Comment les organisations transforment la donnée en insights client pertinents
Face aux exigences croissantes des clients, les métiers ont besoin de plus en plus d’insights. Les entreprises doivent alors faire évoluer leur organisation et méthodes pour optimiser la chaine de valeur de la donnée : de la collecte à la consommation d’insights client par les métiers.
Les approches techniques d’analyse de données client
Plusieurs approches techniques permettent la production d’insights client :
Les approches qualitatives
- Les entretiens et les enquêtes qualitatives permettent d’obtenir des informations détaillées sur les comportements client, leurs attitudes et besoins.
- Les écoutes client font ressortir les commentaires des clients par le biais d’enquêtes de satisfaction, de commentaires en ligne ou de discussions en centre d’appels.
- Les tests utilisateurs et clients permettent d’observer comment les clients font usage d’un service ou produit. Il est alors possible d’identifier des points de friction et opportunités d’amélioration.
Ces approches sont précises et permettent de comprendre en détail des comportements client. Mais elles sont chronophages et coûteuses. D’importants moyens humains sont nécessaires pour réaliser ces analyses, souvent plus complexes que les analyses quantitatives.
Les analyses qualitatives comportent des biais de fiabilité, relatifs :
- Sur l’échantillon ou au groupe de clients/utilisateurs sur lesquels est basée l’analyse.
- L’interprétation humaine de l’analyse est potentiellement subjective.
Des outils qui utilisent des procédés d’analyse de sentiment permettent de limiter les biais humains et d’analyser automatiquement et plus rapidement. Ces méthodes sont adaptées à la compréhension de comportements clients. Mais elles ne permettent pas de gains marginaux quant au volume et au type d’insights produits pour les métiers.
Les approches quantitatives
- Les enquêtes menées à grande échelle vont permettre d’obtenir des données statistiques sur les comportements et préférences des clients.
- L’analyse de données comportementales et transactionnelles peut également permettre de mieux comprendre les usages et préférences des clients. Ces analyses peuvent intégrer les données de plusieurs canaux de contact client (canaux numériques (site web et application), réseaux sociaux, plateformes téléphoniques etc.)
Les analyses quantitatives ne sont pas limitées par rapport au volume de données employé et permettent de produire rapidement des insights client de différents types. C’est le type d’analyse privilégié par les grandes entreprises qui disposent de beaucoup de données comportementales et transactionnelles.
Cependant, ces analyses peuvent poser des difficultés aux métiers quant à leur interprétation si le contexte de la donnée n’est pas précisé ou difficile à comprendre. Les analyses peuvent ainsi devenir chronophages et dépendantes de l’action d’analystes pour aider à interpréter des résultats. Ces analyses requièrent un outillage adapté pour stocker, agréger, analyser et communiquer ces données aux métiers, et par conséquent une infrastructure coûteuse.
Les organisations évoluent pour mieux utiliser la donnée
L’approche itérative a permis à la chaine de valeur de la donnée, et en particulier aux analystes de répondre aux défis posés par les métiers de fournir plus d’insights client, et de meilleure qualité. L’approche agile permet d’avoir plus de réactivité et de rapidité pour adresser les nouvelles demandes des métiers. Les délais de livraison des études sont raccourcis grâce aux lots de travail plus petits. La flexibilité permise par ce mode de travail permet d’itérer et d’améliorer en continu la qualité des livrables.
L’utilisation de données de sources variées a aussi permis de produire des insights de plus grande qualité et de trouver des corrélations entre des facteurs cross canaux. Cela est rendu possible par les changements organisationnels, les évolutions dans la gouvernance de données, mais également grâce à l’emploi d’outils de gestion de données, notamment de stockage, d’agrégation et d’intégration.
La collaboration entre les métiers et analystes permet d’adresser précisément les besoins des métiers, de produire des insights pertinents et de les améliorer de façon continue. Cette proximité apporte aussi une forte visibilité des processus d’analyse et favorise l’adoption du pilotage par la donnée.
L’utilisation d’outils adaptés à la production et la communication d’insights permet aux équipes Data de continuer à gagner en productivité sur la production analytique et la communication d’insights aux métiers. Ces dernières années, les outils spécialisés dans la production d’insight métiers se sont par ailleurs développés. Datakili par exemple est un outil d’analyse et de visualisation couplé à une équipe d’experts qui vous accompagnent sur chaque étape clé de production d’insights pour prendre les meilleures décisions et améliorer la relation client.
En conclusion, les organisations qui cherchent à transformer la donnée en insights client pertinents doivent adopter des approches techniques adaptées et évoluer au niveau organisationnel. L’approche itérative, la collaboration entre les métiers et les analystes, ainsi que l’utilisation de données provenant de sources variées et d’outils adaptés, sont autant de facteurs clés pour réussir cette transformation. En investissant dans ces domaines, les entreprises seront en mesure de mieux comprendre leurs clients, d’optimiser leur relation et d’améliorer leurs performances. Ne manquez pas cette opportunité d’adopter une approche basée sur la donnée et d’en tirer pleinement parti pour votre organisation. Commencez dès aujourd’hui en explorant les différentes solutions et outils disponibles comme datakili pour transformer vos données en précieux insights client pertinents. Pour en savoir plus, contactez nous.
