Expérience client: éléments de langage ou impératif stratégique

Donnons du sens aux mots. « L’expérience client » est devenu à la mode et émaille toutes les communications marketing. En banalisant l’usage des mots on en oublierait l’enjeu stratégique qui a suscité ce formidable intérêt pour l’expérience client.

L’expérience fait référence au vécu. Auparavant les entreprises employaient plutôt les mots « satisfaction client » qui concernaient ce qui suivaient l’acte d’achat (utilisation, fonctionnement du produit, qualité du service et efficacité de l’après-vente).  Pourtant depuis toujours, chacun d’entre nous vit de bonnes ou de mauvaises expériences dans un hôtel, un magasin, lors d’un voyage, en découvrant un produit ou dans la relation avec un fournisseur. Le fait que les entreprises se soient à leur tour appropriées le mot expérience est révélateur. Une entreprise ne peut plus seulement se soucier de l’adéquation entre son offre et le besoin exprimé par le client mais doit s’intéresser au vécu et au ressenti du client. Cela doit aller bien au-delà du besoin initial. L’expérience client doit porter sur la qualité du produit ou de la prestation mais doit s’étendre également à tout ce qui précède et suit l’acte d’achat en considérant tous les facteurs qui participent à la satisfaction, au plaisir et à l’émotion. L’enjeu n’est pas seulement de satisfaire le client, mais de se distinguer de ses concurrents par une proposition de valeur unique et différentiante qui s’appuie autant sur des qualités techniques que sur des valeurs émotionnelles. L’expérience n’est pas réservée aux seuls clients et consommateurs. Elle s’applique de la même manière à l’usager, l’utilisateur, le patient, le citoyen, le collaborateur et plus généralement à tout contexte ou un individu, ou un groupe d’individus, éprouve une impression, une sensation voire une émotion. L’expérience est avant tout personnelle car nous réagissons chacun différemment face à une même situation. Cela tient à notre personnalité, à notre histoire personnelle et à notre génération. Dans le cadre de la révolution numérique cela prend toute son importance et revêt un caractère stratégique qui touche quasiment à la pérennité des entreprises.

La concurrence s’est déplacée sur le terrain des usages.  Des sociétés comme Uber ont créé de nouvelles formes de concurrences contre laquelle on ne lutte pas à en améliorant son offre ou en diminuant ses prix. Les nouveaux acteurs doivent le succès qu’on leur connait au fait qu’elles ont su analyser tous les éléments qui constituent une expérience client et en traiter chacun des aspects. Si dans le cas de Uber le besoin initial peut se résumer à aller rapidement d’un point A à un point B, l’expérience client recouvre bien d’autres critères. Elle doit tenir compte du processus de réservation, du temps d’attente, des informations fournies au client (type de véhicule, localisation, nom du chauffeur, heure d’arrivée), des conditions du transport et des facilités du mode de paiement. On n’oubliera pas le facteur humain qu’on tente de mesurer avec la notation du chauffeur. Le trajet en lui-même n’est qu’une partie de l’expérience client. L’expérience client doit être simple, unique et personnalisée. AirBnB ou Uber essayent d’avoir une expérience client identique quel que soit le pays. L’application est la même et quand le paiement est intégré à l’application on n’a plus besoin de s’inquiéter de disposer de liquide dans la monnaie du pays ou de savoir si le prestataire accepte les cartes de crédit. Finie l’époque du client captif. Le numérique à transformé le paysage concurrentiel et ouvert le champ des alternatives. La compétition s’est déplacée sur le terrain de l’usage. Les comportements des consommateurs ont évolué en conséquence. On le voit avec les nouvelles générations qui ne regardent pratiquement plus la télévision. Ils veulent contrôler leur expérience en composant leurs propres programmes directement sur le Net et regarder à la suite plusieurs épisodes d’une série américaine sur NetFlix. Le projet du grand Paris avec un métro connecté souhaite prolonger l’expérience de l’usager entre son domicile et son lieu de travail. Les outils numériques offrent des nouvelles expériences de travail adaptées à la mobilité et à la collaboration. L’expérience s’enrichit avec les possibilités offertes par les nouvelles technologies. Certains musées revoient totalement leurs approches vis-à-vis des visiteurs allant jusqu’à proposer des expériences d’immersions numériques.

