L'analytique avancée comme outil pour stimuler les interactions avec les clients
Qu'est-ce que l'analytique avancée et quelles méthodes offre-t-elle à votre entreprise ? Pourquoi est-ce important et comment Like Reply l'utilise-t-elle pour stimuler l'engagement des clients ? Quels sont les types d'analytique avancée et quelles sont les différences entre eux ?
L'approche de Like Reply offre un changement de paradigme : Le passage d'une utilisation descriptive de l'analytique à la vaste gamme de possibilités offertes par l'analytique avancée.
Valeur des données
Pleinement conscient de la valeur des données, Like Reply s’attaque aux défis que les entreprises et les institutions leur posent, en sélectionnant précisément les données à collecter et, surtout, en déterminant comment elles doivent être utilisées.
L’équipe collecte et traite des séries de données pour le développement de modèles qui apportent des réponses appropriées aux besoins des consommateurs. Elle inclut les données comportementales comme l’une des principales sources, l’amorce d’un contact, et démontre ainsi une attention efficace à la valeur des données, dont l’utilisation doit toujours faire l’objet d’un consentement de la part du consommateur.
Dans les évaluations de projets que Like Reply partage avec les entreprises, ils démontrent l’approche la plus appropriée à la collecte d’analyses en tant qu’opportunité d’engagement avec les propres clients d’une entreprise, ainsi que le lien avec le retour sur investissement. À cette fin, l’entreprise sélectionne soigneusement les cas d’usage et active les phases d’expérimentation et de compréhension pertinente des phénomènes ayant le plus grand impact.
Dans de nombreux cas, l’équipe utilise des outils d’analytique avancée qui lui permettent d’analyser les phénomènes qui ont conduit au résultat actuel (analyse diagnostique). Il en va de même pour l’analyse prédictive, qui permet de prévoir les phénomènes au moyen de modèles de prévision basés sur des techniques d’apprentissage automatique et de régression. Like Reply utilise également l’analyse prescriptive, qui lui permet de faire des suggestions plus actives quant aux décisions que la marque devrait prendre sur le sujet concerné.
Comprendre les occasions, les méthodes et les principales raisons qui poussent le consommateur à interagir avec la marque devient une source inépuisable de moments d’engagement, auxquels l’échange mutuel d’informations confère une plus grande valeur.
Les données comportementales représentent la mémoire à court terme de l’interaction avec le consommateur, sans doute cruciale pour structurer les opportunités de contact, mais évidemment incomplète. De manière complémentaire, ce sont les données CRM qui permettent à l’entreprise d’étendre le profil du consommateur, permettant à la marque d’interagir sur la base d’un historique de la relation et d’éviter l’approche aléatoire qui est trop souvent à l’origine de l’éloignement des clients.
Lorsqu’elles étendent le champ des données fournies par l’analyse avancée aux données transactionnelles et opérationnelles, les capacités d’application augmentent considérablement. L’analyse diagnostique permet à l’entreprise, par exemple, de comprendre les facteurs déterminants du processus d’acquisition de clients, tandis que l’analyse prédictive l’aide à mieux comprendre les coûts liés à ce processus. L’analyse prescriptive peut être utilisée, par exemple, pour identifier les facteurs clés du taux de désabonnement, l’objectif étant d’automatiser les actions à l’égard des consommateurs grâce à des interventions proactives en matière de service à la clientèle.
Canaux de communication
Dans ce scénario, où les données sont la source qui alimente les opportunités d’interaction avec le consommateur, une importance égale doit être accordée aux canaux de communication, qui doivent être introduits dans un processus unique et harmonieux.Lasymétrie de l’information entre les canaux, la personnalisation de la communication et l’application des techniques “push-and-pull” deviennent des facteurs cruciaux pour l’exploitation du potentiel offert par les analyses avancées.
Les canaux médiatiques, qui sont utiles pour guider le trafic vers le point de contact de l’entreprise, doivent transmettre un message cohérent avec l’expérience du consommateur lors de l’utilisation du site et de l’application, et il est également important que le contact via les canaux directs (par exemple, le courrier électronique, les SMS et les notifications push) prenne en compte lecomportement en ligne et hors ligne du consommateur.
De la consultation initiale à l’activation, Like Reply utilise des modèles dans lesquels l’intégration des données avec les canaux de communication et leur orchestration à des fins de conversation et de construction de relations exploitent la valeur offerte par les analyses avancées, l’objectif étant d’évaluer, de sélectionner et de tester les cas d’utilisation qui contribuent le mieux au retour sur investissement.
