De nos jours, les marques recueillent une quantité énorme de données sur leurs clients. De l’historique d’achat aux commentaires laissés sur les réseaux sociaux, les informations les concernant peuvent être collectées à travers plusieurs points de communication. En outre, les indicateurs de performance du centre de contact – comme la durée moyenne de traitement et la résolution au premier contact – fournissent des données sur la façon dont l’expérience client est affectée par les pratiques de service. Grâce à un examen approfondi de l’ensemble des canaux, les marques peuvent exploiter ces précieux renseignements pour proposer des expériences client encore plus riches. Voici cinq façons dont le big data peut être utilisé pour améliorer l’expérience client.
Les indicateurs peuvent en dire beaucoup sur les expériences de vos clients. Par exemple, des durées moyennes de traitement (DMT) trop longues ou de faibles taux de résolution au premier contact pourraient trahir des problèmes de communication ou d’organisation nécessitant d’être résolus. Les agents sont-ils en mesure de contacter les superviseurs efficacement quand ils ont besoin d’une aide supplémentaire ? Sont-ils bien formés à l’utilisation d’une solution CRM ? La compréhension de ces indicateurs contribue à l’amélioration des pratiques du centre de contact et de l’expérience globale du client.
Le ressenti du client joue un rôle essentiel dans sa relation avec les marques. Le recours au big data pour mieux comprendre ce que les clients ressentent est donc essentiel pour établir avec eux une connexion affective et gagner leur fidélité. Il est possible d’inclure parmi les sources de données des enquêtes formelles, des transcriptions d’appels, des commentaires sur les réseaux sociaux, ainsi que presque n’importe quel autre échange entre une marque et un client. Les marques devraient analyser le feedback à la fois quantitatif et qualitatif afin d’apporter des améliorations à leur service, comme l’emploi d’expressions plus cordiales, des campagnes de marketing possédant un contenu affectif plus grand ou un service plus personnalisé.
Autant que possible, les marques devraient tout faire pour rationaliser leurs opérations et faire gagner du temps à leurs clients. Par exemple, si les clients sont reroutés fréquemment, il peut être nécessaire d’associer les agents à des fonctions plus appropriées ou d’améliorer l’efficacité des menus SVI. Si les taux d’abandon sont élevés, le fait de proposer aux clients une option de rappel peut permettre de s’assurer qu’ils ne perdent pas de temps en étant mis en attente.
Le feedback des clients et les notes de satisfaction peuvent être exploités pour améliorer la communication aussi bien entre les employés qu’avec les clients. Par exemple, si les clients se plaignent du ton d’un agent ou du rythme d’une conversation, les employés pourraient recevoir une formation visant à améliorer leurs compétences relationnelles, et à faire en sorte qu’ils s’assurent qu’ils sont bien compris du client avant de passer à l’étape suivante. De même, si la performance des agents n’est pas optimale en raison d’un temps excessif passé à la recherche de l’assistance d’un collègue, la mise en œuvre de meilleurs systèmes de communication peut rendre les interactions de service plus efficaces.
Le big data est également fondamental pour l’implémentation de pratiques de marketing ciblé. Par exemple, en examinant le taux de clic des liens communiqués via les mails de marketing, les SMS ou d’autres canaux, il est possible de savoir si une stratégie de marketing débouche sur des ventes réelles. En outre, les données de géolocalisation peuvent aussi donner aux marques l’occasion de mieux cibler les clients situés dans les environs d’un magasin, ou pendant leur expérience d’achat en magasin. Les marques peuvent exploiter ces informations afin de diffuser des informations sur les soldes et les réductions additionnelles pouvant être utilisées en magasin. Dans la mesure où les marques collectent diverses formes de données sur leurs clients, l’adoption d’une approche réfléchie et centrée sur le client concernant l’interprétation de ces données peut conduire à de meilleures pratiques de service et à des expériences client plus riches.
