L’avènement de la digitalisation a transformé la manière dont les chefs de produit industriels interagissent avec leurs clients. L’experience client est placée au centre des processus d’achat, et la data client est un levier puissant pour comprendre et agir sur cette expérience.

Plus que jamais donc, les données clients sont devenues une ressource précieuse pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives sur le marché, en leur permettant de prendre des décisions éclairées, d’innover et d’améliorer la qualité de leurs produits.

Dans cet article, explorez avec nous comment la data peut être utile à l’industrie dans sa quête pour améliorer l’expérience client : 

1. Collecte de données clients : quels enjeux pour les industriels

1.1 Comprendre ses clients pour améliorer son offre

2. Quelles données collecter ?

3.Comment collecter efficacement les données clients dans l’industrie ?

4. L’IoT : un allié puissant dans la quête de données sur l’expérience client industrielle

5. Passer de la donnée brute à l’action

6. Experience client et servitisation : l’impact des donénes sur l’offre

7. Quels défis surmonter pour obtenir une expérience client data-driven ?

Pourquoi la collecte de données clients est un enjeu majeur pour les industriels ?

Les clients attendent des produits adaptés à leurs besoins et une expérience fluide, qu’ils soient en ligne ou en interaction directe avec les produits et services. Pour les industriels, cela signifie une nécessité : exploiter les données clients pour affiner leur offre et optimiser chaque point de contact.

Sans données, impossible de comprendre réellement les attentes, d’anticiper les demandes ou d’ajuster les processus. Une collecte et une analyse efficaces permettent d’améliorer la satisfaction, de réduire les coûts et de renforcer la compétitivité sur un marché en évolution constante.

La transformation digitale au cœur de l’expérience client industrielle

L’ère du digital a changé la manière dont les entreprises industrielles interagissent avec leurs clients. Aujourd’hui, la collecte de données ne se limite plus aux études de marché ou aux retours clients : elle passe par des applications, des CRM, des équipements connectés.

Grâce à ces outils, il devient possible de suivre l’usage des produits après la vente, d’anticiper les besoins en maintenance ou de proposer des services complémentaires.

La personnalisation dépasse l’environnement en ligne ; elle s’étend également aux points de vente physiques et aux produits, offrant une expérience plus riche et personnalisée aux clients. En fin de compte, cette approche non seulement répond aux attentes des clients mais améliore également l’image de la marque, renforçant ainsi la relation entre l’entreprise et ses clients.

Résultat : une relation plus proactive avec les clients et une amélioration continue de l’expérience qu’ils vivent avec la marque.

Comprendre ses clients finaux pour améliorer l’offre et la satisfaction

Les données clients offrent aux industriels une vision précise des usages, des préférences et des attentes. Elles permettent aux chefs de produit de mieux comprendre les besoins, les préférences et les comportements de leurs clients. Cela se traduit par une personnalisation plus poussée des produits, une innovation ciblée et une amélioration continue de la qualité. Aussi, ces données clients fournissent un aperçu précieux pour anticiper les tendances du marché et adapter les offres en conséquence.

Avec une meilleure connaissance des clients, il devient possible d’anticiper les évolutions du marché et d’ajuster l’offre en conséquence, et d’augmenter le panier panier de ses clients. En intégrant ces données dans la stratégie, une entreprise ne se contente plus de répondre aux attentes : elle les devance.

Quelles données collecter pour une meilleure expérience client industrielle ?

L’amélioration de l’expérience client repose sur une collecte efficace des données. La diversité des données collectée par l’entreprise permet de dresser un portrait complet des clients et de mieux répondre à leurs besoins.

Avec la digitalisation, les entreprises arrivent beaucoup plus facilement à capter toutes sorte de données.

Données comportementales et attentes des clients

Comprendre les attentes et habitudes des clients permet d’adapter les produits et services.

Les types de données à collecter

• Données démographiques : Ces données comprennent des informations de base sur les clients, telles que l’âge, le sexe, la localisation géographique avec le code postal, le niveau de revenu, la profession, etc. Elles aident à segmenter la clientèle en fonction de ses caractéristiques démographiques.

• Données comportementales : Ces données se rapportent au comportement des clients, tel que les achats précédents, les produits consultés, les interactions en ligne, la fréquence d’achat, etc. Elles permettent de comprendre comment les clients interagissent avec les produits et les services.

• Données de localisation : Dans certains cas, la localisation géographique des clients peut être pertinente. Cela peut inclure des données sur les lieux où les produits sont utilisés ou les préférences régionales.

• Données de comportement en ligne : Ces données sont particulièrement pertinentes pour les entreprises ayant une présence en ligne. Elles englobent les interactions sur les sites web, les médias sociaux, les clics, les durées de visite, les taux de conversion, etc.

