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Analyse de données : comment avancer et générer des résultats ?

14/12/2021 | 00:00
Analyse de données : comment avancer et générer des résultats ? Dec 14 2021

Ecouter les clients et procéder à l'analyse de données... tout le monde le fait, aussi bien en ligne que dans le B2B. Mais que faut-il faire après ? Comment convertir ces données en actions efficaces et en résultats mesurables ?

Il va sans dire nous sommes tous à l'écoute de nos prospects et de nos clients, en particulier à l'ère où l'expérience client compte plus que tout. L'économie de l'expérience a le vent en poupe, surtout depuis que la quasi-totalité des sociétés ont migré une grande partie de leurs opérations (volontairement ou de force, en raison du contexte actuel) vers le digital.

En revanche, il se peut que l'analyse de données vous pose problème : dans ce cas, vos insights produiront peu de valeur et de résultats significatifs pour votre entreprise. Il est donc essentiel de prendre des mesures concrètes.

Il ne suffit pas d'écouter : place à l'action !

À l'heure où les volumes de données disponibles atteignent des sommets, vous êtes en droit de vous demander pourquoi toutes les entreprises ne parviennent pas à les exploiter avec succès. Nous écoutons, nous analysons et nous nous plongeons dans ces données, données qu'il faut ensuite convertir en actions pour générer des résultats : c'est la partie la plus difficile.

Nombre d'entreprises se retrouvent coincées à la phase d'analyse, ce qui les pousse souvent à négliger la dimension pratique de ces activités. Par exemple, il n'est pas rare qu'elles oublient complètement de combiner les données opérationnelles (« O-data ») et les données d'expérience (« X-data »). Et lorsqu'elles pensent à le faire, elles ne parviennent pas toujours à exploiter pleinement leur potentiel.

Pour les données opérationnelles, inutile de planifier des enquêtes approfondies : il s'agit simplement de ce que vous pouvez mesurer au quotidien. Prenons par exemple les coûts associés à votre service client, qui représentent l'une des plus grosses dépenses (essentielles) de vos interactions digitales avec vos clients. Les O-data que vous pouvez analyser dans ce domaine incluent la durée d'attente, les délais de traitement ou encore le pourcentage de demandes que votre service peut traiter immédiatement. Toutes ces données peuvent être mesurées de manière quasi-automatique, jour après jour. De manière générale, les O-data sont collectées via le CRM en un clic.

Elles permettent souvent aux entreprises de se faire une idée de la qualité de leurs opérations et peuvent par exemple mettre en lumière des aspects propices aux économies ou nécessitant des investissements supplémentaires. Certes, ces informations sont déjà très utiles, mais pour passer au niveau supérieur, vous devrez relier vos O-data à tout ce que vous connaissez et mesurez en matière d'
expérience client(CX), ainsi qu'aux X-data associées.

Comment créer ce lien ?

Pour mesurer la qualité de votre expérience client, vous pouvez utiliser le score de satisfaction client (souvent appelé CSATpour « Customer SATisfaction »). C'est une méthode simple pour déterminer la proportion de clients satisfaits. Pour des résultats (business) optimaux, vous avez intérêt à utiliser vos X-data et à les relier à vos insights opérationnels (les O-data).

Le but est de trouver des corrélations que vous pourrez ensuite utiliser pour visualiser votre univers client. Ces informations vous montrent comment répartir les coûts adéquatement à l'échelle de votre organisation, pour ensuite prendre des décisions plus éclairées. Dans la pratique, cependant, cela ne se produit pas assez à l'heure actuelle, bien que cela puisse considérablement vous aider à définir vos objectifs et à les atteindre, à terme. L'objectif, c'est de déterminer l'ampleur de l'impact de la satisfaction client sur votre chiffre d'affaires et vos coûts. Vous obtenez un aperçu instantané de ce que vous pouvez (et devez) faire pour améliorer le parcours client, exprimé en termes d'argent.

Comment ça fonctionne en pratique (B2B)

Certains pensent que l'analyse de données approfondie est surtout utile dans le B2C et qu'elle n'est pas adaptée aux analyses business en B2B, ce qui est un mythe, surtout si vous reliez vos X-data et O-data.

Voici quelques exemples qui le prouvent :

CSAT vs coûts continus :

Vous pouvez par exemple relier des O-data comme vos données de vente à des X-data sur une gamme de produits, le nombre de collaborateurs ou le niveau de connaissance du vendeur. Si vous identifiez une corrélation ici, vous aurez la possibilité de générer de la valeur ajoutée pour votre entreprise. Par exemple, si la réduction de vos effectifs ou de votre gamme de produits n'affecte pas la CSAT et le chiffre d'affaires, vous pourriez faire des économies dans ces domaines.

Online vs offline :

Si vous avez relié vos X-data et O-data, il peut être intéressant de comparer les parcours client online et offline. Choisissez une étape spécifique (comme le paiement) et comparez le score CSAT des parcours online et offline. En B2B, un score CSAT plus élevé est souvent synonyme de fluidité, ce qui se traduit par une expérience agréable et des clients plus fidèles (= chiffre d'affaires plus élevé).

Les possibilités sont infinies, tant que vous reliez les données opérationnelles à des insights d'expérience spécifiques. Ainsi, vous saurez précisément où intervenir et comment interagir adéquatement avec vos clients. Résultat : une approche qui reste simple tout en vous donnant une vue d'ensemble et des possibilités de bénéfices fructueuses.

En reliant vos X-data et O-data, vous pourrez passer de l'écoute à l'action, que vous soyez un petit e-commerçant B2C ou une multinationale B2B. Faites preuve de curiosité, et testez un maximum d'associations de variables. Les insights que vous tirerez de ces expériences vous permettront d'obtenir des résultats business concrets grâce à l'analyse de données.

Publié le 14 Dec 2021 par

Mitchell Bakker

Head of Define and Design

Disclaimer

SQLI SA published this content on 14 December 2021 and is solely responsible for the information contained therein. Distributed by Public, unedited and unaltered, on 13 January 2022 11:20:05 UTC.

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