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Les Tendances « pratico-pratiques » de la Stratégie Client 2023

Nous sommes en février 2023 et vous avez, vous aussi, passé en revue la majorité des articles, webinars, conférences, livres (…) qui traitent de la stratégie ou de la relation client pour vous donner des idées, des pistes de nouvelles actions pour 2023…

Tendances pratico pratiques de la stratégie client 2023

❤️‍🔥 Les 10 commandements de la Saint Valentin en Relation Client

Comme chaque année, le 14 février pointe le bout de son nez et, fervent supporter (ou pas) de cette date symbolique, nous n’échappons malheureusement pas à cet événement tantôt romantique, tantôt commercial, tantôt « too much »…

Les 10 commandements de la Saint Valentin en Relation Client

Les écarts de rémunération entre le top management et les collaborateurs ont-ils des incidences négatives sur la satisfaction des clients ?

Nous vous proposons de découvrir en avant-première un article issu du prochain livre blanc du C*CM (Center for Customer Management – référence française de la recherche académique en stratégie client).
Aujourd’hui Maison Du Client, partenaire du C*CM, est très heureux de partager avec vous le travail de Pierre Volle.

Ecart rémunération management vs collaborateur incidences satisfaction clients

Comment peut-on élaborer un design inclusif pour tous ?

Le design d’un produit ou d’un service peut-il aider à gérer la diversité des attentes des différents publics ?

inclusivité

Peut-on se permettre d’être à la fois responsable et irresponsable ?

Quel est l’effet d’une activité socialement irresponsable sur les consommateurs lorsque cette activité est simultanément mêlée à la promotion par l’entreprise de ses activités RSE ?

RSE

Comment changer les habitudes des clients sur leur parcours d’achat pour les encourager à des pratiques plus durables ?

Les enseignes doivent-elles changer les habitudes de leurs clients pour les encourager à des pratiques plus durables ?

Consommation durable et responsable

Comment l’intelligence artificielle affectera le futur de la distribution ?

Comment l’intelligence artificielle affectera le futur de la distribution ?

Intelligence artificielle

Le retargeting immédiat en cas d’abandon de panier : bonne ou mauvaise idée ?

Pour susciter l’achat après un abandon de panier, faut-il envoyer un message de relance au client immédiatement ou longtemps après l’abandon ?

abandon de panier

Comment satisfaire un client par une expérience omnicanale sans couture?

Comment dépasser le paradoxe besoin de personnalisation versus protection de ses données personnelles ?

omnicanale

La lecture scientifique des pensées : Est-il possible d’identifier automatiquement les clients insatisfaits, sans leur demander ?

Est-il possible d’identifier automatiquement les clients insatisfaits, sans leur demander ?

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Partie 2 : Augmenter la relation client par la data et l'IA

Nous vous proposons de découvrir en avant-première un article issu du prochain livre blanc du C*CM (Center for Customer Management – référence française de la recherche académique en stratégie client).

Le Center for Customer Management (C*CM) rassemble 12 universitaires français d’horizons divers à la pointe du management de la relation client, désireux de favoriser les échanges entre les milieux académique et professionnel, et de contribuer ainsi à la réflexion des responsables, consultants et experts du management des  clients :

  • Thierry Delecolle, ISC
  • Florence Jacob, Université de Nantes – IAE
  • Eric Julienne, Université d’Evry-Val-d’Essonne, Paris-Saclay
  • Sylvie Llosa, Université d’Aix-Marseille – IAE
  • Aïda Mimouni-Chaabane, Université de Cergy-Pontoise
  • Gilles N’Goala, Université de Montpellier
  • Lionel Nicod, Université d’Aix-Marseille
  • Virginie Pez, Université de Paris Panthéon- Assas
  • Isabelle Prim-Allaz, Université de Lyon
  • Valérie Renaudin, Université Paris-Dauphine, PSL
  • Françoise Simon, Université Haute Alsace
  • Eric Stevens, ESSCA
  • Pierre Volle, Université Paris-Dauphine, PSL

Des entreprises partenaires participent également activement aux réflexions du C*CM et le soutiennent financièrement. Elles nous apprennent autant que nous leur apprenons. Leur fidélité nous est précieuse et sans elles le C*CM n’aurait pas de sens.

Un livre blanc sur les recherches en management de la relation client… by C*CM !

Le management des clients est devenu en quelques années une priorité stratégique pour de nombreuses entreprises : acquisition de clients, intelligence client, amélioration de l’expérience client, programmes relationnels, management de communautés de clients, dématérialisation de la relation, etc. Pour étudier en profondeur ces questions stratégiques, le C*CM mobilise les nombreuses recherches publiées en Europe et aux États-Unis.

Après discussion avec divers chefs d’entreprises, nous avons constaté que peu d’entre eux suivent la littérature académique sur les problématiques client. Plusieurs raisons expliquent cet état de fait :

  • La lecture d’un article de recherche demande trop de temps et d’efforts. Plusieurs heures de lecture sont nécessaires pour comprendre l’article en profondeur ;
  • Le vocabulaire est complexe et la forme peu attrayante ;
  • Il faut en lire beaucoup pour en trouver un avec de « vraies» implications managériales ;
  • L’accès aux articles n’est pas aisé.

Et pourtant, nos partenaires reconnaissent que beaucoup d’outils et de grilles d’analyses qu’ils utilisent proviennent de la recherche !

Riches de ce constat, nous avons décidé de leur faciliter la vie en éditant chaque année un livre blanc qui regroupe une vingtaine d’articles de recherche liés à la stratégie client qui pourraient les intéresser. La première édition de livre blanc est parue en septembre 2018 et a rencontré un véritable succès.

Les articles qui composent ce livre blanc ont été choisis par les membres du C*CM dans des revues classées par le CNRS. Cette année, Grégoire Bothorel (Numberly), a participé à cette édition en proposant un article sur vingt. Les contributeurs ont synthétisé, contextualisé et illustré les articles sélectionnés, au travers de plusieurs rubriques qui rythment les fiches de présentation : la problématique client, ce que dit la recherche sur ce thème, le so what qui explique comment l’on peut en tirer parti dans les pratiques d’entreprises, et le regard des pros dans lequel nos entreprises partenaires livrent leur analyse.

Nous  n’avons pas la prétention d’avoir choisi les « meilleurs » articles mais ceux qui sont susceptibles d’intéresser les professionnels, car ils débouchent sur des réponses concrètes, des recommandations pratiques. Nous sommes tous d’horizons différents, certains plus sensibles au digital, d’autres aux services, d’autres encore aux programmes de fidélité ou à l’expérience client… Cette diversité colore le livre d’approches complémentaires.

Un premier jeu d’articles a été présenté à nos partenaires qui ont commenté et sélectionné leurs préférés. Cette co-création du livre blanc a été un véritable plaisir pour tous.

Paul est client d’une entreprise informatique. Il a un problème avec un logiciel et dépose un ticket d’incident. Comment l’entreprise peut-elle savoir si Paul est content ou non de la façon dont elle le traite ?

Le problème

Les clients sont de plus en plus sollicités pour répondre à des questionnaires de satisfaction. Au-delà de leur lassitude, et de la difficulté à obtenir un échantillon représentatif de la clientèle, cette méthode par sondage est couteuse en temps, en argent et ne permet pas de savoir si les clients sont individuellement satisfaits ou pas.

Le graal serait de connaître instantanément le niveau de satisfaction de chaque client sans même avoir à le lui demander afin de mener immédiatement des actions correctives si nécessaire !

La question posée par l'article

L’essor des méthodes analytiques permet l’analyse automatique et instantanée des données de rencontre saisies pendant la prestation de services.

Pourrait-on exploiter ces données pour prédire et identifier systématiquement et automatiquement les clients insatisfaits, ce qui permettrait de prendre des mesures immédiates de récupération du service ?

L'étude des chercheurs

L’étude est fondée sur des incidents de service informatique. Dans le cas d’un tel incident, l’entreprise I.T. ouvre un fichier appelé « ticket d’incident » dans lequel tous les détails concernant le problème et l’interaction sont documentés.
Sur la base des données de 1584 incidents, combinés avec une enquête de satisfaction client ex-post collectée par le biais d’entretiens téléphoniques, des modèles d’apprentissage automatique pour prédire les clients insatisfaits sont évalués.

Les résultats montrent qu’il est possible de quantifier l’impact des éléments clés du service sur la satisfaction des clients.

So what ? L'analyse du C*CM

Cette méthode, encore exploratoire, a l’intérêt d’être bien moins chère que les enquêtes de satisfaction, d’être applicable à l’ensemble de la clientèle (et non pas sur un échantillon), d’identifier individuellement les clients insatisfaits et de permettre des actions de récupération (recovery) immédiates.