• L’historique d’achat et les préférences : suivi des commandes, typologies de produits achetés, fréquence des renouvellements.

Données d’usage des équipements et produits

Les équipements industriels deviennent communicants et connectés. Ils génèrent de nombreuses données exploitables grâce à l’IoT, aux capteurs et aux systèmes embarqués.

Ces données permettent d’adapter la maintenance, d’améliorer la fiabilité des produits et de proposer des modèles basés sur l’usage (servitisation).

Les types de données à collecter

• Données d’utilisation des produits : Ces données révèlent comment les clients utilisent les produits ou les équipements industriels. Par exemple, dans le secteur industriel, il peut s’agir de données de performance des machines, de taux d’utilisation, de temps d’arrêt, etc..

• Données environnementales : Dans le secteur industriel, la collecte de données environnementales telles que la consommation d’énergie, les émissions, ou la qualité de l’air peut être cruciale, notamment pour répondre aux préoccupations environnementales.

• Les paramètres de fonctionnement : durée et fréquence d’utilisation, conditions environnementales (température, pression, humidité).

• Les cycles de production et de consommation : permet d’optimiser la maintenance et d’ajuster l’offre.

Données issues des retours SAV et maintenance

Le service après-vente et la maintenance sont des sources précieuses d’amélioration continue. L’analyse de ces données aide à réduire les incidents, améliorer la robustesse des équipements et optimiser la relation client après-vente.

Les types de données à collecter

• Données de rétroaction et d’opinions : Les commentaires, les évaluations, les enquêtes de satisfaction et les rétroactions directes des clients offrent un aperçu précieux de leur expérience et de leurs opinions sur les produits et les services.

• Les motifs des demandes d’intervention : pannes fréquentes, erreurs d’utilisation, défauts de fabrication.

• Les délais de résolution et taux de satisfaction après intervention : indicateurs clés pour mesurer la performance du SAV.

• Les coûts de réparation et les pièces les plus remplacées : permet d’optimiser la gestion des stocks et d’améliorer la conception des équipements.

• Les retours sur la documentation technique et la facilité de maintenance : simplifier l’usage et réduire les besoins d’intervention.

• Les demandes de formation ou d’accompagnement technique : montre les axes d’amélioration pour l’expérience utilisateur.

Comment collecter efficacement les données clients dans l’industrie ?

Une collecte de données efficace repose sur des outils adaptés et une approche structurée. Dans l’industrie, cela implique l’utilisation de capteurs IoT, de logiciels de gestion des interactions client et de processus automatisés pour centraliser et exploiter les informations. Voici les principales méthodes à adopter.

Les méthodes classiques

Plusieurs méthodes de collecte de données sont à la disposition des chefs de produit industriels. Cela inclut des enquêtes, des interviews, l’analyse des réseaux sociaux, les commentaires des clients, l’analyse des données d’achat, etc. Le choix des méthodes dépendra des objectifs spécifiques et des ressources disponibles.

Utiliser le digital pour centraliser et analyser les données

Les plateformes numériques jouent un rôle clé dans la collecte et l’exploitation des informations clients. Pour structurer efficacement les données, les industriels doivent s’appuyer sur :

Les CRM (Customer Relationship Management) : outils permettant d’enregistrer les interactions avec les clients, leurs préférences et leur historique d’achat.

Les ERP (Enterprise Resource Planning) : pour croiser les données clients avec celles de la production et de la logistique.

Les portails clients et applications mobiles : sources directes d’informations via les demandes de support, les avis clients et les configurations personnalisées.

Analyse des médias sociaux : Les plateformes de médias sociaux sont une véritable mine d’informations. L’analyse des médias sociaux permet de suivre les conversations en ligne, de recueillir des commentaires et des réactions, et de détecter les tendances émergentes.

L’enjeu est d’intégrer ces données dans un système unifié, capable de les exploiter en temps réel pour améliorer l’expérience client.

Intégrer des capteurs intelligents pour mieux comprendre l’usage

La fréquence et l’intensité d’usage : utile pour adapter les contrats de maintenance ou proposer des mises à jour logicielles.

Les conditions d’utilisation : compréhension des environnements dans lesquels les produits sont exploités, permettant d’adapter leur conception.

Les interactions avec les interfaces utilisateur : identification des fonctionnalités les plus utilisées et celles qui posent problème.

Grâce à ces données, il devient possible d’ajuster l’offre produit et d’anticiper les besoins en support technique.

Exploiter les équipements connectés et l’IoT

L’Internet des objets (IoT) joue un rôle clé dans la collecte de données industrielles. Les capteurs et objets connectés permettent de recueillir des informations en temps réel sur :

L’état et la performance des équipements : suivi des paramètres comme la température, la pression ou la consommation énergétique.

Les cycles d’utilisation et les périodes de maintenance : identification des moments où les machines nécessitent une intervention.

