Pourquoi la CJA est la solution la plus adaptée à l’analyse des données client et à la diffusion d’insights client

Cette comparaison prend en compte les principales solutions employées par les entreprises à des fins de production d’insights client.

Les outils d’analyse de sentiments

Les outils d’analyse de sentiments permettent de prendre en compte le ressenti exprimé par les clients. Ainsi les clients peuvent être mieux compris, à propos de l’utilisation des produits, de leurs besoins, ou de l’expérience qu’ils vivent.

Ces outils exploitent en fait des technologies de textes mining, qui requièrent donc des données textuelles. Ces données peuvent être issues de communications avec les clients, de commentaires sur des médias sociaux, d’avis client, ou mêmes de conversations orales retranscrites (NLP).

Ces outils ne souffrent que de peu de biais d’analyses si ce n’est que les avis exprimés volontairement sont souvent les plus extrêmes. Ces outils sont néanmoins bien adaptés pour traiter d’importants volumes textuels ; par exemple pour aider à l’analyse d’études qualitatives ou surveiller des médias sociaux.

Les plateformes d’analyse web

Les plateformes d’analyse web permettent la collecte et le traitement des données de navigation des clients. Ces outils sont pointus sur le périmètre digital et les responsables des canaux digitaux peuvent ainsi comprendre les comportements clients et identifier des axes d’optimisation des canaux digitaux.

Ces outils présentent peu de biais dans les analyses produites, néanmoins ces solutions ne couvrent que le périmètre digital et ne produisent donc pas directement d’insights qui peuvent être interprétés sur le périmètre omnicanal.

Les outils d’intelligence décisionnelle

Comme vu dans les articles précédents, les outils de BI sont très employés par les entreprises, ils sont particulièrement efficaces pour mettre en place des tableaux de bords qui pourront permettre le suivi des performances, de process ou de paramètres connus, dont les variables sont également connues et maitrisées. Ces outils répondent particulièrement bien à un besoin de reporting, par exemple commercial ou financier ou de visualisation de données simples.

Néanmoins ces outils peuvent manquer de profondeur et de contexte d’analyse pour être employés pour la production et la communication d’insights client.

La Data visualisation d’insights client complexes requiert des précisions sur le contexte pour permettre la bonne interprétation des métiers. C’est encore plus le cas pour l’exploration de données qui requiert à la fois d’intégrer de nombreuses (voir toutes) sources de données pour trouver des corrélations factuelles, comprendre les implications des résultats et prendre des décisions éclairées.

Les outils de Data Analytics

Comme vu également précédemment, les outils de Data Analytics permettent de mener des analyses très pointues et précises. Ils sont particulièrement adaptés pour apporter des réponses à des problématiques complexes et permettre d’orienter les stratégies adoptées. Dans le cadre d’insights client, ils peuvent être tout à fait adéquats pour répondre à des problématiques complexes et précisément identifiées, comme le paramétrage de modèles prédictifs.

Cependant, ces outils sont lourds à manipuler et demandent beaucoup de temps pour mener des analyses. Les outils de Data Analytics ont par ailleurs tendance à pousser uniquement les résultats d’analyse, qui peuvent être difficiles à interpréter par les métiers sans le support des analystes.

Les fonctionnalités des outils de Data Analytics et d’intelligence décisionnelle ont tendances à converger pour couvrir toute la chaine de valeur de l’analyse à la prise de décision. Ils sont donc confondus dans le tableau comparatif.

Les outils de Customer Journey Analytics

Comme vu dans l’article précédent, les outils de CJA permettent l’intégration massive de données quantitatives, qu’il s’agisse de données d’interaction, transactionnelles, de navigation, socio-démographiques, et sur tout le périmètre omnicanal. Tous les métiers ayant un lien avec la relation client peuvent ainsi bénéficier d’insights clients à jour et fiables. Par ailleurs, la technologie des outils de CJA ordonne par essence les « évènements clients », les insights sont ainsi contextualisés et permettent plus facilement aux métiers de les utiliser pour prendre des décisions.

Les responsables des analyses peuvent quant à eux se concentrer sur l’analyse et la recherche de solutions, puisque la part de travail nécessaire pour produire et communiquer les insights est en grande partie automatisée.

Ces outils ne souffrent pas de biais d’analyse puisque toutes les données accessibles sont intégrées (pas d’arbitrage à faire sur les sources intégrées), ils restent néanmoins dépendants de la qualité des données intégrées.

