Opérateurs de télécommunications: faites-vous confiance à vos données et qu'est-ce que cela signifie pour vos clients?

Mark Wright, associé consultant en télécommunications et services publics.

Chaque conversation que j'ai implique des données. Qu'il s'agisse de trouver des informations supplémentaires sur les clients, les opérations commerciales pour rationaliser les processus ou les programmes de transformation numérique. Les opérateurs investissent dans les données pour maximiser leur avantage concurrentiel sur un marché saturé¹, tout en répondant aux exigences des clients et des régulateurs en matière d'équité et de transparence. J'étais à une conférence il y a plusieurs années en écoutant un opérateur dire que s'il pouvait augmenter de 1% son taux de connexion pour les nouveaux clients, cela se traduirait par 400 millions de livres sterling de revenus supplémentaires. Ce que le nombre réel est maintenant peut être débattu, mais ce qui est certain, c'est que les données sont au cœur de chaque décision et qu'elles peuvent avoir un impact significatif sur les performances de l'entreprise et sur la façon dont les clients sont traités.

Cependant, à l'échelle mondiale, la plupart des organisations ne se considèrent pas comme axées sur les données malgré l'investissement croissant dans les données et l'analyse. Notre recherche² montre que tandis que les organisations progressent, il y a toujours une déconnexion due à; une certaine méfiance à l'égard des données, l'exactitude des données et une pénurie de compétences en matière de données. Le fait de ne pas comprendre comment les données y sont parvenues, leur exactitude et quand elles sont utiles non seulement ajoute au niveau de méfiance, mais empêche également les organisations de maximiser la valeur de l'investissement réalisé. Pour les opérateurs de télécommunications, cela ne concerne pas seulement une meilleure prise de décision des clients et un avantage concurrentiel, mais aussi la monétisation de la richesse des données mobiles qu'ils détiennent.

Les données augmentent de façon exponentielle, le nombre de sources de données et la complexité augmentant. Des analyses avancées par apprentissage automatique commencent à être testées et éprouvées dans les domaines du risque de crédit et de l'identification des fraudes, et on s'attend à ce que l'IA ait le plus grand effet dans le service client et les zones de rétention selon un récent livre blanc de Finextra³. Cependant, en moyenne, les organisations estiment que 28% de leurs données clients et prospects sont suspectes d'être inexactes d'une manière ou d'une autre, avec seulement la moitié (51%) des organisations considérant que l'état actuel de leurs données CRM / ERP est propre et peuvent en tirer pleinement parti.⁴.

Alors, qu'est-ce que cela signifie pour vous et vos clients?

Des données inexactes entraînent un gaspillage de ressources et des coûts supplémentaires pour les organisations, les analyses sous-optimales signifient que les résultats commerciaux ne sont pas maximisés et que les clients n'obtiennent pas la meilleure expérience. Un exemple simple des avantages des données de haute qualité entoure le processus de fourniture régulière de données aux bureaux de crédit. Un principe sous-jacent pour tous les bureaux de crédit est que les données fournies par les organisations doivent être d'un niveau de qualité acceptable. Lorsque les enregistrements ne satisfont pas à ces vérifications de validation, ils sont renvoyés à l'organisme fournisseur pour enquête et correction. Je parlais récemment à quelqu'un qui gère ce processus et cela prend en moyenne trois personnes, quatre jours ouvrables par mois pour le faire. Quelles autres activités génératrices de valeur pourraient-ils faire avec cette période si les données de leurs systèmes sources étaient exactes?

Atteindre et maintenir une précision de 100% des données est peu probable, mais il est possible de s'en approcher et c'est quelque chose que nous devrions tous viser.

La première phrase de la récente déclaration de politique de l'Ofcom sur l'équité pour les clients⁵ départs: « Garantir l'équité pour les clients est une priorité permanente pour Ofcom … ». Le cadre d'équité couvre tous les aspects de l'expérience client, depuis le traitement tout au long du parcours client, la discrimination par les prix, toute personne lésée jusqu'à la prestation d'un service nécessite un investissement risqué. Cela dépend de la capacité des clients à obtenir un accord équitable et approprié à la fin de leur contrat après l'introduction des notifications de fin de contrat (ECN) et des meilleurs conseils tarifaires annuels en février 2020.⁶.

Ce que je trouve intéressant, c'est qu'il est reconnu que l'équité peut toujours être une préoccupation dans un environnement concurrentiel – et le marché britannique des télécommunications est certainement concurrentiel! Ofcom poursuit en disant que «La capacité des fournisseurs à exploiter les clients est susceptible d'augmenter à mesure que la capture et l'analyse des données progressent, créant un potentiel de discrimination accrue des prix.« ⁷ Cependant, il est reconnu de façon équilibrée que la discrimination par les prix peut entraîner des résultats positifs pour différents clients, par exemple, être en mesure d'identifier et de proposer des prix plus bas à des clients qui autrement ne pourraient pas se le permettre. La différence de prix moyenne hors contrat par rapport aux nouveaux clients étant de 9 à 10 livres sterling par mois, et la différence de prix moyenne hors contrat par rapport à la nouvelle clientèle étant de 8 à 9 livres sterling par mois, clients est important⁸.

Si vous ne faites pas confiance à vos données et qu'elles ne sont pas exactes, comment pouvez-vous vous assurer que vous traitez les clients en toute confiance? Une étude de l'Ofcom auprès d'opérateurs britanniques indique que sur près de 9 millions de clients en sous-traitance, 1,5 million d'entre eux sont vulnérables⁹. Alors que certains de ces clients paieront plus que des clients non vulnérables, tout n'est pas une question de prix. La capacité de capturer avec précision, de différencier et par la suite de fournir un traitement approprié aux clients vulnérables est essentielle. Par exemple, une communication au format accessible pour les clients handicapés ou lorsque les clients dépendent des services de communication en raison d'un handicap ou d'une maladie et ne peuvent pas quitter leur maison.

La vulnérabilité est un tout autre sujet. Lorsque vous classez un client comme vulnérable, que faites-vous des informations? Assurez-vous que cela est correctement transféré à tous les autres systèmes concernés? Que se passe-t-il si la situation d'un client change avec le temps? Et bien sûr, ce n'est pas parce qu'un client est identifié comme vulnérable qu'il ne peut pas se permettre de vous payer.

Les projets de données à grande échelle, les initiatives de gestion des données de base à l'échelle de l'entreprise pour fournir une vue client unique pour l'expérience client peuvent avoir leurs défis et comporter des risques. Que se passe-t-il si la portée change, si de nouvelles applications et sites Web sont développés, si des fusions se produisent, etc.? Ces initiatives à long terme doivent être mises en place, mais en même temps, il est important de gagner rapidement la confiance dans les données. Cherchez à identifier quelques gains rapides et à démontrer la valeur de l'amélioration des données. Quel serait l'impact sur les taux de rétention et les revenus de pouvoir mieux identifier les clients existants qui demandent des produits ou services supplémentaires? Les améliorations apportées à la qualité des données d'adresse marketing entraîneraient un profilage plus précis des prospects – combien de temps faudrait-il pour suivre cela sur un segment de prospects et démontrer l'amélioration du taux de conversion net pour l'entreprise?

La confiance dans vos données peut être établie en montrant à l'entreprise sa véritable valeur. Ne vous contentez pas d'examiner les mesures des informations de gestion (MI) standard telles que les statistiques d'exhaustivité, montrez comment des données de haute qualité peuvent soutenir des résultats significatifs et améliorer les performances de l'entreprise.

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Sources: