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Utiliser le big data pour améliorer votre expérience client

Utiliser le big data pour améliorer votre expérience client
2014-06-192014-09-18social CRMfr
Les différences de perception entre les entreprises et leurs clients sont déterminantes, car près d’un tiers des clients abandonnent avant de réaliser un achat s’ils ne sont pas satisfaits. Alors, que peuvent faire les entreprises pour mieux contenter leurs clients ? Le big data peut les y aider.
Publié le 19 Juin 2014 par Stewart Baines dans social CRM
Utiliser le big data pour améliorer votre expérience client

Vous pensez proposer une expérience client sans faille, mais qu’en disent les principaux intéressés ? Une étude Qmatic menée sur 100 décideurs du secteur de la distribution au Royaume-Uni d’une part et sur 500 clients d’autre part a montré que, si une large majorité de distributeurs (82 %) étaient convaincus de la qualité de l’expérience proposée, 72 % des clients pensaient le contraire. Ces différences de perception entre les entreprises et leurs clients sont déterminantes car près d’un tiers des clients abandonnent avant de réaliser un achat s’ils ne sont pas satisfaits. Alors, que peuvent faire les entreprises pour mieux contenter leurs clients ? Le big data peut les y aider.

combiner de multiples données pour mieux connaître les attentes de vos clients

Le big data ne se limite pas à la compilation de données commerciales comme des rapports sur les ventes régionales ou les comptes clients. Il inclut également des informations externes comme des études sur l’expérience client et des données acquises auprès de sociétés tierces, avec éventuellement des informations sur les achats antérieurs de leurs clients. Il peut aussi inclure des données précédemment écartées car jugées trop difficiles à analyser. En effet, les solutions analytiques de big data deviennent suffisamment sophistiquées pour gérer ces informations.

Le big data permet d’être flexible dans l’utilisation des données dont l’entreprise dispose. Par exemple, Tivo Research Analytics (TRA) compile des données sur les chiffres d’audience télévisée avec des informations sur les transactions effectuées dans les supermarchés et la possession d’un véhicule. Netflix croise et analyse différentes données telles que les préférences de ses clients, les statistiques d’audience et les recherches les plus courantes pour offrir des services de streaming plus adaptés aux attentes de ses clients. In fine, Netflix utilise même ces données pour développer ses propres contenus.

Jo Boswell de British Airways : « Le système offre une multitude de possibilités pour l’avenir »

British Airways recourt à l’analyse du big data pour améliorer son service client avec le programme « Know me ». La compagnie aérienne a combiné des informations concernant 20 millions de clients avec les données issues de son propre programme de fidélisation pour offrir un meilleur service à chaque point de contact : sur Internet, au téléphone et même à bord des avions, où le personnel navigant connaît les préférences des passagers à l’embarquement. British Airways utilise également ces données pour proposer des offres ciblées.

Jo Boswell, responsable de l’analyse client chez British Airways, indique à CIO.com : « Nous cherchons essentiellement à recréer le sentiment éprouvé lorsque l’on est accueilli personnellement dans l’un de ses restaurants préférés. Mais dans notre cas, ce sentiment sera communiqué par des milliers de collaborateurs à des millions de clients. Et ce n’est qu’un début : le système offre une multitude de possibilités pour l’avenir. »

un outil déjà utilisé par de nombreuses entreprises

De nombreuses entreprises utilisent déjà les systèmes de big data pour anticiper les préférences des clients et pour améliorer leur satisfaction globale concernant leurs services, et ils offrent un potentiel encore plus grand. En effet, les outils d’analyse de big data sont capables d’exploiter des informations précédemment écartées car non significatives pour identifier de nouvelles idées et des modèles encore inconnus. Certains grands distributeurs utilisent ainsi ces outils d’analyse pour déterminer quels produits stocker dans des magasins spécifiques.

L’enseigne de grande distribution britannique Tesco a ainsi appris en analysant le big data qu’une hausse de température de 10 degrés entraînait une hausse de 300 % de ses ventes de viande pour barbecue, de 45 % pour les salades, de 50 % pour la salade de chou cru et une baisse de 25 % pour les choux de Bruxelles. Le distributeur a également intégré d’autres facteurs (date, heure, préférences locales) lors de la prise de décision concernant les stocks et les remises.

le big data va redéfinir l’utilisation des données clients par les entreprises

Comme dit l’adage, « Savoir, c’est pouvoir », mais en réalité, cette règle est aussi ancienne que l’économie : « Les gens pensent que c’est un nouveau concept, mais il en a toujours été ainsi : il faut offrir aux clients leurs produits de prédilection pour les fidéliser », affirme Bob Hayes du site Business Over Broadway.

L’intérêt pour le big data croît rapidement. Selon le site IDG Enterprise, les trois quarts des multinationales utiliseront des solutions de big data d’ici 2017, ce qui risque de poser des problèmes de stockage pour les énormes quantités de données produites et de créer une pénurie d’informaticiens équipés pour analyser les informations. Cette évolution est cruciale car elle obligera la plupart des entreprises à recourir aux services de sociétés tierces pour tirer le meilleur parti du big data.

Stewart Baines

crédit photo : T. L. Furrer - Fotolia.jpg

Pour aller plus loin : Big data sucess : 3 companies share secrets, Big data at work : 12 stories about reinvention, 5 ways companies are using big data to help their customers, Big data retailing offers tailor-made shopping for all, Will your company pass the toothbrush test ?, Big data trends for 2014

1 Commentaire

  • 21 Août 2014
    2014-08-21
    par
    David
    En complément de cet article, n'hésitez pas à découvrir en quoi le Big Data devient la clé de l'expérience client (feedbacks clients, publicité, RP...).

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