Les données de support client peuvent être une mine d’or si elles sont traitées correctement.
Imaginez que, après le déploiement de votre application, vous commencez à recevoir fréquemment des messages d’utilisateurs incapables de se connecter. En examinant de plus près votre tableau de bord, vous constatez que toutes les demandes proviennent du Royaume-Uni. Cette information aide rapidement votre équipe produit à détecter le problème et à trouver la solution, pas besoin de Sherlock.
Il s’agit simplement d’un petit exemple de la manière dont les données de support peuvent sauver votre réputation et améliorer l’expérience client. Avec une entreprise de taille moyenne à grande recevant en moyenne 578 tickets par jour, imaginez les téraoctets de données commerciales précieuses que l’entreprise reçoit en permanence.
Mais comment transformer des informations de support dispersées en informations exploitables ? C’est là que l’analyse client intervient.
Données de support client : Définition et Types
Les données de support client peuvent être quantitatives et qualitatives. Les données quantitatives ou structurées regroupent tout ce sur quoi vous pouvez mettre un chiffre et compter, comme le nombre de tickets traités, un score de satisfaction client (CSAT) ou les consultations de la base de connaissances. Les données qualitatives ou non structurées sont l’inverse. Elles peuvent prendre la forme de réponses que les gens laissent lorsqu’ils interagissent avec vos agents de support ou d’appels téléphoniques enregistrés.
Avoir toutes ces informations, c’est bien, mais si vous ne les utilisez pas, elles encombrent simplement l’espace. Vous avez besoin d’une analyse approfondie des clients pour que cela fonctionne.
Qu’est-ce que l’analyse client ?
L’analyse client, ou analyse des données clients, est le processus de collecte, d’organisation et de compréhension des données clients.
Il existe quatre types d’analyse client :
- Analyse descriptive : met en lumière les données historiques et révèle les tendances dans le comportement de vos clients dans le passé
- Analyse diagnostique : détermine les raisons qui ont provoqué des problèmes spécifiques ou des comportements clients
- Analyse prédictive : aide à prévoir les résultats futurs et à anticiper les besoins des clients en se basant sur les données historiques
- Analyse prescriptive : offre la meilleure solution ou le meilleur plan d’action dans une situation donnée
Vous pouvez utiliser des outils tels que Google Analytics et des logiciels de service client pour collecter et condenser les informations sur les clients (y compris les données de support client) en informations commerciales précieuses. Oui, elles sont précieuses. Et c’est…
Pourquoi collecter des données de support client ?
Si vous hésitez à collecter des données de support client, ces raisons peuvent vous aider à pencher en faveur de l’action.
Vous pouvez évaluer la performance de votre équipe de support
Les données de support client montrent immédiatement si votre équipe sous-performe. De plus, elles vous permettent de repérer les raisons et de résoudre ces problèmes. Par exemple, si vous constatez que vos agents répondent aux demandes plus tard qu’ils ne le devraient, vous pouvez mettre en place un système qui les rappelle à l’approche de la date limite de réponse.
Vous pouvez améliorer votre rentabilité
Votre service de support est la voix de vos clients. La voix qui peut attirer votre attention sur les bogues non détectés dans votre produit, les articles en rupture de stock, les problèmes dans votre processus interne ou le support indifférent. Écouter cette voix et tirer des conclusions étayées par des données vous aidera à anticiper les besoins des clients, à améliorer la fidélisation des clients et à atteindre les objectifs de l’entreprise.
Vous pouvez obtenir plus d’adhésion de la part des parties prenantes
Convaincre votre direction de vous donner de l’argent est toujours une tâche difficile, surtout si votre entreprise est en phase de démarrage. Les chiffres vous aident à étayer votre argumentaire et à obtenir le financement dont vous avez besoin. Vous pouvez donc utiliser les données de support client pour montrer à quel point les choses se passent bien.
Et si les données ne sont pas aussi attrayantes que vous l’aviez espéré, au moins vous saurez ce qu’il faut améliorer avant de vous adresser aux responsables ou aux investisseurs.
