Gestion des données, analyse des informations Client | Pitney Bowes

Maximisation des données grâce aux graphes de connaissances : la porte ouverte vers des expériences client enrichies

Apprenez à découvrir les relations entre différentes catégories de données afin de mieux comprendre le comportement des clients.

En regardant récemment un meeting d'athlétisme, l'une des courses m'a poussé à réfléchir sur l'expérience client :

les coureurs de demi-fond partent de différents points de la piste, suivent des couloirs individuels avant de terminer la course au même endroit. Ces étapes sont très similaires aux parcours individuels des clients : la différence réside dans la façon dont nous devons organiser les informations.

Lorsque le parcours du client est largement prévisible, les marques peuvent, dans le cadre d'une campagne marketing, cibler un segment de prospects à une certaine date après que ces derniers ont fait part de leur intérêt, ou demander à l'équipe commerciale de contacter ces mêmes prospects après l'envoi d'un certain nombre d'e-mails. Hier simple couloir linéaire, cette expérience est devenue un labyrinthe complexe, comportant de nombreuses entrées. De nos jours, environ 57 % des clients passent par un processus de décision d'achat avant même de contacter un fournisseur.

Par le passé, il était acceptable de cloisonner les données client service par service. Il était également possible que ces mêmes services capturent et gèrent ces informations au fur et à mesure que le prospect devenait un client important. Bien souvent, les données ne sortaient pas du périmètre de l'équipe qui les utilisait, générant des silos de données de campagne, d'informations produit, d'historique d'achats et d'autres données client. Les systèmes disposés en silos verrouillent les données, de sorte qu'il est difficile de déterminer l'historique et les étapes à suivre d'un client.

L'avènement du « client connecté » pousse fortement ce système rigide de gestion des données à changer. Les clients démarrent et abandonnent des cycles d'achat à différents points, via différents canaux et, parfois, dans différents pays : comme si, sur un 800 mètres, certains coureurs rejoignaient la course aux 400 mètres et d'autres aux 200 mètres !

Pour exploiter les données de nouvelles façons et, ainsi, réinventer l'expérience client, les entreprises doivent repenser la manière dont elles stockent et utilisent les informations. En matière de données client, les solutions de gestion des données de référence doivent également évoluer vers un nouveau modèle : le graphique de connaissances.

Une expérience d'un nouveau genre

Mieux informé et davantage connecté, le client est en mouvement constant, et donne rapidement son avis sur les produits et les services. Un graphique de connaissances décompose les silos d'informations des différents services, recueille et intègre toutes les données sur les clients, les transactions et les produits. Le modèle ainsi créé s'enrichit de nouvelles données, non structurées, provenant de tiers (ex. : réseaux sociaux). Cette meilleure compréhension du client permet aux communications de gagner énormément en précision et en pertinence.

Exemple : si une entreprise cherche à cibler des prospects à partir d'historiques d'achats, elle pourra ajouter le contexte du « sentiment », proposé dans les publications des réseaux sociaux. Ainsi, un individu discutant déjà du sujet sur Twitter pourra être un prospect mieux qualifié dans le cadre d'une sollicitation commerciale. De même, un internaute ayant recherché des mots clés sur le sujet sera mieux qualifié dans le cadre d'une campagne marketing.

L'avenir de l'expérience client

Avec des clients mieux informés que jamais et se mêlant à la course à différents points dans le temps, l'avenir de l'expérience client tient en un seul mot : contexte. Dans un monde où le client peut suivre d'innombrables parcours d'achat, les entreprises doivent construire un modèle de données de graphique de connaissances, afin de bénéficier d'un aperçu plus complet des besoins complexes du client.

Si la réorganisation des pratiques et solutions de gestion des données (à des fins d'adaptation au nouveau modèle) peut sembler compliquée, elle simplifiera grandement, au final, la gestion des données client, et ce, via la création d'une source de données consolidée et fiable, consultable sous n'importe quel angle et par n'importe quel service.

Vous souhaitez en savoir plus sur les graphes de connaissances ? Lisez notre article.