octobre 2018 | 4 minutes de lecture
L'IA au quotidien

Comment analyser la performance de sa stratégie client aux différentes étapes clés du parcours client ?

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Robin Guillemot
Acquisition Manager

Qui n’entend pas tous les jours parler d’expérience client, de stratégie client, de customer centricity ? C’est une tendance intemporelle (on adore les oxymores) et pour cause, elle est essentielle à la création de valeur d’une marque. Si l’implémentation d’une stratégie client n’a jamais été tâche aisée, l’explosion du digital a nettement complexifié l’ensemble du processus, et l’amélioration de la satisfaction client est un chemin semé d’embûches : les points de contacts se sont multipliés via l’ajout des canaux online et la mise en service d’objets connectés en plus des boutiques physiques.

Dans un contexte où le churn (perte de clientèle) est de plus en plus facile, la satisfaction client prend une place primordiale au sein des stratégies marketing.

Le challenge des marketeurs d’aujourd’hui est donc de mettre en place des dispositifs permettant non seulement d’identifier les différents points de contact d’un parcours client mais surtout de les maîtriser afin que l’expérience soit optimale à chaque étape.

Où t’es parcours client ?

Mais on le sait, les silos, la fragmentation des outils en interne et le biais imposé par sa propre intuition rendent la tâche de repenser les parcours très difficile. En effet, il s’avère compliqué de répondre à toutes les problématiques soulevées par un tel sujet :

  • Quelles sont les différentes étapes de son parcours client ?
  • Où se situent les principaux points de douleur ? À l’inverse, les principaux points de satisfaction ?
  • Est-ce que certains canaux sont privilégiés par ses clients pour exprimer leur contentement versus leur mécontentement ?
  • Quelles sont les causes de perte de sa clientèle (attrition) ?
  • Comment maintenir les facteurs de satisfaction et neutraliser les points de tension afin d’optimiser son parcours ?

Alors, comment s’y prendre concrètement aujourd’hui ?

« Je vais voir dans ma DMP et j’en sais tout de suite beaucoup plus ! » Malynx le lynx ! Mais on peut faire mieux non ?

Qu’on s’entende bien, les Data Management Platform sont en effet riches d’informations sur ses cibles et se trouvent très utiles tant pour l’achat média que pour l’activation CRM ou encore pour la qualification d’audience. En quelques clics seulement, il est possible de savoir que le trafic sur un site web précis vient surtout de Jean Michel, 63 ans, retraité à la recherche d’une maison de vacances. Mais, on est bien d’accord, toujours rien sur sa satisfaction ou encore son positionnement dans le parcours d’achat. Et puis 1 an de déploiement pour ça… Non merci ! Du coup, on fait comment ?

« Facile ! Moi j’ai fait une étude de satisfaction clients ! » Pas folle la guêpe, et ça a donné quoi ?

On parie sur des insights très difficiles à convertir en actions concrètes ?

Alors déjà, que fait-on d’une étude quantitative ? Si les données chiffrées permettent sans conteste de mesurer la satisfaction client pour pas cher, elles ne renseignent aucunement sur les processus qui la sous-tendent. Et puis parlons exhaustivité : avec seulement 15 questions, est-il réellement possible de cerner tous les enjeux du sujet pour la personne interrogée ? Du coup, toujours impossible d’optimiser son parcours et l’étude n’aura pas été très ROIste, sorry not sorry.

Et une étude qualitative c’est mieux ? On s’accordera aisément sur ce point : le quali, c’est effectivement très pratique pour étudier les opinions, les comportements et les pratiques des individus. Malheureusement, là encore il existe un écart entre le discours d'un individu et la réalité de ses actions. De plus, le contexte dans lequel se déroule une enquête peut avoir une influence majeure sur cette différenciation.

On fait quoi alors pour dessiner son parcours client, identifier les points de douleur versus les points de satisfaction pour ensuite optimiser le tout ?

Pourquoi ne pas s’associer à l’intelligence artificielle ? Cette dernière permet à n’importe quelle entreprise d’analyser chacune des étapes de son parcours client en hybridant TOUTES les sources de données (Live chat, réclamations clients, emails, speech to text, données sociales, etc.) et donc de prendre en compte l’omnicanalité. De là, la technologie permet également d’assurer l’exhaustivité de l’étude menée et, parlons-en, d’identifier les points de douleur. Il ne reste finalement plus qu’à optimiser le parcours à l’aide des données collectées sur tous les points de douleur et les canaux associés.

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Prenons par exemple un acteur de l’énergie qui a su, grâce à l’étude d’une IA via plusieurs milliers de verbatim, que ses trois points de friction majeurs résidaient dans la demande de résiliation d’un contrat, la prise de contact avec un conseiller et le démarchage abusif. Au moins c’est clair, améliorer le service client de cet acteur profitera largement à ce parcours semé d’embuches !

Chez Synomia, nous avons une expertise très poussée sur ces sujets d’amélioration de l’expérience client via l’optimisation des parcours clients. Cette expertise provient de l’alliance de notre technologie d’IA et de l’expertise de nos consultants. Ça vous dit d’en savoir un peu plus sur le sujet ? Je vous invite à consulter juste ici un exemple très concret qui mettra en exergue notre méthodologie, nos méthodes et nos livrables

Vous n’avez plus qu’à échelonner sur le temps. En résumé : un temps précieux économisé et une stratégie client avec un time-to-performance optimisé.

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