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Ce que signifie le Big Data pour la fidélisation de la clientèle

L'analyse des mégadonnées séduit par la promesse de programmes d'expérience client presque automatisés. Il suffit d'adapter le dernier logiciel d'analyse à vos interactions avec vos clients et aux sites de médias sociaux, et vous pouvez suivre et analyser le comportement des clients, ainsi que ce qu'ils pensent de leur expérience avec le produit ou le service de votre entreprise.
En réalité, ce n'est pas si simple. Le dialogue humain entre les clients et les employés reste important lors de nombreux épisodes vécus par les clients avec une entreprise. Bien sûr, les algorithmes peuvent suggérer instantanément des remèdes après une mauvaise interaction ou renforcer la marque de l'entreprise après une excellente. Et certains épisodes fonctionneront mieux grâce aux seuls canaux numériques, comme les simples transactions en ligne. Mais seuls les humains peuvent réparer ou améliorer les processus et politiques sous-jacents qui composent l'expérience client, qu'elle soit numérique ou physique. Seuls les humains peuvent démêler les nuances et répondre avec empathie aux préoccupations d'un client.
Il ne fait aucun doute que l'analyse Big Data représente la prochaine grande vague d'innovation en matière d'expérience client et de plaidoyer. Ces technologies collectives donnent aux entreprises de nouveaux outils puissants pour enrichir le dialogue humain et le rendre plus efficace dans la fidélisation des clients. Alors que les entreprises avaient l'habitude d'analyser de petits échantillons de clients à un moment donné, elles peuvent désormais constamment prendre le pouls de pratiquement toutes les perceptions des clients à tout moment. Au fur et à mesure que les premiers utilisateurs de l'analytique maîtrisent les outils, l'écart entre les leaders de la fidélisation et les retardataires va probablement se creuser sur de nombreux marchés au cours des prochaines années.
Considérez le Big Data comme le dernier d'une longue évolution d'outils et de techniques de mise en œuvre de stratégies de fidélisation qui ont commencé dans les années 1980 avec des programmes de fidélisation de la clientèle parmi les compagnies aériennes pionnières telles qu'American Airlines et les sociétés de cartes de crédit telles qu'American Express. Dans les années 1990, Bain & Company a décrit l'importance de la fidélité dans The Loyalty Effect. Au début des années 2000, Bain avait introduit une mesure clé de la fidélité, le Net Promoter Score®, et a poussé l'attention au-delà de la rétention pour incorporer d'autres avantages de la fidélité dans notre travail pour les clients, y compris un accent accru sur la valeur à vie du client dans la stratégie et l'exécution. , et une segmentation plus intelligente de la clientèle. Au début des années 2010, nous avions travaillé avec des entreprises pour créer et codifier un système de gestion qui utilise en permanence les commentaires des clients pour améliorer l'expérience. La pointe des outils et des techniques centrés sur le client s'est continuellement déplacée vers l'extérieur.
Chris Brahm, partenaire de la pratique Advanced Analytics de Bain, explique comment l'élément humain conserve un rôle essentiel dans une culture centrée sur le client.
Observer, prévoir et prescrire
L'explosion des médias sociaux basés sur le Web dans les années 2010 a intensifié l'intérêt pour les effets de la défense des clients, car elle a ajouté une nouvelle veine riche de dialogues avec les clients à partir desquels apprendre et elle a permis à tous de voir les plaintes concernant l'expérience. Désormais, les entreprises peuvent augmenter les sondages auprès des clients après leurs interactions avec des analyses de Big Data en cours qui ont la capacité de suivre les épisodes des clients, de prédire certains comportements et perceptions des clients et de prescrire comment une entreprise doit s'engager avec ces comportements pour offrir plus de valeur aux clients.
L'analyse observationnelle sert de base à la création d'une meilleure expérience client (voir Figure 1). De nombreux opérateurs de télécommunications mobiles, par exemple, ont utilisé des analyses pour suivre les modèles d'appels interrompus, tandis que les fournisseurs de logiciels en tant que service suivent les performances de leurs applications et l'utilisation de fonctionnalités spécifiques comme indicateurs de base de l'expérience client. Cette instrumentation peut couvrir des modèles d'utilisation affinés et des sentiments exprimés dans les interactions humaines.
L'analyse prédictive va bien au-delà des moteurs de recommandation déployés par des entreprises telles que Netflix. Par exemple, lorsqu'un client subit une série d'interactions négatives (telles que de longs temps d'attente, des articles endommagés ou des pannes de service), l'analyse Big Data peut prédire la probabilité que ce client devienne un détracteur ; le client peut réduire ses achats, cesser de visiter un site Web ou même passer au profit d'un concurrent. Une entreprise peut également effectuer efficacement une analyse des sentiments des appels du centre de contact afin de faire des prédictions sans avoir à sonder directement les clients.
