[ENQUETE] Data client et analyse de la performance : les clés du pilotage de la satisfaction

Si l'on se réfère au CX index 2024 de Forrester, 39 % des marques ont connu une baisse significative de leur indice de satisfaction client en 2024, contre 17 % en 2023 ! Un chiffre qui souligne l'importance du pilotage de la performance de la relation client. Une criticité liée à deux tendances de fond qui ne cessent d'accélérer. D'abord, le caractère éminemment stratégique de l'expérience client pour les marques. Ensuite, le fait que cette dernière soit devenue une question transverse dépassant les limites du centre de contact. De fait, le volume et la variété de données à disposition des marques ont explosé. Le défi ? Faire parler ces données et les mettre en perspective avec les indicateurs de performance de la relation client.

Identifier et collecter les données clés

"Le centre de relation client est le premier pourvoyeur de données pour alimenter la connaissance du client », affirme Laurent Millan, senior GTM customer experience manager chez NTT DATA.

Laurent Millan, Senior GTM Customer Experience Manager - NTT DATA

Isolément, la plupart des données client disponibles dans le CRM et les indicateurs de performance émanant des services clients sont simples à collecter. Le véritable enjeu, c'est l'orchestration de cette information. Motifs de contact, ton employé par le client, niveau de complexité de la demande, ou encore ressenti de l'agent face à l'interaction... « Il existe une quantité pléthorique de sources de données qui sont rarement réconciliées », précise Laurent Millan. Des données de navigation web, en passant par les interactions sur les réseaux sociaux jusqu'aux avis clients, ces données, souvent non structurées, peuvent révéler des insights sur les préférences, les frustrations et les attentes des clients. « Quand on place les bons trackers au bon moment, il est possible de composer un programme ambitieux pour faire progresser tout l'écosystème de la relation client", confirme Jonathan Maczynski, senior business solutions consultant pour NICE.

Croiser les données clients avec les indicateurs de performance

L'analyse croisée de la data client et des KPI afférents permet d'identifier les leviers d'amélioration de la satisfaction. Par exemple, croiser les données de satisfaction avec le canal de contact peut mettre en lumière une préférence des clients pour un canal spécifique ou, au contraire, des difficultés rencontrées sur un canal particulier. Dans les services clients, tout est mis en oeuvre pour analyser la qualité des interactions avec le client. Mais prudence !

"Aujourd'hui encore, il existe un certain amalgame entre la performance individuelle de l'agent et la performance globale du service client. En cause : les enquêtes de satisfaction envoyées en post-appel", estime Jonathan Maczynski.

JONATHAN MACZYNSKI, Senior Business Solutions Consultant pour NICE

Ces dernières interviennent presque toujours à chaud et, dans leur conception, elles ne distinguent pas vraiment la performance de l'agent de la pertinence de la réponse apportée. "L'agent peut avoir respecté les protocoles de résolution, sans pour autant avoir été en mesure de répondre à l'attente réelle du client", continue-t-il. Le conseil ? Cantonner les enquêtes à chaud à des fins d'analytics afin d'obtenir un indicateur objectif sur le sentiment du client. En complément, les indicateurs du feedback management (NPS, CSAT, etc.), viennent équilibrer entre la qualité perçue et la qualité délivrée. "À mes yeux, il est préférable de segmenter les programmes et prévoir un premier lot de questions sur l'interaction au sens large du terme et le ressenti par rapport au conseiller. Puis, un second lot, plus espacé dans le temps, pour inviter le client à s'exprimer sur le service et ses processus". La clé : faire que le modèle d'enquête de satisfaction soit conditionné par le code de clôture de l'agent ou le type de demande du client.

Des outils d'analyse et de reporting performants ntés par une donnée de qualité

"Le recours à des solutions logicielles permettant d'extraire la synthèse des interactions avec le client s'est massivement répandu, générant toujours plus d'informations à exploiter de manière automatisée", constate Laurent Millan. Mais au-delà des outils, la qualité de la donnée est déterminante.

"Cette réalité est d'autant plus structurante avec l'explosion de la place de l'intelligence artificielle aujourd'hui dans les entreprises. L'IA n'est jamais aussi intelligente que lorsqu'elle se nourrit de données de qualité", commente Thomas Ciezar, directeur marketing France de Zoho.

L'IA permet de manipuler des masses de données considérables. Grâce à elle, il est possible de créer des synthèses pertinentes nourries d'enquêtes de satisfaction diverses et variées. De la même façon, les marques peuvent identifier des tendances qui constituent une source d'inspiration sur les leviers d'amélioration à actionner.

Adopter une approche omnicanale et itérative

"À mesure que les entreprises se positionnent sur une relation client omnicanale, il y a toujours plus de parcours à analyser. Cela suppose une démarche itérative très rigoureuse », souligne Laurent Millan. Cette vision 360° du client permet de mieux comprendre ses besoins, ses attentes et ses préférences, et d'adapter la relation client en conséquence. « On ne peut plus aujourd'hui se contenter d'un seul niveau de lecture lorsqu'il est question de piloter la relation client", précise Jonathan Maczynski. L'analyse de la performance de la relation client doit être un processus continu. "Réconcilier le sentiment constaté et le sentiment perçu, c'est la bonne approche pour un pilotage efficace de la performance de la relation client", conclut Jonathan Maczynski.