analyse pr\u00e9dictive<\/a> permet aux entreprises d'anticiper les tendances comportementales et de s'y pr\u00e9parer. Par exemple, il est possible de d\u00e9terminer si certains produits ou services posent davantage de probl\u00e8mes \u00e0 certaines p\u00e9riodes de l'ann\u00e9e, ce qui entra\u00eene une augmentation des demandes d'assistance. Les probl\u00e8mes peuvent ainsi \u00eatre \u00e9vit\u00e9s \u00e0 l'avenir.<\/p>\n4. Planification du personnel<\/h3>\n
Parall\u00e8lement, la BI peut \u00eatre utilis\u00e9e pour optimiser la planification du personnel du support client. En analysant les donn\u00e9es historiques sur les demandes d'assistance et leurs d\u00e9lais de traitement, les entreprises peuvent pr\u00e9voir plus pr\u00e9cis\u00e9ment les besoins en personnel, anticiper les p\u00e9riodes de pointe pour les demandes et mieux les planifier. Cela permet de s'assurer qu'il y a toujours suffisamment de personnel qualifi\u00e9 pour traiter les demandes en temps voulu et de mani\u00e8re efficace, sans qu'il y ait de surcharge ou de ressources inutilis\u00e9es.<\/p>\n
5. Identification des besoins en formation<\/h3>\n
En analysant les donn\u00e9es d'assistance, telles que les escalades fr\u00e9quentes ou les erreurs r\u00e9currentes, il est \u00e9galement possible de d\u00e9terminer les domaines dans lesquels l'\u00e9quipe d'assistance a encore besoin de formation.<\/p>\n
6. Personnalisation du service client<\/h3>\n
L'analyse des donn\u00e9es individuelles des clients peut \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9e pour personnaliser davantage le service client. Par exemple, des besoins et des pr\u00e9f\u00e9rences sp\u00e9cifiques peuvent \u00eatre d\u00e9duits, comme les canaux de communication pr\u00e9f\u00e9r\u00e9s ou les questions fr\u00e9quemment pos\u00e9es. Cela peut ensuite \u00eatre utilis\u00e9 pour adapter le service aux besoins de chaque client, ce qui am\u00e9liore l'exp\u00e9rience et la satisfaction du client.<\/p>\n
7. Optimisation des canaux de service<\/h3>\n
L'analyse des donn\u00e9es des diff\u00e9rents canaux de service (t\u00e9l\u00e9phone, e-mail, chat) permet \u00e9galement de d\u00e9terminer quels canaux sont les plus efficaces et lesquels peuvent \u00eatre am\u00e9lior\u00e9s. L'optimisation des canaux de service am\u00e9liore \u00e9galement l'exp\u00e9rience client avec l'entreprise et ses produits.<\/p>\n
8. Am\u00e9liorer le d\u00e9veloppement des produits gr\u00e2ce aux donn\u00e9es de support<\/h3>\n
De plus, les enseignements tir\u00e9s de l'analyse des donn\u00e9es du service client peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour le d\u00e9veloppement de produits. Par exemple, l'analyse des donn\u00e9es de support peut r\u00e9v\u00e9ler quels produits ou fonctions posent r\u00e9guli\u00e8rement probl\u00e8me ou quelles demandes des clients sont r\u00e9guli\u00e8rement exprim\u00e9es. Ces informations peuvent ensuite \u00eatre utilis\u00e9es directement dans le d\u00e9veloppement ou l'am\u00e9lioration des produits, de sorte que les produits soient mieux adapt\u00e9s aux besoins des clients. Cela permet non seulement de r\u00e9duire les futures demandes d'assistance, mais aussi d'augmenter la satisfaction g\u00e9n\u00e9rale des clients.<\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>
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<\/span>Sources de donn\u00e9es pour la BI dans le support client<\/span><\/h2>\nPour pouvoir effectuer des analyses approfondies, les entreprises collectent des donn\u00e9es provenant de sources tr\u00e8s diverses. Les sources de donn\u00e9es suivantes sont particuli\u00e8rement importantes pour le service client :<\/p>\n
\n- Donn\u00e9es sur les clients, les ventes et les transactions, par exemple \u00e0 partir de syst\u00e8mes CRM<\/strong>
Les syst\u00e8mes CRM (Customer Relationship Management) sont des r\u00e9f\u00e9rentiels de donn\u00e9es centralis\u00e9s qui contiennent toutes les informations relatives aux interactions d'une entreprise avec ses clients. Ces donn\u00e9es comprennent des d\u00e9tails sur les clients tels que les coordonn\u00e9es, les achats ant\u00e9rieurs, les abonnements, les renouvellements de contrat, l'historique des interactions et les canaux de communication pr\u00e9f\u00e9r\u00e9s. Avec ces donn\u00e9es, le logiciel BI peut cr\u00e9er des profils de clients et analyser les tendances dans les interactions avec les clients. Il est \u00e9galement 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 apr\u00e8s le lancement d'un produit.<\/li>\n- Tickets d'assistance et syst\u00e8mes de gestion des cas<\/strong>