En prônant l’expérience client à tout vent on génère également plus d’attente. L’expérience client doit donc tenir compte des imprévus, des incidents et des dysfonctionnements. Elle sera d’autant plus dégradée qu’on n’aura pas su fournir des informations sur la résolution du problème et proposer des alternatives ou des solutions de contournements. La confiance est aussi une composante de l’expérience client c’est pourquoi de nombreux accords sont noués entre des assurances et des startups pour rassurer les usagers en cas de problèmes ou d’accidents. Cette fixation sur l’expérience client conditionne la conception et le développement des offres. Depuis des dizaines d’années le client est soi-disant au cœur de la stratégie des entreprises amis avec le numérique il ne suffit plus de le proclamer. Les consommateurs ont gagné en maturité et en autonomie avec Internet, les smartphones. Ils comparent et sélectionnent en quelques clics et n’hésitent pas à changer de fournisseurs. Les entreprises ne doivent plus penser à la place des clients mais essayer de se mettre à leur place en développant d’avantage d’empathie. C’est ce que l’on retrouve dans les méthodes de design thinking où la part du design est au moins aussi importante que la part de technologie. De la même manière que les applications d’aujourd’hui sont développées selon des méthodes d’amélioration continue, l’expérience client est un processus qui ne s’achève jamais. Les start-up se créent rapidement mais la concurrence se développe au même rythme. Face à un « Velib » qui vous oblige à restituer le vélo à des bornes précises voilà que « Gobee » modifie légèrement l’expérience utilisateur en vous laissant la liberté de laisser le vélo n’importe où. L’avis des clients est devenu une obsession qui nécessite une veille constante pour qu’une mauvaise expérience client exprimée par un avis défavorable, voire assassin, ne vienne pas dégrader la perception des autres clients. Pour rester toujours en pointe en matière d’expérience client de plus en plus d’entreprises collectent et analysent des données. Elles s’en servent pour améliorer l’ergonomie de leur application/plateforme et créer des services qui vont renforcer la satisfaction et le plaisir de l’utilisateur.

Le facteur humain reste essentiel. L’aboutissement de l’expérience client est de créer une émotion alors que paradoxalement l’abus de technologies peut conduire à une déshumanisation des services. On en vient à utiliser des technologies d’intelligence artificielle pour détecter les émotions des clients.  Et finalement si tout ce déluge de technologies n’avait pour but que de recréer les simples plaisirs que nous éprouvions, avant l’arrivée du numérique : échanger un sourire et quelques mots avec le commerçant, rêver en regardant défiler le paysage dans le train sans être tenter de regarder ses mails ou les commentaires sur les réseaux sociaux sur son smartphone ….

 

 

La relation client sublimée par le big data.

 

L’expérience Client est plus que jamais une préoccupation des entreprises. Les solutions de Big Data, associées aux technologies de machines Learning et de Cloud, ouvrent d’intéressantes perspectives.

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On ne parle plus que de l’expérience client, autrement dit on cherche à créer des émotions et des sentiments lors de l’utilisation d’un produit ou d’un service. Avec l’expérience client on est souvent dans le domaine de l’irrationnel car environ 85% de nos actions sont irrationnelles. Nos émotions, nos valeurs, nos expériences influencent très largement notre acte d’achat. Comment dès lors anticiper les attentes des clients ?

Les outils de CRM (Customer Relationship Management) analytiques se limitent encore trop souvent à analyser des faits précis comme les produits achetés ou les montants dépensés pour en déduire des préférences possibles en les corrélant à des segmentations basées sur des critères relativement figés (age, sexe, lieu, profession etc..). Dans un contexte économique difficile où les modèles économiques se renouvellent, une relation individualisée et augmentée avec le client devient essentielle.

