Le futur de la mesure de l'expérience client (anglais)

Innovation dans les mesures et pratiques de l’expérience client : enquêtes, sources de données et méthodes d’analyses sont amenés à évoluer.

Maxie Schmidt-Subramanian

www.forrester.com

Catégorie

Expérience client

Mesure et Gestion

Article publié le

18 avril 2018

Innovation dans les mesures et pratiques de l’expérience client : enquêtes, sources de données et méthodes d’analyses sont amenés à évoluer.

Dans un rapport sur l’avenir de la mesure de l’expérience client publié par l’agence Forrester, Maxie Schmidt-Subramanian démontre comment les spécialistes en expérience client peuvent moderniser les enquêtes, exploiter de nouvelles sources de données et optimiser les méthodes d’analyse en les traduisant par des mouvements stratégiques opérationnels.

L’auteure met la table en présentant les tendances à venir, pour ensuite aborder les conséquences et pistes de développement qui en découlent.

Voici quelques tendances à suivre quant à la mesure de l’expérience client :

  • Les méthodes de communication sont en pleine évolution, les outils de mesures devront les suivre de près: La commande vocale est en voie de succéder progressivement à l’écriture au clavier au profit du téléphone et les consommateurs utilisent davantage les photos et les vidéos au moment d’interagir avec une marque.
  • Les technologies liées à l’IA offrent de meilleurs moyens de mesurer, d’analyser et de prévoir: L’intelligence artificielle permet entre autres d’augmenter la vitesse et la précision des analyses. Elle ouvre également la porte à de nouvelles formes de rétroactions : les images et les vidéos.

Pour emboîter le pas à ces tendances, les spécialistes en expérience client devront innover. Voici quelques pistes de développement :

  • Moderniser les outils de mesure : créer des enquêtes visuelles et personnalisées; intégrer les enquêtes lors des conversations client; demander au client d’inclure des vidéos ou des images dans leurs réponses et implanter des enquêtes très courtes.
  • Considérer un éventail plus large de sources de données : insérer des sondages via chatbot suite à une interaction en ligne; remplacer les enquêtes par des analyses de retranscription textuelle suite à un appel téléphonique; implanter un système de retranscription et d’analyse de l’interaction lors de discussions en ligne; analyser les photos et vidéos publiés par les clients sur les réseaux sociaux.
  • Mettre l’accent sur les analyses qui poussent à l’action : utiliser l’IA pour capturer les éléments qui génèrent de la frustration auprès des clients; utiliser des systèmes prédictifs pour déterminer la réaction la plus probable d’un client face à une expérience précise; mesurer, analyser et intervenir en temps réel; être à l’affut des tendances et miser sur l’amélioration continue des mesures en expérience client; analyser le parcours client afin de mesurer efficacement et améliorer le comportement inter-canal.

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