糖心原创

L'équipe CX de Meta Reality Labs partage ses meilleures pratiques pour améliorer l'expérience client — allant au-delà des enquêtes pour collecter les données pertinentes afin de générer des actions.

Les professionnels avancés de l'expérience client (CX) savent que la collecte de feedback client via des enquêtes n'est qu'une tactique parmi d'autres, utilisable dans le cadre d'une stratégie plus large et sophistiquée visant à améliorer l'expérience client. Les enquêtes sur la Voix du client peuvent avoir un impact accru lorsqu'elles sont menées conjointement avec d'autres approches permettant une meilleure visibilité sur l'expérience client, de prioriser les actions qui améliorent la CX et d'activer des améliorations continues qui fidélisent et renforcent la marque.?

Et l'équipe responsable de l'expérience client au sein de la division de réalité virtuelle et augmentée de Meta, Meta Reality Labs, ouvre la voie — en combinant les enquêtes avec un large éventail de signaux client.?

J'ai eu le plaisir d'apprendre de deux leaders CX chez Meta Reality Labs — , Responsable mondiale de l'expérience client, et , Responsable CX — comment ils capturent davantage de signaux d'expérience client au-delà des enquêtes traditionnelles, intègrent l'IA dans leurs efforts, débloquent des insights plus exploitables, priorisent les domaines d'amélioration de l'expérience client et permettent une action basée sur les données à tous les niveaux de l'organisation, lors de notre récent webinaire, Au-delà de l'enquête : Comment les programmes d'expérience client complets permettent l'action.?

Voici quelques points forts de notre discussion sur la manière dont Meta fidélise ses clients en toute confiance, ainsi que des réponses supplémentaires aux questions posées par les participants à notre webinaire*.

Q : En l'espace de quelques années seulement, votre équipe de Meta Reality Labs est passée de la réalisation de simples enquêtes à l'obtention des données nécessaires pour prendre des mesures concrètes dans l'ensemble de l'entreprise. Pouvez-vous nous parler de votre parcours ?

Pegah Valeh : Nous n'avions pas de programme d'expérience client lorsque j'ai rejoint Meta. Nous ne disposions que d'une seule enquête que les utilisateurs n'exploitaient pas réellement pour l'analyse ou la prise de décision. Nous avons donc mis en place un programme CX en intégrant d'abord 糖心原创 et en établissant notre première enquête via 糖心原创, destinée aux personnes après leur interaction avec nos agents.

Nous avons commencé par là car nous étions intégrés à l'équipe de support client, et c'était le domaine qui nécessitait le plus d'insights, et nous avions déjà l'adhésion. Ensuite, nous avons étendu notre programme pour examiner les expériences client de bout en bout, toutes les interactions tout au long du parcours client.

Nous avons commencé à étendre progressivement notre programme de soutien à la clientèle à l'expérience d'achat, à l'expérience de livraison, à l'écoute des produits, puis à l'expérience de retour.

Nous souhaitions également obtenir un ensemble diversifié de feedback et d'insights et ne pas nous fier uniquement aux enquêtes. Nous avons donc commencé à capturer le feedback indirect, tel que les avis sur les produits, les médias sociaux et les données opérationnelles, comme les données inférées, afin de compléter nos enquêtes et d'améliorer notre compréhension de nos clients.

Q : Qu'est-ce qui vous a fait réaliser que d'autres types de feedback étaient nécessaires pour améliorer votre programme d'expérience client ??

PV : C'était notre intention depuis le début — notre vision était de construire une vue à 360 degrés de l'expérience client à travers toutes nos activités. Nous avons également réalisé qu'il est important de disposer d'un ensemble diversifié d'informations, car les enquêtes sont absolument excellentes, mais elles peuvent présenter des angles morts et il peut également exister d'autres moyens plus rapides que d'attendre le retour des résultats d'enquête.

C'est pourquoi nous avons commencé à développer d'autres types de retour d'information, y compris le retour d'information direct, le retour d'information indirect et les sources de données qui nous aident à déduire, sur la base des comportements des clients et des données opérationnelles, si le client a eu une bonne ou une mauvaise expérience sans même avoir à poser la question.