Pourquoi les solutions de Customer Journey Analytics sont les solutions les plus adaptées à la production et à la communication d’insights client

La polyvalence des insights produits par les outils de Customer Journey Analytics

Les solutions de CJA sont les plus polyvalentes. Elles permettent de produire automatiquement des insights sur le périmètre omnicanal à destination de toutes les équipes métiers opérationnelles, commerciales, marketing et expérience client. Ces insights prennent la forme de KPI connus et maitrisés par les équipes. Pour autant, ces solutions peuvent être interfacées dans des environnements logiciels complexes, et ainsi enrichir les données intégrées par d’autres logiciels. Par ailleurs, toutes les données quantitatives sont intégrées, c’est ce qui permet à cette technologie de valoriser toutes les données existantes et de produire des analyses fiables qui se basent sur l’exhaustivité des interactions clients.

Certes, d’un point de vue capacitaire les outils d’analyse de données couplés aux outils d’intelligence décisionnelle sont en fait les plus polyvalents : capables d’assister à la réalisation d’opérations les plus simples comme les plus pointues. Mais pour quel effort humain ? Dans leur emploi courant, ils permettent d’aller plus loin dans les analyses à fortes valeur ajoutées, qui nécessitent un paramétrage algorithmique avancé, par exemple pour la mise en place de modèles prédictifs spécifiques.

Ils ne sont pas adaptés à la production régulière d’insights client puisqu’ils sont trop lourds à utiliser et ne permettent pas aux équipes qui les utilisent d’être suffisamment réactives à court ou moyen termes pour adresser les besoins exprimés par les métiers.

Les organisations doivent évoluer vers des modèles data-driven où tous les métiers doivent pouvoir compter sur un support analytique pour appuyer leurs prises de décisions. Les outils de CJA sont les seuls à pouvoir communiquer aussi largement des informations intelligibles par plusieurs équipes à travers l’organisation. Les équipes travaillent ainsi plus aisément ensemble sur des sujets transverses, et coordonnent leurs efforts dans l’atteinte d’objectifs communs. L’automatisation de la production et de la communication d’insights client permet par ailleurs aux métiers de disposer de l’information au moment où ils en ont besoin, et favorise l’adoption de la Data par les métiers.

Les outils peu automatisés ou qui nécessitent une maintenance importante comme les outils de BI peuvent contraindre les équipes d’analystes à travailler dans un schéma de production et de maintenance d’analyse assez systématique. En comparaison, la productivité importante des outils de CJA permet aux équipes d’analystes de se concentrer sur les tâches à plus fortes valeur ajoutée, comme l’accompagnement des métiers dans l’interprétation de données, ou l’analyse et l’interprétation d’étude spécifiques.

Les outils de CJA ne nécessitent par ailleurs pas de formations avancées sur les outils, une expertise générale sur l’analyse de données permet de tirer le meilleur de ces outils. Ce sont des outils facilement employés et valorisés, ce qui explique également leur succès dans les organisations et les forts retours sur investissements observés.

En conclusion, les outils présents historiquement dans les entreprises comme les outils de Data Analytics et d’intelligence décisionnelle ont permis la production d’insights client. Néanmoins, ce ne sont pas les outils les plus à même de permettre aux équipes d’analystes de répondre aux besoins exprimés par les métiers. Certains outils comme les outils d’analyse de sentiments, de web analytics et d’étude des parcours client sont beaucoup plus efficaces sur leur périmètre d’emploi. Les outils de CJA permettent en sus d’intégrer toutes les données quantitatives d’autres logiciels pour apporter à tous les métiers la bonne information, à jour, à tout moment.

Si la CJA se positionne comme une option pertinente dans la production, l’analyse et la diffusion des insights client, il n’en reste pas moins évident de s’y retrouver parmi toutes les offres disponibles sur le marché. L’un des aspects primordiaux dans la réflexion et le choix de votre CJA est l’accompagnement qu’elle offre sur votre projet.

Lorsqu’il s’agit de mener à bien des projets en prenant en compte les contraintes réglementaires (RGPD), techniques (data) et organisationnelles, il est important de choisir un outil qui se distingue par son approche globale et personnalisée. A l’instar de datakili®, une solution d’analyse de parcours clients omnicanaux française, la CJA choisie doit être capable d’offrir un accompagnement de proximité, en vous assistant sur chaque étape de votre projet. Elle doit avoir l’avantage d’apporter des conseils à la fois sur les aspects produits mais aussi data marketing afin de permettre de lever les contraintes que vous pouvez rencontrer tout en assurant la conformité réglementaire. En outre, datakili® a déjà fait ses preuves auprès de références françaises, témoignant de sa fiabilité et de son efficacité.

Ainsi, lorsqu’on évalue les différentes options disponibles pour mener à bien des projets de production et d’analyse d’insights client complexe, il est essentiel de prendre en compte l’expertise, la proximité et le soutien qu’une solution telle que datakili® peut vous apporter.

Notre prochain article abordera la méthodologie d’un projet data pour la production d’insights pertinents à l’aide d’un outil CJA et les résultats que vous pouvez escompter.