Il est donc possible de cibler et traiter instantanément les clients insatisfaits. Elle pourrait être utilisée pour récompenser les managers et les salariés qui ont accru la satisfaction des clients.

Cela dit, pour le moment, elle peut être appliquée à des services simples, plutôt sans personnel en contact, sur des échanges écrits. Elle traite de façon imparfaite le captage des émotions. Elle doit être améliorée (camera, etc.) mais indique une direction prometteuse. Elle est cependant intrusive et pose une fois de plus la limite du suivi individuel des actions et pensées du consommateur par l’entreprise.

Le regard des partenaires

L ‘enquête de satisfaction classique arrive en bout de course. Avec ces faibles taux de retour, c’est un peu un « bulldozer pour écraser une mouche ».

Les techniques de l’article sont prometteuses pour les services comportant des traces informatiques. Si des modèles d’apprentissage sont efficaces, il faut veiller à les mettre à jour au cours du temps.

Quant aux services qui ne sont pas en ligne, par exemple en magasin, on remarque aujourd’hui que les feed-back implicites sont nombreux, clairs et pourtant négligés, comme par exemple les réactions des clients en caisse. Il faut améliorer l’identification et la prise en compte immédiate des clients insatisfaits afin de régler les problèmes avant que le client frustré ne diffuse son mécontentement sur les réseaux.

A bientôt !

Maison Du Client.

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Partie 2 : Augmenter la relation client par la data et l'IA

Nous vous proposons de découvrir en avant-première un article issu du prochain livre blanc du C*CM (Center for Customer Management – référence française de la recherche académique en stratégie client).

Le Center for Customer Management (C*CM) rassemble 12 universitaires français d’horizons divers à la pointe du management de la relation client, désireux de favoriser les échanges entre les milieux académique et professionnel, et de contribuer ainsi à la réflexion des responsables, consultants et experts du management des  clients :

  • Thierry Delecolle, ISC
  • Florence Jacob, Université de Nantes – IAE
  • Eric Julienne, Université d’Evry-Val-d’Essonne, Paris-Saclay
  • Sylvie Llosa, Université d’Aix-Marseille – IAE
  • Aïda Mimouni-Chaabane, Université de Cergy-Pontoise
  • Gilles N’Goala, Université de Montpellier
  • Lionel Nicod, Université d’Aix-Marseille
  • Virginie Pez, Université de Paris Panthéon- Assas
  • Isabelle Prim-Allaz, Université de Lyon
  • Valérie Renaudin, Université Paris-Dauphine, PSL
  • Françoise Simon, Université Haute Alsace
  • Eric Stevens, ESSCA
  • Pierre Volle, Université Paris-Dauphine, PSL

Des entreprises partenaires participent également activement aux réflexions du C*CM et le soutiennent financièrement. Elles nous apprennent autant que nous leur apprenons. Leur fidélité nous est précieuse et sans elles le C*CM n’aurait pas de sens.

Un livre blanc sur les recherches en management de la relation client… by C*CM !

Le management des clients est devenu en quelques années une priorité stratégique pour de nombreuses entreprises : acquisition de clients, intelligence client, amélioration de l’expérience client, programmes relationnels, management de communautés de clients, dématérialisation de la relation, etc. Pour étudier en profondeur ces questions stratégiques, le C*CM mobilise les nombreuses recherches publiées en Europe et aux États-Unis.

Après discussion avec divers chefs d’entreprises, nous avons constaté que peu d’entre eux suivent la littérature académique sur les problématiques client. Plusieurs raisons expliquent cet état de fait :

  • La lecture d’un article de recherche demande trop de temps et d’efforts. Plusieurs heures de lecture sont nécessaires pour comprendre l’article en profondeur ;
  • Le vocabulaire est complexe et la forme peu attrayante ;
  • Il faut en lire beaucoup pour en trouver un avec de « vraies» implications managériales ;
  • L’accès aux articles n’est pas aisé.

Et pourtant, nos partenaires reconnaissent que beaucoup d’outils et de grilles d’analyses qu’ils utilisent proviennent de la recherche !

Riches de ce constat, nous avons décidé de leur faciliter la vie en éditant chaque année un livre blanc qui regroupe une vingtaine d’articles de recherche liés à la stratégie client qui pourraient les intéresser. La première édition de livre blanc est parue en septembre 2018 et a rencontré un véritable succès.

