Quelle place pour l'analytics en entreprise ?

Si la collecte de la data est d’une importance clé pour les entreprises, l’analyse de cette dernière s’avère également crucial. Un constat partagé par les entreprises : 55% estiment que la data analytics est extrêmement importante et 92% affirment que celle-ci le sera encore plus dans deux ans. Pourtant à mesure que l’usage de la data évolue, la data analytics doit elle aussi se repenser pour permettre aux entreprises de relever de nouveaux challenges.

Quels nouveaux challenges pour la data analytics ?

Dans son livre blanc "Data Disruptors : tirer profit de l’analyse avancée", Alteryx, entreprise spécialisée dans l’analyse de la donnée, identifie 3 challenges data que les entreprises doivent relever :

• Obtenir des insights clients multidimensionnels : La connaissance client est aujourd’hui un avantage business indiscutable pour les entreprises. Ces dernières doivent pourtant faire face à un challenge de taille : les volumes de données à traiter sont aujourd’hui plus importants que jamais. Les entreprises doivent apprendre, ou réapprendre, à traiter et catégoriser cette donnée afin d’obtenir des insights clients exploitables. Cela permettra en outre d’obtenir une vision unifiée du client, quelle que soit son étape dans le parcours d’achat.
   
• Disposer d’une intelligence géographique : longtemps laissées de côté, les données géographiques peuvent pourtant s’avérer être des mines d’informations précieuses pour les entreprises. L’analyse de cette donnée, et son incorporation dans les modèles de décision, peu par exemple permettre aux entreprises de mieux comprendre la répartition de leurs dépenses publicitaire et, le cas échéant, de réduire ou augmenter leur investissement pour optimiser leurs résultats. 
   
• Faire des prévisions avancées : Nombres d’entreprises ont perçues le potentiel qu’offre la donnée en termes de prévision. Pourtant, elles sont également nombreuses à ne s’appuyer que sur leurs données internes et, de fait, à ne disposer que d’une vision biaisée du futur. C’est oublié que le croisement des données internes de l’entreprise avec des facteurs externes (bourses, croissance du PIB…) permet aux entreprises de mieux percevoir l’ensemble de leur marché et donc de mieux prévoir les impacts sur la marque.

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Quelle place pour la donnée dans les entreprises ?

À l’horizon 2025, chaque citoyen produira en moyenne 1,7 mégabyte de données par seconde. Une situation scrutée de près par les entreprises pour qui la donnée et son usage sont aujourd’hui des outils indispensables à la connaissance client et à la mise en place d’expériences personnalisées. À l’ère de l’économie de l’expérience, cette dernière doit donc être considérée comme l’un des moteurs des performances économiques de l’entreprise. Pourtant, nombre d’entre elles peinent encore à récolter et utiliser cette donnée de manière optimale.

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Quels obstacles à l’utilisation de la donnée en entreprise ?

Dans son livre blanc "Orientation données : combler le fossé de l’intelligence client", Adobe met en exergue 3 raisons pour lesquels les entreprises européennes peinent à utiliser la donnée à des fins d’intelligence client :

• Des entreprises trop peu orientées données : Si les entreprises perçoivent l’intérêt de la donnée, seuls 22% des dirigeants d’entreprises européens déclarent que leur entreprise est "orientée donnée" (27% en France, 20% au Royaume-Uni et 19% en Allemagne). Une situation d’autant plus complexe que la donnée est aujourd’hui protéiforme et vient de sources nombreuses et complexes encore peu exploités par les entreprises. Outre les données de premier plan, les entreprises européennes privilégient ainsi l’usage des données transactionnelles (36%), sociales (32%) et celles liées à l’identité (31%). À l’inverse, les données comportementales, descriptives ou de troisièmes niveaux s’avèrent sous représentés dans les processus d’intelligence client.
   
• Des obstacles internes et externes : Si la massification des volumes de données peut être un problème pour les entreprises, elle ne semble pas être la contrainte majeure. Ainsi, la culture d’entreprise s’avère davantage être un frein pour respectivement 30% et 28% des dirigeants allemands et français. Outre-Manche, on cite plus volontairement la réglementation et la conformité des données comme le principal obstacle à l’utilisation des données clients. Un constat partagé par 28% des dirigeants français et 26% des dirigeants allemand.
   
• Un socle technologique pas toujours présent : Loin d’être libérée, la donnée est encore largement silotée entre les différents départements de l’entreprise. Une situation qui peut s’expliquer par la multiplication des plateformes technologiques au sein de cette dernière et par le fait que ces celles-ci ne fédèrent pas toujours tous les types de données. Il s’agit pourtant d’une fonctionnalité indispensable à l’élaboration d’approches omnicanales, mais qui ne se retrouvent que dans 20% des entreprises allemandes et 19% des entreprises anglaises.

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Comment améliorer son service client ?

À l’heure où l’offre produit est plus abondante que jamais, le service client devient aujourd’hui une source de valeur et de différentiation pour les entreprises. Pourtant, la multiplication des canaux et des interactions avec les clients complexifie drastiquement la tâche des entreprises en la matière. Nombre d’entre elles se tournent alors vers l’intelligence artificielle pour simplifier, accélérer et optimiser le processus de traitement des requêtes client.

Quel état des lieux pour l’IA dans le domaine du service client ?

Dans son étude "Le service client à l’ère de l’IA et de la digitalisation" Axys Consultant, société de conseil en performance, dresse un état des lieux de l’adoption de l’IA par le service client :

• Des solutions qui se démocratisent : si sa présence est encore loin d’être une norme, l’intelligence artificielle fait peu à peu son nez dans les services clients. C’est principalement par l’intermédiaire des chatbots, présent dans près de 35% des entreprises répondantes, que la technologie est représentée. L’IA est également majoritairement utilisé par les services clients à des fins d’automatisation des tâches, notamment concernant l’analyse des scripts opérateurs (25%), des demandes clients (22,5 %) et des comptes-rendus d’échanges.
   
• Un impact globalement positif : si l’implantation des outils basés sur l’IA est encore récente, les impacts de la technologie sont dans l’ensemble positifs : 33% des entreprises enregistrent une résolution des requêtes dès le premier contact, 30% voient une accélération du temps de traitement et 30% une augmentation du NPS. À noter que la satisfaction des solutions implantées varie d’un outil à l’autre : la génération de compte rendu automatisé enregistre ainsi des taux de satisfactions 3 fois supérieurs aux taux d’insatisfactions tandis que sur les 35% d’entreprises utilisant des chatbots, près de 17,5% d’entre elles jugent leurs apports insatisfaisants.
   
• Des freins toujours présents : bien qu’elle se démocratise lentement, l’intelligence artificielle et son adoption par les services clients restent encore soumises à de nombreux freins. Parmi eux, certains sont largement partagé comme le coût nécessaire au développement de ce type d’outils (77,5%) la culture d’entreprise sensibilisant trop peu les salariés au bien fait de l’IA (65%) ou la peur d’une relation déshumanisée avec le client (65%).

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