Comprendre les besoins et les préférences de vos clients est impératif. C'est ainsi que nous perfectionnons les produits, services et expériences clients.
L'analyse du service client est un outil puissant qui permet aux entreprises d'examiner une grande quantité de données provenant des interactions et retours des clients. Cette analyse fournit des informations précieuses pouvant être exploitées pour améliorer le support client, le marketing et le développement de produits, conduisant ainsi à des solutions concrètes et à de meilleurs résultats commerciaux.
Qu'est-ce que l'analyse du service client ?
L'analyse du service client commence par la collecte et l'analyse des données issues des interactions avec les clients. Ces interactions peuvent se produire sur divers canaux et fournir des informations extrêmement utiles pour améliorer l'expérience client et les résultats commerciaux.
Cette analyse va bien au-delà de la simple collecte de données ; il s'agit d'une analyse approfondie et complète du comportement, des préférences et des sentiments des clients.
Les données peuvent provenir d'appels téléphoniques, de journaux de discussion, d'e-mails, d'enquêtes ou encore des interactions sur les réseaux sociaux. En transformant ces données brutes en informations exploitables, les entreprises peuvent identifier des schémas et des tendances qui mettent en évidence les préférences, les comportements et les problèmes potentiels des clients. Résultat : elles peuvent affiner leurs stratégies pour offrir des expériences client plus personnalisées et efficaces.
Exemple : La société de logiciels Hotjar analyse les conversations de support en utilisant des outils avancés comme l'IA et le traitement du langage naturel pour améliorer son marketing, le développement de ses produits et l'expérience client.
Pourquoi l'analyse des données de service client est-elle importante ?
Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles l'analyse du service client est essentielle. Par exemple, elle aide les entreprises à identifier les domaines clés à améliorer, à comprendre le ressenti général des clients et à optimiser les processus et opérations de service client.
Selon Gartner, 84 % des leaders du service client considèrent les données et l'analyse comme "très ou extrêmement importantes".
L'analyse du service client fournit également des informations utiles pour la cartographie du parcours utilisateur. Les entreprises peuvent utiliser cette cartographie pour mieux comprendre les interactions à chaque point de contact, améliorant ainsi la fidélité des clients grâce à un ciblage plus précis et des stratégies marketing plus efficaces.
Amélioration de la satisfaction client
L'analyse du service client joue un rôle crucial dans l'amélioration des scores de satisfaction client. En comprenant mieux les points de friction et les attentes des clients grâce à l'analyse des données, les entreprises peuvent adapter leurs services pour répondre à ces besoins et augmenter la satisfaction globale.
Exemple : L'entreprise de box repas Gousto utilise les données de service client pour optimiser ses opérations et ses campagnes marketing.
Efficacité opérationnelle
L'analyse du service client permet de réduire les coûts de support en identifiant les problèmes courants des clients et en optimisant les processus de résolution. Cela permet aux entreprises de traiter plus de demandes de manière plus efficace tout en réduisant les délais de traitement.
Selon Salesforce, 69 % des agents de service éprouvent des difficultés à trouver un équilibre entre rapidité et qualité. L'optimisation des processus améliore l'allocation des ressources et renforce l'efficacité opérationnelle.
Exemple : Uber utilise des outils d'analyse de service client pour gérer les interactions sur plusieurs plateformes, résoudre les problèmes des clients et rationaliser ses opérations de support.
Décisions améliorées grâce aux données
Les analyses du service client jouent un rôle crucial dans la prise de décisions et le développement d'une culture valorisant les décisions basées sur des faits.
Les gestionnaires et décideurs peuvent améliorer les stratégies de service client et enrichir leurs offres de produits en s’appuyant sur des données issues de ces analyses. Par exemple, James Villas utilise l'analyse du service client pour identifier et prioriser les tickets urgents.
Quels sont les principaux types d’analyses du service client ?
Nous avons déjà évoqué certains types d’analyses ci-dessus, mais ils se divisent généralement en quatre catégories principales :
Analyses prescriptives
Les analyses prescriptives permettent de formuler des recommandations d’actions en s’appuyant sur des données historiques et des modèles prédictifs.
Elles peuvent être utilisées pour anticiper les tendances futures ou déterminer la meilleure marche à suivre dans des scénarios spécifiques.
Si un outil d'analyse détecte un risque élevé de perte de clients, il peut recommander d’offrir des remises personnalisées ou de prendre des mesures proactives pour fidéliser les clients.
En cas d'insatisfaction d’un client face à un problème rencontré, les analyses prescriptives peuvent suggérer de contacter le client, de présenter des excuses et de proposer une solution adaptée.
Les analyses prescriptives sont particulièrement utiles pour fidéliser les clients, en partageant des indicateurs clés avec les équipes de service client.
Elles permettent également d’identifier des opportunités de ventes croisées et de ventes incitatives, tout en proposant des produits et services mieux adaptés aux besoins des clients.
