Les données du service client fournissent des informations précieuses sur vos clients que vous pouvez, et devriez, utiliser pour améliorer l’expérience offerte par votre entreprise. Mais étant donné que ces données proviennent de sources diverses, vous avez besoin d’un outil fiable d’analyse du service client qui révèle la véritable expérience de vos clients à différents départements de votre entreprise. Heureusement, le marché propose de nombreux outils fiables.
Nous allons vous présenter quelques options dans cet article. De plus, nous aborderons l’importance de l’analyse du service client et les métriques à suivre. Commençons par définir ce qu’est l’analyse du service client.
Qu’est-ce que l’analyse du service client?
En tant que composante essentielle de l’analyse client, l’analyse du service client offre des insights à partir des données générées par votre équipe de support client. Dans de nombreux cas, les clients eux-mêmes fournissent ces données, intentionnellement ou involontairement, lorsqu’ils interagissent avec votre marque, que ce soit par e-mail, sur les réseaux sociaux, par téléphone, sur votre site web ou tout autre canal.
L’analyse du service client est une tâche complexe si les canaux de support client sont segmentés, car vous risquez d’obtenir une vue fragmentée des données, et ainsi de manquer des insights importants. Si vous souhaitez tirer le meilleur parti de vos données de support client, vous devez en garantir l’intégrité. Cela signifie vous assurer qu’elles sont complètes, précises et cohérentes. Utiliser une plateforme de helpdesk dotée de fonctionnalités avancées d’analyse vous aidera à suivre une approche qui préserve l’intégrité de vos données.
Quel est le lien entre l’analyse du service client et l’intégrité de vos données?
Lorsqu’elle est abordée de manière appropriée, l’analyse du service client permet aux entreprises et aux clients de se concentrer sur des expériences client positives. Vous saurez quels produits et solutions les clients recherchent le plus, quelles stratégies de support client répondent aux besoins des clients, et où votre entreprise devrait aller au-delà pour garantir une expérience client impeccable.
| Aspect des données | Description | Importance pour une analyse fiable du service client |
| Exactitude des données | L’analyse du service client repose sur des données précises pour fournir des informations significatives. Si les données utilisées dans l’analyse sont inexactes ou contiennent des erreurs, cela peut conduire à des conclusions et recommandations incorrectes. Assurer l’exactitude et la mise à jour de vos données est essentiel pour une analyse fiable du service client. | Grande importance |
| Consistance des données | La consistance des données est cruciale pour une analyse pertinente. Si les données sont enregistrées dans différents formats ou unités incohérentes, cela peut conduire à des interprétations et des insights incorrects. Maintenir la consistance dans la manière dont les données sont enregistrées, stockées et analysées est essentiel pour une analyse fiable du service client. | Grande importance |
| Complétude des données | Pour obtenir des insights complets, il est important d’avoir des données complètes. Des données incomplètes peuvent conduire à des conclusions partielles ou biaisées. S’assurer que toutes les données pertinentes sont capturées et incluses dans l’analyse est crucial pour une analyse précise du service client. | Grande importance |
| Qualité des données | La qualité de vos données est cruciale pour une analyse fiable du service client. Une mauvaise qualité des données, telle que des enregistrements en double, des informations obsolètes ou des erreurs de saisie, peut entraîner des insights et une prise de décision peu fiables. Assurer la qualité des données grâce à des processus réguliers de nettoyage, de validation et de vérification des données est essentiel pour maintenir l’intégrité de vos données et une analyse précise du service client. | Grande importance |
| Sécurité des données | Protéger la sécurité et la confidentialité des données client est essentiel pour maintenir l’intégrité de vos données. Les violations de données ou l’accès non autorisé aux données client peuvent compromettre l’exactitude, la consistance et la complétude de vos données, conduisant à une analyse peu fiable du service client. | Grande importance |
Mais où trouver vos données de service client? Examinons les principales sources.
8 Sources de données de service client
L’analyse du service client utilise des données provenant de tous les canaux que vous utilisez pour interagir avec vos clients.
Votre objectif ultime est de trouver un moyen de regrouper toutes ces informations en un seul endroit, de trouver un outil pour traiter les données et d’obtenir des insights exploitables. Voici les principales sources de données de service client.