Les tickets d'assistance et les syst\u00e8mes de gestion des cas enregistrent toutes les demandes, plaintes et probl\u00e8mes signal\u00e9s par les clients au service d'assistance. Ces syst\u00e8mes stockent des informations d\u00e9taill\u00e9es sur chaque ticket, y compris la date de la demande, le temps de traitement, les collaborateurs impliqu\u00e9s et les d\u00e9tails de la solution. Les syst\u00e8mes d\u00e9cisionnels peuvent analyser ces donn\u00e9es de tickets afin d'identifier des mod\u00e8les dans les demandes, tels que les probl\u00e8mes fr\u00e9quents, les goulots d'\u00e9tranglement ou les difficult\u00e9s techniques r\u00e9currentes.<\/li>\n- R\u00e9actions des clients et donn\u00e9es d'enqu\u00eate<\/strong>
Les r\u00e9actions des clients sont souvent collect\u00e9es par diff\u00e9rents canaux, y compris les enqu\u00eates post-interaction, les \u00e9valuations et les r\u00e9actions directes. Ces donn\u00e9es fournissent un aper\u00e7u de la satisfaction des clients et de leur opinion sur le service qu'ils ont re\u00e7u. Les outils de BI rassemblent et analysent ces informations en temps r\u00e9el afin de fournir un aper\u00e7u imm\u00e9diat de la qualit\u00e9 du service et de mesurer la satisfaction des clients.<\/li>\n- M\u00e9dias sociaux et avis externes<\/strong>
Les m\u00e9dias sociaux et les plateformes d'avis externes sont des sources de donn\u00e9es importantes, car ils contiennent g\u00e9n\u00e9ralement des commentaires non filtr\u00e9s et souvent spontan\u00e9s de la part des clients. Les clients utilisent ces canaux pour partager publiquement leurs opinions et leurs exp\u00e9riences, qu'elles soient positives ou n\u00e9gatives. L'analyse de ces donn\u00e9es dans les syst\u00e8mes d\u00e9cisionnels permet d'\u00e9valuer le sentiment des clients et l'opinion publique, par exemple \u00e0 l'aide de techniques de text mining. Cela permet par exemple de filtrer les probl\u00e8mes fr\u00e9quemment cit\u00e9s ainsi que les \u00e9loges fr\u00e9quents.<\/li>\n- Donn\u00e9es d'interaction provenant des canaux de communication<\/strong>
Les canaux de communication tels que le courrier \u00e9lectronique, le t\u00e9l\u00e9phone, le chat en direct et les chatbots g\u00e9n\u00e8rent une multitude de donn\u00e9es sur les interactions entre les clients et l'\u00e9quipe de support. Ces donn\u00e9es comprennent par exemple la dur\u00e9e des appels, les temps de r\u00e9ponse, le contenu des communications ou le taux de r\u00e9ussite de la r\u00e9solution des probl\u00e8mes. Ces donn\u00e9es permettent d'\u00e9valuer l'efficacit\u00e9 et l'efficience des diff\u00e9rents canaux de communication.
Par exemple, il est possible de d\u00e9terminer si les demandes des clients sont r\u00e9solues plus rapidement via le chat que par e-mail, ce qui pourrait sugg\u00e9rer de d\u00e9velopper davantage le support par chat. De m\u00eame, les enregistrements vocaux des appels t\u00e9l\u00e9phoniques peuvent \u00eatre analys\u00e9s afin d'identifier les probl\u00e8mes fr\u00e9quents ou de surveiller la qualit\u00e9 de l'assistance.<\/li>\n- Web Analytics et donn\u00e9es d'utilisation<\/strong>
Les donn\u00e9es 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 donn\u00e9es d'utilisation permet aux entreprises d'\u00e9valuer l'efficacit\u00e9 de leurs offres d'assistance en ligne et d'identifier les \u00e9ventuels points \u00e0 optimiser. Par exemple, si de nombreux utilisateurs visitent une page d'assistance mais la quittent sans avoir trouv\u00e9 de solution, cela indique que les informations fournies sont peut-\u00eatre insuffisantes. Cela permet aux entreprises d'am\u00e9liorer leurs offres en libre-service.<\/li>\n- Donn\u00e9es d'utilisation des produits et IoT<\/strong>
Les donn\u00e9es d'utilisation des produits proviennent des appareils utilis\u00e9s par les clients ou des syst\u00e8mes de l'Internet des objets (IoT). Ces donn\u00e9es fournissent des informations sur la fa\u00e7on dont les clients utilisent les produits, y compris la fr\u00e9quence, la dur\u00e9e et le type d'utilisation. Ces donn\u00e9es permettent de d\u00e9terminer quand et \u00e0 quelle fr\u00e9quence les clients rencontrent des difficult\u00e9s, ce qui peut \u00eatre utilis\u00e9 pour am\u00e9liorer l'exp\u00e9rience utilisateur et r\u00e9duire les co\u00fbts de support.<\/li>\n<\/ul><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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