Aller au-delà de l'enquête : Comment Meta Reality Labs a opérationnalisé la CX
6 août 2024
Expérience client
L'équipe CX de Meta Reality Labs partage ses meilleures pratiques pour améliorer l'expérience client - en allant au-delà des enquêtes pour collecter les bonnes données afin de conduire à l'action.
Les professionnels de l'expérience client (CX) savent que la collecte des commentaires des clients par le biais d'enquêtes n'est qu'une tactique parmi d'autres qui peut être utilisée dans le cadre d'une stratégie plus large et plus sophistiquée d'amélioration de l'expérience client. Les enquêtes sur la voix du client peuvent avoir un impact plus important lorsqu'elles sont menées parallèlement à d'autres approches qui permettent d'obtenir une meilleure visibilité de l'expérience client, de donner la priorité aux actions qui améliorent l'expérience client et d'activer des améliorations continues qui fidélisent les clients et renforcent l'image de marque.
L'équipe chargée de l'expérience client au sein de la division de réalité virtuelle et de réalité augmentée de Meta, Meta Reality Labs, ouvre la voie en combinant des enquêtes avec un large éventail de signaux de la part des clients.
J'ai eu le plaisir d'apprendre de deux leaders CX de Meta Reality Labs - Pegah Valeh, Head of Global Customer Experience, et Stephen Lopez, CX Lead - comment ils capturent plus de signaux d'expérience client au-delà des enquêtes traditionnelles, en incorporant l'IA dans leurs efforts, en débloquant plus d'informations exploitables, en priorisant les domaines d'amélioration de l'expérience client et en permettant des actions basées sur les données à tous les niveaux de l'organisation lors de notre récent webinaire, Beyond the Survey : Comment les programmes d'expérience globale permettent d'agir.
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 : Lorsque j'ai rejoint Meta, nous n'avions pas de programme d'expérience client. Nous n'avions qu'une seule enquête que les gens n'utilisaient pas vraiment à des fins d'analyse ou de prise de décision. Ce que nous avons fait, c'est établir un programme d'expérience client en commençant par intégrer Medallia et en établissant notre première enquête par le biais de Medallia pour que les gens puissent y répondre après avoir interagi avec nos agents.
Nous avons commencé par là parce que nous étions intégrés à l'équipe de soutien à la clientèle et que c'était le domaine qui nécessitait le plus d'informations, et que nous avions déjà l'adhésion. Nous avons ensuite élargi notre programme pour examiner les expériences client de bout en bout, c'est-à-dire toutes les interactions tout au long du parcours du 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 voulions également obtenir un ensemble diversifié de commentaires et d'informations et ne pas nous contenter d'enquêtes. Nous avons donc commencé à recueillir des commentaires indirects, tels que des évaluations de produits, des médias sociaux et des données opérationnelles, comme des données déduites, pour compléter nos enquêtes afin d'améliorer notre compréhension de nos clients.
Q : Qu'est-ce qui vous a fait comprendre que d'autres types de retour d'information 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 dans tout ce que nous faisons. Nous avons également réalisé qu'il était important de disposer d'un ensemble diversifié d'informations, parce que les enquêtes sont absolument formidables, mais elles peuvent avoir des angles morts et il peut y avoir d'autres moyens plus rapides que d'attendre les résultats d'une 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 lançons, nous utilisons les informations recueillies dans le cadre de ce programme et nous les transmettons aux autres partenaires de l'organisation pour montrer la valeur de l'effort, puis nous l'étendons 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 clés de vérité, ceux qui ont un impact exceptionnel sur l'expérience client. Nous avons également pris en considération les domaines dans lesquels nous avions déjà un certain niveau d'adhésion, les fruits à portée de main.
Il fallait soit que ce soit un moment clé de vérité pour que nous nous battions pour cela, soit quelque chose pour lequel nous pouvions rapidement obtenir l'adhésion en montrant la valeur des informations.
Pour chaque nouvelle stratégie que nous lançons, nous utilisons les informations recueillies dans le cadre de ce programme et nous les transmettons aux autres partenaires de l'organisation pour montrer la valeur de l'effort, puis nous l'étendons en conséquence.