Analyses descriptives
Si les analyses prescriptives indiquent quoi faire, les analyses descriptives expliquent ce qui s'est déjà passé.
Les entreprises peuvent utiliser les analyses descriptives pour examiner les volumes de tickets par canal (e-mail, chat, téléphone, etc.) sur une période donnée. Ces données permettent de comprendre les canaux les plus sollicités et de réallouer les ressources en conséquence pour améliorer les temps de réponse et les performances globales.
Au fil du temps, les analyses descriptives servent à surveiller les indicateurs de performance globaux. Les entreprises peuvent ensuite ajuster leur stratégie de service client en fonction des tendances historiques.
Les outils d'analyse du service client proposent souvent des rapports intelligents, incluant le volume de tickets, les tickets ouverts, les temps de première réponse moyens, etc.
Analyses prédictives
En s’appuyant sur des données historiques, le machine learning et des algorithmes statistiques, les analyses prédictives permettent d’anticiper les tendances futures afin que les entreprises puissent identifier des problèmes potentiels et prendre des mesures préventives et proactives.
Par exemple, les analyses des parcours clients peuvent cartographier et comprendre comment les clients interagissent avec les marques à travers différents points de contact. Ces analyses peuvent aussi anticiper une augmentation des demandes de support à certaines périodes ou saisons spécifiques.
En traitant les problèmes potentiels avant qu'ils n'émergent, les entreprises peuvent réduire les pertes de clients. Cette approche proactive améliore l’expérience client, optimise la gestion des ressources et prépare aux éventuels défis.
Exemple : SproutSocial utilise l’analyse prédictive pour identifier les futures tendances sur les réseaux sociaux, surpassant ainsi les grandes plateformes sociales. En détectant les changements dans le sentiment des clients ou les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent, SproutSocial préserve la réputation de la marque.
Analyses diagnostiques
Les entreprises peuvent recourir aux analyses diagnostiques pour identifier les causes des problèmes et dysfonctionnements. Elles sont particulièrement utiles pour comprendre les pics de plaintes après une mise à jour ou un lancement de produit, permettant ainsi de remonter à la source du problème.
Ces analyses aident à réduire le temps nécessaire pour résoudre les problèmes complexes de service client en identifiant rapidement leur origine.
En utilisant des outils d’analyse diagnostique, les entreprises peuvent également mettre en place des mesures préventives qui réduisent les risques de récurrence des problèmes passés.
Exemple : Zendesk utilise des analyses diagnostiques pour comprendre les causes des augmentations de plaintes clients après des mises à jour ou campagnes de produits. Ces analyses permettent de trouver des solutions adaptées pour éviter que les mêmes problèmes ne se reproduisent.
Cas d’usage des analyses du service client
Les analyses du service client améliorent les performances des entreprises dans de nombreux domaines, voici certaines d'entre eux.
Les entreprises qui utilisent les données issues des analyses du service client sont mieux placées pour anticiper les besoins et attentes de leurs clients. Elles peuvent s'assurer que les caractéristiques des produits et leurs améliorations résonnent mieux auprès de leur marché cible et que leurs produits et services répondent aux attentes de leurs clients.
Création d’outils en libre-service
Les données issues des analyses du service client sont particulièrement utiles pour créer des outils de libre-service efficaces. En analysant les problèmes et questions les plus fréquents, les entreprises peuvent développer des FAQ détaillées, des bases de connaissances ou former des chatbots capables de résoudre les problèmes de manière autonome, sans intervention humaine.
Exemple : Gousto a utilisé les analyses du service client pour créer des FAQ et des bases de connaissances exhaustives. Mais leurs opérations globales ont également bénéficié de ces analyses, rendant l’ensemble des processus plus fluides.
Amélioration du développement produit
Les données des analyses du service client sont également essentielles au développement de produits. Elles permettent d’identifier ce que les clients apprécient, ce qui les dérange, ce qu’ils trouvent difficile à utiliser et ce qui nécessite des modifications urgentes.
Analyser les raisons des retours produits donne des indications précieuses sur les étapes à suivre, que ce soit pour améliorer un produit existant ou concevoir un nouveau.
Bonfire, une plateforme communautaire Web3, a utilisé des analyses comportementales pour segmenter ses clients et améliorer l’adoption des fonctionnalités et leur activation. Ces efforts ont considérablement renforcé la fidélisation et accéléré la mise sur le marché.
Amélioration de l'expérience client
Les analyses du service client et l'expérience client sont étroitement liées. Utilisez les données issues des analyses du service client pour traiter de manière proactive les insatisfactions et améliorer l'expérience globale des clients.
Les outils d'analyse du service client sont particulièrement utiles pour surveiller le sentiment des clients sur les réseaux sociaux, ce qui s'avère essentiel pour gérer les problèmes de réputation, surtout étant donné l'importance de l'expérience client dans les décisions d'achat.