L'analyse prescriptive aide les entreprises à déterminer les étapes les plus efficaces après une ou plusieurs interactions. Par exemple, l'un d'entre nous a récemment volé en classe affaires sur Virgin America pour la première fois en près d'un an. L'avion a été retardé d'une demi-heure sur le tarmac. Dès que le vol a atterri, nous avons reçu un e-mail de Virgin s'excusant pour le retard et offrant un bon de 50 $ pour notre prochain vol Virgin.
Comparez cette prescription intelligente avec la façon dont certaines compagnies aériennes gèrent des problèmes similaires. Ils connaissent les retards - sans parler de leur vieil avion avec des sièges inconfortables et une mauvaise nourriture - mais ils persistent à envoyer des sondages après chaque vol sans boucler la boucle pour résoudre ces problèmes.
C'est absurde. Avec autant de données numériques désormais disponibles via les connexions dans les avions, les voitures, les smartphones, les téléviseurs et autres appareils, la plupart des entreprises devraient savoir en temps réel quand des problèmes surviennent et être en mesure de réagir de manière proactive.
Le contact humain permanent
Malgré la sophistication croissante du Big Data et des algorithmes qui en résultent, les responsables de la fidélisation s'appuient toujours sur l'implication pratique des employés. Les praticiens avancés du Net Promoter System®, par exemple, bouclent les données d'expérience client en temps réel et les nouveaux commentaires des clients aux équipes d'employés. Ces équipes traduisent les commentaires en action en identifiant et en lançant des améliorations de processus qui ont un effet positif et matériel sur les expériences des clients avec l'entreprise.
Les chefs d'équipe et autres membres du personnel bouclent la boucle en rappelant les clients qui ont eu une mauvaise expérience afin de les aider à résoudre leurs problèmes. Ils discutent également avec certains clients qui ont eu une bonne expérience pour en savoir plus sur ce qui les a rendus si positifs. Parler directement aux clients permet à l'équipe de comprendre ce que veulent les vrais individus, plutôt que de spéculer ou de penser en termes de client moyen. Le Big Data ne remplace pas cette capacité à creuser les causes sous-jacentes de ce que les individus perçoivent, mais il peut amplifier la valeur en appliquant les leçons à une très large base de clients.
Le dialogue humain avec les clients est également au cœur d'autres efforts, notamment la conception de nouveaux produits, les tests de prototypes, la vente de solutions complexes et l'assistance au dépannage. Et les technologies numériques peuvent permettre aux employés d'avoir des interactions de bien meilleure qualité et souvent à moindre coût avec les clients dans ces domaines. Dans de nombreuses sociétés de logiciels Web et mobiles, par exemple, les ingénieurs interagissent avec un petit panel de clients via des outils en ligne tels que ceux proposés par Voir et entendre comment les clients interagissent avec un produit en temps réel montre aux ingénieurs ce qu'ils doivent faire mieux ou différemment.
Le Big Data peut alors renforcer et étendre certains des principes fondamentaux autour de la défense des intérêts des clients.
Obtenez les bases de l'expérience à droite. , l'un des principaux détaillants de vins en ligne, a investi dans des algorithmes de recommandation et une expérience numérique pratique pour la sélection et l'expédition, mais il encourage également les clients à discuter avec les sommeliers. Ces experts aident les clients à apprendre et à explorer une sélection plus large, ce qui a augmenté la fidélité des clients et la valeur à vie de l'entreprise.
Plus de données sans action font reculer une entreprise. Les données ne seront utiles que si vous les associez aux boucles de rétroaction des clients qui conduisent directement à des améliorations de l'expérience pertinente (voir Figure 2). Pensez aux applications logicielles qui demandent à des millions d'utilisateurs de signaler les pannes sans jamais fermer la boucle avec ces clients ou réparer l'application. Les éditeurs de logiciels nagent dans les données d'expérience mais n'utilisent pas les données pour apporter les améliorations pertinentes.
Les données elles-mêmes ne créent pas une culture centrée sur le client. De nombreuses entreprises ont intensément instrumenté leur expérience sans vraiment intégrer le point de vue du client. L'industrie des logiciels d'entreprise a un Net Promoter Score moyen de moins 3 de ses clients et des scores encore plus bas parmi les utilisateurs finaux. L'éthique consistant à offrir une excellente expérience à l'utilisateur final n'a pas pénétré cette industrie malgré les tonnes de données qu'elle collecte.
Les entreprises les plus efficaces utilisent l'analyse Big Data pour augmenter leurs capacités à servir, personnaliser et améliorer l'expérience de leurs clients. Ils comptent toujours sur les humains pour leur créativité, en faisant des compromis et en s'engageant avec les clients là où cela compte, c'est-à-dire dans tous les domaines où le jugement humain et l'empathie entrent en jeu.