Agissez sur les données de votre programme CX


La plupart des entreprises disposent de nombreuses données. Mais sans contexte, elles ne sont pas très utiles. Découvrez comment transformer vos données d'expérience client en actions pour en tirer le meilleur parti pour votre entreprise.

La collecte des commentaires clients n'est qu'une des premières étapes de votre programme CX (Expérience Client), vous devez être en mesure de transformer ces données en améliorations et en actions qui feront une réelle différence pour l'entreprise.

Voici quelques points à prendre en compte pour que vos volumineuses données deviennent des données utiles.

Donner le contrôle à vos équipes et les motiver

Les données CX ne sont rien sans les personnes qui fournissent l'expérience au client final. Par exemple, vous constaterez qu'en réduisant le temps de résolution des appels (CRT) dans votre centre d'appels, vous pouvez réduire le taux de désaffection client de 5 %. L'équipe CX perd moins de temps au téléphone avec les clients, vous avez donc besoin de toute leur implication dans ces tâches.

La transparence est la clé ici. En donnant accès aux métriques à toutes les équipes de l'entreprise, ils peuvent ainsi constater l'ampleur de leur impact direct sur l'expérience client. Ainsi, quand vous avez besoin de pouvoir compter sur eux, ils comprennent en quoi votre demande leur profitera également.

Cela leur permet aussi de suivre les améliorations et de s'approprier les changements afin d'améliorer l'expérience.

Pour revenir à notre exemple du centre d'appels, vous pourriez travailler avec les responsables du service pour inciter les équipes à réduire la durée de traitement des réclamations. Ils peuvent suivre la performance de leur équipe et voir l'impact sur le taux de désaffection client, démontrant l'effet de l'initiative en temps réel.

Allianz est un excellent exemple illustrant de quelle manière la prise de contrôle par les équipes profitent aux améliorations de l'expérience client. La division spécialisée de l'assureur mondial, AGCS, gère un programme CX dans 22 pays avec une équipe CX de base de seulement 3 personnes.

L'équipe d'AGCS a été en mesure d'apporter d'énormes améliorations en mettant en place un réseau de « champions » au sein de l'entreprise. Ainsi, lorsqu'ils identifient des améliorations potentielles à l'expérience client, ils peuvent travailler en étroite collaboration avec les équipes et les départements concernés, permettant au changement de venir directement de l'intérieur.

Découvrez comment Allianz gère son programme CX

Centraliser tous vos commentaires

L'expérience client intervient sur plusieurs points de contact, que ce soit en ligne, en magasin ou au téléphone.

Pour vraiment comprendre comment chacun de ces points de contact contribue à l'expérience globale, vous devez être en mesure de les visualiser tous en un seul et même endroit afin d'identifier exactement où vous devez apporter des améliorations.

Disposer de tous vos points de contact client, qu'ils soient digitaux, en magasin ou dans le centre d'appels au sein de la même plateforme vous aidera à avoir une vision globale de l'expérience client.

Combiner les statistiques de vos clients avec les données opérationnelles clés

Réunir tous vos commentaires clients en un même endroit est un bon début, mais comment savez-vous si l’expérience client a un impact sur vos indicateurs opérationnels clés tels que les revenus, les ventes ou les dépenses moyennes des clients ?

C'est exactement ce que vous permet l'agrégation de vos données clients et de vos données opérationnelles. Vous pouvez les analyser ensemble pour voir comment elles s'influencent les unes les autres. Vous serez ainsi en mesure de voir dans quelle mesure les améliorations que vous apportez à votre expérience client affectent vos indicateurs opérationnels clés.

Cela signifie que vous pouvez identifier les actions ayant le plus d'impact, afin de concentrer vos efforts et ainsi commencer à prouver le retour sur investissement de votre programme CX à votre direction.

Comment prouver le retour sur investissement de votre programme CX

Travailler avec les bons outils d'analyse

Les data scientists sont rares, et peu d'entreprises peuvent se payer le luxe d'en avoir une armée pour creuser dans vos données d'expérience client.

Mais la technologie a fait de grands progrès et toute entreprise peut profiter d'outils dont elle a besoin pour comprendre les grands ensembles de données, qui pourraient sembler inutiles au premier abord.

Voici quelques tests statistiques utiles qui vous aideront à mieux comprendre les données de vos clients :

  • Analyse du principal déclencheur : ce test examine la relation entre un certain nombre de facteurs clés et un résultat. Par exemple, si votre objectif concerne la satisfaction client (score NPS), ce test analyserait toutes vos variables permettant d'identifier celles qui ont un effet statistiquement significatif sur le résultat et, plus important encore, dans quelle mesure elles performent actuellement. Cela signifie que vous pouvez identifier rapidement les variables qui ont un impact important et qui ne sont peut-être pas aussi performantes qu'elles le pourraient. Cela pourrait vous aider à décider où concentrer vos priorités.

  • Analyse de texte : analyse automatiquement et trie les commentaires de texte ouvert. Les meilleurs outils pour cette tâche reposent sur l'analyse des sentiments ainsi que le regroupement des commentaires en sujets afin que vous puissiez facilement voir les domaines qui obtiennent une réponse plutôt positive ou négative, et ainsi suivre les tendances au fil du temps

  • Correlation : ce test statistique explore le lien statistiquement significatif entre deux mesures, par exemple le temps d'attente lors d'un appel vers votre centre d'appels et votre score NPS

  • Régressions multivariées : un test statistique plus complexe qui explore un certain nombre de variables et montre l'impact de chacune sur votre mesure principale. Vous pouvez ainsi grouper des centaines de variables différentes et lancer un test pour identifier celle qui a le plus d'impact sur votre score NPS. Ce type de test vous permet d'identifier l'impact d'une modification d'une statistique sur une autre, quel que soit le nombre de variables