Selon le cabinet Mc Kinsey*, sur 1000 entreprises réalisant plus d'un milliard de dollars de chiffre d'affaires, seuls 8 % réussissent à exploiter leurs données. Savoir tirer parti d'un maximum de connaissances extraites des data est primordial au développement d’une enseigne… Notamment pour la bonne gestion du SAV. Pilier du parcours d'achat, un service après-vente efficace et autonome existe grâce à ses metrics… À condition d'axer ces données dans une stratégie d'analyse. En effet, la bonne utilisation de vos données peut multiplier vos performances en termes d'acquisition client et compétitivité. Sans plus attendre, découvrez comment exploiter vos metrics en SAV.
La collecte de données : une pratique largement répandue
Développer la connaissance autour de son activité
Les data sont des données essentielles au fonctionnement des entreprises. Depuis longtemps, ces informations sont utilisées pour raisonner et structurer des solutions adéquates à un problème. Toutes les entreprises ont donc recours à la data pour automatiser et optimiser leur activité. Les données sont notamment récoltées grâce à la mise en place de divers outils d'automatisation :
- Le CRM pour traiter les données clients
- Les analytics e-commerce : les interfaces des boutiques en ligne enregistrent les data liées aux canaux d'acquisitions, aux trafics et aux ventes.
- L'ERP : Enterprise Ressource Planning est un outil central dans le Système d’Information des entreprises qui répertorie les données liées à la gestion des dépenses, de la comptabilité, des commandes, etc.
Les objectifs des solutions informatiques
Si ces outils informatiques facilitent la digitalisation des données, seule leur analyse fine permet de :
- Prendre les bonnes décisions : les informations issues de la collecte des données permettent de réagir de manière éclairée et en temps réel.
- Développer l’activité avec une meilleure compréhension des besoins clients et des produits. À long terme, l'analyse de toutes les informations sectorielles, concurrentielles ou issues de l’activité des internautes et parties prenantes sur le web est utilisée à des fins stratégiques.
Pourquoi utiliser l’analytics en SAV ?
Parmi les principaux moteurs d'une enseigne, la gestion du parcours après-vente gagne à utiliser l'analyse des données.
Une connaissance des produits accessible à tous
Traiter un SAV produit demande l'intervention de plusieurs acteurs. Pour être efficaces, l'enseigne, le fournisseur et le réparateur doivent pouvoir accéder aux informations liées à la réclamation. C'est-à-dire celles sur le client, le fabricant et surtout le produit :
- sa date d'achat,
- les éventuelles garanties dont il dépend,
- le problème SAV concerné,
- l'historique SAV des produits similaires.
Partagé à toute la chaîne des acteurs du SAV, l'ensemble de ces données facilite la résolution du problème.
Surveiller pour mieux intervenir
Au fil des requêtes enregistrées, l'entreprise garde un œil sur la qualité de ses produits. Car après la collecte, les données sont archivées. Cet historique génère des inputs qui participent à l'amélioration de la qualité produit. Ainsi, selon la réclamation SAV enregistré, le fabricant pourra :
- Améliorer un produit qui répète le même problème SAV sur plusieurs clients.
- Retirer le produit d'un catalogue.
- Faire rappeler le produit.
La récolte de données aide aussi à repérer une problématique récurrente sur un produit. En effet, une alerte importante peut amener l'enseigne à envoyer une campagne de rappel pour l'entretien ou des conseils d'utilisation produit… Jusqu'à arrêter sa production.
Vite repérées, ces situations limitent d'éventuelles conséquences comme :
- les pertes financières,
- l'impact sur l'image de marque,
- la confiance des partenaires
- la satisfaction client : avec 39% de clients en attente d'une réponse dès la première sollicitation (d'après l'étude 2021 sur la relation client de Qualimétrie), l'efficacité est un critère de satisfaction très important pour le client final !
Prendre les bonnes décisions
Un constructeur cherche constamment comment améliorer son produit.
Les données issues des utilisateurs et du produit peuvent révéler le potentiel ou un axe de développement. Par exemple :
- Automatiser les décisions en fonction du produit et du fournisseur.
- Mettre en place un processus et l'optimiser.
- Ajuster les délais de traitement…
Comment exploiter la data en SAV ?
Vous l'aurez compris : l'analytics est indispensable au SAV pour gagner en efficacité et en compétitivité. En revanche, optimiser l'utilisation de ses metrics s'effectue avec rigueur et précision.
Collecter la bonne DATA
En ce qui concerne le SAV, les informations collectées pour résoudre des problématiques produits sont :
- l'origine de l'article (typologie, fournisseur, date d'achat…),
- le type de panne,
- les contrats des fournisseurs,
- l’aboutissement des solutions proposées,
- les informations sur les dossiers SAV (hors garantie / sous garantie / solution…)
Centraliser les informations
Les data obtenues viennent de vos différents points de contact. Entre les réclamations en magasin, les chats bots, le centre d'appel et les autres messageries… Les données sont isolées et peuvent se perdre. Pour les traiter efficacement, il est indispensable d'utiliser un système SAV omnicanal qui réunit toutes vos informations au même endroit.
