09.11.17

Avis d'Expert

De la data à l’insight : serez-vous le nouveau « game changer » ?

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Benoît Bourdé | Directeur Keyrus Solutions – Keyrus
Jean-Michel Franco
| Director, Product Marketing, Data Governance Products – Talend
Romain Picard
| Regional Vice President – Cloudera
Stéphane Briffod
| Directeur Avant-Vente France – Qlik
 

Le client conditionne désormais sa fidélité à la qualité de la relation et du service client. En rendant la connaissance client actionnable en temps réel par ceux qui interagissent avec les clients, les grandes entreprises peuvent répondre à cette exigence et sortir de l’ancienne logique du « vendre plus » pour passer à celle du « vendre mieux » – sans refondre intégralement leurs systèmes d’information et leurs organisations !

L’URGENCE : ÊTRE ENCORE PLUS PROCHE DES CLIENTS, SANS ÊTRE INTRUSIF

Que ce soit dans l’assurance, l’énergie, les télécoms, la banque, la logistique, toutes les grandes entreprises ont en commun l’ambition d’être encore plus proches de leurs clients.  Y parviennent-elles ? Les consommateurs français répondent majoritairement « non » et pointent, enquête après enquête1, le décalage entre l’ambition affichée et ce qu’ils vivent au quotidien : démarchages intempestifs pour des produits/services sans lien avec leurs besoins, fidélité mal récompensée, taux d’effort élevé pour des démarches ordinaires2, centres de contacts difficiles à joindre, conseillers ne disposant d’aucune marge de manœuvre et apportant des réponses incomplètes ou peu pertinentes…

Il en résulte un sentiment d’insatisfaction qui pèse lourdement sur les décisions d’achat ou de ré-achat des clients – insatisfaction qui réduit non seulement leur réceptivité aux propositions d’up-sell et de cross-sell, mais aussi leur propension à recommander une entreprise dont la qualité de service les a déçus. Ce qui est en cause ici, c’est clairement la difficulté des entreprises nées avant l’ère digitale à s’aligner sur les niveaux de service d’entreprises emblématiques comme Amazon ou Uber qui imposent de facto leurs standards d’excellence dans le monde entier et dans tous les secteurs. Mais qu’est-ce qui distingue fondamentalement ces entreprises sur-performantes ? La réponse est sans équivoque : elles excellent dans leur capacité à exploiter leur connaissance du client, à communiquer sur les valeurs qu’incarnent leurs marques, et à proposer une expérience client particulièrement riche.3

 Grâce à des technologies d’intelligence artificielle couplées à de puissantes solutions Big Data, d’agrégation et de visualisation de l’information, les entreprises offrent à leurs clients un niveau d’écoute, de service et de réactivité maximum sur tous les canaux d’interaction et en temps réel.

PASSER D’UN MODÈLE « DATA-DRIVEN » À UN MODÈLE « INSIGHT-DRIVEN »

Toutes les grandes entreprises sont aujourd’hui à la tête d’une richesse de données phénoménale : elles ont des décennies d’historiques (de ventes, de contrats, de réclamations…), des téraoctets de données clients (identité, adresse, numéro de téléphone, âge, composition du foyer…). S’y ajoutent les historiques de navigation des clients, ainsi que les informations de toutes sortes qu’ils laissent sur les réseaux sociaux, ou encore lors des échanges avec les points de vente et le service client.

« Il est essentiel de comprendre qu’il n’y a plus d’obstacles techniques à la capture et à l’utilisation en temps réel de la connaissance client. Les technologies existent, elles sont accessibles et n’obligent pas remettre en question tous les systèmes existants », Benoît Bourdé, Keyrus

D’autre part, dans le cadre de leur stratégie de transformation digitale, toutes ont compris la nécessité de décloisonner les silos d’information autour desquels elles se sont structurées pour trouver de nouveaux gisements de création de valeur. Elles sont aujourd’hui dans un modèle « Data-Driven » où la donnée sert principalement à identifier des tendances a posteriori. Il leur reste à franchir le pas qui les sépare encore des champions actuels de l’expérience client : transformer la donnée en insights, c’est-à-dire en connaissances directement utiles pour l’action et, en retour, continuellement ajuster leur proposition de valeur en analysant en temps réel les résultats de l’action et des interactions, pour en tirer de nouveaux insights.

