De nos jours, les clients se montrent plus exigeants et volatils. La compétition entre les marques est, quant à elle, toujours plus élevée puisque l’offre n’a jamais été aussi importante dans le monde ! De leur côté, les entreprises doivent continuer à convaincre, dans ce contexte concurrentiel accru.
Pour ne pas perdre la main dans ce domaine, il est devenu presque nécessaire, pour les professionnels, de transformer leurs données en un véritable levier stratégique afin d’améliorer la satisfaction client. Des banques au retail, l’analyse prédictive s’impose aujourd’hui comme une méthode incontournable.
Comme son nom l’indique, l’analyse prédictive a pour but de prévoir les comportements des consommateurs, ainsi que des événements futurs, dans la limite du possible. Pour cela, elle s’appuie sur l’analyse de données (historique client, interactions, etc.), afin d’obtenir des probabilités.
Pour définir des patterns et mieux comprendre l’avenir, le Big Data est indispensable, tout comme les plateformes d’analyse. Par exemple, avec Hermes Interactions Analytics, il est possible de prédire les tendances du marché et les attentes du client grâce à l’analyse conversationnelle (appels, réseaux sociaux, emails, etc.).
Dans le milieu du service client, l’analyse prédictive peut être particulièrement avantageuse. Avec elle, il est notamment possible de :
Au-delà de tout cela, l’analyse prédictive permet aussi de mieux détecter le risque de churn, de personnaliser l’expérience client grâce à des recommandations et à des offres sur mesure, et plus globalement, de prendre des décisions éclairées. En suivant et en ajustant leurs indicateurs de performance (KPIs), les entreprises peuvent également réduire leurs coûts liés aux réclamations, par exemple.
Pour arriver à ces résultats, il faut tout de même faire attention à la pertinence des données collectées automatiquement par les outils. En effet, pour obtenir des analyses fiables et efficaces, la data récoltée doit d’abord être précise et bien structurée. C’est pourquoi la solution Hermes Interaction Analytics s’appuie sur l’IA pour générer différents scores à partir des interactions : mesure du niveau de satisfaction, propension à passer à l’achat, etc.
L’analyse prédictive est une première étape qui doit être suivie par l’élaboration de stratégies adaptées pour que l’entreprise puisse en tirer tous les bénéfices, que ce soit en interne (formation des agents, amélioration des conditions de travail) ou à destination des clients (comment favoriser l’upsell ou la rétention d’un client).
Intégrée à votre solution de Centre de Contact, l’analyse prédictive va vous permettre d’avoir un temps d’avance et d’améliorer les performances du service. Pour votre entreprise, c’est donc un levier de croissance exceptionnel.
