La Business intelligence au service de l’optimisation de l’expérience client
Business intelligence : Où se joue la création de valeur en 2021 ? La question n’est plus aujourd’hui pour les entreprises de savoir si elles doivent investir, ou non, dans une solution en Saas. Avec des bénéfices constatés supérieurs aux bénéfices réels, un point sur lequel je suis déjà revenu, la plupart ont déjà entrepris la migration de leurs outils dans le Cloud. Et les retardataires l’envisagent sérieusement !
À terme, et je le dis avec conviction, la différenciation se jouera sur un autre plan : la capacité à devenir réellement une société data-centric. La capacité à maîtriser l’exploitation de ses données, désormais aisément accessibles dans le cloud, et à les transformer en véritables assets créateurs de valeur.
Les cabinets d’expertise-comptable illustrent parfaitement cette idée. Aujourd’hui, l’expert-comptable se décharge d’une partie de ces tâches opérationnelles grâce à la digitalisation et à l’automatisation. Sa véritable valeur repose donc plutôt sur l’analyse des données qu’il peut effectuer pour conseiller au mieux ses clients et les aider à piloter leur transformation. Sans caricaturer, on passe d’un enjeu de délégation à un véritable enjeu de conseil.
Je pourrais multiplier les exemples, les secteurs et les fonctions impactées par le développement de l’analyse de données. Mais parmi les bénéfices nombreux de l’analyse des données, j’en retiendrai surtout un seul : la Business Intelligence nous permet d’optimiser l’expérience client. Et ce, sur trois axes : la capacité à améliorer nos services et produits, la facilité de se benchmarker avec le reste du marché et les super pouvoirs de l’analyse prédictive.
Business intelligence : Analyser les comportements usagers pour améliorer ses produits
Pour optimiser l’expérience client, il faut d’abord commencer par le connaitre. Ce bénéfice évident de l’analyse des données est d’autant plus facile à implémenter sur une solution en Saas. Grâce à des trackers d’évaluation précis, il est donc possible d’analyser finement les comportements des usagers – sur des données préalablement anonymisées, cela va de soi !
Chez Sage, nous analysons systématiquement les comportements des utilisateurs de nos logiciels afin de faire évoluer nos solutions en conséquence. Qu’il s’agisse de renforcer les fonctionnalités les plus utilisées ou de fluidifier l’expérience globale, il s’agit toujours de délivrer à nos clients le produit ou le service dont ils ont besoin, au bon moment. Avec des clients plus satisfaits, plus heureux et plus prompts à devenir des ambassadeurs de la marque, les bénéfices sont évidents.
Profiter d’outils de benchmarks sectoriel pour affiner sa proposition de valeur
Collecter et exploiter ses propres données, pour améliorer l’expérience client, ou évidemment piloter son activité avec les outils de reporting appropriés, s’avère, je l’ai dit, très utile. L’étape supplémentaire consiste à pouvoir exploiter des jeux de données encore plus importants ! C’est toute la logique des « data lakes ».
Qu’est-ce qu’un « lac de datas » ? Un très grand ensemble de données peu ou pas structurées, mais potentiellement exploitables avec les bons outils de Business Intelligence. En l’occurrence, nos solutions en Cloud facilitent l’accessibilité de nos données client. Cela nous permet de les exploiter de manière sécurisée et conforme, via la constitution d’un data lake composé de l’ensemble de ces données, encore une fois préalablement anonymisées.
Grâce à des algorithmes de machine learning, nous pouvons ensuite produire des benchmarks sectoriels précis, accessibles dans des tableaux de bord. Analyser les flux de déclarations sociales nominales nous permet d’établir, par exemple, des moyennes sectorielles utiles pour se benchmarker par rapport à la concurrence. Un DAF pourra ainsi savoir précisément si sa masse salariale est cohérente par rapport à son marché.Il s’agit d’un outil d’aide à la décision précieux, de surcroît accessible aux entreprises de toute taille !
Business intelligence : Préparer l’avenir grâce à l’analyse prédictive
À partir du moment où l’on dispose d’un jeu de données conséquent, la Business Intelligence peut enfin être augmentée grâce à l’analyse prédictive. On passe ainsi d’une gestion statique des données à une gestion dynamique. Avec des ramifications nombreuses… Grâce à l’analyse prédictive et à l’automatisation, les entreprises les plus performantes en la matière ont ainsi d’ores et déjà pris un temps d’avance. Elles sont aujourd’hui capables de prévoir les comportements, l’activité… et d’innover à bon escient pour anticiper l’avenir.
Optimiser la gestion des stocks, prévoir la gestion de la paie ou encore fluidifier les parcours de vente : tout est envisageable, avec à la clé des gains d’efficacité, une réduction des risques et l’amélioration du service rendu.
Chez Sage, nos équipes de customer success management ont ainsi le renfort des algorithmes de machine learning. Les algorithmes étudient les interactions passées pour identifier les clients qui ont besoin d’un accompagnement renforcé, pour mieux cibler nos interventions et lever d’éventuels points de blocage. Ainsi, nous optimisons nos process, nous rationalisons nos coûts et nous diminuons notre taux de churn (ou taux d’attrition), avec une satisfaction client renforcée.
