Comment utiliser la data au service de l’expérience client ?

Visite d’un site web, échange avec un service client, achat en magasin… Lorsqu’un consommateur réalise ces actions, les données collectées par l’entreprise sont nombreuses. Pour les organisations, les datas recueillies, mesurées et analysées sont une véritable mine d’or. En étant utilisées à bon escient, elles permettent même d’améliorer l’expérience client. 

Chez Avis Vérifiés, nous sommes convaincus que le lien entre data et expérience client peut se transformer en cercle vertueux… Et nous ne sommes pas les seuls à partager cet avis ! Seenaptic, solution de Data Quality éditée par Netvigie, vient de publier un livre blanc dédié à ce sujet. Notre équipe y a contribué, aux côtés d’une dizaine d’experts de la data ou de l’expérience client. 

Dans cet article, nous vous proposons un focus sur 4 conseils d’experts issus du livre blanc, pour exploiter la data au service de l’expérience client.

1) Adopter une posture “Data Driven”

Utiliser la data pour améliorer l’expérience client ne s’improvise pas. Une expérience client réussie se définit d’ailleurs selon 3 axes méthodologiques, d’après Samuel Stratmains de Know Your People : 

• L’identification des données
• La qualification de cette data
• La personnalisation de l’expérience 

Et pour réussir ces 3 étapes, il est indispensable d’adopter une posture “Data Driven”. 

Une entreprise Data Driven est “pilotée par les données”. L’idée est de s’appuyer sur une collecte et une analyse fine des données pour prendre des décisions, avant de passer à l’action. 

D’après Xavier Kockelbergh de Seenaptic, les entreprises Data Driven ont 23 fois plus de chances de conquérir des clients, 9 fois plus de chances de les fidéliser et 19 fois plus de chances d’être rentables. 

Mais alors, comment s’y prendre pour devenir Data Driven ? D’après les conseils de Seenaptic mentionnés dans le livre blanc, il est important de…

• Se baser sur des tableaux de bord et des indicateurs. Les outils permettent de mettre en perspective la donnée et faire émerger des analyses pertinentes et propices à la décision et au partage d’information. Les outils de BI et de Dataviz sont à prioriser.
• Garder une vision holistique des données à exploiter et les considérer dans leur globalité : attention aux mauvaises interprétations !
• Associer la technologie et l’Humain. D’après Seenaptic, “la data n’est pas un objectif en soi, mais un moyen, un outil qui va nous aider à prendre de meilleures décisions. C’est l’intelligence humaine qui va permettre d’une part de lancer des pistes et d’autre part d’activer cette donnée en fonction des analyses qui en seront faites.” 

Chez Avis Vérifiés, nous considérons également qu’une bonne stratégie Data Driven doit aller de pair avec une stratégie Customer Centric (ou Customer Driven). N’oubliez pas : la donnée et l’expérience client doivent se compléter dans une démarche vertueuse !

2) Collecter et analyser la data la plus pertinente, pour booster l’expérience client

Une fois les bons outils et la bonne méthodologie de travail définis, place à l’action. Il est temps de collecter et analyser les données les plus pertinentes… Mais comment s’y prendre ? Quelles données analyser ? 

Dans un premier temps, Florentin Hild de Meet Your Data rappelle dans le livre blanc l’importance de définir des KPIs spécifiques. Guillaume de Bénazé de Datama confirme, en mentionnant que “le choix des bons indicateurs pour suivre l’amélioration de l’expérience client est une étape clé pour réussir une démarche ‘Data for CX’”. 

Parmi les KPIs à surveiller,  pensez par exemple au taux de rebond, au taux d’engagement, au taux d’ajout dans le panier, au taux de conversion, au NPS… En fixant ces indicateurs à suivre, la collecte de données sera d’emblée mieux structurée. Vous pourrez faire le lien entre analyse de data et performance. 

