Qu’est ce que l’Intelligence Client ? Le guide complet

Dans le monde d’aujourd’hui, l’utilisation de l’IA pour identifier rapidement les anomalies en temps réel peut aider les entreprises à garder une longueur d’avance sur leurs concurrents à un coût abordable. L’augmentation de la valeur et de l’impact pour vos clients finaux accroît les bénéfices et permet de croître malgré les circonstances extérieures (pandémies, guerres, tensions géopolitiques).

Voyons maintenant les nouvelles possibilités offertes par l’IA en matière d’expérience client (CX).

Introduction: la couche d’Intelligence

La stack de logiciels d’entreprise a connu une croissance exponentielle au cours des 20 dernières années, passant de quelques fournisseurs à des centaines de solutions différentes. Ces solutions peuvent varier en fonction des cas d’utilisation, du budget, du temps de mise en place et de l’impact financier. En ce qui concerne les logiciels liés à la clientèle, nous pouvons classer ces éditeurs de logiciels en deux groupes : Les Systèmes d’enregistrement et les Systèmes d’engagement.

• Systèmes d’enregistrement: Les Systèmes d’enregistrement sont des bases de données et des applications critiques qui gèrent les fonctions clés de l’entreprise, en particulier les données relatives aux clients, aux employés et aux actifs, par l’intermédiaire des systèmes CRM, HCM et ERP/Financial respectivement.
• Systèmes d’engagement™: Systèmes d’engagement™ sont des interfaces utilisateur qui relient les utilisateurs finaux aux systèmes d’enregistrement, contrôlant les interactions et évoluant potentiellement vers des systèmes d’enregistrement en accumulant des données. Ces systèmes ont rapidement évolué sur diverses plateformes, des terminaux centraux aux interfaces mobiles et conversationnelles.

En se concentrant sur l’industrie de la Gestion de l’Expérience Client, ces deux groupes sont très facilement identifiables :

• Systèmes d’Enregistrement: Systèmes CRM, systèmes de feedback clients, systèmes CDP (Customer Data Platform), etc.
• Systèmes d’Engagement™: Les enquêtes, les plateformes d’évaluation, etc.

Cette organisation de la stack de logiciels d’entreprise a été mise à jour avec l’arrivée de l’IA et l’introduction d’un nouveau type de système : Systèmes d’Intelligence.

Les Systèmes d’Intelligence sont des logiciels qui ne se contentent pas d’analyser les enregistrements d’engagement, mais qui peuvent également remplacer des tâches cognitives et chronophages. Ils permettent de débloquer un nouveau niveau de productivité et d’utilisation des données existantes au sein de l’organisation.

L’Intelligence Client est un sous-ensemble des Systèmes d’Intelligence. Exploiter les dossiers et les engagements existants avec de puissants workflows d’IA qui permettent d’accélérer les cycles d’amélioration au sein de l’organisation et d’atteindre un nouveau niveau d’efficacité. Elle offre une analyse de niveau consultant en quelques minutes, identifie les irritants 24h/24 et 7j/7, automatise la synthèse des feedbacks, etc.

Définition de l’Intelligence Client

L’Intelligence Client est le processus de collecte, d’analyse et d’exploitation des données sur les clients afin d’améliorer la prise de décision et de personnaliser les interactions, dans le but ultime d’améliorer la satisfaction et la fidélité des clients, ainsi que les résultats de l’entreprise. Il s’agit de comprendre les comportements, les préférences et les besoins des clients à partir de diverses sources de données, notamment les données transactionnelles, démographiques et interactionnelles.

Le problème avec les outils traditionnels de Voix du Client (VoC) et d’Expérience Client (CX)

L’ère de la Voix du Client

Au cours de la dernière décennie, les entreprises ont pu mesurer la satisfaction des clients à différents moments de leur parcours. Qu’il s’agisse d’envoyer des enquêtes de satisfaction ou des enquêtes NPS, d’obtenir des avis en ligne ou simplement de disposer de formulaires de feedback un peu partout.

Collecter des enregistrements de feedback clients, disposer de tableaux de bord avec des indicateurs clés (KPI) et déclencher des alertes sont devenus une norme dans la gestion de l’expérience.