Q : Qu'est-ce qui était le plus important pour vous lorsque vous avez conçu votre programme CX ?
PV : Nos analyses. Il est assez facile de recueillir des informations en retour. Mais la plupart des entreprises ont du mal à traduire ce retour d'information en actions. C'était donc le principal principe de conception de notre programme : tirer parti de l'analyse pour traduire plus efficacement les idées.
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 conçu 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 permis d'obtenir des informations plus exploitables ?
SL : Du côté 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, grâce 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 déterminez-vous les domaines sur lesquels vous devez vous concentrer pour améliorer l'expérience du 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 donner des exemples de mesures que vous avez prises pour améliorer l'expérience des clients en vous appuyant sur des données ?
SL : Lorsque nous lançons 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, grâce 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.
Lors de chaque lancement de produit, nous nous appuyons activement sur nos connaissances en temps réel pour intervenir aussi rapidement que possible afin de résoudre les problèmes. En permanence, nous travaillons avec les équipes sur les possibilités 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 coût 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 d'utiliser 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 tâches à faible effort. Nous commençons 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 plus de cela, nous nous concentrons sur l'élargissement de nos connaissances - en utilisant des solutions d'IA pour les connaissances et les 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 : Les progrès de l'IA vont complètement changer le secteur de l'expérience client. Elle va accélérer nos progrès en matière d'amélioration de l'expérience client. Elle va non seulement nous aider à accélérer le temps de compréhension, mais aussi nous donner l'échelle et la profondeur qu'il a été si difficile d'atteindre. Grâce à l'IA, l'avenir du CX nous permettra de mieux comprendre rapidement et avec plus de précision les points douloureux de nos clients et les causes profondes de ces problèmes, puis d'orchestrer des actions.
Beaucoup d'entreprises font un bon travail d'analyse prédictive et prescriptive et d'orchestration de l'expérience, mais elles sont sous-utilisées à l'heure actuelle. Avec l'IA, la création d'expériences personnalisées et d'expériences proactives va devenir un enjeu de taille. C'est pourquoi nous explorons ces opportunités le plus tôt possible, car nous voulons nous assurer que nous pouvons tirer parti de la puissance de l'IA pour offrir une meilleure expérience client, réduire le taux de désabonnement, réduire les coûts et, en fin de compte, améliorer l'expérience client grâce à une plus grande personnalisation, à des capacités prédictives accrues et en nous assurant que nous restons en tête et que nous abordons et orchestrons les actions de manière proactive.
Q : Quelle est la prochaine étape pour votre équipe ?
PV : L'utilisation de l'analyse prédictive et de l'analyse prescriptive est vraiment importante pour nous et c'est un domaine dans lequel nous investissons. Cela va finalement nous aider à orchestrer l'action et à créer des expériences personnalisées, ce qui est un autre objectif de notre organisation. Le sous-produit est qu'il nous aide également à réduire le temps nécessaire pour obtenir des informations, ce qui est un autre de nos objectifs. Nous voulons nous assurer que nous ne passons pas beaucoup de temps à manipuler des données, à les nettoyer ou à leur donner un sens. C'est pourquoi nous nous concentrons également sur les capacités de libre-service pour nos analystes et nos partenaires, afin qu'ils ne soient pas complètement dépendants 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 du public : Réponses de Meta à 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 pouvez-vous garantir la responsabilité et l'action sur la base des informations trouvées ?
PV : Ce qui a fonctionné pour nous, c'est l'établissement d'objectifs, de mesures et d'indicateurs clés de performance communs qui représentent l'expérience du client avec nos parties prenantes. Cela nous a aidés à rester alignés et à créer une responsabilité.
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 études sectorielles ou internes montrant l'importance de l'orientation client et de la prise en compte des commentaires des clients pour la réussite globale de l'entreprise. Nous avons créé une présentation avec tous ces types d'informations en utilisant principalement des recherches externes sur le retour sur investissement et l'impact de la CX sur les entreprises, et nous avons utilisé toutes les opportunités pour éduquer notre organisation à ce sujet afin d'augmenter 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.