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17/11/2018

Focus Data n°2 | La Data au service de l’expérience client - Les cas d’usages

Dans nos focus hebdomadaire, nous faisons le point sur un sujet spécifique. Au mois d’avril, nous vous parlons Data car ce qui nous intéresse particulièrement c’est de voir à quelles fins les marques vont pouvoir exploiter la connaissance client. On connaît l’adage : délivrer le bon message au bon moment, à la bonne personne, par le bon canal. L’objectif est d’aller au-delà et de mettre en place une vraie stratégie de Data driven marketing (marketing piloté par la donnée) pour instaurer une expérience de plus en plus adaptée aux attentes et aux besoins des clients. Sans avoir la prétention d’être totalement exhaustif, voici quelques cas d’applications de la connaissance client, qui vont permettre d’enchanter les clients.

 

  • Anticiper l’acte d’achat

Toute entreprise est capable d’anticiper un tant soit peu les besoins de ses clients grâce à l’analyse prédictive des données transactionnelles, comportementales, conversationnelles, et sémantiques. Quoi de mieux en effet que d’aller au-devant des attentes en se montrant proactif ? Cela va devenir de plus en plus tangible avec le développement de l’Internet des objets notamment. Imaginons par exemple que demain, Google Home, connecté au système de domotique, suggère à son propriétaire qu’il serait peut-être temps de racheter des ampoules pour la lumière de l’entrée.

L’idée consiste en fait pour les marques à évaluer la probabilité qu’un client se comporte de telle ou telle façon en fonction d’un scenario préalablement établi. Cette anticipation fonctionne parfaitement pour favoriser le réachat d’un produit utilisé quotidiennement tel qu’un shampoing ou encore de la lessive.

Outre-Atlantique, l’enseigne de grande distribution Kroger, identifie les typologies de clientèles et les réactive via des coupons de réduction. Par exemple, si un client achète régulièrement des petits pots pour bébés, mais n’a pas racheté de couches récemment, la marque va lui proposer une remise sur ce produit.

Dans un autre univers, le pure player Allopneus.com s’appuie sur le nombre de kilomètres parcourus par ses clients chaque année (Data qu’il recueille directement en questionnant les internautes sur son site) pour déterminer à quel moment les contacter et leur proposer de racheter des pneus neufs.

 

  • Diminuer la rétention

L’analyse prédictive, au-delà d’anticiper les besoins, peut aussi identifier les risques d’attrition. A partir des données comportementales, transactionnelles, des commentaires et avis en ligne, mais aussi des données de navigation sur des sites concurrents ou tiers, il est possible de déterminer les risques de départ d’un client. Un départ qui peut être dû au fait que ce dernier est insatisfait, n’a plus besoin d’utiliser le service ou le produit, ou encore vit un moment-clé dans sa vie ; un déménagement par exemple. Après avoir identifié un risque de churn, nombreuses sont les actions à déployer : appels câlins, e-mailing, jeux-concours, coupons de réduction, enquête de satisfaction, etc.

Chez Orange, l’appel entrant d’un client présentant un risque d’attrition est directement rerouté, non pas vers le service client dit “classique”, mais vers le service en charge de la rétention qui bénéficie de davantage de flexibilité au niveau commercial et peut prendre l’initiative d’une offre de fidélisation.

 

  • Optimiser les interactions clients

Non, les conseillers et vendeurs ne reconnaissent pas encore les clients sur tous les canaux de contact. C’est pourquoi à l’avenir, la connaissance client unifiée dans le CRM devrait permettre aux équipes sollicitées de pouvoir répondre à leur demande plus rapidement. Pour cela, une fiche client comprenant toutes les informations sur le client et les enjeux liés à ce dernier est nécessaire.

Depuis plusieurs années, Sephora a équipé ses vendeuses d’iPod Touch. L’objectif de l’application “My Sephora” : identifier la cliente directement à partir de sa carte de fidélité pour retrouver son historique d’achat et ainsi personnaliser le conseil. De nombreuses enseignes s’intéressent aujourd’hui aux écrans mobiles qui intègrent le CRM, mais servent aussi de terminaux de paiement, réduisant ainsi l’attente aux caisses.

De son côté, Primagaz élabore le routage des appels en fonction du profil client. Identifié par son numéro de téléphone, il est affecté au bon service. Un nouveau client sera, pour sa part, mis en relation avec le Pôle Accueil qui se chargera de l’accompagner dans toutes les étapes de contractualisation. Quant aux numéros non reconnus, le call center est chargé de compléter la fiche client qui sera remontée au prochain appel.

