Comment tirer profit des données #SocialMedia pour une vision client à 360° ?
Dans nos sociétés toujours plus digitalisées, les consommateurs sont de plus en plus nombreux à utiliser les réseaux sociaux au quotidien. On compte près de 60% de la population française présente sur les réseaux sociaux en 2018 et plus de 3 Milliards dans le monde. Parmi eux, nombreux sont ceux qui les utilisent pour poser des questions, donner des avis, rendre compte de leurs expériences ou problèmes rencontrés … De plus, cet accès rapide à l’information amène les consommateurs à être très informés sur les actualités, les nouveautés, les qualités des produits, et donc de moins en moins attachés aux marques. Ils n’ont aucun mal à switcher d’une marque à une autre. 78% ne renouvelleront pas d’achat auprès d’une marque s’ils ont eu une mauvaise expérience consommateur avec cette dernière. Il faut noter que pour contrebalancer 1 expérience utilisateur négative, une marque doit procurer 12 expériences positives ! D’où d’importants coûts de reconquête pour les marques, sachant, que ce qui est perçu n’est que la partie émergée de l’iceberg ( pour 26 personnes mécontentes, une seule se manifestera ! ).
Il est donc primordial pour les entreprises d’effectuer un travail en amont, afin d’éviter le mécontentement et surtout, contrer le plus rapidement possible son impact sur la toile. Pour ce faire, des stratégies doivent être établies vis à vis de ces nouveaux modes de consommation permettant de préserver au maximum sa e-réputation et fidéliser sa clientèle.
Un amoncellement de données #SocialMedia à collecter intelligemment …
Comme expliqué précédemment, nos sociétés évoluent et les modes de consommation aussi. C’est une réelle opportunité pour les marques de tirer profit de cette présence massive des consommateurs sur les réseaux. L’utilisation d’un outil de veille digitale performant, permet de collecter toutes les informations concernant une marque et de ses produits, par une écoute efficiente des réseaux sociaux. L’intérêt est de pouvoir analyser en temps réel les commentaires des internautes sur l’ensemble des canaux utilisés. Ainsi, en ayant connaissance en direct des attentes clients, il devient alors possible de s’inscrire dans une démarche prédictive. Pour cela, le Machine Learning (apprentissage automatique) apporte une couche qualitative, quantifiable et mesurable à ces commentaires (qu’ils soient positifs, négatifs ou neutres).
De plus, la connaissance et le contrôle de la concurrence sont primordiaux pour anticiper et adapter sa stratégie commerciale et sa communication. Les informations fournies par les réseaux sociaux sont alors très précieuses pour capter de nouveaux clients voir même effectuer des ventes directes. En effet, l’analyse de la plainte d’un internaute à propos d’un concurrent permet de lui adresser une offre adaptée. Il s’agit d’une réelle opportunité pour capter de nouveaux clients !
Dans le cadre de marques internationales, les produits ont souvent une image différente en fonction des pays où ils sont commercialisés. Les marques doivent s’adapter aux facteurs culturels influençant les attentes des consommateurs. L’écoute des réseaux sociaux s’inscrit ainsi comme une aide non négligeable grâce à une analyse sémantique, en fonction de la langue et de la zone géographique. L’exploitation de ces données permet alors d’adopter des stratégies commerciales et de communication sur mesure.
Pour finir, l’écoute des réseaux sociaux peut également permettre d’analyser les retombées liées à des campagnes marketing dans le but de mesurer le niveau de réussite d’un évènement. Par exemple, l’écoute de # spécifiques peut permettre de mesurer le rendement de la campagne digitale et de pouvoir, après analyse, redéfinir sa stratégie digitale et anticiper ses prochains évènements.
… pour réaliser de réelles transformations digitales grâce à une vision client à 360°
Une fois ces informations récoltées, l’intérêt est donc de les exploiter intelligemment pour construire des relations pertinentes avec les clients et générer une meilleure efficacité commerciale. L’idée est de pouvoir avoir une vision unique du client, avec un historique complet intégré au CRM de l’entreprise. Cette vision permet aux différents agents internes de mieux connaître le client et ses besoins, et donc de l’adresser de la manière la plus pertinente. Pour cela, l’analyse des indicateurs d’intention automatisée semble très intéressante dans l’identification d’une intention d’achat, d’une plainte ou d’une demande d’informations. Cette identification est permise grâce au Machine Learning. L’intérêt pour les marques est double :
- S’il s’agit d’indicateurs positifs le but est de démarcher l’internaute à l’origine de ces commentaires, pour lui proposer le produit adapté à son besoin. Il est même envisageable de lui proposer de devenir ambassadeur par exemple. Ceci permet d’élargir la présence de la marque sur les réseaux pour améliorer son image. En l’état, le démarchage de ce prospect est facilité grâce à la connaissance client 360°.
- La détection d’indicateurs négatifs quant à elle doit donner lieu à des réclamations qu’il faut anticiper … Combien d’entre nous ont été contrariés par un délai de réponse trop long ? La gestion de ces requêtes est donc l’un des principaux défis auxquels le service client est actuellement confronté. L’utilisation d’un service client intelligent permet de trier les messages sociaux pour pouvoir répondre le plus rapidement et le plus efficacement possible, et ainsi améliorer le niveau de satisfaction client. Des fonctionnalités d’apprentissage automatique qui identifient et acheminent automatiquement les publications aux bons interlocuteurs permettent un véritable gain de temps dans le traitement des plaintes. Ces derniers peuvent répondre instantanément à l‘internaute mécontent sur le réseau ciblé.Enfin, dans le souci de rester en phase avec les évolutions du marché, l’étude de ces données détermine les tendances rapidement exploitables par les marques afin d’adapter leur stratégie, notamment par une veille proactive des marchés concurrentiels.
Dans un contexte où la diffusion des informations sur les réseaux sociaux est extrêmement rapide et dense, la
e-réputation des marques peut vite être dégradée avec un impact potentiel fort sur la fidélisation.
Microsoft Social Engagement répond aux 3 points clés détaillés précédemment :
– Personnaliser l’expérience client en ayant connaissance de ses besoins en temps réel.
– Créer des expériences proactives en automatisant la gestion de certaines tâches comme le traitement des réclamations afin d‘atténuer les frustrations.
– Permettre un accompagnement prédictif pour l’avenir sur les réseaux sociaux.
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