La plupart des entreprises considèrent la perte de clientèle comme un problème relevant de la réussite client. Elle apparaît dans les indicateurs de l'équipe chargée de la réussite client, est gérée par les équipes chargées des comptes et est traitée à l'aide de guides opérationnels améliorés ou d'effectifs supplémentaires. Mais la véritable cause de la perte de clientèle évitable est rarement un problème lié aux personnes. Il s'agit d'un problème lié aux données : plus précisément, d'un problème d'intégration.
Lorsque les signaux indiquant un risque sont dispersés dans plusieurs systèmes et que personne ne les relie en temps réel, même la meilleure équipe de sécurité informatique avance à l'aveuglette. L'IA peut vous aider à anticiper les menaces, mais seulement si votre infrastructure de données le permet.
Le fossé entre les données et les décisions
Aujourd'hui, la plupart des entreprises gèrent leurs relations clients à l'aide d'un ensemble d'outils disparates, comprenant notamment, mais sans s'y limiter :
- CRM pour l'historique des comptes
- plateforme d'assistance plateforme les tickets
- Télémétrie des produits à des fins d'analyse de l'utilisation
- Analyse des conversations issues des appels
- Suivi des projets liés aux demandes de feuille de route
Chaque système ne donne qu'une vision partielle de la situation. Aucun d'entre eux ne communique avec les autres.
En conséquence, le profil de risque de votre client existe bel et bien, mais il est dispersé dans différents systèmes qu’aucune personne ne peut surveiller simultanément. Lorsque le renouvellement est signalé comme « à risque », le compte envoie souvent des signaux d’alerte depuis des semaines, voire des mois. Le problème réside dans l’infrastructure.
Le coût caché de la fidélisation réactive
Lorsque les équipes chargées de la réussite client ne disposent pas d'une visibilité en temps réel, elles compensent en redoublant d'efforts.
- Extraire manuellement des données provenant de plusieurs systèmes
- Créer des feuilles de calcul qui sont déjà obsolètes avant même d'être terminées
- Se fier à son intuition et aux échanges réguliers plutôt qu'aux signes comportementaux
Cette approche a un coût qui apparaît rarement dans le compte de résultat : elle mobilise des ressources qui devraient être consacrées à une approche proactive de la relation client.
Dans les entreprises où les équipes chargées de la fidélisation des clients consacrent 15 à 25 % de leur temps à rassembler des données plutôt qu’à les exploiter, le calcul est simple : vous financez un problème lié aux données avec votre budget de fidélisation. Et cela a pour effet de priver les comptes de l’attention qui permettrait justement d’éviter leur perte.
L'IA a besoin d'une base solide
La plupart des secteurs investissent massivement dans l'analyse basée sur l'IA, la notation des risques et la modélisation prédictive. L'idée est que de meilleurs modèles permettront de résoudre le problème de visibilité. Cependant, la qualité des modèles d'IA dépend entièrement de la qualité des données dont ils disposent ; si ces données sont cloisonnées, obsolètes ou incomplètes, les prévisions le seront également.
Les modèles d'IA peuvent :
- Si l'on se contente d'analyser les données du CRM, on passera à côté de la forte augmentation du nombre de tickets d'assistance
- Une télémétrie des produits en lecture seule ne permettra pas de détecter les changements de ton dans les appels des clients
- En se concentrant uniquement sur les systèmes centraux, on risque de passer à côté des signaux de désengagement provenant du marketing ou webinar
Pour être véritablement efficace, un système de renseignement d'alerte précoce nécessite que tous ces signaux soient harmonisés et actualisés en permanence. L'intégration n'est pas une mise en œuvre du type « configurez-la et n'y pensez plus ». Il s'agit d'une capacité permanente, car c'est la couche de données qui rend l'IA utile.
Ce qu'implique réellement la prévisibilité des revenus
Lorsque SnapLogic a déployé un système d'alerte précoce optimisé par l'IA pour son propre service de réussite client, les arguments en faveur de ce projet étaient évidents. Les données étaient dispersées entre Salesforce, Zendesk, les données de télémétrie des produits et de multiples plateformes d'engagement. Les responsables de la réussite client consacraient une grande partie de leur temps à l'agrégation manuelle des données.
Cette intervention (détection unifiée des signaux, notation composite des risques par IA et guides opérationnels basés sur des accords de niveau de service intégrés directement dans Salesforce) a donné lieu aux résultats suivants :
- SnapLogic a récupéré une capacité équivalente à environ deux employés à temps plein
- Réduction de l'écart de rétention du chiffre d'affaires brut, qui passe de ±3 points à ±1 point
- A généré un retour sur investissement pouvant atteindre 190 % en moins d'un an
Le directeur financier Kapil Agrawal a déclaré que ce résultat offrait «un niveau de prévisibilité des revenus récurrents »qui n'existait pas auparavant, et a attribué l'amélioration des taux de fidélisation à la capacité à agir de manière proactive.
Cette prévisibilité est le fruit d'une infrastructure performante. En harmonisant des données fragmentées provenant de systèmes disparates, l'infrastructure sous-jacente a permis d'assurer un flux de données complet et en temps réel, indispensable pour signaler les risques avec précision et améliorer les taux de fidélisation.
Le changement de stratégie : passer d'une approche réactive à une approche proactive à grande échelle
Les entreprises qui réussiront à fidéliser leur clientèle au cours de la prochaine décennie sont celles qui considèrent la connectivité des données comme un atout stratégique. Lorsque les signaux émis par les clients sont harmonisés en temps réel, tous les niveaux de l'entreprise en tirent profit. Les équipes du service client interviennent plus tôt. Les dirigeants établissent des prévisions en toute confiance. Le service financier élabore des plans avec des écarts plus faibles. Et le conseil d'administration ne se voit plus jamais surpris par les taux de désabonnement.
C'est autant une question de gestion qu'une question de technologie. La manière dont une organisation envisage son infrastructure de données détermine si la conservation des données devient prévisible ou reste réactive.
Si votre équipe d'assistance technique détecte les problèmes avant qu'ils ne constituent un risque pour le pipeline, la question qu'il convient de se poser est la suivante : que peuvent-ils réellement voir, et à quelle vitesse ? La réponse est presque toujours liée à l'intégration.
SnapLogic aide les entreprises à mettre en place la base de données interconnectée qui permet une fidélisation proactive. Les signaux sont là. La question est de savoir si votre infrastructure les capte.
Pour en savoir plus : Utilisation de l'analyse des risques en temps réel comme système d'alerte précoce face à la perte de clientèle