Stephen Lopez : Notre équipe fait partie d'une organisation d'assistance, il est donc naturel pour nous de tirer parti des données opérationnelles, des tickets d'assistance et des données numériques de notre centre d'assistance pour comprendre les expériences en libre-service. Puis, au fur et à mesure que notre programme s'est développé, nous avons identifié - et commencé à utiliser - d'autres types de retour d'information en fonction de ce que nous écoutions. Tout au long de ce processus, nous avons donné la priorité à la compréhension de ce qui pourrait compléter nos données d'enquête pour nous aider à mieux comprendre les expériences de nos clients.

Pour chaque nouvelle stratégie que nous lan?ons, nous utilisons les insights collectés via ce programme et les partageons avec les autres partenaires de l'organisation afin de démontrer la valeur de l'effort, puis nous nous développons en conséquence.

- Pegah Valeh, responsable CX mondial, Meta Reality Labs

Q : Pouvez-vous nous dire comment vous avez obtenu l'adhésion des parties prenantes ?

PV : Nous avons commencé par examiner les moments de vérité clés, ceux qui ont un impact exceptionnel sur l'expérience client. L'autre élément que nous avons pris en considération était les domaines pour lesquels nous avions déjà un certain niveau d'adhésion, les opportunités les plus accessibles.

Il fallait que ce soit soit un moment de vérité clé pour que nous nous battions pour cela, soit quelque chose pour lequel nous pouvions rapidement obtenir l'adhésion en démontrant la valeur des insights.?

Pour chaque nouvelle stratégie que nous lan?ons, nous utilisons les insights collectés via ce programme et les partageons avec les autres partenaires de l'organisation afin de démontrer la valeur de l'effort, puis nous nous développons en conséquence.

Q : Qu'est-ce qui était le plus important pour vous lorsque vous avez con?u votre programme CX ?

PV : Nos capacités d'analyse. Il est assez facile de collecter du feedback. Mais la plupart des entreprises peinent à traduire tout ce feedback en actions. C'était donc le principe de conception principal de notre programme — exploiter l'analytique pour traduire plus efficacement les insights.

Le fait de demander un retour d'information crée chez les clients l'attente que vous allez en faire quelque chose. Et si vous ne pouvez pas le faire, mieux vaut ne pas le demander. C'est pourquoi nous avons con?u notre programme de manière à ce que l'analyse et l'apprentissage soient prioritaires par rapport à l'écoute.

Q : Quels types de données vous ont aidé à débloquer davantage d'insights exploitables ?

SL : Du c?té de l'assistance, il y a les tickets eux-mêmes, mais aussi le volume de problèmes spécifiques et les transcriptions de ces tickets, où nous pouvons réellement apprendre ce qui se passe du point de vue du client. Nous pouvons ensuite associer ces données à d'autres données comportementales. Par exemple, comment les clients s'adressent-ils à notre centre d'assistance ? Rencontrent-ils des difficultés de navigation ? Cela nous aide à dresser un tableau plus holistique de nos expériences globales en matière d'assistance.?

Les données relatives aux commandes, aux livraisons et aux retours en sont un autre exemple. Nous surveillons le respect des délais de livraison, dont nous savons, gr?ce à des analyses antérieures, qu'ils sont en corrélation avec l'expérience et les résultats commerciaux. Ainsi, même si nous continuons à interroger les clients sur leurs expériences de livraison et de retour, nous pouvons également exploiter le respect des délais de livraison pour tirer des conclusions sur ces expériences pour l'ensemble de nos clients, et pas seulement pour ceux qui ont répondu à l'enquête.

Nous associons également des informations indirectes, telles que les commentaires sur les produits et les messages sur les médias sociaux, à nos données opérationnelles pour obtenir une image plus globale.?

Q : Comment priorisez-vous les domaines sur lesquels vous concentrer pour améliorer l'expérience client ?

SL : Il s'agit d'une question de gravité et de prévalence. Quelque chose a-t-il un impact négatif sur nos clients ? Et, combiné à cela, quel est le degré de prévalence du problème ??

Par exemple, si nous constatons que quelque chose a un impact important sur le NPS? ou d'autres indicateurs d'expérience, et que nous pouvons également évaluer la prévalence et la gravité à partir du volume de support, des commentaires sur les produits, des données comportementales, etc.?

Q : Pouvez-vous partager des exemples d'actions que vous avez entreprises pour améliorer l'expérience client sur la base des données ?

