Qualité versus quantité, comment éviter les désillusions face à la data

Analyser et exploiter toute la puissance des données clients constitue la propriété intellectuelle la plus lucrative d’une entreprise

La croissance exponentielle du Big Data pousse les entreprises à déverrouiller ces données pour en exploiter tout le potentiel. La data est aujourd’hui considérée comme l’un des actifs les plus précieux d’une organisation pour se différencier. Leur analyse peut alors révéler des insights client perspicaces et permettre aux entreprises d’avoir accès à des informations qui révèlent des patterns et peuvent conduire à une meilleure expérience client. Mais, différentes raisons font que les données peuvent souvent être mal interprétées. Les entreprises risquent alors de fonder leurs décisions sur des informations erronées et mécontenter leurs clients.

D’après une étude réalisée par Experian, sur 95% de dirigeants qui pensent que la data change la façon dont les entreprises fonctionnent et vendent, 83% estiment que les données ne sont toujours pas pleinement exploitées. Et 63% pensent que leur entreprise n’utilise pas tout le potentiel des données pour faire progresser leur organisation dans le bon sens.

La clé pour les entreprises agiles modernes est d’utiliser les renseignements extraits des données client pour identifier les problèmes et adapter leurs offres en conséquence. Maintenant que les clients sont avides d’expériences connectées et rationalisées, et ce sur une multitude de devices, il est plus important que jamais pour les entreprises d’avoir une vue holistique de leurs clients et de leurs prospects.

Alors, comment les entreprises devraient-elles s’y prendre pour éviter toute désillusion par rapport à la masse de ces données?

Chaque client est différent et se connecte à une entreprise pour différentes raisons. Toutes les données générées par le biais d’interactions avec les clients, via les réseaux sociaux, le téléphone, l’e-mail, le chat, etc. doivent être dirigées vers un lieu unique. Mais les collaborateurs qui ne sont pas particulièrement formés à l’analyse de données devraient se contenter de gérer des données basiques pour pouvoir correctement les interpréter.

L’analyse peut se faire par simple filtrage et personnalisation, puis être partagée avec d’autres départements de l’entreprise. 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’insights clairement exploitables. Leur analyse devrait être simple et il devrait être facile de les regrouper à chaque étape du parcours client pour permettre d’améliorer l’expérience client.

Certes, analyser d'énormes volumes d’information peut être effrayant tant la tâche est lourde. Mais chaque information collectée n’est pas nécessairement pertinente pour l’entreprise.

Il est important alors de ne pas se perdre dans la quantité des données mais plutôt d’essayer d’identifier les données de qualité, génératrices de valeur pour l’entreprise.

Cette intelligence permettra de comprendre les clients, d’améliorer la communication et d’apporter des services de support où et quand il le faut, en priorité.

A l’ère de l’intelligence artificielle et du machine learning, les entreprises disposent désormais d’outils pour faire fructifier les données collectées. Elles devraient pouvoir prédire si l’interaction avec le client sera positive ou négative et, de là, identifier la meilleure équipe ou le niveau du service client auxquels faire remonter la requête. Les responsables du service client peuvent alors en profiter pour faire le meilleur usage du temps de leur équipe et gérer le volume avec le maximum d’efficacité.

Il est indispensable d’utiliser les patterns et les corrélations dans l’historique des interactions avec un client, pour identifier ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas, et ainsi remonter jusqu’à la racine du problème identifié. Une fois fait, une entreprise pourra mettre en œuvre une stratégie fondée sur des éléments de preuve afin que la solution proposée soit la plus juste possible pour chaque requête client.

En combinant les données historiques et l’activité de chaque client sur les sites web, les applis mobiles et autres interactions numériques, les entreprises vont pouvoir mieux guider les clients vers de nouvelles expériences produit, leur fournir des informations pertinentes afin d’éviter des problèmes de support et recommander des produits appropriés dans une démarche personnalisée.

Il n’existe pas véritablement de manuel de l’analytique, ce qui complique l’approche. Mais correctement analysées, les données peuvent être la propriété intellectuelle la plus lucrative d’une entreprise. C'est un moyen unique pour une entreprise de se démarquer et d’en apprendre beaucoup sur sa base de clients. Exploiter toute la puissance de la data peut aider une entreprise à proposer à ses clients une expérience proactive et personnalisée, et à maintenir durablement des relations avec eux.