Les anomalies et alertes de dysfonctionnement : détection précoce des pannes pour une maintenance proactive.

L’intelligence artificielle et l’analyse prédictive : pour identifier des tendances et proposer des recommandations automatisées.

Ces données permettent d’améliorer la disponibilité des équipements, d’optimiser la production et de proposer des services adaptés aux besoins des clients.

L’IoT au service de la data expérience client industrielle

L’Internet des objets (IoT) est devenu un atout précieux dans la collecte de données clients pour les entreprises industrielles. Des capteurs intelligents intégrés aux produits et aux équipements peuvent collecter des données en temps réel, offrant ainsi un aperçu approfondi de la manière dont les produits sont utilisés. Cette information est essentielle pour améliorer la conception des produits et répondre aux besoins changeants des clients.

Comment les capteurs et objets connectés transforment la relation client ?

L’IoT permet aux industriels de passer d’un modèle réactif à une approche proactive dans la gestion de leurs équipements et services. Les capteurs embarqués collectent des informations précises sur :

Ces données permettent aux entreprises d’anticiper les attentes des clients, d’améliorer la durée de vie des équipements et de proposer des services adaptés à chaque utilisateur.

Les capteurs IoT permettent aussi d’avoir une collecte automatisée de la donnée. Les capteurs IoT intégrés aux produits connectés et aux équipements recueillent automatiquement toute la data, élimine le besoin d’interventions manuelles, réduit les erreurs et assure la fiabilité des données.

Exemples concrets d’industriels exploitant l’IoT pour améliorer l’expérience client

L’IoT peut déjà être utilisé par les industriels pour expérience client.

Quelques cas d’usage :

• Maintenance préventive et prédictive : un fabricant de moteurs industriels intègre des capteurs dans ses équipements pour détecter l’usure des pièces et prévenir les pannes avant qu’elles n’impactent la production.

• Offres basées sur l’usage : des entreprises comme Michelin proposent des modèles de facturation à l’usage (ex. paiement au kilomètre pour les pneus connectés), améliorant ainsi la rentabilité et la transparence pour leurs clients.

• Personnalisation des produits : Les données de l’IoT permettent aux entreprises de comprendre comment leurs clients utilisent leurs produits. Cette connaissance peut être utilisée pour personnaliser davantage les produits en fonction des besoins spécifiques des clients et améliorer l’experience client.

• Amélioration continue : L’IoT facilite la collecte de données de performance sur le terrain. Les entreprises peuvent ainsi identifier des domaines où des améliorations sont nécessaires et concevoir des produits de meilleure qualité.

• Optimisation de la consommation énergétique : certains industriels exploitent les données IoT pour ajuster en temps réel la consommation des équipements et réduire les coûts d’exploitation.

• Suivi en temps réel et assistance intelligente : un fabricant de machines-outils intègre un assistant connecté qui fournit aux opérateurs des recommandations personnalisées basées sur l’analyse des données d’utilisation.

De la donnée brute à l’action : comment valoriser les informations collectées ?

Analyser et structurer les données pour une prise de décision éclairée

Collecter des données ne suffit pas. Sans structure ni analyse, elles restent inutilisables. Pour en tirer des insights exploitables :

• Nettoyez les données : éliminez les doublons, corrigez les erreurs, standardisez les formats.
• Classez par catégories : regroupez les données par typologie (comportement d’achat, historique client, interactions avec le support, etc.).
• Utilisez des outils adaptés : un CRM ou une plateforme de BI (business intelligence) permet d’automatiser le tri et l’analyse.
• Identifiez les indicateurs clés : taux de conversion, satisfaction client, temps de réponse du support… Concentrez-vous sur les métriques utiles à votre stratégie.

L’objectif est simple : rendre les données exploitables rapidement pour prendre de meilleures décisions.

Mettre en place une boucle d’amélioration continue pour optimiser l’expérience client

L’analyse seule ne suffit pas. Pour que les données servent réellement, elles doivent être intégrées dans un cycle d’amélioration continue :

2. 1. Collecte et analyse : rassemblez les informations en temps réel et identifiez les tendances.

3. 2. Ajustements : adaptez les offres, les parcours clients ou les process internes en fonction des insights obtenus.

2. 3. Test et validation : mesurez l’impact des changements grâce à des A/B tests ou des enquêtes clients.

1. 4. Optimisation : ajustez les actions selon les résultats et recommencez le cycle.

Avec ce processus, chaque interaction avec vos clients devient une opportunité d’affiner vos services et d’améliorer leur satisfaction.

Expérience client et servitisation : l’impact des données sur l’offre industrielle

De la vente de produits à la vente de services : un modèle en pleine mutation

L’industrie passe d’un modèle basé sur la vente de produits à un modèle centré sur l’usage et les services. Plutôt que de vendre une machine, une entreprise propose un abonnement incluant maintenance et optimisation, créant ainsi une relation plus durable avec ses clients.