Cependant, ces outils présentent également des inconvénients majeurs :

1. Ils sont principalement basés sur des enquêtes, ce qui laisse de côté une partie importante de l’expérience client. Les commentaires des clients provenant des avis en ligne, des tickets, des réclamations, etc. sont souvent oubliés dans le processus.
2. Ils ne se connectent généralement qu’à une seule source de données d’entreprise (généralement le CRM). La connexion est coûteuse à mettre en place, n’est pas agile et ignore les nouvelles sources de données de l’entreprise.
3. Ils sont conçus pour analyser des indicateurs structurés (CSAT, CES, NPS) mais ne disposent pas du contexte business nécessaire pour rendre les insights exploitables.
4. Ils nécessitent beaucoup de temps manuel pour créer des rapports exploitables.

Les tableaux de bord de la Voix du Client sont des outils précieux, excellents pour collecter les enregistrements de feedback clients, mais ils diffèrent de l’intelligence exploitable. Alors que les tableaux de bord présentent des données, l’intelligence transforme ces données en opportunités concrètes. Reconnaître cette distinction est crucial pour prendre des décisions efficaces.

Plonger dans le processus de détection des irritants/anomalies

Examinons un workflow concret qui constitue l’activité quotidienne de nombreuses équipes CX. Identifier et résoudre les points de friction dans le parcours client est un processus manuel, répétitif et chronophage.

Cela inclut :

1. Écouter la Voix du Client à partir de tous les canaux disponibles et centraliser toutes les données de feedback.
   Problèmes: Cette action est souvent manuelle ou extrêmement coûteuse.
2. Enrichir avec des données métiers pour que les feedbacks soient exploitables.
   Problèmes: Cela nécessite des intégrations coûteuses et les roadmaps IT sont toujours surchargées.
3. Identifier les irritants.
   Problèmes: L’analyse des feedbacks textuels est soit trop générale lorsqu’elle est réalisée automatiquement, soit elle nécessite des heures de travail manuel.
4. Créer des plans d’action pour résoudre les anomalies.
   Problèmes : Il est très chronophage d’avoir des plans d’action précis pour chaque point de friction et les impacts des plans d’action sont souvent évalués manuellement.
5. Présenter les insights et le plan d’action aux équipes opérationnelles.
   Problèmes : L’impact commercial est difficile à mesurer pour les équipes CX et créer une présentation PowerPoint pour chaque plan d’amélioration est une tâche répétitive.

Ceci est un exemple clé d’un processus qui peut être automatisé avec l’IA pour augmenter la productivité des équipes CX et accroître les revenus nets de rétention.

Le processus d’Intelligence Client

Étape 1 : Capitaliser sur les données existantes

Pour transformer les feedbacks clients en intelligence exploitable, votre équipe CX a besoin de deux types de données.

Tout d’abord, mesurer les données de feedback client à différents points de contact du parcours client.

Les enregistrements de feedback clients peuvent provenir de diverses sources, telles que :

• Les enquêtes de satisfaction (NPS, CES, CSAT).
• Les enquêtes de recherche.
• Les avis en ligne (Google Reviews, Trustpilot par exemple).
• Les incidents et les tickets.

Nous utilisons les données de feedback client pour comprendre les sentiments des clients existants et les besoins potentiels des clients.

Deuxièmement, enrichir avec des données métiers, provenant de diverses sources, pour identifier les corrélations. Les données métier peuvent provenir de diverses sources, telles que :

• Les logiciels CRM.
• Systèmes opérationnels (ERP/bases de données).
• Fichiers statiques (qui peuvent contenir la structure organisationnelle, les dossiers des employés, etc.).
• Actualités externes (telles que les mises à jour des concurrents, les communiqués de presse, etc.).

Nous utilisons les données métiers pour comprendre l’engagement des clients, leur comportement et obtenir des informations sur ceux qui nous aident à découvrir des insights.

La bonne nouvelle, c’est que vous possédez probablement déjà les principales exigences pour commencer à faire passer les informations sur la Voix du Client au niveau supérieur.

Étape 2 : Appliquer le contexte opérationnel

Les améliorations sont réalisées par l’équipe opérationnelle sur le terrain. Par conséquent, les équipes chargées de l’expérience client (CX) doivent intégrer le contexte opérationnel lorsqu’elles analysent les informations et les partagent avec les équipes opérationnelles. Cela permet de s’assurer que les équipes opérationnelles disposent de tout le contexte nécessaire pour prendre des décisions éclairées.