 

  • Détecter des anomalies

On connaît déjà l’UX Design qui consiste à considérer l’expérience utilisateur pour créer un site ergonomique, pratique et donc générateur de revenus. Néanmoins, l’expérience utilisateur ne se limite pas au site internet ; elle correspond à l’ensemble des moments que le consommateur vit avec la marque.

C’est pourquoi, il peut être judicieux de s’appuyer sur des multiples sources d’informations pour évaluer sa perception du service : enquête de satisfaction, avis en ligne, réseaux sociaux, analyse des interactions vocales et écrites, questions posées sur la FAQ, échanges sur les forums, etc. A partir de ces Data, les entreprises peuvent détecter rapidement des anomalies dans les process ou dans les produits, plus ou moins en temps réel. Les objets connectés vont participer activement à la détection instantanée de pannes.

En pleine transformation digitale depuis déjà quelques années, OUI.sncf s’est appuyée sur l’analyse des verbatims clients (des millions de contacts par an) pour améliorer les parcours et repenser intégralement l’expérience client. Désormais, la marque mise aussi sur sa plateforme de co-construction. En ouvrant le dialogue, elle imagine les futurs services et process directement avec les voyageurs.

Chez Decathlon, ce sont tout simplement les avis clients qui déterminent si le produit reste en vente ou pas. Si un article affiche une note en dessous de 3 sur 5, l’enseigne estime qu’il n’est pas suffisamment satisfaisant et le retire donc dans un délai d’un mois.

 

  • Fluidifier le parcours client omnicanal

Abolir les frontières entre les canaux est l’un des plus gros enjeux des marques dans les années à venir. Click-and-collect, product locator, bornes interactives, etc. Les initiatives ne manquent pas dans le retail pour créer un continuum entre le site marchand et les boutiques.

Petit souci néanmoins : il faut avant tout réconcilier les données digitales et les données du magasin ; les outils fonctionnant souvent en silos. Pour y remédier, un CRM unique ainsi qu’un RCU (Référentiel Client Unique) combinant toutes les informations sur le client et partagés dans toute l’enseigne se révèlent indispensables.

Pure player de l’ameublement, Miliboo.com a ouvert un premier magasin connecté à Paris. Pour réconcilier les données et homogénéiser le parcours, la marque a créé des kiosques. En posant sa carte NFC ou son smartphone sur le kiosque, le client ajoute des meubles à son panier, et bénéficie dans le même temps d’offres personnalisées. Pas de passage en caisse obligatoire, il peut directement régler depuis son smartphone. Grâce à un système d’information central, Miliboo enregistre tous les articles que le client a vu dans la boutique – son parcours ayant été tracé – ainsi que sur le site marchand les jours précédents.

Au Club Med, on évite aussi de perdre le client de vue, quel que soit le canal qu’il emprunte. Dès qu’il entre en phase de réservation, on lui attribue un numéro de référence qu’il peut communiquer sur le site, en agence ou auprès du call center.

 

  • Personnaliser l’offre selon les goûts du client

Chaque client est unique, et certaines marques l’ont bien compris. Dès le départ, elles ont élaboré leur service ou produit à partir de la connaissance client. Offrir un service totalement personnalisé en fonction des goûts des clients, c’est le credo de Netflix et Spotify. En analysant les habitudes d’écoute ou de visionnage, les plateformes créent une interface totalement personnalisée, propre à chacun. A partir de la Data, Spotify suggère à chaque abonné sa playlist de la semaine.

Autre secteur qui s’empare du principe de personnalisation à l’extrême : l’habillement. ChicTypes, La Malle Française, Stitch Fix ou encore Lookiero commercialisent un nouveau mode de shopping en ligne. Après avoir renseigné ses goûts, son style, ses mensurations, son budget, et autres indications en ligne, le client charge un personal shopper de lui préparer une box avec plusieurs pièces de mode. Le client reçoit la sélection à son domicile et ne paie que les articles qu’il décide de garder. S’il renouvelle l’expérience régulièrement, le personal shopper enregistre ses préférences de façon à affiner davantage les sélections à l’avenir.

 

Ces initiatives vous inspirent ? Vous voulez, vous aussi, faire partie de cette génération d’entreprises qui exploitent finement la connaissance client ? Voici le guide complet pour vous aider…

 

 

A la semaine prochaine pour un nouveau focus Data !

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