Les données jouent un rôle clé dans cette transition :

• Suivi des usages : compréhension des comportements clients pour adapter les offres.
• Facturation dynamique : paiement à l’usage plutôt qu’un prix fixe.
• Personnalisation : ajustement des services en fonction des besoins réels.

Ce modèle améliore la satisfaction client tout en garantissant des revenus récurrents pour l’entreprise.

La maintenance prédictive grâce aux données IoT et retours SAV

Avec l’essor des capteurs connectés et l’analyse des retours clients, la maintenance évolue. Plutôt que d’intervenir après une panne, les entreprises peuvent la prévenir. En surveillant en continu l’état des équipements, elles détectent des signes de dégradation et interviennent avant qu’un problème ne survienne.

Cette approche réduit les coûts liés aux réparations d’urgence et améliore la satisfaction client. Une entreprise qui mise sur la maintenance prédictive évite les arrêts imprévus, optimise la gestion de ses pièces détachées et limite les interruptions d’activité.

Automatiser le suivi client et les recommandations via l’IA

Les algorithmes et l’IA transforment l’expérience client en rendant les interactions plus fluides et personnalisées. Grâce à l’analyse des données, les entreprises peuvent automatiser une grande partie du suivi et proposer des services mieux adaptés.

Il est possible de fournir aux clients des informations précises sur l’état et l’utilisation de leurs machines, en limitant l’intervention humaine à des actions expertes et valorisantes.

La plateforme IoT magic Builder de dDruid, intègre par exemple des fonctionnalités pour amélioreer la réactivité et l’accompagnement des clients tout en réduisant la charge opérationnelle des équipes support, comme :

• La génération de rapports automatiques : envoi périodique d’analyses de performance et d’indicateurs clés, permettant aux clients de mieux anticiper leurs besoins et d’optimiser leur utilisation des équipements.

• Commentaires intelligents : génération automatique de recommandations basées sur les données des capteurs IoT, alertant sur des usages anormaux, des temps passé au dessus de seuils ou suggérant des actions préventives.

• Historique et suivi en temps réel : accès simplifié aux informations essentielles pour une meilleure prise de décision sans dépendre du service client.

Quels défis surmonter pour obtenir une experience client data-driven ?

La collecte de données clients est importante pour toute entreprise, mais elle ne va pas sans son lot de challenges.

La qualité de la data experience client 

On peut citer en premier lieu la qualité des données qui est un enjeu fort dans ce contexte. Des données inexactes ou obsolètes peuvent fausser les analyses et les décisions commerciales. C’est là qu’interviennent les pratiques de gestion de la qualité des données, qui consistent à surveiller, nettoyer et enrichir régulièrement les données pour garantir leur précision et leur pertinence.

De son côté, la plateforme IoT magic Builder intègre nativement ces fonctionnalités de gestion de le donnée pour assurer l’intégrité de ce capital de l’entreprise. 

La sécurité des données clients

Autre défi primoridal à relever en terme de collecte de données : la sécurité des données, qui est une priorité absolue, car la perte ou la divulgation non autorisée de données clients peut avoir des conséquences graves. Pour surmonter cette problématique, il est essentiel de mettre en place des politiques de sécurité rigoureuses, de chiffrement des données, et de s’assurer que seuls les employés autorisés aient accès aux informations sensibles. De plus, il est impératif de respecter les réglementations en vigueur, telles que le RGPD en Europe, en veillant à obtenir le consentement des clients pour la collecte de leurs données et en garantissant leur droit à la confidentialité.

Le volume de données à analyser

Le dernier défi à relever : l’analyse des données, qui peut également être complexe, en particulier lorsque de grandes quantités de données sont impliquées. Les outils de visualisation des données permettent généralement d‘améliorer la lisibilité des données et d’en tirer toute la valeur pour prendre des décisions éclairées. Si cela ne suffit pas, l’utilisation d’algorithmes avancées peut venir en aide aux analystes. De leur côtés, les algorithmes d’IA sont capables d‘identifier des modèles et des tendances dans les données à une échelle que les analyses manuelles ne pourraient pas égaler. 

La collecte de données clients est une compétence clé pour les chefs de produit industriels à l’ère numérique. Elle leur permet d’innover, de personnaliser leurs produits et d’améliorer la qualité, en fournissant une compréhension approfondie de leurs clients. Dans le secteur industriel, l’adoption de l’IoT et la gestion des défis associés à la collecte de grands volumes de données liées aux produits sont des étapes importantes pour réussir dans cette quête de données précieuses. Les entreprises qui maîtrisent ces compétences sont mieux positionnées pour rester compétitives et satisfaire les besoins changeants de leur clientèle.