Big Data ingrédient indispensable pour une expérience client réussie?

 

Sujet de tous les articles en vogue…il sait tout, voit tout et analyse tout…Non ce n’est pas Big Brother, il s’agit du BIG DATA… Mais que sait-on de lui ?

Le Big Data se positionne au centre de toutes les données disponibles, son objectif est d’exploiter ces dernières en dépassant les enjeux de volume,  de variété et de rapidité. Peu importe leurs structures, les données sont consolidées et analysées afin d’en extraire ce qu’il y a de meilleur.

 

 « Le Big Data c’est l’or noir du 21ème et du 22ème siècle. Il est pour les entreprises une possibilité d’enfin mieux cibler leur clientèle et de la différencier en lui faisant des propositions de services plus percutants »*

 

Le Big Data crée un surplus d’informations qui peut être exploité par les entreprises dans le but d’améliorer sa stratégie et son fonctionnement. Il peut également modifier l’engagement des clients en améliorant l’expérience client.

Ce que nous appelons expérience client est l’ensemble des interactions qu’un client peut avoir avec l’entreprise : il s’agit de l’ensemble des émotions ressenties par un client avant, pendant et après l’achat d’un produit ou service.

Ainsi, si le Big Data est en mesure d’améliorer l’expérience client, cela signifie qu’il a le pouvoir d’agir sur ces 3 moments différents.

Les moyens dont dispose le Big Data pour agir sur ces 3 moments différents sont tout d’abord la récolte d’informations, l’analyse de ces données et la possibilité de prédire à partir des données analysées et d’algorithmes.

Big data et analyse prédictive

La récolte et l’analyse d’informations permettent aux entreprises de mieux connaitre leur client et de surcroît de le comprendre. Leur compréhension permet d’adresser des produits en adéquation avec leur besoin mais cela ne s’arrête pas là.

En effet, l’analyse prédictive permet également de prévoir quels seront les futurs besoins du client et se substitue alors à sa réflexion dans la mesure où il n’a plus à penser à son besoin, le big data le fait pour lui ! En cela, l’analyse prédictive facilite la vie du client qui n’a plus à réfléchir au prochain produit qu’il compte acquérir mais lui est suggéré et il n’a plus qu’à passer à l’acte d’achat.

Ainsi, un des leviers dont dispose le Big Data avant l’achat est de comprendre le client et de lui proposer une offre qui va de pair avec son futur besoin.

C’est justement ce que fait Amazon, en réalisant des campagnes d’emailing ciblées avec des propositions de produits suite à un récent achat ou des récentes recherches. D’après une étude HMY publiée en 2014, ces propositions de produits personnalisés leurs permettent d’augmenter les ventes de 5 à 15%.

Le Big Data permet au client de se sentir unique

Par ailleurs, pendant l’achat, l’offre peut-être personnalisée et le client peut alors se sentir unique et spécial et c’est en cela que son expérience peut être améliorée.

En effet, comme vu précédemment, le Big Data permet de bien connaître son client. En cela, il donne la possibilité aux entreprises de traiter les clients de la même façon qu’un commerce de proximité ou de quartier ou non seulement les habitudes des clients sont connues mais où ils sont chaleureusement accueillis. Cette sensation est de nouveau possible avec le Big Data qui réalise une analyse comportementale permettant de cerner les attentes précises des clients, ce qui permet alors d’augmenter leurs engagements.

Ces actions ciblées et personnalisées ont un réel impact sur les ventes de l’entreprise, comme le souligne une étude Econsultancy indiquant que les entreprises ayant recours à ce type de technologies voient leurs ventes augmenter en moyenne de 19%.

Etapes préliminaires à la mise en place d’une approche Big Data

Nettoyer les données

Cela dit, avant d’observer un impact sur les ventes comme énoncé ci-dessus, une étape préliminaire et nécessaire à l’analyse de données consiste à nettoyer les données et filtrer celles qui sont exploitables de celles qui ne le sont pas. Cette étape met en avant le fait qu’il y a des phases avant de considérer le Big Data comme pouvant être une solution pour améliorer l’expérience client.

Identifier le besoin

En effet, il y a des éléments à mettre en place au préalable comme identifier tout d’abord quel est le problème à résoudre, à quel niveau il faut améliorer l’expérience client, est-ce avant ? Pendant ou après l’achat ? La donnée doit rester un moyen d’améliorer les processus mais ne doit pas piloter le métier ! Il s’agit alors de préciser de quel type de données nous avons besoin et de définir les problématiques métiers en amont : il est nécessaire de réaliser une formalisation précise des processus opérationnels avec l’identification des données clés à collecter à chaque étape du processus. Or plusieurs entreprises se lancent dans une approche « Big Data » sans passer par cette étape.

L’identification des données clés à collecter va de pair avec une expression de besoins qui devrait être pragmatique, simple, concrète ainsi que des indicateurs définis en amont du projet pour mesurer le gain réel et ce tout au long de la mise en place de la démarche.

Phase de conduite du changement

Avant d’aborder l’approche Big Data il est notamment essentiel de faire démarrer une phase de conduite de changement pour présenter aux acteurs clés l’importance de la donnée. Celle-ci est d’autant plus primordiale dès lors qu’une partie des processus est gérée par des sociétés externes.

Qualité de la donnée

Par ailleurs, il s’agit de s’assurer de la qualité de la donnée. La qualité de la donnée conditionne son exploitation et de surcroît son analyse. Cette étape peut mettre en lumière pour certaines entreprises le fait que leurs données sont accessibles,  uniformes, exhaustives et surtout fiables ou le contraire… Si les données ne sont pas de qualité, l’entreprise peut réaliser de la « sensibilisation » auprès des métiers et peut envisager des changements d’organisation qui en découlent.

L’Approche Big Data met en avant de nouvelles compétences

C’est pourquoi, adopter la démarche Data dans une entreprise soulève une réelle problématique d’organisation au préalable. Elle met également en avant de nouvelles compétences (data scientist par exemple) qui sont génératrices de valeur pour l’entreprise et d’une meilleure expérience client.

L’analyse des données doit également inclure une prise de distance dans la mesure où certaines variables dépendent du contexte économique, social, culturel de l’organisation…le caractère significatif d’une variable n’est pas forcément pérenne. Il faut alors être clair sur la signification de la donnée qu’on collecte et penser à réaliser un « glossaire » de la donnée pouvant servir de référentiel aux analyses futures. Enfin, il est nécessaire d’avoir une maitrise des données privées et de tenir compte de toutes les notions de confidentialité.

Ainsi, une approche « Big Data » au profit de l’expérience client nécessite tout d’abord de mettre en place des démarches au sein de l’entreprise. Ces démarches varient selon chaque entreprise et selon différents critères comme la qualité de la donnée, la sensibilisation des métiers à fournir des données fiables et exhaustives.

Nous pouvons alors établir une grille de maturité face à ces différents éléments avant d’appréhender l’approche « Big Data » et mesurer la valeur que peut apporter cette approche au niveau de l’expérience client dans la mesure où le Big Data n’est pas une recette miracle, il est nécessaire de prendre en compte plusieurs paramètres avant de se lancer.

*Dominique Orban de Xivry