Plateforme d’assistance
Votre outil d’assistance est la source principale des retours clients et d’autres données clients. Vous pouvez analyser les types de préoccupations que vos clients soulèvent le plus souvent, les canaux qu’ils utilisent généralement pour vous contacter, la fréquence à laquelle ils contactent votre équipe de support et quand, etc. Et puis il y a les indicateurs de performance de votre équipe de support, que nous explorerons plus en détail par la suite.
Notez que si à un moment donné vous décidez de passer d’un outil d’assistance à un autre, vous devez vous assurer de transférer toutes vos données pour maintenir la continuité de l’analyse du service client.
Site web et base de connaissances (BC)
Les informations sur la manière dont vos clients interagissent avec votre site web (et en particulier avec votre base de connaissances) peuvent vous aider à améliorer en continu le parcours client.
Le taux d’engagement, le temps moyen passé sur une page, le taux de défilement, le taux de clics et d’autres indicateurs aident les entreprises à évaluer comment les clients interagissent avec l’entreprise en ligne et quels contenus ils recherchent le plus souvent.
Réponses aux enquêtes
Les enquêtes sont un moyen facile d’obtenir des retours clients sur votre produit ou service. De plus, les enquêtes sont un outil parfait pour en savoir plus sur des aspects spécifiques des interactions avec les clients, tels que la courtoisie du représentant du service client, la rapidité de résolution du problème du client, la compréhension par le représentant des besoins du client, et bien plus encore.
Les enquêtes vous fournissent une évaluation quasi en temps réel des interactions des clients avec votre entreprise, mais du point de vue des clients. Les enquêtes sont également des données importantes d’analyse client pour comprendre la dynamique des performances de votre équipe de support.
Avis en ligne
Vos agents de support lisent-ils et répondent-ils aux avis des clients? Vous pouvez utiliser ce type de feedback client pour évaluer la satisfaction des clients vis-à-vis de vos produits et services, ainsi que leur satisfaction générale vis-à-vis de l’entreprise.
Interactions avec les clients
Cela comprend les données générées par les interactions des clients avec les représentants du service client via des canaux tels que les appels téléphoniques, les e-mails, les journaux de chat, les messages sur les réseaux sociaux et autres canaux de communication. Ces données peuvent inclure les demandes des clients, les plaintes, les retours et autres interactions.
Réseaux sociaux
Les plateformes de médias sociaux, telles que Facebook, X et LinkedIn, peuvent être une source riche de données de service client. Les organisations peuvent surveiller les médias sociaux pour les mentions, les commentaires et les messages des clients, ce qui peut fournir des informations sur le sentiment des clients, les problèmes et les retours.
Enregistrements et transcriptions d’appels
Les organisations peuvent enregistrer les appels téléphoniques du service client à des fins d’assurance qualité. Ces enregistrements peuvent être transcrits et analysés pour extraire des informations sur les problèmes, les préférences et les retours des clients.
Autres sources de données
En fonction de l’organisation et du secteur d’activité, les données de service client peuvent également provenir d’autres sources telles que les données d’utilisation des produits, les réclamations de garantie, les retours et les échanges, les avis des clients et les sources de données tierces.
Récapitulons toutes les sources d’informations dans un tableau pour avoir une version concise.
| Source de données | Description |
| Plateforme de service client | Source principale des commentaires des clients et d’autres données client. Peut fournir des informations sur les préoccupations des clients, les canaux utilisés pour la communication, les indicateurs de performance de l’équipe de support, etc. |
| Site Web et base de connaissances | Fournit des informations sur les interactions des clients avec le site Web et la base de connaissances, y compris le taux d’engagement, le temps moyen passé sur la page, le taux de défilement, le taux de clic, etc. |
| Réponses aux enquêtes | Fournit des commentaires des clients via des enquêtes, offrant des informations sur des aspects spécifiques des interactions avec les clients, tels que la satisfaction à l’égard des représentants du service, la rapidité de résolution des problèmes, etc. |
| Avis en ligne | Retours clients obtenus à partir des avis en ligne, qui peuvent être utilisés pour évaluer la satisfaction des clients vis-à-vis des produits/services et la satisfaction globale de l’entreprise. |
| Interactions avec les clients | Données générées par les interactions des clients avec les représentants du service client via différents canaux tels que les appels téléphoniques, les e-mails, les journaux de chat, les messages sur les réseaux sociaux, etc. Inclut les demandes des clients, les plaintes, les retours, etc. |
| Médias sociaux | Données obtenues en surveillant les plateformes de médias sociaux pour les mentions, les commentaires et les messages des clients, fournissant des informations sur le sentiment des clients, les problèmes et les retours. |
| Enregistrements et transcriptions d’appels | Enregistrements des appels téléphoniques du service client qui peuvent être transcrits et analysés pour obtenir des informations sur les problèmes des clients, leurs préférences, leurs commentaires, etc. |
| Autres sources de données | Autres sources potentielles de données de service client, telles que les données d’utilisation des produits, les réclamations de garantie, les retours et les échanges, les avis des clients et les sources de données tierces. |
Indicateurs de service client à suivre pour une analyse approfondie
Lors du choix des indicateurs à suivre pour l’analyse du support client, vous devriez tenir compte des indicateurs pour l’expérience client ainsi que des performances de l’équipe. De cette manière, vous saurez ce qui ne convient pas aux clients et dans quelle mesure votre équipe résout leurs problèmes.
