février 2018 | 3 minutes de lecture
L'IA au quotidien

[Parlons d'IE] #7 "Il faut qu'on soit customer centric"

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Maurice Ndiaye
Partner

Certes. Coup sur coup, le digital et la data ont bousculé le paradigme de la relation entre les marques et leurs consommateurs, rendant incontournable, sauf rares exceptions, l’adoption d’une démarche qui prenne plus systématiquement en compte la fameuse voix du client. Celui-ci peut désormais s’exprimer tout le temps, partout, sous toutes les formes (ce qui a conduit à l’obsession de l’ATAWADAC* pour beaucoup de marques, mais on en parlera un autre jour).

Est-ce que pour autant il faut tout écouter, tout le temps, partout ? Ce fut en tout cas la première réponse du marché face à cette marée humaine de consommateurs dont la voix et devenue tout d’un coup audible et impactante. Nous sortons donc d’une décennie de collecte et d’écoute quasiment frénétique, pour s’assurer que l’on avait bien capté TOUTES les mentions de TOUS les individus qui nous intéressent. Au départ avec l’e-réputation et le spectre du bad buzz, et maintenant de façon généralisée en multi canal : emails, reviews, apps, réseaux sociaux, call centers, chatbots, sondages…

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Cette explosion de la collecte s’est faite malheureusement au détriment de l’analyse, l’interprétation et l’activation, pour deux raisons principales.

D’abord, la fragmentation des éditeurs, qui a conduit rapidement les organisations et leurs membres à s’équiper de plusieurs environnements de collecte et de différents outils. Autant de silos de data, qui bien souvent reproduisent les silos entre métiers : le marketing a son CRM, la communication son weblistening, les études ont leurs sondages, les medias leur DMP, la relation client son call center, le digital ses analytics web… Mais derrière toutes ces solutions, ce sont les mêmes consommateurs qui s’expriment.

Ensuite la focalisation sur la data, le fameux data-centric ou data-driven, qui comme son nom l’indique met la data au départ de l’approche, et non le collaborateur qui est le véritable utilisateur de ces solutions. Là où le marché des smartphones a parfaitement réussi à faire disparaître la technologie au profit de l’usage, le marché des éditeurs a fait l’inverse, en ajoutant de la complexité dans le quotidien des brainworkers.

Quelques pistes pour reprendre de la hauteur et aider les métiers de l'entreprise à créer de la valeur avec une approche résolument orientée client :

Rendre visibles et accessibles les données client aux différents départements de l’organisation concernés

- Identifier les cas d’usages métier et les moments de vie de l’organisation qui doivent s’appuyer sur des données client : innovation produit, customer feedback management, acquisition, notoriété…

- Mettre en place les bonnes pratiques associées aux critères de sélection des sources en fonction des situations : facilité d’extraction, qualification, représentativité, prix, difficultés de traitement…

- Déterminer les livrables associés aux différents cas d’usages : il s’agit de définir des séquences de la donnée brute à la décision métier, en prenant garde aux enjeux méthodologiques (en particulier en multisource), et technologiques (traitement et modélisation de l’information)

- Déployer le stack de solutions le mieux adapté, en prenant en compte les compétences des équipes et les différents cycles de décision : temps réel, court terme, prospective

- Ne pas oublier que pour être customer-centric, il est indispensable d'être employee centric!

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C’est notamment dans ces conditions que la customer-centricity pourra devenir plus qu’un buzz word, et créer de la valeur : Passer de l’écoute 360 à l’activation business de la voix du client exige de passer du data-centric à l’intelligence étendue.

 

Maurice Ndiaye, Partner Synomia, continue sa chronique "Parlons d'Intelligence Etendue (IE)" pour expliciter cette notion clé aujourd'hui pour les brainworkers. Les dirigeants et décideurs business d'aujourd'hui sont contraints deprendre des décisions stratégiques toujours plus précises et rapides. Pour accélérer leur processus de décision, il est nécessaire d'être assisté par des outils d'intelligence artificielle et d'analyse de data.

Vous pouvez également consulter les chroniques de Maurice Ndiaye parues sur Influencia.

*ATADAWAC(Any Time Any Device Any Where Any Content)

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