Concernant les données à collecter, Samuel Stratmains de Know Your People conseille de collecter : 

• Les données personnelles de l’internaute pour une meilleure identification
• Les données de navigation pour une meilleure expérience client sur le site
• Les données de réactions, par exemple suite à l’envoi d’un questionnaire post-achat par Avis Vérifiés, pour mesurer l’engagement à la marque ou à l’enseigne
• Les données d’achat pour améliorer la connaissance client, analyser les différents comportements d’achat et mesurer la valeur et la fidélité des clients.

Toutefois, deux points d’alerte restent à souligner :

• En matière de collecte de données, le respect du RGPD est impératif ! Pour vous être en parfaite conformité avec la loi, vous pouvez aussi faire appel à des tiers de confiance certifiés, comme Avis Vérifiés pour la collecte d’avis en ligne.
• Comme le mentionne Alexandre Cazaurang d’AT Internet dans le livre blanc, “le mieux est l’ennemi du bien : un surplus de données augmente le risque d’incohérence”. Inutile de collecter et d’analyser toutes la data liée aux clients… Pensez plutôt à celle qui peut booster l’expérience client !   

3) Personnaliser l’expérience client grâce à la data

D’après un rapport d’Accenture (2018), 83% des consommateurs sont prêts à partager leurs données en échange d’une expérience personnalisée. Désormais, les marques ne peuvent plus reculer : il est temps de proposer des expériences d’achat personnalisées ! 

Grâce à une data qualitative collectée, la personnalisation de l’expérience est facilitée. Pour Marylin Montoya d’AB Tasty, deux démarches peuvent être implémentées :

• La personnalisation client-side : les équipes marketing peuvent agir de façon autonome, pour améliorer l’expérience utilisateur. Aucun développement technique n’intervient dans le processus. Cette méthode facilite la création d’AB/Tests en front-end (modifications de texte, déplacements des calls to action, ajouts de pop-in, etc.)
• La personnalisation server-side : ce sont les équipes techniques et développeurs qui personnalisent l’environnement technologique. Dans ce cas, les expérimentations sont plus poussées, pour proposer une expérience premium.

De plus, l’intelligence artificielle peut être un puissant levier pour personnaliser l’expérience utilisateur. L’IA peut booster l’auto-segmentation du trafic sur votre site web, l’auto-optimisation d’une page et peut aussi recommander des produits de façon personnalisée. 

Quelle que soit la méthode de personnalisation de l’expérience d’achat, nous vous recommandons de valoriser la satisfaction de vos clients actuels. En mettant en avant des avis post-achat tout au long du parcours client, vous renforcez la crédibilité de votre marque… Tout en améliorant la conversion.

4) Viser les étoiles et la fidélisation grâce à la data !

Enfin, le lien entre data et expérience client se poursuit également en post-achat… En agissant sur la fidélisation ! 

En effet, grâce à la collecte de données comme les avis en ligne, vous pouvez segmenter et identifier les clients satisfaits. Avec une solution comme Avis Vérifiés, vous avez aussi la possibilité d’identifier les Promoteurs ou les Détracteurs de votre marque, grâce au NPS. Toutes ces données permettent de se projeter dans une relation future avec vos clients. Elles facilitent le passage à l’action et la définition d’une stratégie de fidélisation. 

D’après Annick Delmotte de Seenaptic, la data collectée et son analyse permettent de mettre en place un plan de fidélisation qui s’appuie sur :

• Les objectifs marketing fixés par segment client
• Leur contexte : où en sont-ils dans leur cycle de décision ?
• Les prétextes : pour rebondir sur une intention / occasion

Cette fidélisation acquise grâce à la data peut ensuite se transformer en engagement client, avec une véritable préférence pour la marque, ainsi qu’un attachement émotionnel. 

Mais pour en arriver là, encore faut-il commencer par replacer la data au cœur de la stratégie d’expérience client. C’est justement ce que Seenaptic et les experts contributeurs du livre blanc “Data for CX” vous expliquent, à travers ce nouveau contenu à télécharger. Alors, prêts à voyager au cœur de l’expérience client ?