Datavisualisation - relation client

Comment la data visualisation améliore la relation client ?

A l’ère du big data, la data visualisation est devenue un enjeu primordial pour les entreprises qui souhaitent tirer profit de leurs données.

Qu’est-ce que la data visualisation ?

La data visualisation, également appelée visualisation de données en français, est une science consistant à mettre visuellement en forme un grand nombre de données. Cela permet notamment aux entreprises de se baser sur des statistiques fiables pour prendre des décisions. Toutefois, savoir tirer des enseignements issus de données brutes demande une certaine expertise. C’est particulièrement dans cette optique que la data visualisation devient intéressante : rendre compréhensible à tout un chacun les données qui importent, celles qui sont intéressantes en fonction des problématiques d’une entreprise.

Bien que la data visualisation soit souvent employée par les sociétés pour prendre des décisions stratégiques, cette méthode est également employée dans de nombreux autres domaines dès lors que l’on doit communiquer de manière claire au sujet de statistiques et de chiffres.

Les différentes utilités de la data visualisation

En entreprise, la data visualisation, aussi nommée la dataviz, est un moyen de communication pertinent, en interne comme en externe. La data visualisation permet ainsi de traiter en une seule fois de grandes quantités d’informations, afin de comprendre plus aisément le fonctionnement de son entreprise, ainsi que les résultats engendrés par les différentes actions mises en place. Cela permet de mesurer de manière visuelle et concrète les impacts des nombreuses actions mises en place par les différents acteurs et collaborateurs d’une même société. L’enjeu est de taille, puisque cela permet aux différentes branches d’une même société, qui ne possèdent pas toutes la même expertise, de comprendre les actions menées par chacun. Ainsi, les services d’une même société sont en mesure de communiquer efficacement sur leurs actions en ayant une vision globale des missions menées.

Néanmoins, il est primordial que l’exploitation des données et la réalisation des différents graphiques soient réalisés par des experts en data visualisation, afin d’éviter d’aboutir à des analyses erronées et donc des conclusions faussées. Lorsqu’elle est bien employée, la data visualisation permet donc une compréhension globale des actions déployées dans une entreprise et de leurs résultats. Ce n’est toutefois pas le seul intérêt de la data visualisation.

Une importante plus-value décisionnelle

Outre l’aspect communicatif entre les différents services d’une même entreprise, la data visualisation permet également une importante plus-value lors de la prise de décision. En effet, toutes les informations dont dispose une entreprise alimentent ses outils décisionnels. En prenant en compte l’ensemble de ces données, de manière précise et impartiale, il est possible de prendre de meilleures décisions. Là encore, ce travail doit être confié à des experts en data visualisation, afin que seules des données qualitatives soient utilisées, à bon escient. Ainsi, une data visualisation efficace, de qualité, permet de ne pas déformer l’information en affichant les résultats de manière tronquée, voire inexacte. En outre, les données employées doivent être régulièrement mises à jour, de manière automatisée, afin de s’assurer de la pertinence de leur utilité décisionnelle.

Renforcer le message à transmettre

Pour finir, la data visualisation permet également d’insister sur certains éléments visuels, afin de renforcer le message à transmettre en interne ou en externe. En effet, les images ont bien plus d’impacts que les mots lors de la transmission d’informations et de leur mémorisation. Présenter des résultats sous forme de schéma est ainsi beaucoup plus frappant et persuasif qu’un rapport écrit. Cela ne fonctionne toutefois pas avec tous les types de schémas, il faut en effet opter pour l’affichage et les graphiques les plus appropriés en fonction de chaque situation. Une mission qui doit, là aussi, être menée par des experts en data science. L’enjeu est de taille, puisque choisir une mauvaise visualisation peut provoquer l’effet inverse de celui initialement escompté.

Améliorer les connaissances de son propre business

Utiliser de manière efficace la data visualisation permet ainsi d’obtenir une meilleure compréhension des données détenues par une société. Les entreprises qui emploient la data visualisation peuvent s’en servir pour améliorer les connaissances qu’elles ont de leur propre business et de leur environnement de travail. Il est en revanche primordial de bien utiliser la data visualisation, puisqu’une mauvaise dataviz est de nature à brouiller un message, entraînant une prise de décision erronée. A contrario, une bonne data visualisation permet la transmission de messages puissants qui seront mémorisés par tous. Acteurs et collaborateurs d’une même entreprise peuvent ainsi avoir une compréhension globale des actions menées par leur société et prendre des décisions soutenues par ces données.

La data visualisation centrée sur l’expérience client

En ce qui concerne la relation client, la data visualisation se révèle aussi être un puissant levier. En effet, étant donné que les consommateurs attendent d’une organisation de la transparence, ainsi qu’une réponse instantanée et intuitive, la dataviz est alors indispensable dans ce contexte. Nombreuses sont les entreprises à l’utiliser afin de collecter et d’analyser des données clients ciblant leurs utilisateurs.

La dataviz, pour une expérience client qualitative

En effet, en valorisant une expérience client de qualité, la data visualisation permet de répondre aux demandes croissantes des clients, notamment vis-à-vis de deux tendances croissantes rendant crucial le développement d’outils de visualisation :

  • Côté demande, les consommateurs sont friands de meilleures expériences clients. Ils attendent désormais plus d’engagement de la part des marques qu’ils utilisent et ont été habitués à des expériences offertes par les appareils modernes. Ils attendent donc des réponses instantanées et appropriées à leurs demandes.
  • Du côté de l’offre, il est essentiel de s’appuyer sur la data visualisation pour pouvoir obtenir d’une grande quantité de données non structurées des informations pertinentes et adaptées à une clientèle. L’utilisation de techniques de visualisation des données se révèle ici essentiel pour comprendre les attentes des clients. Par exemple, la data visualisation permet à une marque d’analyser les appréciations majeures se dégageant de millions de messages sur les réseaux sociaux.

De nos jours, les organisations sont nombreuses à avoir compris qu’elles doivent dépasser les tableaux de bord et feuilles de calculs traditionnels, de manière à accorder une attention particulière à la consommation des utilisateurs. Les graphiques établis à partir des données captées par une entreprise ne sont plus une fin en soi, mais le début d’une analyse client poussée, permettant à une société d’ajouter une valeur réelle dans ses interactions avec sa clientèle.

Dans le secteur bancaire, par exemple, la data visualisation permet aux clients d’une banque de suivre leurs dépenses bancaires et ainsi de mieux gérer leurs comptes. Autre exemple concret de ce que la datavisualisation peut offrir aux consommateurs : dans le secteur énergétique, les clients peuvent visualiser les dépenses engendrées par leurs comportements, et ainsi adapter ces derniers pour réaliser des économies.

Les clients s’habituant de plus en plus à ce type d’interactions numériques basées sur la data visualisation, les entreprises qui ne l’emploient pas sont inévitablement amenées à perdre des parts de marché. Les sociétés considérées comme leaders dans le numérique placent ainsi cette science au cœur de leurs offres, de manière à améliorer leur relation client.

0 réponses

Laisser un commentaire

Participez-vous à la discussion?
N'hésitez pas à contribuer!

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *