Les données du service client peuvent constituer une mine d'or si elles sont correctement gérées.
Imaginez qu'après le lancement de votre application, vous receviez fréquemment des messages d'utilisateurs rencontrant des difficultés de connexion. En consultant votre tableau de bord, vous constatez que toutes les requêtes proviennent du Royaume-Uni. Cette information permet à votre équipe produit de détecter rapidement le problème et d'en trouver la solution, sans avoir besoin de mener l'enquête.
Voici un petit exemple de la façon dont les données de support peuvent préserver votre réputation et améliorer l'expérience client . Une entreprise de taille moyenne à grande reçoit en moyenne 578 tickets par jour ; imaginez donc les téraoctets de précieuses données commerciales qu'elle collecte en permanence.
Mais comment transformer des informations de support éparses en données exploitables ? C’est là qu’intervient l’analyse client.
Données du support client : définition et types
Les données du support client peuvent être quantitatives et qualitatives . Les données quantitatives, ou structurées, regroupent toutes les valeurs quantifiables et quantifiables, comme le nombre de tickets traités, le score de satisfaction client (CSAT) ou le nombre de pages vues de la base de connaissances. Les données qualitatives, ou non structurées, sont à l'inverse. Elles peuvent prendre la forme de réponses laissées par les clients lors de leurs interactions avec vos agents de support ou d'enregistrements d'appels téléphoniques.
C'est bien beau d'avoir toutes ces informations, mais si vous ne les utilisez pas, elles ne font qu'encombrer l'espace. Il vous faut une analyse client pour les exploiter.
Qu’est-ce que l’analyse client ?
L'analyse client, ou analyse des données clients, est le processus de collecte, d'organisation et d'interprétation des données clients.
Il existe quatre types d'analyse client :
- L'analyse descriptive met en lumière les données historiques et révèle des tendances dans le comportement passé de vos clients.
- Analyse diagnostique : détermine les raisons qui ont causé des problèmes spécifiques ou des comportements clients particuliers.
- L'analyse prédictive permet de prévoir les résultats futurs et d'anticiper les besoins des clients à partir des données historiques.
- Analyse prescriptive : propose la meilleure solution ou ligne de conduite dans une situation spécifique.
Vous pouvez utiliser des outils comme Google Analytics et des logiciels de service client pour collecter et analyser les informations clients (y compris les données du support client) afin d'en tirer des enseignements précieux pour votre entreprise. Oui, ces informations sont précieuses. Et c'est…
Pourquoi devriez-vous collecter des données sur le support client ?
Si vous hésitez encore à collecter des données sur le support client, ces raisons pourraient vous aider à faire pencher la balance en faveur de l'action.
Vous pouvez évaluer les performances de votre équipe de support
Les données du service client indiquent immédiatement les contre-performances de votre équipe. Mieux encore, elles vous permettent d'en identifier les causes et de résoudre les problèmes. Par exemple, si vous constatez que vos agents répondent aux demandes plus tard que prévu, vous pouvez mettre en place un système de rappels concernant les échéances de réponse.
Vous pouvez améliorer vos résultats
Votre service client est la voix de vos clients . Cette voix peut vous alerter sur les bugs non détectés de votre produit, les ruptures de stock, les problèmes de vos processus internes ou un service client indifférent. Écouter cette voix et en tirer des conclusions étayées par des données vous aidera à anticiper les besoins de vos clients, à améliorer leur fidélisation et à atteindre les objectifs fixés à l'échelle de l'entreprise.
Vous pouvez accroître l'adhésion des parties prenantes
Convaincre sa direction de financer une entreprise est toujours un défi de taille, surtout lorsqu'elle se finance sur ses fonds propres. Les chiffres permettent d'étayer son dossier et d'obtenir le financement nécessaire. Ainsi, les données de votre service client peuvent démontrer la performance de votre entreprise.
Et si les données ne sont pas aussi attrayantes que vous l'espériez, au moins vous saurez ce qu'il faut améliorer avant de vous adresser aux gestionnaires ou aux investisseurs.
Mais comment choisir les indicateurs clés à privilégier ? Autrement dit, toutes les données clients sont-elles suffisamment pertinentes pour être collectées, analysées et stockées ? Bien sûr que non.