SL : Lorsque nous lan?ons un produit, nous tirons parti de nos efforts d'écoute existants pour suivre et rapidement identifier et traiter les problèmes qui se posent. Lors du lancement récent d'un produit, nous avons compris, gr?ce à notre enquête sur les achats, que l'expérience d'achat et de livraison suscitait une certaine confusion. Nous avons validé le retour d'information provenant de sources multiples et l'avons transmis à nos équipes internes pour qu'elles améliorent le processus d'achat et les supports marketing afin de définir des attentes plus claires pour nos clients et, en fin de compte, d'améliorer leur expérience.

? chaque lancement de produit, nous nous appuyons activement sur nos insights en temps réel pour intervenir aussi rapidement que possible afin de résoudre les problèmes. De manière continue, nous collaborons avec les équipes sur les opportunités d'amélioration continue.

Pour en revenir à la gravité et à la prévalence, nous évaluons régulièrement les problèmes qui ont le plus d'impact sur nos clients, nous identifions les équipes compétentes qui s'occupent de ces problèmes, puis nous réunissons ces équipes pour réfléchir à la manière de résoudre les problèmes. Il est très important pour nous de relier ces problèmes d'expérience à leurs objectifs, qu'il s'agisse de réduire le co?t du service, le taux de désabonnement, le volume de cas, etc.

Nous essayons de faire évoluer notre programme d'analyse et, dans ce cadre, nous tirons parti de l'IA et de l'analyse prédictive et prescriptive pour prévoir des éléments tels que le taux de désabonnement, l'intention des clients et les réponses des non-répondants, alias "la majorité silencieuse" qui ne répond pas aux enquêtes, afin de réduire à terme notre dépendance à l'égard des enquêtes.

- Stephen Lopez, responsable CX, Meta Reality Labs

Q : Comment envisagez-vous l'utilisation de l'IA pour améliorer l'expérience client d'un point de vue analytique ?

SL : Nous essayons d'être très intentionnels dans nos investissements en IA pour nos programmes, et cela inclut l'examen des applications de l'IA et la garantie que nous tirons parti de solutions qui ajoutent de la valeur non seulement à notre programme, mais aussi, en fin de compte, à nos clients.

Certaines de nos analyses requièrent un effort important de la part de nos analystes ou impliquent un ensemble de t?ches à faible effort. Nous commen?ons donc à étudier comment nous pouvons faire appel à l'IA pour réduire le temps de compréhension, faciliter le travail de nos analystes et être plus efficaces.

En complément, nous nous concentrons sur la mise à l'échelle de nos insights — en utilisant des solutions d'IA pour des insights et des rapports en libre-service.?

En ce qui concerne les types d'analyse proprement dits, nous essayons de faire évoluer notre programme d'analyse, notamment en tirant parti de l'IA et de l'analyse prédictive et prescriptive pour prévoir des éléments tels que le taux de désabonnement, l'intention des clients et les réponses des non-répondants, c'est-à-dire la "majorité silencieuse" qui ne répond pas aux enquêtes, afin de réduire à terme notre dépendance à l'égard des sondages.

En fin de compte, nous voulons utiliser tout cela pour informer la conception de l'expérience et permettre l'orchestration en temps réel.?

Il est important d'envisager l'IA selon une approche de type "ramper, marcher, courir". Nous consacrons vraiment du temps à comprendre comment l'IA peut nous aider dans le cadre de nos programmes d'écoute et d'apprentissage avant de passer directement à l'action.

Q : Comment voyez-vous l'évolution des tendances en matière d'IA et de CX au cours des 12 prochains mois ?

PV : L'avancement de l'IA va complètement transformer l'industrie de l'expérience client. Il va accélérer nos progrès vers l'offre de meilleures expériences client. Il nous aidera non seulement à augmenter la vitesse du délai d'obtention des insights, mais il nous apportera également l'échelle et la profondeur qu'il a été si difficile d'atteindre. Dans le futur de la CX avec l'utilisation de l'IA, nous serons en mesure d'obtenir rapidement et plus précisément une meilleure compréhension des points de douleur de nos clients et une meilleure compréhension de la cause profonde de ces problèmes, puis de pouvoir orchestrer les actions.?

De nombreuses entreprises utilisent efficacement l'analytique prédictive et prescriptive ainsi que l'Experience Orchestration, mais ces outils sont actuellement sous-utilisés. Avec l'IA, la création d'expériences personnalisées et proactives deviendra un prérequis. C'est pourquoi nous explorons ces opportunités le plus t?t possible, car nous voulons nous assurer de pouvoir exploiter la puissance de l'IA pour offrir une meilleure expérience client, réduire l'attrition, diminuer les co?ts et, à terme, améliorer les expériences client gr?ce à une personnalisation accrue, à des capacités prédictives renforcées, et en veillant à anticiper, adresser et orchestrer proactivement les actions.

