Les services client ont tout intérêt à investir dans l’analyse prédictive

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Photo Flickr by Steve Jurvetson http://ow.ly/pRxH302nJqV

Olivier Renard DSI de La Poste Mobile l’annonçait lors de l’édition 2015 de Big Data Paris : « Prédire le comportement et les aspirations du client est la prochaine frontière à dépasser »

Dans le domaine de la donnée et du digital, il existe désormais des technologies pour prédire, détecter ou trouver des similarités entre les informations. On parle de data-sciences. Appliquées au monde du business, ces techniques se basent sur des algorithmes et des modes de calculs complexes. Pourtant, le principe est simple : Analyser les données générées et établir une logique comportementale et ce, dans le but d’anticiper le futur.

Pour les machines, on peut penser aux voitures, aux vélos, aux téléphones portables. Ces outils poussent des téraoctets de données chaque jour… Pour les humains, on parle de comportements, de signaux, directs ou indirects (appels, messages, utilisation des produits) qui sont captés au travers d’objets connectés.

On comprend alors que les services clients ont tout à gagner à s’intéresser à la donnée et aux modèles prédictifs.

Ces services se transforment et leur rayon d’action s’élargit.

Il ne se limite plus simplement aux calls-centers, mais s’étend aux boutiques. Il n’est plus restreint à un département mais gagne toute l’entreprise. Le service client se dématérialise, se numérise. Le nombre d’informations générées par la marque et le client explose.

Dès lors, pourquoi ne pas en profiter ? Evidemment, les règles sont à définir, un cadre est nécessaire. Si un point d’accord est trouvé entre les deux parties prenantes, un échange d’information et de données peut commencer. C’est déjà le cas dans de nombreux secteurs, comme les télécommunications.

Il est temps de se doter de technologies prédictives. Grâce aux modèles, l’entreprise sait quelle potentielle action elle va pouvoir mener vis-à-vis d’un client. En cas de départ possible – ou churn – l’entreprise peut proposer une réduction, une offre spéciale et exclusive. La réaction du client sera également analysée. On entre alors dans une boucle d’apprentissage de modèles ou dans un « contenu informationnel» servant de base pour les algorithmes.

Il ne faut pas voir là-dedans un scénario  d’espionnage. C’est tout à l’avantage du client. En prévoyant notamment des pannes ou des difficultés, l’entreprise simplifie la vie et anticipe les difficultés des clients. Pour l’entreprise, une possible attrition est détectée et déclenche des actions de rétention d’autant plus nécessaires que les rythmes d’achats deviennent courts. En effet, il est désormais indispensable de réagir très rapidement à la mise sur le marché de produits concurrents ou percevoir des changements de comportements clients.

Car c’est bien lui qui revient au centre du jeu, laissant l’entreprise mieux se concentrer, et plus efficacement grâce à ces nouveaux outils et à leur mise en musique sur les « plages de données » que constituent les signaux émis par nos nouvelles machines…

Une vie plus simple et plus de temps pour faire ce qui compte pour les individus… et des entreprises plus efficaces, plus respectueuses vis à vis de leurs clients et de leur environnement.

Le début d’un cercle vertueux ?

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