Indicateurs et KPI pour l'analyse du service client
Comme pour toutes les données et analyses, il est crucial de suivre des indicateurs clés de performance pour tout comprendre.
Ces KPI sont particulièrement utiles pour identifier les tendances et les comportements des clients, développer des stratégies visant à renforcer l'engagement et la fidélité des clients tout en réduisant leur taux d'attrition.
Les KPI pour l'analyse du service client se divisent en deux grandes catégories : les KPI liés à l'expérience client et ceux liés à la fidélisation des clients.
KPI liés à l'expérience client
Voici quelques KPI courants pour mesurer l'expérience client.
Score de satisfaction client
Le score de satisfaction client mesure la satisfaction globale d'un client vis-à-vis d'un service ou d'un produit.
Pour le calculer, vous pouvez demander aux clients d’évaluer leur satisfaction sur une échelle de 1 à 10, 10 représentant le meilleur score.
Qualaroo utilise un logiciel de feedback pour obtenir des données sur le niveau de satisfaction des clients et les analyser avec l'aide de l'IA.
Durée moyenne de traitement
La durée moyenne de traitement ou DMT correspond au temps nécessaire pour résoudre un problème client, incluant toutes les étapes du processus : temps d'attente, temps d'interaction avec les agents du service client et actions de suivi.
Chaque entreprise devrait chercher à réduire son DMT.
Temps de première réponse
Le temps de première réponse est le délai nécessaire pour qu'un client reçoive une réponse d'un agent du service client. Plus ce délai est court, plus la satisfaction client est élevée.
Indicateurs de fidélisation des clients
Les KPI de fidélisation des clients sont essentiels pour garantir leur loyauté.
Net Promoter Score (NPS)
Le Net Promoter Score (NPS) est un indicateur de fidélité client. Il est calculé en demandant aux clients dans quelle mesure ils recommanderaient votre marque à d’autres.
En général, un NPS élevé signifie un fort engagement envers la marque.
Par exemple, Userpilot utilise des outils d’analyse client pour mener des enquêtes NPS et analyser les résultats afin d’identifier les détracteurs. Ces détracteurs peuvent ensuite être segmentés, et des actions proactives sont menées pour résoudre leurs préoccupations et réduire l’attrition.
Customer Effort Score (CES)
Le Customer Effort Score (CES) mesure l’effort fourni par les clients pour résoudre leurs problèmes. Contrairement à d’autres indicateurs, un CES faible est préférable.
Un CES bas est généralement synonyme d’une satisfaction client élevée.
Pour calculer le CES, vous pouvez demander aux clients d’évaluer la facilité avec laquelle ils ont pu résoudre leur problème sur une échelle de 1 à 5, 1 à 7 ou 1 à 10.
Valeure Vie Client
La Valeure Vie Client représente le revenu total qu’un client génère tout au long de sa relation avec l’entreprise.
Les clients fidèles contribuent à une Valeure Vie Client plus élevée et renforcent la fidélisation.
Pour calculer la Valeure Vie Client, commencez par déterminer la valeur moyenne des achats (revenus totaux divisés par le nombre d’achats sur une période donnée). Ensuite, calculez la fréquence moyenne d'achat. Enfin, estimez la durée de vie du client, soit la période pendant laquelle un client continue d'acheter auprès de l'entreprise.
Multipliez la valeur moyenne des achats par la fréquence des achats et la durée de vie du client pour obtenir la Valeure Vie Client.
Taux de rétention client
Le taux de rétention client mesure le pourcentage de clients qu’une entreprise conserve sur une période définie.
Un taux de rétention client élevé reflète une grande satisfaction des clients envers la marque.
Taux de résiliation
Le taux de résiliation est essentiellement l’opposé du taux de rétention client. Il mesure le taux auquel les clients cessent de faire affaire avec une entreprise.
Un taux de résiliation élevé signifie un faible taux de fidélisation. Surveiller ce taux est crucial pour identifier les problèmes potentiels liés aux produits ou services, en particulier dans le domaine du service client, où il est aussi facile de perdre des clients que de les fidéliser.
Comme vous pouvez le constater, les analyses du service client sont un outil extrêmement puissant pour les entreprises cherchant à mieux comprendre les comportements, préférences et points de douleur de leurs clients.
L'analyse des données améliore la satisfaction client, l’efficacité opérationnelle et la prise de décision, renforçant ainsi l’expérience client et la fidélité à la marque.
De nombreuses entreprises utilisent déjà l'analyse du service client avec des résultats impressionnants, comme une meilleure activation des clients, une efficacité accrue et des améliorations dans divers départements.
Adopter l'analyse du service client sera un facteur différenciateur clé pour toute entreprise, notamment lorsqu’il est utilisé pour créer des expériences client efficaces. Ce n’est plus une option mais un atout essentiel pour une croissance et un succès durables.
Heureusement, des outils existent pour vous aider à collecter et analyser ces données, comme YeldaAI et ses callbots alimentés par l’IA.
