable et accessible, et autorise les utilisateurs à inventer de nouvelles applications et libère l’innovation. Sa principale caractéristique est l’agilité, quels que soient le volume et la typologie des données, et la dimension des projets. 

Au-delà de la maîtrise des parcours client, l’analyse de données permet également aux entreprises de mesurer les performances des services qu’elles rendent, c’est-à-dire l’engagement des clients. Cet engagement qui créera une fidélité entre un client et une marque. Ce qui lui permet de progresser en pointant le potentiel d’amélioration à chaque étape de ce parcours. 

Au final, le consommateur gratifie l’entreprise de sa confiance, lorsqu’il comprend que ses attentes sont prises en compte, lorsqu’il reçoit des offres issues directement de l’analyse de ses achats passés et de l’historique de sa navigation web, et lorsque sa fidélité est récompensée. Et le data lake est le moyen le plus rapide et le plus agile aujourd’hui pour parvenir à cette maîtrise des données au service des objectifs métiers de l’entreprise.

Martech

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