« Dans une optique de relation client, permettre à des populations néophytes vis-à-vis de la donnée de la comprendre, de la consommer et de la partager d’une façon très simple, c’est renforcer leur autonomie et leur capacité d’argumentation pour rendre les conversations plus riches et plus fructueuses pour les deux parties », Stéphane Briffod, Qlik

Connectant la donnée à l’action, ce modèle « Insight-Driven » n’est pas seulement celui d’Uber, Airbnb, Amazon ou Google… C’est aussi – par défaut – celui de toutes les entreprises qui se créent aujourd’hui. Elles intègrent d’autant plus naturellement les dernières technologies cognitives (IA) et les analytics que celles-ci sont financièrement très abordables. Pour passer de leur modèle « Data-Driven » actuel à un modèle « Insight-Driven », les grandes entreprises ont davantage d’efforts à faire. Elles ont déjà l’essentiel : une stratégie globale de transformation digitale, les données, les équipes et les process. Il leur manque simplement l’expertise pour réorchestrer l’existant et articuler les technologies permettant d’injecter de l’analytique et de livrer l’information intelligente et actionnable à tous les niveaux de l’organisation.

« La donnée liée au client est partout, dans les systèmes internes, sur des plateformes externes. Pour en tirer une valeur opérationnelle, il faut l’appréhender en tant que flux – des flux que nous savons organiser, automatiser et coupler à des traitements algorithmiques au fil de l’eau », Jean-Michel Franco, Talend

UNE RÉVOLUTION DÉCISIONNELLE AU PROFIT DES OPÉRATIONNELS

Toutes les entreprises ont bien compris la nécessité de prendre le train de la relation client en marche, l’intention est bel et bien là, néanmoins cela implique une profonde mue si elles souhaitent rester compétitives et créatrices de valeur.

Cette transformation requiert en effet de procurer aux  équipes opérationnelles une connaissance clients fine, qui permettra de fluidifier les conversations et in-fine d’en accroître la qualité.

Il s’agit de nourrir avec chaque client une conversation personnalisée et continue, fondée sur tout ce que l’on sait de lui aux différents moments de vérité et ce que l’on peut en déduire en termes d’attentes, de besoins et d’appétence pour tel ou tel produit.

D’un point de vue commercial et marketing, c’est une révolution : on passe d’un mode de simple push à un mode plus ciblé. L’effondrement du taux de conversion des campagnes d’appels sortants démontre que le consommateur ne veut plus de ces sollicitations qu’il juge inopportunes4.

Identifier avec certitude l’individu entrant en relation, cerner son profil au plus tôt permet d’adapter dynamiquement l’expérience proposée. Il s’agit donc non plus de vendre « plus » mais de vendre « mieux », dans une logique de « customer care », en tenant compte des trajectoires individuelles.

Pour les opérationnels de la relation client, cela suppose deux choses :

Disposer d’une vue 360 unique, dynamique et temps-réel du client, ce qui est loin d’être une réalité dans toutes les entreprises, les systèmes métiers (CRM, systèmes de gestion de campagnes marketing, de gestion des interactions…) ne prenant pas en compte en temps réel l’ensemble des informations disponibles sur le client (par exemple, sa dernière visite sur le web)

Savoir instantanément quoi faire et quoi dire à ce client spécifique, par le biais d’insights, c’est-àdire de recommandations d’action ou de produit correspondant à son historique et à son profil, poussées automatiquement dans l’interface des outils de travail. Pour être engageante et plus proche des attentes, l’expérience se doit d’être à la fois différenciée, unique, contextualisée, et surtout non intrusive. Elle doit être dynamique, simple et cohérente entre tous les points d’interactions digitaux et physiques.

« Les SI d’entreprise, bâtis sur des principes vieux de 40 ans, ne sont adaptés ni aux volumes, ni à la diversité, ni au rythme de croissance des données. Conséquence : on n’en exploite que 1% à 4%, sans les corréler. En utilisant les capacités actuelles de traitement massif pour faire apparaître ces corrélations, on peut créer jusqu’à 40% de valeur supplémentaire », Romain Picard, Cloudera

L’informatique traditionnelle, notamment décisionnelle, est incapable de répondre à ces besoins avec la granularité et la proactivité voulues. La vue dynamique du client implique en effet de dépasser les silos et les hiérarchies d’information pour capter toutes les informations susceptibles d’influer sur son comportement. La génération en temps réel de recommandations personnalisées repose quant à elle sur la capacité à trouver dans l’ensemble des données disponibles des corrélations et des scores de probabilité permettant de répondre à des questions opérationnelles très précises : Quelle est l’action la plus pertinente maintenant pour faire monter en puissance tel client ? A quel moment et par quel canal contacter cet autre client dont tout indique qu’il va rompre son contrat ? Que proposer à celui-ci qui exprime une insatisfaction pour la deuxième fois en un mois ?

