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Connaissance client: au-delà de la connaissance, la compréhension

Connaissance client: connaître n’est pas comprendre

Combien de fois avez-vous entendu une entreprise (le plus souvent par l’intermédiaire de son Directeur Marketing) dire « nous connaissons nos clients » ? Les entreprises, en effet, ont aujourd’hui à leur disposition de plus en plus d’outils permettant d’enregistrer et d’analyser le comportement de leurs clients au gré de leurs interactions et transactions, et utilisent ces données pour améliorer leur offre et le contenu de leur communication. . Plus que jamais, leurs comportements passés, d’un passé que le développement des technologies digitales rend de plus en plus immédiat, sont scrutés en vue d’anticiper sur leurs attentes. Plus que jamais également, ces attentes sont au coeur des préoccupations des marketeurs soucieux d’influencer leurs comportements futurs. Du passé au futur, il n’y aurait donc qu’un pas, que l’alliance entre une vision macroscopique (études et enquêtes) et un ciblage de plus en plus microscopique (notamment avec les systèmes d’analyse prédictive) permettrait de franchir pour le plus grand bénéfice de l’entreprise. Mais qu’en est-il vraiment ?

La vision macroscopique: un manque de contexte

L’origine des outils permettant de « prendre le pouls » des clients de l’entreprise, de mieux connaître leur satisfaction, leurs attentes et leurs besoins est certainement plus ancienne que le marketing lui-même. Enquêtes de satisfaction, études de marché, baromètres de satisfaction, focus groupes, simulations… Aussi précieux soient-ils pour la connaissance globale de l’appréciation des clients envers l’entreprise, ils pêchent tous par leur impossibilité de prendre réellement en compte le contexte dans lequel se placent les interactions entre l’entreprise et ses clients.

Un focus groupe, par exemple, ne se déroule pas dans des conditions réelles d’interaction ou de transaction. De la même manière que, comme dit le proverbe, un conseilleur n’est pas un payeur, un interlocuteur, d’aussi bonne volonté soit-il, n’est pas un acheteur. Faute de considérer l’ensemble des influences complexes qui influencent le consommateur au cours des divers stades de son parcours d’achat, la pertinence de ces outils dans l’analyse des attentes des clients reste d’une portée limitée. De même, une enquête de satisfaction, même réalisée à chaud, ne rend que très partiellement compte des micro-interactions avec une marque ou un conseiller qui constituent pourtant l’essentiel de l’expérience client. Ainsi, lorsqu’un client est incité à répondre à une question du genre « Comment jugez-vous la compréhension par notre conseiller de votre problème ? », il ne pourra pas rendre compte des moments d’agacement ou de découragement qu’il aura traversé si son demande aura finalement abouti à une réponse satisfaisante, et l’entreprise passera à côté de possibilités non négligeables d’amélioration de son service.

La vision analytique: connaître plutôt que comprendre

La profusion de données permise par le développement du digital permet aujourd’hui une qualification et une quantification de plus en plus fines des interactions d’un client avec une marque. Mais, à supposer que l’entreprise ne tombe pas dans le piège digital consistant à résumer l’ensemble des comportements de ses clients à ses interactions connectées, elle ne peut que tenter de déduire leur comportement futur, en termes d’attentes, d’intention d’achat ou de simple interaction, à partir de leurs actions passées.

Quelle que soit la puissance des algorithmes et la richesse des données utilisés, cette approche présente d’importantes limitations:

  • la multiplication des canaux d’interaction à la disposition d’un client de plus en plus hyper-connecté et évoluant désormais au sein de réseaux introduisent une complexité toujours plus grande dans ses comportements, et l’analyse prédictive des systèmes complexes ne peut se faire précisément sans connaître la totalité des variables entrant en jeu. Il suffit de regarder des modélisations telles que celle de la météorologie pour se convaincre de cette difficulté.
  • déduire le comportement futur d’un client à partir de son comportement passé procède d’une approche béhavioriste de l’individu, visant à expliquer ses intentions directement à partir de son comportement observable. C’est là le paradoxe du Big Data: tout en fournissant des données permettant une segmentation de plus en plus fine des clients, il incite à croire que l’on peut appliquer à des marchés de plus en plus versatiles des logiques héritées d’une ère de consommation de masse.

Du comportement à l’expérience

Pour connaître ses clients, nous pensons, à EsTeam, qu’il est nécessaire de les comprendre. Aussi puissants et pertinents soient les outils aujourd’hui à la disposition des entreprises pour se rapprocher de leurs clients, leur apport est incomplet, voire trompeur. Les comportements ne prennent véritablement de sens que lorsqu’ils sont reliés à l’intention, et que, derrière une habitude d’achat, soit recherché le job-to-be-done du client, la tâche fondamentale qu’il cherche à accomplir en empruntant les produits et services de l’entreprise. Cette intention doit ensuite être confrontée à l’expérience réelle, qui ne se dévoile et ne se construit qu’à travers le parcours client, dans le contexte et au fur et à mesure des interactions avec une marque, ses produits et services et l’ensemble des acteurs qui la représentent. Dans un monde où, du transport à la banque, la plupart des business modèles traditionnels se voient remis en question, le seul véritable avantage compétitif réside dans la compréhension réelle des mécanismes qui animent les clients – et ceux qui ne le sont pas – de l’entreprise, et l’entreprise doit s’en donner les moyens .

Comme (trop) souvent, notre attirance pour la technologie tend à nous faire négliger qu’elle est avant tout une aide, et mettre les possibilités qu’elle offre au service de nos objectifs. La connaissance client ne progressera en fait réellement qu’à travers l’alliance des capacités d’analyse des outils Big Data avec l’observation in situ des comportements humains. La pratique des enquêtes de satisfaction, par exemple, est en train de se transformer de manière radicale, grâce à l’emploi de technologies d’analyse du langage naturel telles qu’en proposent des acteurs tels que Prosodie. Coupler ces technologies avec un simple bouton « Ce n’est pas ce que j’attends » sur le site d’une entreprise, qu’un client pourrait cliquer à tout moment, permettrait, au-delà du comportement, de capter l’intention d’un client tout au long de sa conversation avec un conseiller, et de croiser l’analyse pour une meilleure compréhension de ses attentes réelles. De même, le croisement des informations digitales recueillies sur un client avec l’étude en contexte des moments de vérité de son parcours au contact des produits et services d’une entreprise peut donner une image précise du job-to-be-done et de l’expérience vécue, et ainsi de mieux aligner la proposition de l’entreprise avec le problème que le client cherche à résoudre.

Nous sommes convaincus que tirer pleinement parti de technologies nouvelles implique le développement de pratiques et d’attitudes nouvelles. N’hésitez pas à venir en discuter avec nous !

 

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