Interagir avec le client et devancer ses désirs  , dans un environnement de plus en plus omni canal, seront les enjeux du CRM d’aujourd’hui. Les consommateurs attendront des marques une expérience unique et personnalisée.

Ce qui paraissait encore impossible il y a quelques années devient progressivement accessible à toutes les entreprises quel que soit leur taille. Le Big Data est passé par là avec un écosystème qui s’élargit pour produire des solutions adaptées à chaque domaine. Certains se posent encore des questions sur l’usage du big data, pourtant nous utilisons tous le big data. Chaque fois que nous faisons des recherchent sur internet, des solutions de type big data brassent des quantités gigantesques de données pour nous donner instantanément des réponses de plus en plus pertinentes.

Compléter le CRM avec les informations des réseaux sociaux : En utilisant les réseaux sociaux nous donnons à ces sociétés (Facebook, Twitter, Linkedin, Instagram etc…) accès à nos données personnelles qui cumulées constituent de gigantesque bases d’informations que ces acteurs du Net monétisent. Grace aux échanges conversationnels, les réseaux recèlent une mine d’informations sur l’attitude des personnes.

L’attitude concerne les raisons qui peuvent motiver un acte (un achat par exemple) alors que le comportement se déduit en général à partir de ce que le client a acheté. Des outils sont désormais disponibles pour extraire ces données non structurées des réseaux sociaux. Dans le domaine du Big Data les premiers exemples viennent des géants de l’internet et se démocratisent ensuite. eBay avait par exemple indexé plus de 40 millions de blogs et de forums dans le cadre d’un programme décisionnel relatif aux media sociaux. On passe ainsi d’un CRM comportemental à un CRM attitudinal.

Les progrès du machine learning : Encore un nouveau terme, de plus en plus associé au big data. Le machine learning utilisent des types d’algorithmes qui présentent l’avantage de ne pas reposer sur des règles prédéfinis dont on connait le résultat à l’avance. Le machine Learning,comme son nom l’indique, regroupe les formes de programmes qui apprennent en permanence et s’enrichissent de l’expérience de chaque utilisateur (ou client), de processus ou de machines.

Combiner quantités massives d’informations (le big data) et algorithmes d’apprentissage (machine learning) permet de trouver des solutions à des problèmes inenvisageables auparavant. La pertinence des recherches ou des recommandations dépendent de cette association big data – machine learning et de la qualité des algorithmes et des données. C’est ainsi l’on peut réellement prédire le comportement des clients et proposer des offres qui devanceront leurs désirs

Des solutions big data as a service dans le cloud : Souvent le Big data apparait complexe et il peut vraiment l’être. Deux approches sont possibles.

  • Au sein de l’entreprise : La taille de l’entreprise, la nature du projet (un cas d’usage ou un contexte particulier) et des compétences disponibles peuvent justifier le développement d’une solution « on premise ». Certains commencent à penser « stratégie » en construisant un réservoir de donnée (data lake ou data hub) fédérant les données de l’entreprise et accessibles par l’ensemble des directions métiers. Les solutions hadoop constituent généralement dans ce cas-là la colonne vertébrale de l’architecture.
  • Dans le cloud : On choisit une solution correspondant à son(ou ses) cas d’usages sans même se poser la question de savoir si c’est ou non du big data. On est là dans une approche de type Software as a Service. On utilise un logiciel dans le cloud qui exploite une plateforme de big data avec éventuellement du machine learning. Grandes entreprises ou entreprises de taille moyenne, c’est un moyen rapide de profiter des avancées technologiques.

Dans le débat d’orientation sur la stratégie numérique, Axelle Lemaire a mentionné l’économie de la donnée. Nous y sommes avec le Big Data et le machine Learning. (Lire le billet Une République numérique pour la France)