Data et expérience client : quels usages et quels enjeux ?

Quelle est la stratégie la plus efficace pour acquérir de nouveaux clients ? Pour beaucoup d’entreprises, la réponse tient à la qualité du produit ou du service qu’elles fournissent. Mais bien que ce soit une bonne réponse, elle ne se classe plus au premier rang des préoccupations des consommateurs, ni des marques. En réalité, désormais, data et expérience client (ou CX) se sont hissées tout en haut de la liste… 

Une récente étude menée auprès de dirigeants d’entreprise a en effet révélé que cette dernière était leur priorité numéro un pour les 5 prochaines années (devant la conception produit et la tarification). 

Cela ne devrait pas vous surprendre. Les entreprises qui investissent dans leur expérience client pourraient en effet prétendre à presque doubler leurs revenus. C’est particulièrement vrai dans le secteur du SaaS, où les organisations peuvent espérer dégager 1 milliard de dollars supplémentaire grâce à leur CX !   

Mais concrètement, qu’est-ce que cela implique d’optimiser son expérience client ? Le premier levier à votre disposition tient en quatre petites lettres… La data ! Zoom sur les leviers pour utiliser vos données au profit d’une meilleure performance économique et humaine. 

Big Data et expérience client : pourquoi cette approche est-elle efficace ? 

Pour les entrepreneurs de la vieille école, expérience client et data ne font pas vraiment bon ménage. Côté humain, il est préférable d’offrir au consommateur une expérience et un service qui correspondent réellement à ses attentes. Mais à l’heure de la consommation de masse, votre entreprise n’a plus forcément le luxe de réfléchir ainsi.   

On pourrait penser que Big Data et personnalisation ne font pas bon ménage. Le premier repose en effet sur des volumes de données immenses, tandis que le second fonctionne au cas par cas. 

Mais contrairement aux idées préconçues, Big Data rime aussi avec personnalisation, et donc optimisation de l’expérience client. Concrètement, la collecte et l’analyse de données peuvent améliorer votre CX sur 5 fronts différents… 

1. La personnalisation

Une expérience client 5 étoiles est une expérience qui tient réellement compte des attentes et besoins de chaque client. L’intérêt d’adosser votre CX au Big Data est de pouvoir traiter chaque interaction avec votre entreprise comme un point de collecte de données et de capitaliser sur ces informations pour personnaliser votre tunnel de vente.  

C’est non seulement un puissant levier pour acquérir de nouveaux clients, mais aussi pour améliorer votre taux de rétention. Un contenu personnalisé et des suggestions de produits pertinentes (pour ne donner qu’un exemple) donneront la sensation à vos clients qu’ils sont vraiment compris et importants.   

2. Réduire les frictions 

Une bonne expérience client est aussi frictionless. Le Big Data se révèle bien plus efficace que des entretiens avec vos utilisateurs pour identifier les étapes de votre CX qui sont trop lentes, trop vagues ou pas suffisamment sécurisées pour les clients.  

En analysant le parcours de chaque personne qui visite votre site ou consulte les pages dédiées à vos produits ou services, vous pourrez par exemple comprendre quelles étapes provoquent le plus de rebond ou génèrent de l’incompréhension (ou de l’insatisfaction). Vous pourrez ainsi concentrer vos efforts au bon endroit. Sans oublier que les données collectées facilitent le travail de votre support client dans la résolution des problèmes rencontrés par vos utilisateurs.  

3. Comprendre et prédire le comportement des clients

Le Big Data et l’analyse prédictive sont deux leviers ultra efficaces pour mieux comprendre et prédire le comportement de vos clients. Grâce à un data scientist qualifié, vous pourrez en effet vous appuyer sur les données que vous avez collecté pour repérer des tendances et ainsi améliorer votre expérience client.  

4. Ajuster votre pricing en temps réel 

Ce n’est un secret pour personne : à l’ère du digital et de l’A/B testing, les prix sont volatils. D’un jour à l’autre, à la faveur d’une campagne de publicité ou d’un boost de visibilité sur les réseaux sociaux, votre produit peut languir sur les étagères de votre entrepôt ou se retrouver en rupture de stock. 

Pour ajuster votre pricing en conséquence, vous devez être en mesure de suivre vos ventes en temps réel, et ce sur l’ensemble de vos canaux de distribution. La data vous aide à obtenir une vue à 360° de votre activité et facilite l’ajustement de votre prix aux rapports de force entre l’offre et la demande.   

5. Fidéliser vos clients 

Une bonne expérience client est la clé de votre taux de rétention. Et la data est là encore un levier puissant pour fidéliser vos utilisateurs. Plus vous êtes en mesure de comprendre et de prédire leur comportement et leurs besoins, plus vous serez capable de les anticiper de manière proactive. 

Le Big Data peut ainsi nourrir votre recommandation de produits (et ainsi accroître vos ventes complémentaires).Mais il vous aidera aussi à personnaliser vos offres et à relancer vos clients existants au bon moment.  

Les défis de la data pour votre expérience client  

L’expérience client basée sur la data est une stratégie essentielle pour accompagner la croissance de votre entreprise, en particulier dans le contexte hyper-concurrentiel actuel. Mais ce tournant représente également de nombreux défis pour les organisations, dans la manière dont elles abordent la data et font évoluer leurs processus.  

Un récent rapport de Forbes Insights, titré « Les données améliorent l’expérience client : de nouvelles façons de découvrir et d’appliquer les informations client » révèle que le principal sujet de préoccupation des chefs d’entreprise est la mise en place d’une chaîne d’activités et de valeur transversale. Cependant, il n’est pas si simple de s’y mettre. Voici donc les trois plus grands défis liés à l’amélioration de la CX par le biais de la data. 

1. L’infrastructure (informatique et humaine)

Le plus souvent, l’infrastructure informatique existante, mais aussi le niveau de compréhension et de maîtrise de la data par les équipes ne sont pas à la hauteur des défis en matière de CX. Il est donc crucial de faciliter leur travail grâce à une approche plus globale des systèmes de l’entreprise, ne serait-ce que pour s’assurer que tout le monde dispose du même accès à l’information et soit en mesure d’analyser la donnée à disposition.  

2. La pertinence et l’analyse des données 

Se pose aussi la question de la pertinence des données collectées et de la manière dont elles sont utilisées. Les entreprises doivent réfléchir aux canaux via lesquels elles collectent de la data et sur quelles données se concentrer. Mais les bons outils doivent également être mobilisés pour transformer ce flux d’information en un processus de prise de décision optimisé.   

3. La protection et la confidentialité

Pour finir, les organisations ne pourront pas échapper au défi de la protection de leurs données clients. En effet, 81 % des consommateurs expriment des inquiétudes quant à la manière dont l’intelligence artificielle est utilisée pour les recommandations produit et le support client.  

En plus d’assurer la confidentialité de leurs données, les entreprises devront être transparentes sur la façon dont elles sont traitées. Un vrai travail de pédagogie, à ne surtout pas négliger !  

Pour aller plus loin : 

• Intelligence artificielle : exemples de 10 d’usage communs 
• Artificial Intelligence Act : 6 questions sur la réglementation de l’intelligence artificielle
• La data éthique : nouvel enjeu de la tech ?