Examinons de plus près les indicateurs les plus courants pour l’expérience client et les performances de l’équipe de support.
Indicateurs de performance de l’équipe
Pour évaluer les performances de votre équipe de support client, vous pouvez mesurer les indicateurs suivants :
- Volume de tickets mesure le nombre total de tickets dans votre file d’attente de support sur une certaine période de temps.
- Temps de première réponse (FRT) est le temps entre la soumission d’une demande par un client et la première réponse de votre équipe.
- Temps de réponse moyen (ART) est très similaire à FRT, mais ART calcule le temps moyen d’attente d’une réponse pour un client, indépendamment de savoir s’il s’agit de son premier message ou non.
- Délai moyen de résolution (MTTR) reflète combien de temps, en moyenne, il faut à une équipe de support pour résoudre une demande client.
En résumé, ces indicateurs montrent combien de demandes votre équipe de support client reçoit et combien de temps il leur faut pour répondre et résoudre les problèmes. Comprendre ces indicateurs donnera à votre entreprise des informations exploitables pour améliorer les flux de travail de support. Par exemple, vous pourriez avoir besoin d’adopter des outils d’automatisation pour réduire le travail manuel et accélérer les temps de réponse et de résolution.
L’analyse des performances des agents du service client vous permet de comprendre l’expérience que reçoivent vos clients. Par exemple, si un client attend systématiquement plusieurs jours pour recevoir une réponse d’un agent, il est probable qu’il envisage déjà d’abandonner votre entreprise.
Indicateurs d’expérience client
Ces indicateurs vous aident à analyser les données de support client pour vous donner une vue d’ensemble de la façon dont vos clients perçoivent les interactions avec votre équipe de support, les chatbots, les articles de base de connaissances et l’entreprise en général.
Voici quelques indicateurs utiles à garder à l’esprit.
- Score Net Promoter (NPS) évalue la probabilité que le client reste fidèle à votre entreprise et la recommande.
- Score de satisfaction client (CSAT) mesure le niveau de satisfaction des clients à l’égard de la performance générale de l’entreprise ou d’un aspect spécifique du support.
- Score d’effort client (CES) évalue la perception des clients quant à la facilité d’utilisation du produit, du service, du site web, des canaux de support, et plus encore de votre entreprise.
La plupart des indicateurs dont vous avez besoin pour l’analyse du service client sont intégrés aux outils déjà utilisés par différents services de votre entreprise, tels que le marketing, le support et les ressources humaines.