Quelques exemples de contexte opérationnel :

• Exclure les sujets parasites, qui ne sont pas exploitables d’un point de vue opérationnel.
  Par exemple, pour une compagnie aérienne, les problèmes liés aux retards sont sous le contrôle des équipes opérationnelles à l’aéroport, cependant, tout ce qui concerne la tarification ne serait pas actionnable pour les équipes opérationnelles sur place.
• Intégrer la valeur métier aux différentes anomalies et aux recommandations, en aidant les équipes opérationnelles à établir des priorités tout en s’alignant sur les défis de leur entreprise.
  Par exemple, attacher la Valeur Vie Client (CLV) aux insights est une information importante qui aide les solutions d’intelligence client à calculer automatiquement l’impact financier de chaque recommandation.
• Ajouter des règles basées sur les rôles pour limiter la visibilité des insights et des recommandations.

Étape 3 : Exploiter l’IA pour passer des données client à l’Intelligence Client

L’IA aide votre équipe CX à transformer les feedbacks clients et les données métiers en insights extrêmement utiles. Des insights qui auraient pris des centaines d’heures à détecter sans la technologie appropriée.

Comment l’IA est-elle un facilitateur technologique qui améliore l’excellence opérationnelle ?

Explorons 4 exemples clés de l’Intelligence Client.

Exemple 1 : Analyser les feedback textuels à grande échelle.

Comment analyser efficacement des centaines de commentaires textuels, sans parti pris ? L’IA a simplifié le traitement du langage naturel (NLP) pour les entreprises de toutes tailles et a permis d’économiser de nombreuses heures de travail.

L’analyse de texte était traditionnellement confiée à des consultants ou à des logiciels extrêmement coûteux, mais l’IA l’a rendue plus accessible et plus efficace. Les entreprises peuvent désormais analyser elles-mêmes des informations textuelles avec une grande précision et à grande échelle.

Exemple 2 : Automatiser les tâches chronophages.

L’amélioration des produits ou des services passe par l’analyse des feedbacks clients, mais ce processus prend du temps et de nombreuses tâches sont très répétitives.

L’IA automatise facilement des tâches telles que la synthèse de texte, la détection des irritants, la génération d’idées d’amélioration, la création de plans d’action et l’identification des sujets les plus mentionnés.

En conclusion, bien que l’IA ne puisse pas réaliser les actions sur le terrain, elle peut considérablement améliorer la rapidité nécessaire pour identifier ces actions.

Exemple 3 : Élaborer plus rapidement des rapports au niveau du consultant.

Les décisions font grandir les entreprises, et les rapports ainsi que leurs insights guident ces décisions. Créer des rapports pour les réunions hebdomadaires, les conseils mensuels et les ateliers spécifiques a toujours été une tâche chronophage. De la recherche des insights à leur présentation visuelle, en passant par les commentaires annotés orientés vers l’action.

L’IA effectue une analyse de premier niveau qui, lorsqu’elle est placée dans le bon contexte, peut être utilisée pour :

• Générer la structure du rapport.
• Générer des annotations intelligentes basées sur les graphiques et les résultats.
• Identifier les anomalies dans les mesures.
• Générer des plans d’action basés sur le feedback textuel.

Pourquoi l’Intelligence Client est-elle importante en 2024 ?

L’intelligence client comble le fossé entre la satisfaction du client et l’avantage concurrentiel.

Voici les 4 principaux avantages apportés par l’Intelligence Client :

Avantage 1 : Amélioration de l’Expérience Client tout au long de vos parcours clients.

L’Intelligence Client permet une analyse plus précise et continue des différents irritants rencontrés dans vos parcours clients. Alors qu’un consultant en expérience client pourrait produire de 10 à 20 rapports par mois, une Plateforme d’Intelligence Client peut fournir 10 fois plus de rapports, avec une précision accrue, un impact business précis et des plans d’action clairs.

En comprenant les besoins des clients avec plus de clarté et au bon moment, votre équipe CX peut améliorer les services et produits. Des métriques telles que le NPS, le CSAT ou le CES vont s’améliorer.

Avantage 2 : Augmentation du chiffre d’affaire.

Augmenter les Net Promoter Score (NPS) a un double impact financier sur la rentabilité de votre entreprise :

1. Réduire le nombre de détracteurs a un impact direct sur le taux de rétention nette (NRR), étroitement lié à la fidélisation. La fidélisation augmente les revenus issus de la base de clients existante et réduit le coût de l’attrition (coûts de service client).
2. L’augmentation du nombre de promoteurs accroît la croissance nette gagnée, qui représente la croissance provenant du bouche-à-oreille des clients et non des canaux payants.

