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L’actionnable intelligence, pour aller plus loin dans l’expérience client


Rédigé par Frank Hamerlinck, NGDATA le 11 Juillet 2018

La BI ne fait plus partie des buzzwords du moment et pourtant, encore loin d’être enterré, ce concept vit une forte évolution avec la montée en puissance des technologies Big Data, de l’IA.



Frank Hamerlinck, Directeur des Opérations, NGDATA
Frank Hamerlinck, Directeur des Opérations, NGDATA
Les analyses de données traditionnelles fournissent des données historiques, qui permettent aux entreprises d’examiner les tendances passées et les pics de ventes, ou même encore d’essayer de déterminer les facteurs ayant influencé ces changements. L’analyse de ces données est donc indispensable pour établir des prévisions justes.

Cependant, émettre des hypothèses sur la seule base de schémas historiques ne permet pas aux marques de prendre en compte les différentes variables externes qui peuvent avoir une influence sur le résultat final. Par exemple, un client peut tout à fait suivre le même parcours d’achat que d’autres clients par le passé, et vous pourriez vous arrêter là en vous convaincant que s’il a l’air de suivre leur exemple, alors l’achat est garanti. Mais vous feriez erreur.

Qu’arriverait-il si ce prospect recevait une offre plus intéressante de la part d’un concurrent ? Si ses besoins s’ajustaient rapidement ? Si sa situation personnelle changeait et affectait ses comportements ? En vous focalisant sur un seul aspect de l’expérience client – le parcours d’achat – sans prendre en compte les autres variables, vous vous mettez en danger.

La personnalisation comme facteur clé de l’expérience client

Car ils souhaitent être traités comme des individus, les clients attendent des expériences personnalisées, mais comment leur donner ce qu’ils recherchent si vous vous concentrez trop sur un seul aspect de leur parcours d’achat ? Réussir à mettre en place une expérience client efficace nécessite de prendre en compte chaque client de manière individuelle. Alors que les données historiques peuvent vous aider à construire ce profil unique, individuel, elles ne permettent pas en revanche :
• D’identifier quand et pourquoi le prospect ou le client est sur le point de vous quitter
• De vous conseiller sur les actions à mettre en place
• D’évaluer l’impact de paramètres extérieurs sur le prospect

Pourquoi la business intelligence ne suffit plus ?

Les analyses de données sont une composante clé de la business intelligence. Mais les informations recueillies par les analyses de données historiques ne sont pas directement actionnables. Elles vous indiquent simplement l’historique des actions passées, en fonction d’un certain nombre de variables et de schémas. Elles ne permettent pas en revanche :
• De suggérer les mesures les plus susceptibles d'aboutir aux résultats escomptés
• D’anticiper un résultat en fonction d’une ligne de conduite précise
• De vous avertir sur l’issue à venir si vous ne faites rien - à moins bien sûr que toutes les variables externes soient à 100% identiques à un scénario historique
Les entreprises d’aujourd’hui doivent piloter leurs prises de décisions en s’appuyant sur les données, et cela requiert des capacités d’analyse prédictives et prescriptives. Grâce aux analyses prédictives, vous pouvez analyser les données pour déterminer l’issue la plus probable pour une action donnée, et grâce à l’analyse prescriptive, vous pouvez établir des scenarii hypothétiques pour déterminer l’action la plus susceptible de mener au résultat escompté.
Ainsi, si l’action A a de grandes chances de déboucher sur un résultat qui n’est pas souhaitable, vous pouvez stopper cette action immédiatement. Si, au contraire, l’action B est susceptible de générer les résultats escomptés, vous pouvez instantanément basculer sur cette action et changer l’issue.

L’analyse en temps réel, garante d’une expérience client réussie

Dans un environnement ultra compétitif, les données et les insights sont ce qui a le plus de valeur dans l’entreprise. Votre organisation a accès à une mine d’informations sur les clients mais à moins d’utiliser ces informations rapidement et efficacement, toutes ces données ne vous servent à rien.
Avoir une approche centrée sur le client nécessite d’anticiper leurs besoins futurs - en se basant sur des schémas comportementaux, les tendances du marché, et les expériences utilisateurs - pour mettre au point des mesures proactives qui garantirons une expérience client personnalisée et unique à travers différents canaux. En retour, le client se sentira compris et valorisé, et sera plus susceptible de devenir fidèle à la marque.




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