| Indicateurs de service client | Définition | Principales informations |
| Temps de première réponse (FRT) | Temps moyen nécessaire pour répondre aux demandes ou problèmes des clients | Un FRT plus bas indique des temps de réponse plus rapides et un meilleur service client |
| Temps de traitement moyen (AHT) | Temps moyen nécessaire pour gérer une interaction avec un client, de la prise de contact initiale à la résolution | Un AHT plus bas indique un service client plus efficace |
| Satisfaction client (CSAT) | Niveau de satisfaction des clients vis-à-vis de la performance de l’équipe de service client | Mesuré à l’aide d’enquêtes ou de mécanismes de retour d’information après l’interaction |
| Score Net Promoter (NPS) | Probabilité que les clients recommandent l’entreprise ou le produit à d’autres personnes | Fournit des informations sur la fidélité et l’engagement des clients |
| Score d’effort client (CES) | Niveau d’effort requis par les clients pour résoudre des problèmes avec l’équipe de service client | Des scores CES plus bas indiquent une interaction et une résolution des problèmes plus faciles |
| Taux de résolution | Pourcentage de demandes ou problèmes des clients résolus avec succès par l’équipe de service client | Un taux de résolution plus élevé indique de meilleures performances pour répondre aux besoins des clients |
| Conformité aux accords de niveau de service (SLA) | Degré de respect des SLA convenus par l’équipe de service client | Important pour répondre aux attentes de performance et fournir un service de qualité |
| Taux d’escalade | Pourcentage de demandes ou problèmes des clients escaladés vers des niveaux de support ou de direction supérieurs | Un taux d’escalade plus élevé peut indiquer des difficultés à résoudre les problèmes des clients au premier niveau |
| Indicateurs de performance des agents | Indicateurs de performance individuels tels que le volume d’appels, la qualité des appels, les scores de satisfaction des clients, etc. | Aide à identifier les meilleurs performeurs, les domaines d’amélioration et les besoins en formation |
| Indicateurs de canal | Indicateurs spécifiques à chaque canal, tels que le temps de réponse, le temps de résolution, la satisfaction des clients, etc. | Fournit des informations sur l’efficacité du canal et les préférences des clients |
| Taux de rétention des clients | Pourcentage de clients qui continuent à faire affaire avec l’entreprise sur une période spécifique | Mesure la fidélité des clients et l’efficacité des efforts de service client |
| Taux de résolution au premier contact (FCR) | Pourcentage de demandes ou problèmes des clients résolus dès le premier contact | Indicateur de l’efficacité et de l’efficience du service client |
| Temps de résolution | Temps nécessaire pour résoudre une demande ou un problème client | A un impact direct sur la satisfaction et la fidélité des clients |
| Indicateurs de performance des agents | Indicateurs liés à la performance des agents tels que le volume d’appels, de chats, d’e-mails, les scores de qualité, le respect des scripts/lignes directrices, etc. | Fournit des informations sur la performance individuelle des agents et les domaines à améliorer. |
Cependant, vos agents de support client peuvent également utiliser des outils spécialisés autonomes conçus spécifiquement pour les équipes d’assistance. Lequel est le meilleur pour votre entreprise? Creusons un peu plus.
Outils d’analyse intégrés ou autonomes pour la gestion des demandes d’assistance : lequel est le meilleur pour votre entreprise?
La principale différence entre les outils d’analyse intégrés à la plateforme de service d’assistance et les outils autonomes est que les premiers font partie de la même plateforme utilisée pour la gestion de la relation client, le marketing, le support, etc., tandis que les seconds fonctionnent indépendamment dans le seul but de l’analyse du support client.
Une autre différence distinctive est que les outils d’analyse intégrés au support client permettent à plusieurs services d’utiliser et d’échanger des données via la même plateforme. En revanche, les logiciels autonomes isolent les données générées par les outils d’analyse de la gestion des demandes d’assistance des données des autres services, et vice versa, ce qui présente un défi en termes d’intégrité des données.
Passons en revue quelques exemples de chaque type et décrivons quelques cas d’utilisation.
Outils intégrés
Les analyses intégrées pour le service client sont une excellente option si vous utilisez déjà certains des produits de cette plateforme. Dans ce cas, vous disposerez d’une source unique de données partagées entre différents services pour mieux comprendre les tendances de comportement des clients et les performances de l’entreprise. De plus, l’intégration et la configuration de solutions préconfigurées sont plus faciles que la mise en place d’un système autonome.
Si vous envisagez de passer à un nouvel outil de gestion de la relation client (CRM) et à une nouvelle solution de gestion des demandes d’assistance, nous vous recommandons de choisir une solution dotée de fonctionnalités pour différents services, car elle sera plus facile à utiliser et à maintenir. De plus, elle garantit l’intégrité des données, ce qui est essentiel pour des analyses de support client de qualité.