Q : Quelle est la prochaine étape pour votre équipe ?

PV : L'utilisation de l'analytique prédictive et prescriptive est très importante pour nous et constitue un domaine dans lequel nous investissons. Cela nous aidera à terme à orchestrer l'action et à construire des expériences personnalisées, ce qui est un autre objectif de notre organisation. Le sous-produit est que cela nous aide également à réduire le délai d'obtention des insights, ce qui est un autre de nos objectifs. Nous voulons nous assurer de ne pas passer beaucoup de temps à manipuler, nettoyer ou interpréter les données. Nous nous concentrons donc également sur les capacités en libre-service pour nos analystes et nos partenaires, afin qu'ils n'aient pas à dépendre entièrement de nous.?

Enfin, aucune de ces priorités n'a d'importance si nous n'avons pas la bonne culture de centrage sur le client au sein de notre organisation, et c'est donc un autre domaine dans lequel nous investissons.?

Questions de l'audience : Réponses de Meta pour l'amélioration de l'expérience client

Ce webinaire a suscité un tel intérêt et un tel engagement que nous avons été inondés de questions de la part de notre public. L'équipe de Meta a partagé ces enseignements supplémentaires en réponse à certaines des questions qui ont été posées :

Q : Comment assurez-vous la responsabilisation et l'action concernant les insights découverts ?

PV : Ce qui a fonctionné pour nous, c'est l'établissement d'objectifs, de métriques et de KPI partagés qui représentent l'expérience client avec nos parties prenantes. Cela nous a aidés à rester alignés et à créer une responsabilisation.?

Nous donnons également la priorité à l'éducation des parties prenantes sur l'impact sur les clients - c'est-à-dire ce que l'absence d'action signifie pour les clients - et nous relions ensuite ces impacts aux objectifs et aux mesures auxquels les parties prenantes sont attachées (par exemple, l'impact sur les ventes futures si nous ne prenons pas de mesures sur cette question).?

Nous partageons également des recherches sectorielles ou internes démontrant l'importance de l'approche centrée sur le client et de la prise en compte des retours clients pour le succès global de l'entreprise. Nous avons élaboré une présentation regroupant tous ces types d'insights, en nous appuyant principalement sur des études externes concernant le ROI et l'impact de l'expérience client sur les entreprises, et nous avons saisi chaque opportunité de sensibiliser notre organisation à ces enjeux afin d'accro?tre la prise de conscience.

Q : Lorsque vous vous concentrez sur les indicateurs clés de performance, quelle est votre priorité - le NPS? ou la rentabilité à court terme ? Quel est le point idéal pour vous ?

PV : Un bon équilibre entre les deux est essentiel, mais j'essaie personnellement de privilégier les gains de fidélité à long terme, car cette croissance est plus durable. Il est difficile de vous donner un point de repère exact, car cela dépend du point de contact et du type de NPS? (et de la méthodologie de l'enquête).?

Q : Quelles sont les meilleures pratiques pour inciter davantage de clients à répondre aux enquêtes ? Que peuvent faire les entreprises pour recevoir un retour d'information diversifié ?

PV : Notre taux de réponse est relativement bon, mais voici quelques stratégies que j'ai déjà utilisées. Envoyer des rappels d'enquête (cela nous a permis d'améliorer notre taux de réponse de +5% à 6%). Poser des questions dans le même canal/interaction (par exemple, envoyer des enquêtes par chat si les clients ont interagi avec vous par chat ou juste après la fin de l'interaction pour d'autres types de canaux).

Veillez à poser des questions qui intéressent vraiment les clients, de leur point de vue - posez des questions sur les actions qu'ils ont entreprises, les articles qu'ils ont achetés, les expériences qu'ils ont vécues et la raison pour laquelle vous êtes intéressé par leur point de vue unique. Faites en sorte que vos enquêtes soient simples, courtes et directes, et demandez un retour d'information via les canaux préférés des clients, là où ils s'engagent activement avec votre marque.?

Pour découvrir d'autres meilleures pratiques CX de Meta Reality Labs, consultez l'enregistrement complet du webinaire ici : Au-delà de l'enquête : Comment les programmes d'expérience globale permettent de passer à l'action.

*Cette conversation a été modifiée pour des raisons de longueur et de clarté.