Si vous êtes responsable de la gestion d’un centre d’assistance, combien de conversations difficiles se soldent par un échec chaque semaine parce que vos agents ne comprennent pas bien le ressenti ou le parcours des clients ? Personne ne veut avoir l’impression d’être un client parmi tant d’autres ou une simple source de revenus. À l’ère de l’hyperpersonnalisation, les clients attendent un engagement adapté à leur historique, à leurs préférences, au contexte et à leur intention.
Vous n’êtes pas seul : dans l’environnement volatile d’aujourd’hui, les entreprises doivent faire preuve de plus d’agilité et de souplesse que jamais pour continuer à offrir les expériences CRM personnalisées qu’attendent les clients. Il était déjà difficile de s’adapter aux attentes en constante évolution des clients dans un environnement où environ la moitié des clients britanniques ont déclaré qu’ils passeraient à la concurrence après une seule expérience négative. Si les mauvaises expériences se multiplient, ce chiffre explose pour atteindre 80 %. Et maintenant l’incertitude créée par la pandémie a encore corsé les choses.
Identifier les schémas et les tendances et comprendre les comportements
Il n’est donc pas surprenant que les responsables de la CRM s’appuient sur les données actuelles et anciennes pour évaluer le résultat de leurs efforts et identifier des schémas, des tendances, des comportements… afin de comprendre objectivement quels domaines doivent être améliorés. L’intégration avec les analyses permet aux systèmes CRM de mieux comprendre les clients. Cela permet aux responsables de prendre des décisions fondées sur les données, quel que soit le secteur de l’entreprise ou sa taille. Les analyses comprenant tous les canaux peuvent fournir une vue globale du client, permettant ainsi aux équipes d’assistance de comprendre les parcours des clients, les canaux qu’ils préfèrent et autres données pertinentes. Grâce à toutes ces informations, ils peuvent alors personnaliser l’expérience client.
« Les analyses CRM peuvent être définies comme le processus de capturer et de traiter les données client qui résident dans la base de données CRM afin de découvrir et de visualiser des informations utiles sur les clients, que vous pouvez exploiter pour optimiser vos opérations. »
Pour le service client, les mesures typiques incluent la satisfaction client et l’indice de fidélité (NPS™). Il peut y avoir d’autres facteurs, comme le premier temps de réponse (le temps nécessaire pour qu’un agent réponde à l’utilisateur final), le délai de résolution total (le temps nécessaire à la résolution du ticket) ou le pourcentage de tickets résolus en une fois (le pourcentage de tickets dont la résolution n’a nécessité qu’une seule interaction).
Transformer les informations en temps réel en actions
L’analyse des mesures après les interactions avec les clients présente un inconvénient : il est trop tard pour intervenir en cas de conversation problématique. C’est là que les analyses prédictives et en temps réel entrent en jeu. Dernière tendance de l’IA, les systèmes CRM modernes peuvent aujourd’hui utiliser vos données pour améliorer la satisfaction client et promouvoir des relations durables.
Les analyses prédictives exploitent les schémas identifiés dans vos données historiques et transactionnelles pour anticiper ce qui se produira dans le futur. Leur objectif est de suggérer des actions pour des résultats optimaux, ce qui permet à vos agents d’aider les clients alors qu’ils sont encore en conversation avec eux. En pratique, cela ressemble souvent à un flux en direct présentant toutes les informations nécessaires et importantes dans votre tableau de bord, mais cela peut aussi prendre la forme d’une diffusion destinée aux agents d’assistance pour leur permettre de savoir où déployer leurs efforts.
Avec les analyses en temps réel, vous pouvez mieux comprendre si une conversation se passe bien, pendant que vous êtes en train de communiquer avec le client. En commençant une conversation en disposant de plus d’informations contextuelles, vous pouvez vous faire une idée de l’état d’une relation et fournir à vos agents des commentaires immédiats sur leurs actions, avec la mise à jour en temps réel du score de prédiction. Vous pouvez ainsi décider quelle action prendre pour obtenir un résultat positif, ce qui réduit le risque d’échec. Cela favorise la rétention et la valeur vie client, et représente également une opportunité d’améliorer les taux de conversion des ventes et d’identifier les ventes supplémentaires potentielles.
En interne, les analyses peuvent vous aider à optimiser les processus et le parcours client. En visualisant les pics du volume d’appels, les responsables de centres d’appels peuvent modifier la répartition des tickets en fonction d’un score de prédiction de la satisfaction et affecter les interactions à haut risque à des agents aguerris ou spécialisés. Ils peuvent intervenir pour offrir une meilleure expérience client et booster l’efficacité de l’assistance. Avec une meilleure compréhension des comportements des clients en temps réel, les agents peuvent résoudre les problèmes plus rapidement et plus efficacement, et parfois même traiter les problèmes avant qu’ils ne surviennent en donnant la priorité aux tickets avec un faible score de prédiction de la satisfaction, par exemple.
Cela a aussi un impact positif pour le client, avec une solution plus personnelle et plus satisfaisante qui prend en compte la globalité de ses relations avec la marque.
Mais les entreprises les plus performantes ne s’arrêtent pas là : pour elles, une approche axée sur les données est devenue une seconde nature et elles exploitent systématiquement la valeur des informations qu’elles ont en main bien au-delà du centre d’assistance. Elles utilisent les commentaires des clients pour apporter des améliorations spécifiques, fondées sur les données, aux fonctionnalités produit ou au design des services. En mettant vos données à la disposition de tous les employés qui en ont besoin, vous boostez la collaboration dans l’ensemble de l’entreprise.
Une meilleure compréhension des types de clients vous permet généralement de tirer la meilleure valeur de vos investissements. Vous pouvez aussi accroître la fiabilité de votre analyse de rentabilité ou prendre de meilleures décisions quant aux projets ou innovations à poursuivre. Cela permet aux entreprises d’affecter davantage de leurs efforts de marketing et de vente aux segments les plus profitables et ainsi d’accroître leur retour sur investissements.
Les analyses en temps réel sont devenues une composante essentielle de toute stratégie d’assistance moderne pour tirer le meilleur parti d’un système CRM. Mais ne vous attendez pas à ce que le rythme se ralentisse : les domaines comme l’analyse de la parole en temps réel en sont peut-être encore à leurs balbutiements, mais ils se développent à la vitesse de l’éclair et les entreprises agiles les intègrent déjà à leurs stratégies omnicanal.