Intéressé par la corrélation entre le NPS (Net Promoter Score) et la croissance du chiffre d’affaires ? Consultez notre guide sur le NPS 3.0 ici.

Avantage 3 : Améliorer l’efficacité de votre équipe CX.

Avoir un analyste IA pour produire les rapports pour votre équipe a un impact mesurable sur l’efficacité de l’équipe. Supposons qu’un consultant CX ou un analyste CX à temps plein puisse produire 16 rapports par mois pour un salaire annuel de 80 000 euros, ce qui représente un coût par rapport de 500 euros. En utilisant une Plateforme d’Intelligence Client, une IA pourrait facilement produire 80 rapports par mois pour un coût annuel de 40 000 euros, ce qui représente un coût par rapport de 50 euros, soit une réduction des coûts de 10 fois.

Avantage 4 : Augmentation de l’avantage concurrentiel.

L’intelligence client crée un avantage concurrentiel à trois niveaux temporels différents :

• À court terme : Donner à votre équipe commerciale et marketing accès aux bons signaux clients (faible NPS, segment à risque, etc.) augmentera le taux de conversion dans toutes vos fonctions de mise sur le marché.
• À moyen terme : Des insights client plus approfondis permettent une meilleure capacité à identifier des actions stratégiques. Identifier les opportunités dans les besoins des clients concernant le développement de nouveaux services, produits, etc.
• À long terme : Gagner un avantage concurrentiel en accélérant l’innovation avec l’Intelligence Client, en améliorant vos processus, produits et services à une échelle inégalée.

Mauvaise Intelligence Client vs bonne Intelligence Client

Pour conclure ce guide, explorons ce qui fait une bonne solution d’Intelligence Client et sur les erreurs à éviter lorsque l’on veut saisir l’opportunité de l’Intelligence Client.

	Signaux d’alerte 🟥	Meilleur de sa catégorie 🟢
# de sources de données	Basé sur des enquêtes et une source métier	Capture toutes les sources de données Voix du Client (VoC) et toutes les sources de données métier.
Coût d’intrégration	Coût élevé pour les intégrateurs externes.	Aucun coût, pris en charge à 100 % par le logiciel
Moteur d’analyse de texte	Sujets génériques	Des recommandations très précises basées sur vos cas d’utilisation et votre environnement actuel
Moteur de recommandation	Recommandations génériques	Des recommandations très précises basées sur vos cas d’utilisation et votre environnement actuel
Moteur de reporting	Un travail supplémentaire est nécessaire pour créer des présentations	Fournit des rapports prêts à l’emploi qui ne nécessitent aucun travail supplémentaire.
La valeur métier	Pas de valeur métier claire, focalisation sur les indicateurs CX uniquement	Inclus la production commerciale directe ($) dans le logiciel
Fournisseur d’IA	Aucune information n’est partagée	Transparence totale sur l’IA utilisée et les lieux de stockage
Certification de sécurité	Aucune	ISO 27001:2022 ou SOCII
Mise en œuvre du projet	Externalisé avec des consultants CX	Intégré dans l’offre logicielle

Conclusion

En conclusion, tirer parti de l’IA pour l’identification en temps réel des problèmes peut donner aux entreprises un avantage concurrentiel en améliorant l’efficacité et en offrant des expériences client supérieures.

L’évolution des stack d’entreprise, des Systèmes d’Enregistrement et d’Engagement aux Systèmes d’Intelligence, met en lumière le potentiel transformateur de l’IA dans la gestion de l’Expérience Client. Les solutions d’Intelligence Client alimentées par l’IA offrent des avantages significatifs, notamment une satisfaction client améliorée, une augmentation du chiffre d’affaires, une efficacité accrue et une position concurrentielle renforcée.

En intégrant et en analysant des sources de données diverses, ces solutions permettent aux entreprises d’identifier rapidement et de résoudre les points de friction, favorisant ainsi la croissance et la résilience sur un marché dynamique.

A propos de Feedier

Vous cherchez à réduire le nombre de détracteurs ? La Plateforme d’Intelligence Client de Feedier simplifie la maîtrise des données clients (à la fois les données de feedback non structurées et les données métier structurées) et accélère la prise de décision opérationnelle. Cela permet à nos utilisateurs de diriger avec des insights percutants. Avec Feedier, ils exploitent les données clients, l’IA et les rapports automatisés pour éclairer le chemin à suivre, s’assurant ainsi qu’ils ne sont pas seulement compétitifs mais en avance avec confiance et clarté.