Les outils intégrés proposés par Zendesk, Freshdesk, Zoho Desk, Intercom, Help Scout et HubSpot Service Hub valent la peine d’être examinés.
| Logiciel de gestion des demandes d’assistance | Principales métriques suivies | Fonctionnalités supplémentaires |
| Zendesk | FRT, AHT, CSAT, NPS, taux de résolution, métriques de performance des agents, et plus | Options d’analyse et de reporting avancées pour une analyse approfondie et une personnalisation |
| Freshdesk | Volume des tickets, temps de résolution, satisfaction client, performance des agents, et plus | Tableaux de bord et rapports personnalisables pour suivre et analyser des métriques spécifiques en fonction des besoins de l’entreprise |
| Help Scout | FRT, AHT, temps de résolution, satisfaction client, et plus | Visualisations et filtres pour analyser les données en profondeur et générer des rapports personnalisés |
| Zoho Desk | Volume des tickets, temps de résolution, satisfaction client, performance des agents, et plus | Tableaux de bord et rapports personnalisables pour suivre et analyser des métriques spécifiques en fonction des besoins de l’entreprise |
| Intercom | Engagement client, temps de réponse, volume des conversations, activité des utilisateurs | Options de rapports personnalisés et intégrations |
| HubSpot Service Hub | Interactions avec les clients, volume des tickets, temps de réponse, performance des agents | Tableaux de bord, rapports et intégrations personnalisables avec d’autres outils |
Leurs solutions conviennent mieux aux moyennes et grandes entreprises qui disposent déjà de sources de données complètes pour l’analyse des clients et qui souhaitent disposer d’un écosystème simplifiant la collecte et le traitement des données. Cependant, les entreprises qui viennent de commencer pourraient trouver les tarifs prohibitifs.
Outils autonomes
Les outils autonomes tels que Looker, Tableau, Power BI et Google Analytics collectent les données provenant des canaux d’assistance client que vous utilisez. C’est une solution idéale pour les startups et les petites entreprises qui n’ont pas encore beaucoup de sources de données, mais qui veulent tirer le meilleur parti des informations dont elles disposent. Les informations obtenues grâce à l’utilisation de ces outils vous permettent de savoir quels changements vous devez apporter pour augmenter les scores de satisfaction client.
L’inconvénient majeur de ces outils autonomes d’analyse du service d’assistance est qu’ils traitent séparément l’analyse du service client par rapport aux données collectées par votre équipe marketing. Cela entraîne une fragmentation des données et nuit à la capacité des différentes équipes de combiner leurs données sur le comportement, les préférences et les problèmes des clients.
| Outils autonomes | Fonctionnalités | Avantages | Inconvénients |
| Looker | Collecte des données à partir des canaux d’assistance client | Idéal pour les startups et les petites entreprises | Analyse séparée des données du service client |
| Tableau | Collecte des données à partir des canaux d’assistance client | Fournit des informations pour améliorer les scores de satisfaction client | Fragmentation des données entre le service client et les données marketing |
| Power BI | Collecte des données à partir des canaux d’assistance client | Propose une visualisation et une analyse avancées et personnalisables des données | Interférence avec l’intégration des données provenant de différentes équipes |
| Google Analytics | Plateforme de visualisation et d’analyse des données | Fournit des rapports personnalisés et une analyse pour les systèmes de help desk | Analyse séparée des données de l’équipe marketing |
De plus, tous les outils autonomes ne prennent pas en charge une option de migration des données basée sur l’interface utilisateur. Si vous avez besoin de passer à une plateforme différente, vous risquez probablement d’avoir des problèmes de transfert de données entre les plateformes, ce qui perturbera l’intégrité de vos données.
En conclusion
Les avantages de l’analyse du service client sont impressionnants : mieux comprendre vos clients et obtenir des données de qualité, prendre des décisions éclairées et éliminer les dépenses inutiles.
Des outils fiables d’analyse du service client avec des métriques qui aident à évaluer différents aspects des interactions des clients avec votre entreprise sont cruciaux. Heureusement, il existe de nombreux outils d’analyse pour les équipes d’assistance de toutes tailles et de tous budgets que vous pouvez utiliser soit dans le cadre d’un système CRM complexe, soit en tant que solution autonome.
À mesure que votre entreprise évolue, vous pouvez passer d’un CRM à un autre et d’outils d’analyse client différents. Lorsque vous le faites, assurez-vous toujours d’apporter toutes vos données avec vous. Et si vous avez besoin d’une migration des données fluide et rapide qui ne nécessite aucun effort manuel, Help Desk Migration est là pour vous aider.