Qu'est-ce que l'intelligence client (IC) ?
L'intelligence client (ou customer intelligence en anglais) consiste à collecter et analyser de grandes quantités de données pour déterminer les moyens les plus efficaces d'entrer en contact et d'interagir avec ses clients. Les données et activités des clients recueillies sont analysées pour mieux les comprendre et établir avec eux des relations plus pertinentes.
Quels sont les avantages de l'intelligence client pour une entreprise ?
L'intelligence clients fidélise continuellement les clients et favorise leur retour en interagissant avec eux de manière préventive, en les guidant de manière proactive et en optimisant les offres sur tous les points de contact avec eux. Cela renforce la rétention client en offrant les informations les plus pertinentes et des expériences fluides. De plus, cela ravit les clients en leur offrant un contexte dynamique sous forme d'interactions pertinentes, personnalisées et ciblées. L'intelligence client maximise le retour sur investissement en ciblant les clients les plus rentables.
Pourquoi l'intelligence client est-elle importante ?
Pour avoir une vision complète des clients, il faut intégrer de multiples sources de données afin d'obtenir un éclairage précis sur leurs comportements. C'est là qu'intervient l'intelligence client, un écosystème sophistiqué d'analytique client qui aide les entreprises à offrir une expérience client supérieure sur tous les canaux. Une solution de CI robuste fournit des recommandations exploitables pour la gestion des relations. En intégrant de multiples sources de données et systèmes, il génère un profil pour chaque individu, comprenant ce qui motive ses choix et le guide vers la prochaine action pertinente.
Quels aspects de la performance des entreprises que l'IC peut-elle améliorer ?
Cognizant crée des plateformes flexibles qui permettent aux entreprises d'utiliser l'analyse des données et le machine learning pour :
- Développer le cross-selling et l'upselling. En analysant la propension des clients pour les nouvelles offres, les entreprises peuvent prévoir l'efficacité des campagnes et affiner le marketing réseau (channel marketing). Ce travail est effectué de manière autonome, en s'appuyant sur l'amélioration des modèles de machine learning. Les avantages comprennent de meilleurs taux de vente des campagnes, une réduction des coûts de marketing et une meilleure visibilité du ROI du marketing.
- Utiliser l'analytique par agent/canal. En appliquant l'analytique au comportement des clients par canal et par vendeur ou agent, les entreprises peuvent optimiser la façon dont elles servent les clients et mesurer le ROI. Cela permet d'augmenter le chiffre d'affaires, d'adapter et d'améliorer les services, d'accroître la satisfaction et d'améliorer l'efficacité des agents.
- Optimiser les opérations du centre de contacts. L'analytique qui évalue l'efficacité des centres d'appels permet d'identifier les moyens de réduire les coûts, d'optimiser l'expérience des clients sur leurs canaux préférés et d'identifier les causes des fuites.
- Qualifier les leads provenant de tiers. Améliorer la façon de qualifier les leads issus des campagnes et des données de tiers peut accroître l'efficacité des ressources marketing et augmenter la satisfaction client.
- Diminuer le taux d'attrition client. Identifier les clients à risque et les facteurs d'attrition. La suivi automatisé des clients à risque fournit des informations permettant d'identifier des actions préventives.
- Repensez la fidélité à la marque. Grâce à des données complètes sur le comportement des consommateurs, les entreprises peuvent reconnaître et récompenser personnellement chaque client sur tous ses points de contact liés à sa consommation afin de créer un lien et de susciter l'attachement à la marque.
Quels sont les exemples d'utilisation de l'IC pour améliorer les performances des entreprises ?
En voici quelques-uns :
Une enseigne nationale spécialisée a enrichi plus de 80 % de ses dossiers clients et établi des affiliations, en reliant les données de transaction aux données de base pour améliorer l'efficacité des campagnes, ce qui a entraîné une amélioration de 14 % du taux de réponse.
Une compagnie d'assurance nationale a amélioré de 45 % l'identification des prospects qualifiés en créant une vue client unique pour identifier les prospects qualifiés pour des offres personnalisées à partir d'un univers de plus de 120 millions de membres.
Afin d'améliorer l'expérience client et d'augmenter les taux de conversion, un acteur national des services financiers a réalisé une intégration fluide et automatisée des données entre divers outils de collecte, d'analyse et de ciblage des données, ce qui lui a permis de personnaliser le ciblage pour 97 % des clients connus et d'obtenir un ROI de 25 %.
Pour affiner ses programmes de gestion de la fidélisation existants, une grande entreprise cosmétique a créé des personas pour 6 millions de clients en fonction de leur profil démographique, de leur comportement d'achat et de leurs besoins non satisfaits.
Une solution d'intelligence et d'analytique a permis à un constructeur automobile mondial de mieux comprendre les habitudes des clients. La solution a augmenté les opportunités de vente croisée (cross-selling) et de vente incitative (upselling) en analysant 13,5 millions d'enregistrements de réponses aux enquêtes sur les ventes et les services.
