Dans les télécoms encore plus qu’ailleurs, la concurrence fait rage. Les abonnés bénéficient de réseaux de haute qualité, d’offres de services facilement comparables, le tout à des prix toujours plus attractifs. Au cœur d’un environnement aussi férocement concurrentiel, sur le marché français et plus globalement en Europe, voire au Moyen-Orient et en Afrique, le nerf de la guerre n’est plus seulement le prix des abonnements et ce ne sont quasiment plus les technologies qui font la différence. La clé se trouve maintenance côté innovation ainsi et surtout que côté expérience client.

La stratgie des oprateurs doit dsormais imprativement reposer sur la collecte et lanalyse des donnes clients et des interactions avec eux. Cest une mine pour progresserdans la gestion de lexprience client, ainsi selon un tude rcente, 82% des donnes sauvegardes aujourdhui ne ltaient pas il y a encore cinq ans. Une fois les donnes collectes, comment rpondre rapidement aux mcontentements des utilisateurs, pour accroitre leur satisfaction, puis dpasser leurs attentes en anticipant leurs demandes? Grce aux solutions de Customer Experience Management (CEM) qui rpondent exactement cette nouvelle exigence. Et ce moindres cots. Optimiser lexprience client avec une vue 360... Pour apporter une rponse efficace un abonn, un oprateur a dabord besoin davoir une vue densemble, 360, du parcours client, que ce soit en boutique, sur son compte web utilisateur, concernant son comportement vis--vis de son tlphone (navigation web, tlchargements, etc.), les appels manqus, les encombrements de ligne, les performances du rseau, etc. Avec les outils de collecte et danalyse de donnes comme le Big Data, il est possible de voir ce qui se passe lintrieur mme de la maison. Les informations sont collectes directement sur les box DSL ou fibre, les mobiles ainsi que toutes les applications du SI de loprateur. Cela permet dtre au plus prs de lexprience client lors de lutilisation des services et du rseau, ainsi que lors de toutes les interactions avec labonn, depuis la souscription de son abonnement la facturation en passant par le support technique, sans oublier tout ce quun utilisateur peut diffuser sur les rseaux sociaux et le web. Ces plateformes de centre dappel ont un cot: tout appel vit reprsente ainsi un gain direct. Et si chaque appel peut tre trait en huit minutes au lieu de douze (selon le terme consacr: le Average Handle Time ou AHT , cest--dire le temps moyen dune communication en call center) grce la connaissance du problme client au travers de lhistorique des donnes collectes et analyses dans le systme Big Data, le gain est alors de 33%. De plus, le client sera davantage satisfait. Amliorer le retour sur Investissement grce aux plateformes Big Data Pour ce faire, le Big Data et lAnalytics sont aujourdhui des outils presque classiques, et fonctionnent trs bien dans les tlcoms. Technologiquement, les plateformes Big Data peuvent tre ajustes facilement et rapidement aux besoins de collecte, de traitement et danalyse de gros volumes dinformations. Elles sexcutent sur des matriels standards, appels commodity hardwares, qui peuvent tre hbergs dans un cloud, avec des suites logicielles comme Cloudera, Horton ou MapR. Leur avantage: elles sont bases sur des open sources ayant des capacits dvolution et de traitement en temps rel et de plus en plus avances, pour prendre des dcisions au plus tt. Les applications search based sont quant elles bases sur la recherche. Non intrusives, elles fournissent, avec une implmentation rapide, lensemble des donnes clients aux oprateurs des centres dappel ou des conseillers en boutique, mais galement lutilisateur grce son smartphone. Les budgets ainsi engags sont nettement optimiss par rapport aux solutions plus traditionnelles de Business Intelligence. Le retour sur investissement (ROI) du CEM est donc beaucoup plus favorable et rapide. Valoriser les donnes en les croisant avec des data externes Enfin, il y a la valorisation des donnes. Traditionnellement, les oprateurs tlcoms valorisent les donnes clients en interne pour amliorer, nous lavons dit, les services rendus. Avec le Big Data, il est possible de les valoriser en les croisant avec des donnes externes. Une telle valorisation peut servir innover et crer de nouveaux business models. Avec lensemble des donnes: celles stockes dans le SI, celles fournies par les utilisateurs et celles dduites via des algorithmes sophistiqus, le vendeur dune boutique peut ainsi connaitre instantanment le comportement dun abonn quand il se promne dans les rayons, et anticiper ses achats en lui proposant, par exemple, des bons dachat ou des communications gratuites. Aujourdhui, les oprateurs tlcoms affichent encore sur ce terrain de la valorisation une certaine timidit. Pourquoi? Il y a avant tout un frein li au respect de la vie prive alors que la solution repose sur des outils danonymat. Ensuite, il y a la question de la disponibilit du SI pour rcuprer, analyser et mettre disposition ces donnes via des API ou des applications externes. Deux barrires quil faudra faire tomber pour proposer encore autre chose des clients de plus en plus exigeants.

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