Grâce à l’analyse des big data, il est désormais possible de mesurer avec finesse la satisfaction de ses clients. Une véritable révolution aux implications concrètes.

Cibler les actions commerciales et marketing

Dans sa quête de la satisfaction client et du maintien de la fidélisation, chaque entreprise cherche à répondre aux attentes de ses clients avant même que ceux-ci ne les expriment. Une tâche ambitieuse et difficile, même pour celui qui se targue de posséder des dons de double vue. Mieux que les tarots ou l’astrologie, le machine learning, en rassemblant et en traitant des informations par millions, décrypte les comportements d’achat et permet d’établir des prédictions.

C’est ce que nous montre l’exemple du secteur bancaire. Dans leur livre Data science : fondamentaux et études de cas (Eyrolles), Eric Biernat et Michel Lutz expliquent ainsi comment le machine learning peut différencier des profils d’épargnants, en fonction de leur capacité à prendre des risques financiers. Cette connaissance pointue des différents comportements clients en matière d’investissement permet à une banque ou à une compagnie d’assurance de proposer les produits d’épargne (faiblement risqués, risqués, très risqués) les mieux adaptés à chaque profil client. Autre exemple cité par les auteurs : la possibilité d’identifier et de signaler, grâce à une Customer Data Platform calibrée pour une banque, le départ probable d’un client. Le machine learning facilite donc considérablement la prise de décision et les actions à mener en faveur des clients pour mieux les satisfaire.  

Pour aller plus loin : Comment mesurer la satisfaction client à l’heure du marketing digital ?

Ne cibler que les clients concernés et au bon moment

Pour améliorer la relation client, la qualité de service s’impose comme un facteur essentiel de fidélisation. En 2014, Orange lançait par exemple l’opération « Sauvons les Livebox » dont l’objectif était d’alerter par sms chaque client dont la résidence était susceptible de subir un orage et leur demander de débrancher leur box. Ce système d’alarme a été perfectionné grâce à l’intuition du machine learning qui traite désormais une multitude de données (localisation client, historique des orages, nature de l’orage, état du réseau…) et autorise des prédictions toujours plus affinées pour cibler plus précisément les clients concernés !

Il est donc désormais possible de s’adresser à son client seulement quand il a besoin d’aide ou de conseils et surtout de ne pas spoiler des clients qui ne seraient pas concernés par ce conseil, ce service ou cette offre. Une révolution.