Voice of customer : l’impact du Data mining

Recueillir la voix du client est un travail minutieux. La moindre erreur sur les données peut fausser l’appréciation des besoins du consommateur. C’est là qu’intervient le Data mining.

Un sondage réalisé par la société Transactis auprès de plus de 1000 consommateurs britanniques, a révélé que 69% d’entre eux se sont tournés vers la concurrence à cause d’un mauvais usage de leurs données personnelles par une entreprise. En revanche 80% des sondés achèteraient les prestations d’une entreprise qui utiliserait à bon escient ces données et leur proposerait de facto un service amélioré.    

Ces deux exemples illustrent bien l’importance de la collecte d’informations dans une démarche de VoC (Voice of Customer – Voix du Client). Cependant, la prépondérance du Big Data est un des éléments qui rend la tâche plus difficile aux entreprises. Quelle approche ces dernières doivent-elles donc privilégier ?

Inutile de réaliser une enquête de satisfaction client sans avoir au préalable récolté les informations nécessaires pour cibler une partie des attentes du consommateur. Le Data mining s’impose donc sans doute dans cette optique comme la meilleure approche aussi bien en termes de coûts que d’efficacité.

L’approche data mining

Structurer la collecte d’informations parait donc incontournable. Ainsi, Eric Boyes, ingénieur responsable de production chez Michelin à Nantes, expose différentes étapes clefs sur son blog. D’abord, il lui parait nécessaire d’identifier schématiquement fournisseurs et clients : les premiers pour leur participation à la qualité des produits et services, les seconds car ils sont tous différents.  Il faut donc les segmenter intelligemment  et définir des priorités en fonction de la valeur qui s’en dégage (sans pour autant délaisser les autres, chacun apportant une vision utile pour l’entreprise).

C’est à partir de ce point qu’il sera possible de recueillir la voix du client, en choisissant les modes opératoires adaptés (questionnaires, groupes de discussions instantanées…) en fonction de plusieurs critères : quelles sont les types de demandes ? Quel cadre de business (BtoB, BtoC) ?

A terme, le but est de confronter les résultats VoC, donc les besoins du client, avec ceux de l’entreprise afin que le projet ne soit pas contre-productif. Le Data mining entre alors de nouveau en scène, car il s’agit là de croiser les données et de les transformer en une connaissance utile pour l’entreprise, bref en levier concret pour le business.

Ainsi, une étude publiée récemment par Vovici (Verint Systems) révèle que le Data mining est la priorité n°1 liée aux initiatives VOC des entreprises, très loin devant les aspects budgétaires. Un répondant  sur deux juge d’ailleurs que son plus grand défi sur cette question concerne au final les données : bien les collecter, les sortir intelligemment des silos de l’entreprise, les analyser et finalement les actionner.