Quelles données relatives au support client devez-vous suivre ?
Idéalement, cette réponse devrait dépendre de vos objectifs commerciaux à un moment donné. Mais pour vous donner une idée générale, voici quelques indicateurs de service client que vous pourriez surveiller en permanence :
- Satisfaction client (CSAT) . Un simple sondage comme le Net Promoter Score (NPS) pour le service client peut vous aider à évaluer la satisfaction de vos clients. Un score élevé est un bon signe : vous offrez une expérience client de qualité. Dans le cas contraire, il est temps d'examiner attentivement d'autres indicateurs.
- Délai de résolution des tickets . Cet indicateur vous renseigne sur deux choses : l’efficacité de vos agents de support et la complexité des problèmes qu’ils traitent.
- Taux de résolution des tickets . Un taux de résolution élevé indique que votre équipe de support dispose d'un effectif suffisant et d'un système efficace. La plupart des plateformes de support client calculent ce taux automatiquement, mais voici comment le faire vous-même :
Tickets résolus / Nombre total de tickets x 100 = Taux de résolution des tickets (%)
- Volume de tickets . Vous pouvez suivre le nombre total de tickets entrants et le volume de tickets pour des produits ou des secteurs d'activité spécifiques afin de mettre en évidence les problèmes.
- Délai moyen de première réponse . Cet indicateur vous permet de savoir combien de temps vos clients attendent après avoir soumis une demande avant que vos agents de support ne leur répondent.
- Taux de résolution au premier contact (TRPC) . Un TRPC élevé indique qu'un pourcentage important des problèmes clients sont résolus dès le premier contact avec un agent. Un TRPC élevé témoigne de l'efficacité et de la précision de votre équipe dans la résolution des problèmes clients.
- Tout ce qui précède par représentant . Il est important d'avoir des indicateurs de performance pour différents niveaux d'ancienneté, car cela vous permet de voir quand quelqu'un prend du retard et de régler le problème immédiatement.
Ce ne sont là que quelques exemples de données que vous pouvez mesurer pour garder le contrôle, et vous êtes libre d'intégrer d'autres indicateurs à vos processus.
Comment aborder la collecte et l'analyse des données de soutien ?
Collecter les données de support client depuis votre système d'assistance ne suffit pas. Pour obtenir des résultats concrets, il faut également exploiter ces données. Voici quelques pistes pour gérer efficacement ces nouvelles informations :
- Priorisez judicieusement vos indicateurs . Certains, comme le CSAT ou le délai de première réponse, doivent être suivis en permanence. D'autres, tels que la performance individuelle des agents, peuvent être analysés une fois par mois. Déterminez vos priorités et concentrez-vous sur un élément à la fois.
- Déterminez les indicateurs que les autres services doivent connaître . Avant de présenter vos rapports à vos collègues ou à votre direction, demandez-vous (ou demandez-leur) en quoi ces données peuvent leur être utiles.
- Identifiez les indicateurs clés de performance qui influencent les résultats financiers de l'entreprise. Alignez systématiquement les performances de votre service client sur les objectifs globaux de l'entreprise. Démontrer l'impact actuel de la situation sur le chiffre d'affaires vous permettra de présenter vos arguments lors de la proposition d'un nouveau logiciel de service client ou de la demande d'un budget pour le recrutement de nouveaux collaborateurs.
- Tirez des conclusions à partir de données qualitatives et quantitatives . Les données qualitatives donnent du relief aux chiffres, vous aidant ainsi à identifier des tendances et à tirer des conclusions plus complètes sur l'expérience client.
Nous espérons que ces conseils vous aideront à tirer le meilleur parti des données de support collectées et à optimiser votre retour sur investissement.
Conclure
La collecte des données relatives au support client vous aidera à améliorer votre service client, à suivre les performances de votre équipe de support, à obtenir les investissements nécessaires de la direction et à améliorer l'expérience client.
Bien entendu, plus vous maîtrisez la collecte, l'interprétation et l'utilisation de vos données de soutien, meilleurs seront vos résultats. Par conséquent, pour tirer pleinement parti de vos données de soutien, il est essentiel d'adopter une approche méthodique et réfléchie lors de leur collecte et de leur analyse.
