Des données aux solutions

La BI au service de l’efficacité et de la satisfaction du service client

Domaines d’application de la BI dans le support client

L’utilisation de la Business Intelligence dans le support client ouvre de nombreuses possibilités d’améliorer considérablement la qualité et l’efficacité du service client, par exemple dans les domaines suivants :

1. Analyse de la satisfaction des clients

La satisfaction des clients peut être mesurée et analysée avec précision grâce à l’analyse des commentaires et des données d’enquête, ce qui permet d’identifier facilement les tendances et les modèles. Par exemple, la BI peut révéler les domaines de service les plus critiqués ou les facteurs qui contribuent le plus à la satisfaction des clients. Ces informations permettent aux entreprises d’apporter des améliorations ciblées.

2. Amélioration de l’efficacité de l’équipe de support

Un autre domaine d’application de la BI dans le support client est l’analyse de l’efficacité de l’équipe de support. Les outils BI peuvent générer des rapports détaillés sur les délais de traitement des demandes, la fréquence des escalades ou le nombre de tickets ouverts. L’analyse de ces données permet d’identifier les goulots d’étranglement et les processus inefficaces. Des mesures peuvent ainsi être prises pour traiter les demandes des clients plus rapidement et avec une meilleure qualité.

3. Prédiction du comportement des clients

En analysant les données historiques et en identifiant des modèles, il est également possible de prédire le comportement des clients. L’utilisation de l’analyse prédictive permet aux entreprises d’anticiper les tendances comportementales et de s’y préparer. Par exemple, il est possible de déterminer si certains produits ou services posent davantage de problèmes à certaines périodes de l’année, ce qui entraîne une augmentation des demandes d’assistance. Les problèmes peuvent ainsi être évités à l’avenir.

4. Planification du personnel

Parallèlement, la BI peut être utilisée pour optimiser la planification du personnel du support client. En analysant les données historiques sur les demandes d’assistance et leurs délais de traitement, les entreprises peuvent prévoir plus précisément les besoins en personnel, anticiper les périodes de pointe pour les demandes et mieux les planifier. Cela permet de s’assurer qu’il y a toujours suffisamment de personnel qualifié pour traiter les demandes en temps voulu et de manière efficace, sans qu’il y ait de surcharge ou de ressources inutilisées.

5. Identification des besoins en formation

En analysant les données d’assistance, telles que les escalades fréquentes ou les erreurs récurrentes, il est également possible de déterminer les domaines dans lesquels l’équipe d’assistance a encore besoin de formation.

6. Personnalisation du service client

L’analyse des données individuelles des clients peut également être utilisée pour personnaliser davantage le service client. Par exemple, des besoins et des préférences spécifiques peuvent être déduits, comme les canaux de communication préférés ou les questions fréquemment posées. Cela peut ensuite être utilisé pour adapter le service aux besoins de chaque client, ce qui améliore l’expérience et la satisfaction du client.

7. Optimisation des canaux de service

L’analyse des données des différents canaux de service (téléphone, e-mail, chat) permet également de déterminer quels canaux sont les plus efficaces et lesquels peuvent être améliorés. L’optimisation des canaux de service améliore également l’expérience client avec l’entreprise et ses produits.

8. Améliorer le développement des produits grâce aux données de support

De plus, les enseignements tirés de l’analyse des données du service client peuvent être utilisés pour le développement de produits. Par exemple, l’analyse des données de support peut révéler quels produits ou fonctions posent régulièrement problème ou quelles demandes des clients sont régulièrement exprimées. Ces informations peuvent ensuite être utilisées directement dans le développement ou l’amélioration des produits, de sorte que les produits soient mieux adaptés aux besoins des clients. Cela permet non seulement de réduire les futures demandes d’assistance, mais aussi d’augmenter la satisfaction générale des clients.

Sources de données pour la BI dans le support client

Pour pouvoir effectuer des analyses approfondies, les entreprises collectent des données provenant de sources très diverses. Les sources de données suivantes sont particulièrement importantes pour le service client :

