3 use cases de Data Quality dans les services client et les centres d'appels

21 novembre 2022

Service client : 3 use cases de Data Quality pour répondre vite et bien

Selon les tendances de l’expérience client en 2022 (rapport Zendesk), 70 % des clients dans le monde et 59 % en France prennent leurs décisions d’achat en fonction de la qualité du service reçu. Il est donc stratégique que votre service client leur apporte des réponses rapides et pertinentes. La Data Quality facilite la tâche des conseillers, comme l’illustrent trois cas d’usages courants dans le service client et en centre d’appels.

Votre service client a besoin d’outils de productivité rodés, d’une bonne connaissance client, d’une vue de l’historique de chacun pour répondre vite et bien à leurs requêtes. Le dénominateur commun : des données client fiables et unifiées. C’est pourquoi le Data Quality Management s’avère indispensable pour renforcer les processus opérationnels. La preuve en 3 cas d’usage que connaissent bien les services clients et les centres d’appels.

1 – Créer des fiches client sans erreur ni lenteur du service client

Un client a reçu son produit mais ne sait pas comment le faire fonctionner ? Son réflexe : appeler votre service client pour avoir de l’aide. Échanger en direct avec un conseiller reste une modalité appréciée par les clients pour exposer leur problème et recevoir une assistance sur mesure.

Ce type d’échange est souvent l’occasion de créer la fiche du client pour le conseiller. Or, la collecte des informations peut vite devenir fastidieuse lorsqu’il faut faire épeler ou répéter un nom ou une adresse, sans compter que la saisie manuelle des données client figure parmi les premières sources d’erreur. Le tout affecte l’échange, car le conseiller y passe trop de temps au détriment de l’écoute de la problématique du client. De plus, la fiche client aura peu d’utilité future si elle contient des coordonnées incomplètes ou invalides.

Dans ce scénario, la Data Quality est une nécessité pour créer des fiches client sans approximation et sans perte de temps. Des fonctionnalités telles que l’aide à la saisie et le contrôle en temps réel des informations réduisent la création d’une fiche à une formalité simple et rapide. Le conseillé est assisté avec des propositions de saisie en temps – nom d’une voie, éléments avant l’arobase de l’email, entre autres. Un contrôle dynamique identifie immédiatement toute erreur de saisie et valide la contactabilité des adresses email et des numéros de téléphone.

Le conseiller peut ainsi passer sans délai à l’étape de la création d’un ticket d’assistance et écouter la problématique du client.

2 – Repérer sur-le-champ un client déjà présent dans la base

Autre cas de figure classique dans un service client : un client appelle pour une réclamation, telle la réception d’un produit qui n’est pas le bon, après avoir créé son compte sur le portail de la marque. Sans la mise en œuvre de la Data Quality, le conseiller SAV ne peut pas voir, depuis son outil CRM, qu’une précédente fiche client existe dans le système d’information du portail Web. Le risque est de créer une nouvelle fiche client en double et d’affecter ainsi la qualité de la base.

Avec une solution de DQM, il est possible d’effectuer une recherche de préexistence et d’éviter ainsi une ressaisie inutile, et bien sûr de générer des doublons. Dans ce cas de figure, la fiche créée par le client en selfcare va ressortir à l’écran du conseiller grâce à un lien entre la solution de DQM et l’outil CRM. Le conseiller peut récupérer directement le profil client dans l’outil de suivi de tickets d’assistance, sans ressaisie, ouvrir le dossier et s’occuper du client sans étape préliminaire. Le conseiller et le client en bénéficient : gain de temps, de précision, remède contre les doublons et garantie de pertinence dans les réponses.

3 – Éviter au service client l’entrave des doublons de données

Il n’est pas rare que plusieurs fiches clients associées à la même personne apparaissent à l’écran d’un conseiller qui prend un appel. Il s’agit de l’un des cas de figure les plus critiques : quelle fiche retenir ? À laquelle se fier ? Ces doublons sont un classique, lorsque le client a utilisé plusieurs points de contact avec votre entreprise – email, précédent appel, inscription en ligne… Sans identification des doublons ni capacité à fusionner l’ensemble, autant de fiches client sont enregistrées. En effet, elles contiennent immanquablement des différences qui les font passer pour des fiches distinctes dans l’outil CRM – par exemple, un prénom sous forme d’initiale, puis saisi ensuite en toutes lettres. En général, elles sont également incomplètes.

La solution consiste à repérer que ces fiches concernent le même client par dédoublonnage dynamique, puis à réconcilier les données qu’elles contiennent.

Les outils de pointe de DQM savent identifier les master data à retenir, contrôler les informations de contact, puis les fusionner en une seule fiche parent qui hérite de l’ensemble des éléments validés des doublons.

Ces 3 cas d’usage font partie du quotidien de votre service client, en particulier son call center sous pression de réponses pertinentes immédiates. Offrir un Data Quality Management intelligent à vos équipes n’est pas qu’une simple option utile, mais un véritable impératif d’efficience et de satisfaction au travail. Il va sans dire que la relation client, elle aussi, en profite directement !

À propos de DQE

Parce que la qualité des données est essentielle à la connaissance client et à la construction d’une relation pérenne, depuis 2008 DQE met à la disposition de ses clients des solutions innovantes et complètes facilitant la collecte de données fiables.