L'expérience client est façonnée par toutes les interactions cohérentes entre vos multiples points de contact. “Désiloter” ces interactions et les unifier nécessite de mettre en place un framework technique efficace qui permette surtout de rendre la donnée suffisamment manipulable pour responsabiliser les métiers et in fine, améliorer cette expérience proposée. C’est ce qu’on appelle l’approche “data as a product”.
Site web, application mobile, réseaux sociaux, magasins, publicité, chatbots, centres d'appels… Vos clients peuvent entrer en contact avec votre marque de bien des manières. Si c’est presque un poncif à ce stade, il est important de le rappeler car leur opinion est modelée et influencée par la somme et la cohérence de ces éléments ; c’est ce que l’on appelle aujourd’hui l’expérience client, ou CX.
La clé pour unifier ces différents canaux d'engagement réside dans l'exploitation des données. Les expériences client modernes nécessitent une communication sans couture entre toutes les sources de données et les points de contact ouverts aux utilisateurs. Et c’est là où le bât blesse. Les sources de données ont inexorablement suivi l’organisation de l’entreprise : les données du marketing ne sont alimentées et exploitées que par le marketing, les données de la logistique ne le sont que par la logistique…
Ce silotage vient par ailleurs des briques logicielles elles-mêmes, souvent architecturées en “monolithes” qui imposent par nature un couplage fort entre les données brutes et les données métiers. Ré-architecturer vos applications en micro services découplés offre modularité, portabilité et autonomie en matière d’exposition de ces données. Le nouveau concept très en vogue de “datamesh” vient répliquer ce concept mais appliqué à la data.
Néanmoins, il est crucial de ne pas restreindre cette approche à des aspects purement techniques. La gouvernance de la donnée doit être corrélée à la stratégie globale de l’entreprise. C’est ici que des référentiels communs tels que les “data lakes” ou les “data warehouses” couplés à des outils de manipulation de données permettent d’en faciliter l'accès. Cela implique notamment de mettre en place des mécanismes de référencement et de collaboration, d'agréger les connaissances clients, de communiquer et de représenter les données, d'établir des tableaux de bord opérationnels… le tout utilisable par le métier sans connaissances techniques préalables.
La clef du succès est bien là : il faut créer le bon framework pour responsabiliser les propriétaires des données et ainsi orchestrer leur traçabilité, leur qualité et leur mise à disposition. C’est ce qu’on appelle la “data as a product”, ou donnée(s) en tant que produit dans la langue de Molière.
Cette stratégie présente de multiples avantages pour votre CX : permettre une compréhension du contexte des prospects et en ouvrant la voie à une personnalisation hyper-ciblée de l'offre, voire même à des analyses prédictives ou de l’IA !