• Données sur les clients, les ventes et les transactions, par exemple à partir de systèmes CRM
  Les systèmes CRM (Customer Relationship Management) sont des référentiels de données centralisés qui contiennent toutes les informations relatives aux interactions d’une entreprise avec ses clients. Ces données comprennent des détails sur les clients tels que les coordonnées, les achats antérieurs, les abonnements, les renouvellements de contrat, l’historique des interactions et les canaux de communication préférés. Avec ces données, le logiciel BI peut créer des profils de clients et analyser les tendances dans les interactions avec les clients. Il est également possible d’analyser les liens entre les comportements d’achat et les besoins d’assistance, par exemple lorsqu’il y a une augmentation des demandes d’assistance après le lancement d’un produit.
• Tickets d’assistance et systèmes de gestion des cas
  Les tickets d’assistance et les systèmes de gestion des cas enregistrent toutes les demandes, plaintes et problèmes signalés par les clients au service d’assistance. Ces systèmes stockent des informations détaillées sur chaque ticket, y compris la date de la demande, le temps de traitement, les collaborateurs impliqués et les détails de la solution. Les systèmes décisionnels peuvent analyser ces données de tickets afin d’identifier des modèles dans les demandes, tels que les problèmes fréquents, les goulots d’étranglement ou les difficultés techniques récurrentes.
• Réactions des clients et données d’enquête
  Les réactions des clients sont souvent collectées par différents canaux, y compris les enquêtes post-interaction, les évaluations et les réactions directes. Ces données fournissent un aperçu de la satisfaction des clients et de leur opinion sur le service qu’ils ont reçu. Les outils de BI rassemblent et analysent ces informations en temps réel afin de fournir un aperçu immédiat de la qualité du service et de mesurer la satisfaction des clients.
• Médias sociaux et avis externes
  Les médias sociaux et les plateformes d’avis externes sont des sources de données importantes, car ils contiennent généralement des commentaires non filtrés et souvent spontanés de la part des clients. Les clients utilisent ces canaux pour partager publiquement leurs opinions et leurs expériences, qu’elles soient positives ou négatives. L’analyse de ces données dans les systèmes décisionnels permet d’évaluer le sentiment des clients et l’opinion publique, par exemple à l’aide de techniques de text mining. Cela permet par exemple de filtrer les problèmes fréquemment cités ainsi que les éloges fréquents.
• Données d’interaction provenant des canaux de communication
  Les canaux de communication tels que le courrier électronique, le téléphone, le chat en direct et les chatbots génèrent une multitude de données sur les interactions entre les clients et l’équipe de support. Ces données comprennent par exemple la durée des appels, les temps de réponse, le contenu des communications ou le taux de réussite de la résolution des problèmes. Ces données permettent d’évaluer l’efficacité et l’efficience des différents canaux de communication.
  Par exemple, il est possible de déterminer si les demandes des clients sont résolues plus rapidement via le chat que par e-mail, ce qui pourrait suggérer de développer davantage le support par chat. De même, les enregistrements vocaux des appels téléphoniques peuvent être analysés afin d’identifier les problèmes fréquents ou de surveiller la qualité de l’assistance.
• Web Analytics et données d’utilisation
  Les données de Web Analytics comprennent des informations sur le comportement des utilisateurs sur le site web d’une entreprise. Il s’agit notamment des pages vues, des chemins de clics, des taux d’abandon et de l’utilisation des offres en libre-service comme les FAQ ou les bases de connaissances. L’analyse de ces données d’utilisation permet aux entreprises d’évaluer l’efficacité de leurs offres d’assistance en ligne et d’identifier les éventuels points à optimiser. Par exemple, si de nombreux utilisateurs visitent une page d’assistance mais la quittent sans avoir trouvé de solution, cela indique que les informations fournies sont peut-être insuffisantes. Cela permet aux entreprises d’améliorer leurs offres en libre-service.
• Données d’utilisation des produits et IoT
  Les données d’utilisation des produits proviennent des appareils utilisés par les clients ou des systèmes de l’Internet des objets (IoT). Ces données fournissent des informations sur la façon dont les clients utilisent les produits, y compris la fréquence, la durée et le type d’utilisation. Ces données permettent de déterminer quand et à quelle fréquence les clients rencontrent des difficultés, ce qui peut être utilisé pour améliorer l’expérience utilisateur et réduire les coûts de support.

Conclusion

L’utilisation de la Business Intelligence dans le support client offre aux entreprises la possibilité d’optimiser leur service. L’analyse ciblée des données clients permet non seulement d’accroître l’efficacité des équipes de support, mais aussi d’augmenter durablement la satisfaction des clients. La BI offre de multiples domaines d’application, de la prédiction du comportement des clients à la personnalisation du service client, et permet de prendre des décisions éclairées qui contribuent à la fois à l’amélioration de la qualité du service et peuvent être utilisées pour le développement de produits.
Pour tirer pleinement parti de ces avantages, le logiciel de BI myPARM BI^act est une solution complète qui s’intègre parfaitement aux systèmes existants. Avec myPARM BI^act les entreprises peuvent rassembler des données provenant de différentes sources et les présenter dans des tableaux de bord faciles à utiliser. Il est ainsi plus facile de prendre des décisions basées sur les données qui contribuent directement à l’amélioration du service client. myPARM BI^act permet aux entreprises de répondre efficacement aux besoins de leurs clients et d’améliorer continuellement leur satisfaction.

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