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De retour de vacances, comment initier mon projet de pilotage par la donnée et par où commencer ?


Après avoir profité de cette période de congés voire de réflexions, vous vous posez cette question récurrente : « comment partir d’un bon pied dans ma quête de la connaissance clients pour booster mon département et le business de mon entreprise ? ».


Il y a tellement de méthodologies, applications, préconisations et… budgets associés à prendre en compte !


Comment ne pas se tromper dans les priorités, l’adhérence avec les stratégies de l’entreprise et les attentes des clients ?


Ce sujet n’est pas du seul ressort de la Direction Générale, de la Relation Client, du Marketing ou encore de la DSI. Non, ce sujet est une préoccupation collective, transverse, de bas en haut et de haut en bas de l’entreprise.


Qui détient donc la vérité ? Et bien l’entreprise elle-même selon l’actualité de sa Relation Client et de sa maturité dans la connaissance des expériences et parcours de ses clients. En effet, une grande partie des informations sources, i.e. les données, qu’elles soient structurées ou non, s’y trouvent déjà, souvent disséminées dans plusieurs directions… en attendant d’être consolidées à terme dans un data hub.


L’entreprise, son actualité et sa maturité


On veut toujours appliquer des remèdes ou « miracles » à toutes les entreprises selon les outils ou solutions « à vendre » ou à « conseiller », mais quid de la réalité dans laquelle se trouve l’entreprise ? Va-t-on proposer à une entité multinationale avec une forte maturité sur les enquêtes de satisfaction (NPS, CSAT…) et autres connaissances sémantiques depuis plusieurs années, la même approche de pilotage que pour une autre, plus jeune mais en forte croissance d’acquisition clients, avec une « ignorance » massive de leur comportement de fidélisation ?


Que veut savoir et faire l’entreprise à l’instant T ? Ce qu’elle a mis en place lui permet-elle de bien connaître ses clients, leur comportement et leur « envie d’achats » ?


Et c’est là qu’interviennent les différentes étapes complémentaires du pilotage par la donnée.


De l’échantillonnage…


Les multiples enquêtes de satisfaction à chaud ou à froid sont des méthodes connues et largement utilisées pour l’analyse de la voix du client (VoC). Elles permettent de recueillir leur avis, de découvrir les bonnes et mauvaises pratiques de l’entreprise (le cas échéant étendue à son réseau) afin de générer des actions de corrections ou de ventes additionnelles.

C’est une approche tout à fait valable et riche en informations client mais elle a ses limites…

A froid, elle représente une suite d’enquêtes à réinventer continuellement auprès du même panel (ou presque) de clients, quitte à le « saturer » et orienter même involontairement sa réponse selon les questions fermées/ouvertes. Cf. notre post Le NPS est-il mort ? Que penser d’une enquête qui associe la note 9 à une insatisfaction ?.

A chaud, une enquête se révèle souvent plus « orientée », le client pouvant être incité à noter favorablement ou avoir tendance à plutôt exprimer son insatisfaction que le contraire.


Quant à l’analyse par écoute ponctuelle d’enregistrement de conversations téléphoniques ou par lecture d’échanges écrits (courriers, emails, chats, réseaux sociaux), elle est particulièrement chronophage. En clair, on n’analyse pas tout, ni tout le temps, contraint de se focaliser sur des échantillons aléatoires, sans grande « chance » de « tomber » sur des échanges « intéressants ».


Bref, ces approches sont tout à fait valables et riches en informations client mais elles ont une limite, inhérente au modèle par échantillonnage.


…à la connaissance client, globale voire permanente


C’est là qu’intervient l’analyse sémantique, technologie mature renforcée par l’IA, pour recenser non seulement TOUT ce que dit ou ressent le client, mais également son interlocuteur (téléconseiller, conseiller du réseau, commercial, ou autre acteur interne de l’entreprise…).


Oui, TOUT ce qui est dit sur un canal, ou plusieurs canaux, peut être analysé par un moteur d’analyse sémantique, ponctuellement une ou plusieurs fois par an, voire en permanence lorsque la valeur générée aura été démontrée par rapport à son coût.


Cette analyse comporte en outre le double avantage de ne pas « interpeller » le client, d’une part, puisque nous n’allons qu’écouter et lire ses échanges, en toute transparence pour lui, sans présélection de panel ou influence quelconque, et de pouvoir, d’autre part, intégrer les résultats des enquêtes de satisfaction dans ses analyses et plan d’actions.


L’analyse sémantique, une offre dense et hétérogène sur le marché


Par expérience, il est structurant de ne pas de tromper sur les attendus de votre entreprise, ni sur la performance des solutions et acteurs du marché, comportant de larges différences actuellement.


Savez-vous par exemple que, pour la plus grande majorité des solutions, chaque canal (voix, écrit) est analysé séparément et que la concaténation et la restitution des analyses multicanales restent peu accessibles ? Sans compter que l’analyse en temps réel de la voix (en streaming) ne représente qu’une faible minorité des cas, quand la plupart des moteurs de reconnaissance vocale privilégient la transcription préalable de la voix en texte (Speech to Text) plutôt que l’analyse directe des fichiers audio.

De même la granularité d’un plan de classement dépend de la richesse des bibliothèques natives ou personnalisées.


Pour toutes ces raisons, il est essentiel de trouver la meilleure adhérence entre les capacités de la solution, le moment de vie de l’entreprise et ses besoins actuels.


L’analyse sémantique, premier pas vers le pilotage par la donnée


Comme évoqué plus haut, en plus des données utiles à l’analyse sémantique, l’entreprise dispose d’une quantité incroyable de données, plus ou moins disséminées dans son organisation.

Des technologies tout aussi matures permettent de retracer les multiples parcours clients individuels ou globaux au travers de l’ensemble des points de contacts en multicanal.

D’autres encore analysent le respect ou non des processus de référence, généralement en temps différé voire pour quelques-unes en temps réel, afin d’identifier les flux d’exception (potentiellement tolérés) ainsi que les flux d’anomalies telles les boucles (par essence à proscrire).

Nous y reviendrons dans un prochain post.



Riche de notre expérience en ces domaines, et des benchmarks très opérationnels menés sur ces solutions d’analyse sémantique, plus largement de la voix du client, nous saurons répondre présents pour vous renseigner dès la rentrée.



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