Mais comment décider sur quelles métriques se concentrer ? Je veux dire, est-ce que toutes les données client sont suffisamment bonnes pour les collecter, les analyser et les stocker ? Bien sûr que non.
Quelles données de support client devriez-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 voudrez peut-être surveiller en permanence :
- Satisfaction client (CSAT). Une simple enquête comme le score de promoteur net (NPS) pour le service client peut vous aider à découvrir à quel point les clients sont satisfaits de vos services. Si le score est élevé, vous êtes sur la bonne voie, offrant une expérience client supérieure. Sinon, il est temps d’examiner de près les autres indicateurs de la liste.
- Temps de résolution des tickets. Cet indicateur vous indique deux choses : l’efficacité de vos représentants du support et la complexité des problèmes qu’ils traitent.
- Taux de résolution des tickets. Des taux de résolution élevés montrent que votre équipe de support dispose de suffisamment de représentants et d’un système efficace. La plupart des plates-formes de support client calculent le taux pour vous, mais voici comment vous pouvez le faire vous-même :
Tickets résolus/Tickets totaux x 100 = Taux de résolution des tickets (%)
- Volume de tickets. Vous pouvez suivre le nombre général de tickets entrants et le volume de tickets pour des produits spécifiques ou des domaines de votre entreprise pour mettre en évidence les problèmes.
- Temps moyen de la première réponse. Cet indicateur vous indique 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 (FCR). Un taux de FCR élevé se produit lorsque qu’un pourcentage élevé des problèmes des clients est résolu après la première interaction avec un agent. Un taux de FCR élevé indique que votre équipe est efficace et spécifique dans le traitement des problèmes des clients.
- Tout ce qui précède par représentant. Avoir des repères de performance pour différents niveaux de seniorité est important, car cela vous permet de voir quand quelqu’un prend du retard et d’aborder immédiatement le problème.
Ce ne sont là que quelques-unes des données que vous pouvez mesurer pour rester au sommet des choses, et vous êtes invités à incorporer d’autres indicateurs dans vos processus.
Comment aborder la collecte et l’analyse des données de support ?
La collecte de données de support client à partir de votre système de help desk ne suffit pas. Pour voir les résultats, vous devez également utiliser ces données. Voici quelques façons de gérer efficacement ces nouvelles informations :
- Attribuez des priorités aux indicateurs de manière judicieuse. Il y a des indicateurs comme le CSAT ou le temps de première réponse que vous devriez toujours surveiller. D’autres indicateurs, comme la performance individuelle des agents, peuvent apparaître sur votre radar une fois par mois. Décidez ce qui importe pour l’ordre du jour et concentrez-vous sur une chose à la fois.
- Déterminez quels indicateurs les autres services doivent connaître. Avant de présenter vos rapports à vos collègues ou à la direction, demandez-vous (ou demandez-leur) ce que ces données peuvent faire pour eux.
- Déterminez quels indicateurs ont un impact sur les résultats de l’entreprise. Reliez toujours la performance de votre équipe de service client aux objectifs de l’entreprise. Montrer comment la situation actuelle affecte les revenus maintenant vous aidera lorsque vous présenterez de nouveaux logiciels de service client ou que vous demanderez un budget pour de nouveaux membres de l’équipe.
- Tirez des conclusions à partir des indicateurs qualitatifs et quantitatifs. Les données qualitatives ajoutent de la couleur aux chiffres, vous aidant à voir des motifs et à tirer des conclusions plus globales sur l’expérience client.
Nous espérons que ces conseils vous aideront à obtenir un maximum d’informations et de retour sur investissement à partir des données de support collectées.
Conclusion
La collecte de données de support client vous aidera à améliorer votre service client, à suivre la performance de votre équipe de support, à obtenir l’investissement nécessaire de la haute direction et à améliorer l’expérience client.
Bien sûr, plus vous êtes doué pour collecter, interpréter et utiliser vos informations de support, meilleurs seront les résultats que vous obtiendrez. Donc, si vous voulez que vos données de support travaillent pour vous, être très délibéré et réfléchi dans les méthodes de collecte et d’analyse est la voie à suivre.