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Les entreprises investissent davantage dans des outils et des technologies qui les aideront à comprendre profondément les clients. Avec la prise de conscience qu’il est six à sept fois plus coûteux d’acquérir des clients que de les fidéliser, les entreprises se concentrent sur les clients existants.
Le moyen le plus efficace d’améliorer la rétention et la fidélisation est d’offrir une expérience client exceptionnelle. Pendant des années, les entreprises se sont appuyées sur des enquêtes, afin de collecter des données sur les préférences et le comportement des clients, qu’elles utilisaient pour suivre leurs performances CX. Cependant, à mesure que les besoins des clients changeaient, les entreprises se sont rendu compte que les données d’enquête n’étaient pas suffisantes.
Les entreprises investissent maintenant dans une approche plus avancée qui tire pleinement parti de toutes les données disponibles, provenant de sources internes et externes.
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De nos jours, les entreprises ont accès à un bouquet de données sur les interactions, les transactions et les profils des clients. Les attitudes des clients, les comportements et les préférences d’achat, l’activité sur les médias sociaux, notamment. Puis de nouveaux ensembles de données générés par l’Internet des objets.
Les entreprises qui se concentrent sur le client, exploitent la capacité d’analyse des informations prédictives pour établir des relations plus profondes avec les clients. Avec l’aide de l’IA et du ML, ces entreprises peuvent désormais prévoir les problèmes dans le parcours client et préparer la solution la plus efficace pour eux. Elles peuvent façonner l’expérience client, avec des stratégies efficaces pour réduire le taux de désabonnement, améliorer la fidélité et augmenter les revenus.
Les entreprises ont besoin d’une vue complète de l’ensemble de l’expérience client et du parcours de celui-ci. Elles doivent également être en mesure de creuser en profondeur et d’obtenir des détails granulaires sur ce qui motive les décisions d’achat des clients et les nuances à observer dans leur comportement. Alors que les enquêtes sont le moyen le plus simple d’interagir directement avec les clients et de recueillir leurs opinions, celles-ci sont toujours imparfaites, car elles ne parviennent pas à dévoiler la cause profonde du sentiment des clients.
L’analyse prédictive aide les entreprises à approfondir, à comprendre et à suivre les principaux facteurs de satisfaction client. L’analyse prédictive utilise le ML et l’IA pour attribuer des scores à des clients individuels. Il permet aux marques de prédire ce que les clients souhaitent ou pourraient vouloir, avant même que les clients ne comprennent ce qu’ils veulent. Elle permet également aux marques de prévoir les problèmes au long du parcours client ou de l’expérience client, avant qu’ils ne s’aggravent. L’analyse avancée permet aux entreprises d’obtenir un avantage concurrentiel et de découvrir des opportunités de croissance.
Augmentez la fidélité, la valeur à vie des clients et les revenus.
Vous pouvez segmenter les clients en comparant le comportement passé et actuel. Vous pouvez personnaliser les recommandations et les messages de produits ou de services que vous offrez, à l’aide de ces segments afin d’améliorer l’expérience client.
Par exemple, un site Web de commerce électronique peut utiliser l’analyse prédictive pour estimer à quel moment les clients achètent moins sur le site Web en question. La société de commerce électronique peut prédire le comportement des clients, en fonction des données historiques et offrir des recommandations personnalisées, des promotions, des remises, durant ces périodes. Proposer des offres de produits pertinentes et promotionnelles peut avoir un impact positif sur le réengagement des clients et l’amélioration des revenus pendant les périodes creuses.
En tirant parti de l’analyse prédictive, vous pouvez atteindre les clients au moment le plus pertinent de leur parcours.
L’analyse prédictive surveille le comportement des clients et interprète les données en temps réel. Elle analyse la transaction et l’interaction du client et crée des segments d’audience, afin de fournir un contenu ciblé en fonction des segments de clientèle.
La prévision des besoins des clients est l’une des utilisations les plus courantes de l’analyse prédictive. Vous pouvez utiliser cette approche pour anticiper la réaction de certains clients à une campagne ou une offre particulière. En connaissant le comportement et les besoins de chaque client, vous pouvez adapter vos offres en conséquence.
L’analyse prédictive vous permet également d’adapter l’expérience d’un client au moment où elle se produit.
