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CRM : trois bonnes raisons d'avoir un Data Scientist dans son équipe CX

Les équipes en charge l'expérience client (CX) n'ont habituellement pas de Data Scientist. Mais en ajouter un peut aider à extraire plus de valeur des données que ne le ferait un analyste CRM classique avec un logiciel BI clef en main.

Les analystes spécialistes de la relation client (CX) couvrent un large éventail de tâches qui vont de la collecte de données à leur interprétation. Ils recueillent et nettoient les données des applications, surveillent les médias sociaux et évaluent les retours et les réponses des enquêtes et des sondages, dressent les profils clients, réalisent des analyses comportementales et se penchent sur les métadonnées, le tout pour nourrir les systèmes CRM et peaufiner la stratégie de l'entreprise. Bref, ils sont indispensables à une équipe CX gagnante.

Mais avoir un Data Scientist peut extraire encore plus de valeur de ces données. Ces spécialistes ne se contentent pas d'utiliser et de maintenir les modèles pré-établis pour analyser les comportements clients - ils sont capables d'en construire de nouveaux à partir de zéro. Et ils ne se contentent pas d'analyser les indicateurs clés classiques et d'en rendre compte, ils son capables de découvrir de nouveaux metrics.

Au bout du compte, avoir un Data Scientists permet d'utiliser aux mieux les mathématiques pour comprendre les clients et affiner les méthodologies.

Voici trois domaines où ils peuvent apporter un gros plus à une équipe CX - en en complément d'un analyste et un logiciel BI clef en main pour les métiers.

1. Découvrir de nouveaux facteurs d'influences

Les facteurs qui font qu'un prospect devient un client fidèle sont à peu près bien connus et compris - les équipes prêtent déjà attention à ces mesures. Mais il y a encore des facteurs d'influences inconnues (ou peu connues) qui expliquent ce qui attirent ou repoussent les clients.

Les Data Scientists peuvent plonger dans les données pour découvrir pourquoi  tels nouveaux produits ou tels services sont recherchés par les clients. Ces enseignements (insights, algorithmes, etc.) peuvent ensuite être ajoutés à la boîte à outils de l'équipe CX.

2. Construire de nouveaux modèles comportementaux

Le comportement des clients fournit des données précieuses pour ajuster les modèles qui aident les commerciaux et les équipes marketing à déterminer les « prochaines meilleures actions à faire ».

Mais lorsque les entreprises ciblent un nouveau segment démographique, lancent un nouveau produit ou un nouveau service pour une nouvelle clientèle potentielle, ou lorsqu'elle adapte ses offres pour de nouveaux verticaux, de nouveaux modèles sont nécessaires - que les Data Scientists peuvent construire, tester et mettre en œuvre.

3. Régression et clustering maisons vs « clef en main »

Les modèles statistiques de régression (pour faire de l'analytique descriptif et du prédictif), et la classification par groupe ou « clustering » (pour l'étude des populations et la segmentation), peuvent aider les équipes CX à tirer le meilleur des données.

Mais les logiciels « out of the box » n'utilisent qu'une toute petite partie des techniques mathématiques disponibles, ce qui peut ne pas être la meilleure solution pour une situation particulière. Les Data Scientists, eux, peuvent choisir la meilleure méthode dans tous le corpus d'algorithmes pour les besoins spécifiques d'une équipe de CX.

Conclusion

Le Data Scientist qui travaillera avec l'équipe CX n'a pas besoin d'être officiellement affecté - il peut très bien participer à des projets selon les besoins.

Les organisations peuvent également envisager de passer par un consultant si elles n'ont pas les compétences disponibles en interne et qu'une embauche n'est pas prévue au budget. Toutefois, cette relation avec un expert externe en Data Sciences devra s'inscrire sur le long terme. Si l'équipe CX doit utiliser cette ressource régulièrement, il vaut en effet mieux faire appel à quelqu'un qui connaît bien l'entreprise et ses clients.

Dernière mise à jour de cet article : mars 2019

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