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Big data et satisfaction client : le changement, c'est maintenant ?

par Margaux Blanc, B-Reputation

29 mai 2017

Big data et satisfaction client : le changement, c'est maintenant ?

Si la satisfaction client est une priorité pour une immense majorité d’entreprises, les vecteurs de son amélioration évoluent avec le temps et la digitalisation croissante des sociétés. Or, s’il est un domaine dont on entend de plus en plus parler et dont l’importance semble désormais inéluctable, c’est bien celui du « Big Data ». Derrière cette expression, on trouve une grande quantité de données ayant un fort intérêt marketing et commercial. Ces données collectées tout au long de la relation client sont-elles exploitables dans le cadre de l’amélioration de la satisfaction client ? Le Big Data permettra-t-il un changement en profondeur dans la gestion des relations entre les entreprises et leurs consommateurs ?

Big Data et satisfaction client : analyse du contexte

  • La récolte massive d’informations clients – ou Big Data - rendue possible par la digitalisation des entreprises provient entre autres de l’augmentation des canaux de communication offerts aux clients. Cette multiplicité des sources oblige les entreprises à centraliser les données récoltées lors des différents points de contact, ce qui permet de visualiser la relation client dans son ensemble,
  • Dans le même temps, les exigences des consommateurs évoluent elles aussi : ils attendent des réponses rapides à leurs demandes et une prise en charge de plus en plus individualisée. Qui n’a jamais souhaité, lors d’un problème de box Internet, avoir au bout du fil un interlocuteur du service après-vente ne nous demandant pas d’effectuer les mêmes manipulations pour la troisième fois d’affilée ?

Dans ce contexte, le Big Data et l’exploitation des données fournies par les consommateurs est une opportunité essentielle à saisir pour améliorer la connaissance du client, et générer de la satisfaction en proposant une prise en charge de plus en plus personnalisée.

Les défis du Big Data

Toutefois, l’équation récolte de données = amélioration de la satisfaction client est loin d’être si facile : le Big Data regroupe un ensemble de données brutes qu’il va falloir analyser, recouper et classer avant de pouvoir les mettre en œuvre, et les exploiter dans le cadre d’une amélioration de la satisfaction.

  • Ces données doivent être accessibles à tous les membres de l’entreprise prenant part de près ou de loin à la relation client, et ce de façon compréhensible et rapide. Cette mise en commun est essentielle pour permettre à chacun d’être le plus efficace et pertinent possible lors d’une interaction,
  • Elles doivent être classées de façon à identifier clairement tout l’historique relationnel existant entre le client et l’entreprise, du premier point de contact jusqu’aux éventuelles réclamations faites au service après-vente. Ici, l’objectif est d’apporter une personnalisation optimale, afin de proposer sans cesse la solution la plus adaptée aux besoins spécifiques exprimés au cours du parcours client,
  • Mais l’analyse des données récoltées ne s’arrête pas à un traitement individuel des consommateurs : elle permet également des analyses statistiques plus larges. Par exemple dans le cas d’un site e-commerce, en étudiant à grande échelle les pages explorées par les internautes, il est possible de proposer des offres personnalisées plus impactantes.

Le Big Data et ses promesses semblent donc amener les entreprises vers une connaissance à 360 degrés de leurs clients, permettant une finesse et une rapidité d’exécution menant à la satisfaction des consommateurs. Mais est-ce réellement suffisant pour une satisfaction client optimale ?

La gestion de l’humain et les limites du Big Data

Analyser des données digitales est-il suffisant pour résumer un parcours client ? Rien n’est moins sûr. L’expérience client et la satisfaction qui en découle se prolonge bien au-delà des points de contact visibles avec une entreprise. Combien de consommateurs, déçus d’un produit, ne prennent pas le temps de le signaler et continuent toutefois d’être fidèles à la même entreprise par habitude, rendant alors leur insatisfaction invisible ?

  • Le Big Data repose sur une récolte de données certes énorme, mais déshumanisée et parfois dénuée de sens. Des informations relatives à la fréquence d’achat ou au panier moyen des consommateurs ne disent rien de leurs émotions, ou de l’expression d’un avis formel. En effet, un client qui ne renouvelle pas un achat en ligne peut tout autant avoir été déçu de la qualité du produit que des délais de livraison !
  • Il est primordial de garder à l’esprit que la récolte de données ne remplace pas l’écoute de la « voix » du client. Si la première permet une amélioration indéniable des relations entre une entreprise et ses consommateurs, la seconde donne du sens aux données collectées et affine leur interprétation,
  • Les comportements humains et les émotions qui en découlent ne peuvent être synthétisés en simples données. Il semble donc nécessaire de coupler Big Data et récolte de feedback plus traditionnel pour améliorer sa satisfaction client en profondeur.

Pour les entreprises, tout l’enjeu est donc de saisir les opportunités immenses offertes par le Big Data, et de les coupler à une écoute attentive et régulière du feedback de leurs consommateurs : en bref, de ne pas oublier la dimension humaine dans leur gestion de la satisfaction client !

Big Data et satisfaction client : une question d’équilibre !
Big Data et satisfaction client : une question d’équilibre !

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