Grâce à l’analyse en temps réel des actions des clients, vous pouvez faire des recommandations sur l’offre de produits, de services, ou de chansons, de spectacles…
Bien souvent, les entreprises se concentrent davantage sur l’idée d’acquérir de nouveaux clients au détriment des clients existants qui l’abandonnent.
Les entreprises ne réalisent pas qu’après avoir acquis un nouveau client, elles ont la capacité d’offrir une expérience client améliorée et parfaite en prévoyant ses besoins spécifiques en fonction des données collectées lors de son parcours.
Vous pouvez analyser et interpréter ses achats précédents, les produits qu’il a consultés et ses paniers abandonnés, tout cela grâce à l’analyse prédictive.
Vous pouvez créer des profils clients uniques et segmenter les clients en combinant et en comparant leurs données avec des profils plus larges. Vous pouvez personnaliser leur expérience et augmenter la fidélité de vos clients et la valeur de votre retour sur investissement.
Vous pouvez également tirer parti de l’analyse prédictive dans un environnement de support client, tout en prévoyant un problème potentiel et en le résolvant de manière proactive, avant même que les clients ne s’en plaignent. Avec l’analyse prédictive, vous pouvez augmenter la valeur à vie du client.
En utilisant l’analyse prédictive sur vos données, vous pouvez identifier les clients fidèles et ceux qui risquent de partir. Grâce à l’analyse prédictive, vous pouvez interpréter toutes vos données en temps réel et adapter vos services clients, offres, messages et campagnes marketing, afin de répondre aux besoins des clients.
Vous pouvez activer un modèle de désabonnement qui automatisera l’analyse des données transactionnelles et non transactionnelles des clients, afin de générer des scores de risque. Le fait de pouvoir prédire l’attrition potentielle peut vous aider à redéfinir vos stratégies afin d’avoir le plus grand impact possible sur la satisfaction et l’expérience des clients.
Selon le BCG, les banques d’affaires peuvent réduire l’attrition des clients de 20 à 30 % en utilisant un modèle de désabonnement basé sur l’analyse prédictive.
Starbucks utilise l’analyse prédictive pour améliorer la fidélité de ses clients.
American Express utilise l’analyse prédictive pour prédire les fraudes potentielles et identifier les clients à risque. En tirant parti de l’analyse prédictive, l’entreprise peut avertir ses clients des tentatives de fraude par e-mail ou par téléphone.
En découvrant les attaques de fraude supposées, bien avant qu’elles ne se produisent, l’entreprise peut ainsi aider ses clients à rester en sécurité. Ce faisant, American Express gagne des clients fidèles. La société maintient également les taux les plus bas de pertes liées à la fraude dans ce secteur.
Nous nous connectons à Spotify pour écouter notre chanson préférée. Et c’est ce que nous faisons. Nous recherchons notre chanson préférée et créons nos listes de lecture. Spotify utilise ces informations pour vous recommander des chansons chaque semaine.
À l’aide de l’analyse prédictive, ils créent la liste de lecture « Discover Weekly » avec des chansons similaires au genre basé sur ce que vous écoutez quotidiennement sur l’application. Plus vous utilisez l’application, plus Spotify vous propose une liste de lecture personnalisée.
Il est accablant et stressant pour un débutant ou un nouvel utilisateur de rechercher des produits de beauté en ligne. Sephora rend l’expérience du nouvel utilisateur irréprochable en utilisant l’analyse prédictive.
La marque utilise l’empreinte client sur l’application ou le site Web, comme les centres d’intérêt, les achats, les préférences, les technologies Skin-ID, etc. afin de pouvoir créer un profil unique de chaque client. À partir des profils, Sephora conçoit une page de recommandation personnalisée pour chacun de ses clients.
L’analyse prédictive permet aux entreprises de mieux mesurer et gérer leurs performances CX. Elle contribue également à améliorer la prise de décision stratégique.
Les responsables CX peuvent visualiser, avec précision, les principaux facteurs qui influencent l’expérience client. En outre, ils peuvent créer une vue holistique de la satisfaction et du potentiel de valeur de chaque client pour agir et répondre en temps réel.
L’outil d’analyse prédictive a rendu efficace la fourniture d’une expérience client exceptionnelle tout en ajoutant de la valeur à chaque client et aux performances CX.
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