ACCROÎTRE LE SENS ET LA VALEUR DES INTERACTIONS HUMAINES

Si les consommateurs apprécient l’autonomie que leur apportent les outils de « selfcare » mis à leur disposition sur les sites web ou via des applications mobiles, ils continuent, très majoritairement, à préférer le contact humain – en face-à-face ou par téléphone, pour obtenir un conseil ou traiter une réclamation.5

Être capable de conseiller un client en temps réel, en ayant accès à toutes les informations nécessaires sur lui, et étant certain que ce qu’on lui dit ou recommande est en phase avec les objectifs de l’entreprise est à la fois sécurisant et valorisant pour le personnel des agences et des centres de contacts. C’est, en outre, le moyen de faire sortir les conseillers des centres de contact de leur script et des réponses toutes faites que les clients rejettent massivement aujourd’hui et qui tirent cette profession vers le bas.

Encore faut-il, si l’on vise l’excellence, s’assurer que les données, informations et recommandations soient délivrées aux commerciaux et conseillers clients sous une forme immédiatement compréhensible et directement utilisable. Les outils d’analyse visuelle permettent non seulement à chaque utilisateur de créer ses propres analyses, indicateurs et représentations graphiques, mais aussi d’explorer les données de manière intuitive et dynamique, en fonction du cours que prend la conversation avec son client.

S’ENGAGER MAINTENANT SUR LA VOIE DE L’EXCELLENCE

Les nouveaux entrants qui apparaissent dans tous les secteurs d’activité prennent des parts de marché en se différenciant par l’expérience client : une expérience plus simple, plus fluide, plus conviviale qui génère non seulement de la satisfaction client, mais aussi de la préférence et de la recommandation – c’est-à-dire la fidélisation des clients actuels et la conquête de nouveaux clients. Contrairement aux entreprises installées, ces nouveaux acteurs n’ont pas de transformation digitale à mener et exploitent déjà les briques technologiques dont nous avons parlé pour capturer les données, les transformer en connaissance client et faire de celle-ci le moteur de croissance de leur business.

Ainsi, à l’ère du conversationnel, voyant l’avènement des applications (apps), chatbots et plate-formes dites « fullstack », technologies en constante évolution, les entreprises, pour se différencier et rester dans la course, ne pourront plus se contenter des traditionnelles visions à 360°. Elles devront s’approprier ces technologies qui leur permettront de répondre aux attentes des consommateurs qui vivent une expérience connectée au travers d’appareils de plus en plus intelligents, de façon sociale, mobile et collaborative.

Il ne s’agit pas de concevoir sur le papier une refonte générale des organisations, des systèmes et des processus. Les données existent, les technologies aussi. Vos clients seront les premiers à vous remercier, par leur fidélité et leur propension à vous recommander.

[1] Cf. Observatoire des services clients 2016 (BVA) et France Customer Experience Index 2016 (Forrester). Dans cette étude, 9038 Français de plus de 16 ans ont été interrogés sur leur expérience réelle avec 34 entreprises des secteurs Banque, Retail et e-Commerce actives en France. Aucune entreprise n’obtient un score d’expérience client « excellent » ou « bon ». 35 % se classent dans la catégorie « expérience client acceptable », les 65  %  restants offrant une expérience considérée comme « pauvre » ou « très pauvre ».

[2] Cf. Baromètre AFRC de l’effort client 2016 (Mediametrie). 5117 Français de 18 ans et plus, interrogés en juillet 2016 sur l’effort associé à 27 situations/démarches vis-à-vis des entreprises de 7 secteurs : Distribution, Énergie, Télécoms, Banques/Assurances, Transports, Services publics/Santé, Jeux de hasard.

[3] M.de Swaan Arons, F. van den Driest, K. Weed, L’ultime machine marketing, Harvard Business Review Magazine, février-mars 2015

[4] En témoigne également l’inscription de plus 3 millions de foyers français en 6 mois à la liste d’opposition au démarchage téléphonique Bloctel et leur déception de découvrir qu’elle ne les met pas à l’abri des appels des sociétés dont ils sont déjà clients.

[5] Cf. Accenture, Global Consumer Pulse Survey (2016). Ce constat se vérifie en France ainsi qu’aux Etats-Unis, au Royaume-Uni et dans une moindre mesure en Chine.