Les promesses d’une expérience client connectée : fidélisation et accroissement du chiffre d’affaires

A l’ère du numérique, les attentes en matière d’expérience client et de facilité d’utilisation évoluent. Les utilisateurs exigent des interactions transparentes, intuitives et personnalisées avec les entreprises, à travers de multiples canaux de communication, aussi bien physiques que numériques.

A l’ère du numérique, les attentes en matière d’expérience client et de facilité d’utilisation évoluent. Les utilisateurs exigent des interactions transparentes, intuitives et personnalisées avec les entreprises, à travers de multiples canaux de communication, aussi bien physiques que numériques.

Les interactions connectées sont un facteur critique de différenciation par rapport à la concurrence. De fait, dans son enquête réalisée en 2017 sur l’expérience client, Gartner constate que, au cours des deux prochaines années, 81 % des entreprises prévoient que la concurrence se jouera principalement (voire entièrement) sur le terrain de l’expérience client, devant des facteurs plus traditionnels tels que le prix, la qualité du produit ou la réputation de la marque.

Mais comment les entreprises peuvent-elles offrir le genre d’expérience qui fidélise le client et stimule le chiffre d’affaires ? La clé consiste à optimiser le parcours client par une expérience plus connectée, non seulement à travers des canaux comme le Web, les applications mobiles et les centres d’appels, mais aussi par le partage d’informations d’ordre opérationnel dans le but d’identifier de nouvelles opportunités et d’apporter encore plus de valeur ajoutée au client ou à l’utilisateur final.

Pour ce faire, l’entreprise doit être véritablement connectée. C’est ici que la gestion des informations d’entreprise (EIM) entre en jeu. L’EIM permet de prévoir et anticiper le comportement du client, en formulant des recommandations sur la meilleure marche à suivre, et en connectant les systèmes et applications métiers pour fournir une vue unifiée du client. Cela permet d’adapter de manière dynamique et en temps réel l’expérience client en fonction du contexte.

Tout est dans le parcours client

Prenons l’exemple de Malaysia Airports, la société qui gère les aéroports en Malaisie. L’un des piliers de son plan stratégique sur cinq ans est de transformer Kuala Lumpur en cité aéroportuaire du futur et d’offrir ce que l’entreprise appelle une « expérience complète de l’aéroport ». Alors que le voyage aérien est souvent synonyme d’anxiété et de stress, Malaysia Airports y trouve une formidable opportunité d’engagement avec ses passagers en leur offrant une expérience agréable, sans stress, que ce soit lors d’un départ, d’une arrivée ou d’un transit au sein de l’aéroport.

Il n’est pas simple de capturer la quantité de données produites par ce qui se passe dans un aéroport et d’en tirer des informations exploitables. Hypothétiquement, l’expérience client commence par la réservation d’un vol et d’un parking, les données permettant alors d’identifier les possibilités de stationnement et d’alerter les passagers de tout retard dû à la circulation ou à la météo et susceptible de perturber leur voyage. Une fois arrivés à l’aéroport, les passagers vont bénéficier d’une expérience numérique immersive totale, en étant informés en instantané des temps d’attente à l’enregistrement et aux contrôles de sécurité ou encore du temps de trajet à pied jusqu’aux portes d’embarquement. L’objectif ultime étant de leur assurer une journée exempte de stress, grâce à un accès transparent aux informations ayant une incidence sur leur voyage.

Tandis que nombre d’entreprises se focalisent sur les données des clients (les passagers, en l’occurrence), la véritable valeur réside également dans les données opérationnelles qui jalonnent leur parcours. Examinons le fonctionnement d’un aéroport. Imaginons l’emploi de caméras pour analyser la densité de la foule et repérer rapidement des problèmes tels qu’un ascenseur qui tombe en panne ou une file d’attente qui s’allonge à l’une des cafétérias. Grâce à ces informations, il est possible de lancer automatiquement une intervention de maintenance pour l’ascenseur défaillant et d’améliorer l’expérience client en aiguillant les passagers vers un autre ascenseur ou une cafétéria moins fréquentée. Les informations opérationnelles peuvent aussi faciliter le parcours des passagers en transit, par l’affichage d’images sur leur montre connectée ou par le recours à l’Internet des Objets pour la géolocalisation de chariots disponibles.

L’analytique du Big Data permet d’alimenter une plate-forme numérique unifiée à partir de divers systèmes existants. Ces données peuvent ensuite être analysées par apprentissage automatique (machine learning) afin d’optimiser les prises de décisions et l’expérience des passagers. Cela permettra à l’aéroport de se différencier en termes d’engagement avec les passagers et de renforcer les sources de revenus existantes ou d’en créer de nouvelles.

Autre exemple : une mutuelle avait pour objectif de réduire le volume des appels de ses sociétaires à son centre d’appels et de privilégier les interactions en libre-service via son site web et son application mobile. Le relevé des remboursements a ainsi été modernisé pour présenter aux patients les informations nécessaires de façon simplifiée. Pour les informations plus complexes, le relevé comporte des liens directs vers le site, des réponses rapides via un chatbot et un renvoi vers le centre de contact seulement pour les questions plus spécifiques.

Si l’on considère cet exemple dans le domaine de la santé à la lumière des opportunités manquées, il y a là le potentiel d’accroître encore la valeur ajoutée de l’expérience du patient en connectant des informations prédictives à son parcours. C’est ainsi que l’organisme d’assurance complémentaire pourrait s’appuyer sur l’intelligence artificielle (IA) pour analyser les tendances et les opérations courantes afin d’identifier une personne se rendant à l’hôpital pour une certaine procédure, puis de lui recommander un suivi tel qu’une surveillance de la tension à l’issue de cette procédure. L’assureur pourrait ainsi promouvoir des activités bénéfiques pour le patient, et améliorer ainsi l’expérience client, mais aussi réduire ses propres coûts sur le long terme.

Le recours à l’IA pour éclairer et guider le parcours client est dès aujourd’hui une réalité, dans de nombreux secteurs, et il est temps de s’y atteler. Dans un premier temps, il s’agit de déterminer les principaux points de décision dans le parcours client, ceux qui orientent le mieux le client vers l’étape suivante, ainsi que les données dont l’analyse permettra d’accompagner son parcours. L’étape suivante est d’interconnecter les systèmes et les applications de façon à créer une plate-forme unifiée qui détecte les opportunités manquées d’optimiser le parcours client. Et l’ultime étape consiste à identifier des domaines, tels que les opérations, pouvant apporter de la transparence et de l’automatisation dans les interactions avec les clients afin de les fidéliser et de générer du chiffre d’affaires.

 

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