Les articles qui composent ce livre blanc ont été choisis par les membres du C*CM dans des revues classées par le CNRS. Cette année, Grégoire Bothorel (Numberly), a participé à cette édition en proposant un article sur vingt. Les contributeurs ont synthétisé, contextualisé et illustré les articles sélectionnés, au travers de plusieurs rubriques qui rythment les fiches de présentation : la problématique client, ce que dit la recherche sur ce thème, le so what qui explique comment l’on peut en tirer parti dans les pratiques d’entreprises, et le regard des pros dans lequel nos entreprises partenaires livrent leur analyse.

Nous  n’avons pas la prétention d’avoir choisi les « meilleurs » articles mais ceux qui sont susceptibles d’intéresser les professionnels, car ils débouchent sur des réponses concrètes, des recommandations pratiques. Nous sommes tous d’horizons différents, certains plus sensibles au digital, d’autres aux services, d’autres encore aux programmes de fidélité ou à l’expérience client… Cette diversité colore le livre d’approches complémentaires.

Un premier jeu d’articles a été présenté à nos partenaires qui ont commenté et sélectionné leurs préférés. Cette co-création du livre blanc a été un véritable plaisir pour tous.

Paul est client d’une entreprise informatique. Il a un problème avec un logiciel et dépose un ticket d’incident. Comment l’entreprise peut-elle savoir si Paul est content ou non de la façon dont elle le traite ?

Le problème

Les clients sont de plus en plus sollicités pour répondre à des questionnaires de satisfaction. Au-delà de leur lassitude, et de la difficulté à obtenir un échantillon représentatif de la clientèle, cette méthode par sondage est couteuse en temps, en argent et ne permet pas de savoir si les clients sont individuellement satisfaits ou pas.

Le graal serait de connaître instantanément le niveau de satisfaction de chaque client sans même avoir à le lui demander afin de mener immédiatement des actions correctives si nécessaire !

La question posée par l'article

L’essor des méthodes analytiques permet l’analyse automatique et instantanée des données de rencontre saisies pendant la prestation de services.

Pourrait-on exploiter ces données pour prédire et identifier systématiquement et automatiquement les clients insatisfaits, ce qui permettrait de prendre des mesures immédiates de récupération du service ?

L'étude des chercheurs

L’étude est fondée sur des incidents de service informatique. Dans le cas d’un tel incident, l’entreprise I.T. ouvre un fichier appelé « ticket d’incident » dans lequel tous les détails concernant le problème et l’interaction sont documentés.
Sur la base des données de 1584 incidents, combinés avec une enquête de satisfaction client ex-post collectée par le biais d’entretiens téléphoniques, des modèles d’apprentissage automatique pour prédire les clients insatisfaits sont évalués.

Les résultats montrent qu’il est possible de quantifier l’impact des éléments clés du service sur la satisfaction des clients.

So what ? L'analyse du C*CM

Cette méthode, encore exploratoire, a l’intérêt d’être bien moins chère que les enquêtes de satisfaction, d’être applicable à l’ensemble de la clientèle (et non pas sur un échantillon), d’identifier individuellement les clients insatisfaits et de permettre des actions de récupération (recovery) immédiates.

Il est donc possible de cibler et traiter instantanément les clients insatisfaits. Elle pourrait être utilisée pour récompenser les managers et les salariés qui ont accru la satisfaction des clients.

Cela dit, pour le moment, elle peut être appliquée à des services simples, plutôt sans personnel en contact, sur des échanges écrits. Elle traite de façon imparfaite le captage des émotions. Elle doit être améliorée (camera, etc.) mais indique une direction prometteuse. Elle est cependant intrusive et pose une fois de plus la limite du suivi individuel des actions et pensées du consommateur par l’entreprise.

Le regard des partenaires

L ‘enquête de satisfaction classique arrive en bout de course. Avec ces faibles taux de retour, c’est un peu un « bulldozer pour écraser une mouche ».

Les techniques de l’article sont prometteuses pour les services comportant des traces informatiques. Si des modèles d’apprentissage sont efficaces, il faut veiller à les mettre à jour au cours du temps.

Quant aux services qui ne sont pas en ligne, par exemple en magasin, on remarque aujourd’hui que les feed-back implicites sont nombreux, clairs et pourtant négligés, comme par exemple les réactions des clients en caisse. Il faut améliorer l’identification et la prise en compte immédiate des clients insatisfaits afin de régler les problèmes avant que le client frustré ne diffuse son mécontentement sur les réseaux.

A bientôt !

Maison Du Client.

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