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Analyse client: 3 cartographies intéressantes à mettre en œuvre

Par Jesse Martin, Content marketing associate

Publié 7 mars 2018
Dernière mise à jour 11 Mai 2021

Les analyses du comportement des clients sont les données issues des différents points de contact des relations avec les clients. Aujourd’hui, plus que jamais, le parcours du client est compliqué. Tenter de cartographier le parcours d’un client peut ressembler à une chasse au trésor incohérente. Bien sûr, ce n’est pas nécessairement le cas. Une stratégie d’analyse client devrait vous permettre de rester au fait du Big Data qui informe votre stratégie d’assistance, votre plan de développement produit, vos campagnes marketing et vos efforts de vente.

Voici trois types d’analyses comportementales intéressantes à mettre en œuvre et leur importance pour votre entreprise.

Analyses de l’expérience client

Les analyses de l’expérience client peuvent être exploitées pour générer du chiffre d’affaires. Les analyses de l’expérience client sont une forme d’analyse descriptive qui demande ce qui s’est passé au cours du parcours client. Elles peuvent être considérées comme le type d’analyses client « standard » : elles synthétisent les données brutes en quelque chose de facile à comprendre et à expliquer.

Des données d’assistance aux indicateurs de performance clés, comme la satisfaction client (CSAT), le premier temps de réponse (FRT) et le temps total de résolution (TTR), peuvent être extraites et vues pour améliorer les workflows existants. Pour les agents d’assistance, la CSAT peut aider à mesurer les performances tout en aidant le personnel de l’ensemble de l’organisation, du produit et du marketing aux ventes, à voir où travailler pour apporter des améliorations.

Les responsables d’assistance qui gèrent des données doivent savoir quand utiliser des analyses en temps réel et des analyses historiques, et l’utilisation de tableaux de bord directifs partagés dans toute l’organisation peut contribuer à la visibilité des données. Les responsables du service client tirent le meilleur parti des analyses descriptives de l’expérience client en identifiant les tendances, telles qu’une hausse du volume de tickets à proximité des lancements de produits ou pendant la période des fêtes de fin d’année. Ces informations peuvent alimenter des stratégies pour la prochaine fois que les événements se produiront. Les données peuvent également raconter l’histoire du fonctionnement d’une organisation d’assistance, ce qui permet d’optimiser l’assistance client ou le budget d’un service.

Analyses du parcours client

Comme mentionné ci-dessus, le parcours de votre client n’a fait que gagner en complexité. Pour offrir une meilleure expérience à votre client, il est essentiel d’avoir une vue d’ensemble du parcours de ce dernier. Cela implique de connaître l’historique des achats de vos clients, l’utilisation des produits et d’avoir une visibilité sur des éléments tels que les paniers abandonnés et les retours. Il comprend les conversations avec l’assistance, les e-mails sortants ouverts et les notes de la CSAT. Il offre une visibilité sur les commentaires pertinents laissés sur les pages de réseaux sociaux. Lorsque toutes ces informations sont mises à la disposition de votre entreprise, et elles devraient l’être, vous pouvez obtenir une compréhension incroyable pour ajuster votre plan de développement et générer du chiffre d’affaires.

Si vous mettez toutes ces données en commun avec celles de tous vos clients, des schémas clairs apparaîtront. Les analyses du parcours client peuvent être prédictives, alimentant des algorithmes qui donnent un aperçu de ce à quoi l’on peut s’attendre à l’avenir, ce que l’on appelle communément la « prévision ». Les analyses prédictives sont extrêmement populaires dans les domaines de la finance et du marketing, et ses applications sont largement répandues.

Les analyses prédictives du parcours du client peuvent aider les responsables à comprendre quels schémas sont actuellement à l’origine du succès, afin que leurs efforts puissent être émulés, réitérés et optimisés. Ce type de données client peut également combler les lacunes d’informations que les analyses de l’expérience client (qui peuvent être largement tirées des données d’assistance) peuvent manquer.

Analyses de la rétention client

Selon le rapport des tendances de l’expérience client Zendesk, 74 % des clients sont fidèles à une marque ou une entreprise particulière. La fidélité des clients a une incidence sur la rétention, et il existe un lien évident entre la fidélité, la rétention et le faible effort des clients. L’effort client, parfois calculé en tant que Score d’efforts client, détaille la quantité d’efforts qu’un client exerce dans les scénarios d’assistance. La logique est simple : un effort client élevé entraîne une mauvaise expérience client. Les mauvaises expériences réduisent la fidélité des clients et augmentent l’attrition. L’attrition n’est pas une bonne chose.

Les analyses qui influencent et informent sur la fidélisation des clients aideront votre entreprise à améliorer ses campagnes ainsi que l’ensemble de ses produits et de son assistance. Selon la consultante Alexandra Levit, les analyses directives de la fidélisation des clients peuvent faciliter les ventes supplémentaires et croisées avec les clients existants, et il est bien plus facile et plus rentable de fidéliser les clients que d’en recruter de nouveaux.

Alexandra Levit écrit qu’au-delà du score d’efforts client, d’autres mesures utiles de la fidélisation des clients sont le taux d’attrition des clients (CCR), dans lequel les clients perdus sont divisés par les clients de la première heure. La valeur vie client (CLV) prédit la valeur du client par rapport à d’autres mesures, et le taux de fidélisation des clients (LCR) suggère quels clients sont susceptibles de rester et de recommander votre marque ou votre produit à d’autres.

Pourquoi le comportement des clients est-il important pour l’entreprise ?

Il peut être intimidant de plonger dans les données brutes de vos analyses de comportement client, car elles semblent disparates et imprévisibles. Il se peut qu’elle ne reflète pas le plan de développement de votre produit, votre stratégie d’assistance existante ou vos cycles de vente.

En réalité, ces données sont cruciales pour la croissance et le chiffre d’affaires. Les marques se battent bec et ongles pour se différencier dans un monde innovant et hyperconcurrentiel. Grâce à une stratégie de données et d’analyses adaptée et la bonne approche de la gestion de la relation client, les données brutes peuvent être facilement comprises et partagées.

Susan Lahey écrit que ces données « créent un contexte pour les histoires individuelles et les flux d’activité ou de comportement, qui montrent les relations et révèlent l’impact de ces dernières. » Au final, tout est question de relations, n’est-ce pas ?

Ne craignez pas les données. Cliquez ici pour en savoir plus sur les mesures du service client qui aideront votre entreprise à booster son chiffre d’affaires.

3 types de mesures clés du service client

Quelle est la différence entre la CSAT et le score d’efforts client ? En quoi les mesures des médias sociaux diffèrent-elles des données d’assistance ? Nos conseils, meilleures pratiques et mesures clés figurent dans le rapport.

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