La science de l’analytique client est de plus en plus sophistiquée. Preuve en est le rapport de Ventana Research : selon lui, les entreprises qui tentent d’assembler et de développer leur propre analytique constatent souvent que leurs projets d’analyse de la clientèle sont impossibles à gérer et peu fiables, qu’ils consomment beaucoup de temps et d’efforts et que le délai de rentabilisation est loin d’être optimal.
En effet, Ventana Research a constaté que plus de la moitié (52 %) du temps consacré aux processus d’analytique client se concentre sur les données plutôt que sur le travail d’analyse indispensable aux entreprises pour atteindre leurs principaux objectifs commerciaux.
Le rapport, intitulé « Modern Customer Analytics for Customer Experience » (Une analytique client moderne pour l’expérience client), révèle que pour la grande majorité des entreprises, l’expérience client figure parmi les principaux objectifs stratégiques : près de trois entreprises sur quatre (72 %) affirment que l’analytique vise avant tout à améliorer l’expérience client. Pourtant, la plupart n’ont pas été en mesure de tirer pleinement parti de l’analytique pour moderniser l’expérience client ; ceci est en grande partie dû au manque de connaissances sur la satisfaction client.
« Les gains en termes de valeur véritablement transformationnelle découlant de l’optimisation des expériences client sont encore à réaliser », indique le rapport. « Même après avoir privilégié pendant des décennies le CRM comme outil principal d’amélioration de la relation client, les entreprises peinent encore à bien comprendre leurs clients. »
Mais tout ceci peut changer grâce aux avancées modernes. Les outils et techniques disponibles aujourd’hui peuvent contribuer à faire progresser l’expérience client en permettant aux entreprises de :
- déterminer les interactions optimales,
- engager les clients de manière efficace,
- améliorer le CSAT sur l’ensemble des canaux.
Les capacités analytiques avancées proposées actuellement s’appuient sur le machine learning pour évaluer la satisfaction et l’intention des clients en analysant leurs conversations sur les canaux vocaux et textuels. Selon le rapport, l’analyse des sentiments « permet de réaliser des analyses beaucoup plus approfondies et variées des données relatives aux clients ».
Mais cela ne suffit pas : les entreprises doivent être en mesure de fournir des analyses personnalisées en tenant compte du contexte. Les rapports doivent se décliner à de nombreux niveaux : par client ou par agent, par sujet ou par problème, ou encore en fonction de chaque rôle spécifique au sein de l’entreprise.
Les outils d’analytique pilotés par l’IA permettent aux entreprises d’utiliser un ensemble élargi d’indicateurs plus avancés que les indicateurs opérationnels tels que l’AHT et le FCR, et qui reflètent de manière précise l’expérience client et exploitent les données de l’ensemble de l’activité. Ventana Research constate que pour analyser l’expérience client, les entreprises tiennent compte des données financières (60 % des entreprises), des données sur les performances des agents (53 %) et des données sur les opérations des centres de contact (45 %). Les nouvelles méthodes d’évaluation de l’expérience client combinent les indicateurs traditionnels, comme le CSAT, avec des informations fournies par l’analytique client à partir des données provenant des interactions vocales et textuelles, des sentiments et du comportement des agents et des clients.
Comment moderniser l’expérience client
Les entreprises peuvent exploiter les progrès de l’analytique pour améliorer l’expérience client en suivant les étapes clés suivantes identifiées par Ventana Research :
- investir dans l’analytique client qui apportera des avantages supérieurs aux approches existantes, comme l’amélioration des communications avec les clients (considérée comme un avantage clé par 59 % des entreprises) et l’amélioration de l’expérience client globale (considérée comme un avantage clé par 50 % des entreprises),
- établir le bien-fondé de l’analytique avancée en reliant ses avantages à d’autres indicateurs clés de l’entreprise, tels que la réduction des coûts du centre de contact,
- vérifier si la technologie en place est conçue pour analyser les interactions vocales et textuelles pour des applications avancées, pilotées par l’IA,
- choisir une technologie capable de générer des informations pour guider les agents en temps réel.