Analyser la DATA
Pour analyser les data collectées, vous devez d'abord connaître vos objectifs. Car, avant d'optimiser les metrics, il faut savoir lesquelles surveiller pour en tirer les bons enseignements.
Et ce n'est pas si simple…
Le réel enjeu pour identifier la bonne data n'est pas dans la technique mais dans la connaissance métier. En effet, déterminer une trajectoire claire et définie nécessite de connaître les risques, les opportunités, vos forces et vos faiblesses.
L'analyse de vos metrics vous apportera les enseignements sur lesquels capitaliser pour affiner votre trajectoire.
Le choix des outils
Maintenant que vous avez cerné les données à récolter, il ne reste plus qu’à mettre votre plan d’exploitation en place !
Qui dit exploitation de métriques, dit outils d'automatisation. Parmi les solutions à votre disposition :
Les outils analytiques du marché. Ces solutions étant autonomes, le tout premier challenge consiste à les connecter avec vos autres outils pour obtenir une stratégie de collecte optimale entre vos différents canaux. Ces outils analytics pourront ensuite centraliser l'information et vous la communiquer.
Collectées de cette manière, ces données sont parfois difficiles à analyser…. Le second challenge ? Maîtriser l'utilisation du logiciel afin d'interpréter correctement les metrics qui en découlent.
Sans cette compétence, l'analyse devra transiter par un département ou un pôle data dédié dans l'entreprise. Les inconvénients avec cette alternative ? L'entreprise perd en agilité, le partage des données et la mise à jour rapide des analyses SAV.
Un module embarqué dans votre SAV
La seconde option est de créer un module embarqué directement dans votre solution SAV all-in-one.
Conçue par des experts en besoins SAV, cette option facilite la structuration et l'agrégation des données. Comment ? Grâce au regroupement, croisements et relations entre toutes les datas issues des réclamations. En effet, la solution digitale et omnicanal cumule et analyse un nombre important de données avant d'en extraire les informations nécessaires.
Résultats de la connaissance au service du ROI
L’utilisation micro en faveur du produit
Suite à la récolte et l'analyse des données, la parfaite connaissance des produits dans le secteur du SAV permet à l'entreprise :
- D'anticiper la dégénérescence programmée : en collectant un bon nombre de data sur la durée de vie de tel ou tel produit, une entreprise pourra avoir une vision sur la dégénérescence programmée d’un produit et ainsi anticiper d’éventuelles demandes SAV.
- Détecter les problèmes de qualité rapidement : l’analyse du nombre de réclamations sur un produit permet d'avertir les équipes qualité des fabricants pour anticiper les campagnes de rappels produits ou les vagues de retours SAV.
- Réduire la durée de réparation : connaître les metrics sur l’ensemble de la chaîne SAV permet notamment de mettre en lumière les éventuels embouteillages et ralentissements qui impactent la fluidité du service. Une fois identifiés, ces dysfonctionnements pourraient se résoudre afin de concevoir une expérience SAV optimale et réduire la durée de réparation.
La durée de réparation réelle d’une réclamation SAV est également une métrique qui, donnée à l’agent en magasin, permet d’améliorer la prise en charge et d'informer précisément le client.
- Garantir un bon taux de satisfaction client : toutes ces anticipations et connaissances réunies assurent une communication fluide, claire et efficace entre l'enseigne et le client. Sachant que les critères de satisfaction client dans le SAV comprennent :
- la rapidité de prise en charge,
- l’expérience client fluide,
- la réparation efficace.
Les metrics jouent donc un rôle capital pour satisfaire les clients.
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L’utilisation macro pour améliorer le ROI
L’utilisation d'une telle stratégie est bénéfique pour l'enseigne, qui profite d'un double retour sur investissement :
- L'Influence des data sur les décisions business : Avec un point de contact commun entre tous les intervenants, l'entreprise bénéficie d'une vision globale sur toute la chaîne SAV. Les data sont un outil d’aide à la décision indispensable pour faire des choix éclairés pour améliorer le business d’une entreprise.
- Investissement sur le long terme : Si la collecte de data permet d’obtenir des indices immédiats sur la situation d’un produit… Sur le long terme, cette collecte constitue une base de données ultra qualitative et apporte un réel avantage compétitif. Ce type de solution peut notamment aider à contrôler les coûts de gestion et réduire les charges administratives.
Pour guider les entreprises dans leurs acquisitions comme dans la fidélisation client, la data est devenue une formidable source d’information et de savoir. Qu'il s'agisse de présenter des informations précieuses ou de fournir des solutions à des problèmes, les entreprises doivent envisager une approche plus stratégique de leurs données.
Grâce à sa plateforme SAV all-in-one et notamment à son module embarqué de collecte et d’analyse des données, Platana offre une vision globale et précise de votre service après-vente. Une innovation de taille pour aider les entreprises à développer leur compétitivité sur le long terme.
Source de l'étude https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/breaking-away-the-secrets-to-scaling-analytics
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