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Arrêtez de confondre connaissance client et big data

08 septembre 2016


Si on parle moins de big data depuis quelques mois, il n’en reste pas moins que beaucoup de gens mettent désormais un signe égal entre « connaissance client » et « big data », au motif que toute entreprise a aujourd’hui beaucoup de données sur ses clients. C’est ce que soulignait Thierry Spencer dans cette interview :

Pour toutes les entreprises, les data deviennent « big » : les capacités de stockage s’accroissent, les données non structurées (telles que les expressions de clients sur la toile) aussi, les données liées à la géolocalisation également, et les technologies du cloud permettent un accès permanent et une mise à jour instantanée.

Tout cela est vrai, mais big data et connaissance client ne sont pas pour autant une seule et même chose, surtout du point de vue d’un Service Clients. La différence majeure est que les data du big data sont de la matière brute et pas encore de la connaissance. Non transformées, tant qu’elles n’ont pas été moulinées par des algorithmes capables de mettre au jour des corrélations ou des tendances, ces masses de données hétérogènes ne sont pas exploitables par les conseillers lors des interactions clients. En revanche, certains résultats des traitements réalisés sur ces data peuvent alimenter la connaissance client, par exemple en venant enrichir les profils individuels d’éléments comportementaux et/ou prédictifs.

Connaissance client globale vs connaissance individuelle

En d’autres termes, le big data (data collectées tous azimuts + traitements algorithmiques) contribue à améliorer et étendre la connaissance globale que l’entreprise a de ses clients et de leurs comportements. Pour le marketing, la connaissance (et même la « méta connaissance ») apportée par le big data est la clé d’un profiling qui peut être extrêmement fin et qui ouvre la voie à de nouvelles stratégies de segmentation et de ciblage. Mais, à vrai dire, à l’exception de quelques très grandes entreprises bien connues, ce sont plutôt les fournisseurs de services de data marketing qui exploitent ces techniques à grande échelle. Les marques ne sont d’ailleurs pas forcément convaincues de ce que peut leur apporter cette « méta connaissance » dans la gestion de la relation client. Par exemple, pour Ludovic Bonnet, directeur digital du Groupe Agnès b :

« La connaissance du client dans un autre secteur n’est pas forcément révélatrice de ce qu’il va consommer dans le nôtre. On peut tout à fait avoir une dame qui gagne le SMIC mais qui décide de faire 6 mois d’économies pour acheter un sac qui vaut beaucoup d’argent. Ce qu’on aura collecté ailleurs comme data sur elle n’est pas forcément révélateur de qui elle est. Notre data en inter-relationnel avec elle est plus importante pour nous que celle qu’on pourra attraper sur d’autres sites sur cette même personne.»*

Se concentrer sur l’information utile

Cela signifie que le profiling universel issu du big data ne remplace absolument pas les données qui permettent réellement d’individualiser la relation et, pour un conseiller, de mieux cerner qui est la personne qui contacte le Service Clients afin de lui faire une réponse qui va l’enchanter parce qu’elle est à la fois rapide, pertinente et personnalisée.

Pour cela, il faut des données individuelles, rattachées à un individu unique et historisées. C’est ce qui permet d’identifier rapidement un client et de connaître en un clin d’œil l’histoire de sa relation avec la marque sur l’ensemble des canaux de vente et d’interaction. Évidemment, cela représente potentiellement de très nombreuses sources internes et structurées, mais aussi externes et non structurées – comme les incontournables réseaux sociaux et les sites d’avis de consommateurs -- qui ne sont pas sous le contrôle de la marque. Pourtant, il va de soi que le ton et l’enjeu de la conversation entre un conseiller et un client qui vient de déposer un avis négatif sur un site comme Trustpilot, ne seront pas exactement les mêmes selon que le conseiller a ou n’a pas accès à cette information. En l’occurrence, cette info sera beaucoup plus utile au conseiller que le détail des commandes de ce client sur les deux dernières années…

Rendre la connaissance client accessible et « actionnable »

A priori, on pense que plus on en sait sur le client, meilleure sera la réponse – et donc la qualité de service perçue… Mais il faut prendre en compte un facteur qui n’est pas si souvent que ça au rendez-vous dans l’environnement des Services Clients : la facilité d’accès aux informations utiles. Très souvent, ces informations existent mais sont dispersées dans plusieurs systèmes et les conseillers doivent jongler a longueur de journée entre plusieurs interfaces pour les réunir. Dans la plupart des Services Clients, la fiche client qui regrouperait toute la connaissance client nécessaire est très loin d’être une réalité…

C’est tout l’enjeu de la centralisation de la connaissance client, ce qui suppose d’avoir sérieusement réfléchi à ce que chaque marque entend par « information utile ». La tentation est souvent de vouloir tout mettre dans la base de connaissance client du Service Clients. Techniquement, c'est possible : on peut aujourd’hui intégrer à peu près ce qu’on veut dans une base de données, et le coût de stockage est devenu tellement dérisoire qu’on n’hésite pas à tout garder, même des données clients qui n’ont plus d’utilité ou qui sont périmées, au cas où… D’un point de vue opérationnel, cela ne sert à rien, à part entretenir le mythe du référentiel client exhaustif.

Un deuxième enjeu est de rendre la connaissance client directement utilisable par les conseillers, ce qui impose de la structurer pour la rendre lisible. Une fiche client ne peut pas comporter des centaines d’informations. C’est totalement contre-performant. L’information présentée doit être synthétique et compréhensible en un coup d’œil. C’est tout l’intérêt des infos présentées sous forme de score ou de pictogramme. En revanche, cette fiche et, plus largement, l'outil de travail du conseiller doivent être pensés comme des hubs à partir desquels le conseiller peut appeler à la demande les différentes catégories d’informations dont il a besoin pour répondre à un client. On évite ainsi la surcharge informationnelle sans priver le conseiller de moyen d’action.

* dans cette vidéo très intéressante de MC Factory, vers la 36ème minute.

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