À quoi bon disposer d’une masse d’informations sur ses clients si l’on est sans pouvoir en tirer le meilleur profit ? Sans intelligence, la donnée brute n’a aucune valeur : un constat qui s’applique parfaitement au domaine de la relation client digitale.
L’intelligence client, par définition, regroupe l’ensemble des données clients dont l’exploitation est utile pour la marque, qu’il s’agisse de mieux cibler une campagne publicitaire ou encore d’apporter une réponse 100 % personnalisée à une requête au service client.
C’est cette notion d’utilitarisme et de pertinence qui distingue l’intelligence client de la « simple » connaissance client, qui englobe quant à elle, l’intégralité des données clients sans distinction.
Quels sont alors les paramètres à prendre en compte pour améliorer sa stratégie d’intelligence client ? Comment trier les données et quels sont les enjeux ?
Qu’est-ce que l’intelligence client ? Les données clients les plus pertinentes se recoupent généralement d’une marque à une autre. On distingue les données démographiques et les données comportementales.
Les informations les plus basiques relatives à l’identité de la personne sont fondamentales. Elles sont celles qui permettent les segmentations les plus nettes et efficaces. On peut mentionner entre autres :
Les données comportementales sont plus fines et plus complexes à collecter, mais permettent d’accéder à un niveau supérieur d’intelligence relationnelle client en personnalisant et contextualisant le comportement du client et ainsi, nouer des liens plus forts avec ce dernier. Il s’agit notamment :
Les enjeux de la connaissance client ont largement évolué ces quinze dernières d’années. Alors qu’une des missions des responsables de service client était auparavant d’agréger autant de données que possible, leur priorité consiste aujourd’hui à élaguer et à ne retenir que l’information utile et pertinente.
La raison est simple : le web et le digital sont devenus des intermédiaires incontournables dans la relation entre le client et la marque, entraînant une massification sans précédent des données générées automatiquement par les sites de e-commerce, les applis mobiles, les moteurs de recherche…
Dans ce contexte, la « smart data » est à la big data ce que l’intelligence client est à la connaissance client : un besoin de faire le tri dans la masse de données disponibles et de retrouver une meilleure lisibilité, pour avoir une vision 360 du client.
La mise en œuvre d’une stratégie de « customer intelligence » nécessite de passer par quatre étapes indispensables.
Téléphone, mail, réseaux sociaux, chatbot… Pour obtenir une vue client à 360°, il est devenu impératif de pouvoir suivre ses clients d’un canal à un autre, sans frictions et en toute fluidité.
Il s’agit donc de dire adieu aux compartiments et aux silos de données complètement étanches les uns par rapport aux autres, et engager dès à présent les mesures nécessaires pour construire une base de données clients unique, centralisée et facilement accessible.
L’exigence de « vision 360 » suppose qu'un historique exhaustif des données relatives aux interactions entre le client et la marque est disponible, qu’il s’agisse par exemple de ses précédents achats, de ses requêtes au centre d’appel ou encore de ses messages sur son compte SAV Twitter.
Vision 360 et relation client entretiennent un rapport vertueux et bénéfique pour le taux de fidélisation de la marque.
La connaissance client, par définition, s’intéresse à l’ensemble des données relatives à la relation entre le client et la marque. Un bon outil de connaissance client doit non seulement être en mesure de collecter efficacement les données, mais aussi d’en assurer un véritable tri pour ne pas noyer le service client.
La qualité des données clients collectées se mesure principalement à deux niveaux : leur niveau d’exactitude et leur niveau de « fraîcheur ». Dans une démarche d’intelligence client, il est préférable de savoir faire le tri et de ne retenir que les données les plus précises et les plus récentes.
Si la sélection de données en amont est mal réalisée, le risque encouru sera de mal calibrer la réponse faite à un client – endommageant ainsi l’image de marque – ou encore de viser à côté du public cible de l’entreprise lors d’une campagne marketing.
Un bon outil CRM peut aider à repérer les doublons, les erreurs manifestes et les données obsolètes dans une base de connaissance.
L’exploitation des données clients passe essentiellement par un formatage automatique de la donnée pour la rendre plus compréhensive et pertinente, par exemple via des tableaux de bord avec quelques KPI triés sur le volet, des graphiques et diagrammes, etc.
Une étude du cabinet Loyalty Expert a révélé un bonus de 6 % de productivité dans les entreprises qui intègrent la data au sein de leur processus décisionnel.
Fort d’une base de données à la fois riche et fiable, il est dorénavant possible de pouvoir affiner ses analyses et classer sa clientèle dans différents segments en fonction de leurs caractéristiques propres (tranche d’âge, CSP, région géographique…).
Ce travail de classification se révélera déterminant pour le succès d’opérations marketing ultra-ciblées ou encore pour proposer une véritable intelligence émotionnelle client, indispensable pour anticiper les attentes du client et aller au-devant de ses besoins !
L’intelligence client est le stade supérieur de la connaissance client, et démultiplie les outils à la disposition des marques pour affiner et personnaliser leur offre commerciale ainsi que leur service client. N’attendez pas pour engager la transition !