Grâce à Tableau, Verizon réduit de 43 % les appels à l'assistance et optimise l'expérience client


Gain de temps de 50 % pour l'analyse du service client dans les centres d'appel et les équipes d'assistance
43 % d'appels en moins et 62 % de demandes techniques en moins pour certaines cohortes de clients
Plus de 1 500 tableaux de bord créés avec des milliards de lignes de données de Hadoop, Teradata et Oracle

Verizon Fios propose des forfaits Internet triple-play sur un réseau de fibre optique à des millions de particuliers. Cela inclut notamment 6,9 millions de connexions haut débit, 4,5 millions d'abonnés TV et 12,2 millions d'abonnés à la téléphonie fixe, ce qui constitue une multitude de sources générant jusqu'à 4 To de données par jour, qui sont gérées par l'équipe ACE (centres d'excellence analytique). À titre de comparaison, c'est près de la moitié de la collection de la bibliothèque du Congrès américain, qui représente 10 To de données.

L'équipe ACE de Verizon, comptant plus de 80 personnes, s'appuie sur la data science et l'analytique avancée dans les activités digitales, du centre d'appel, des équipes d'intervention, du marketing et la finance pour optimiser les opérations et l'expérience client. Elle a utilisé des données en ligne et hors connexion issues de Hadoop, Teradata et Oracle, les a extraites et réparties en ensembles de données plus petits, pour analyser le tout dans Tableau. Cette approche a permis de transmettre, dans les délais impartis, des tableaux de bord à plus de 200 collaborateurs. Il s'agit aussi bien de cadres supérieurs que d'employés des centres d'appels, qui sont désormais en mesure de prendre de meilleures décisions et d'optimiser le service à la clientèle grâce aux insights révélés chaque jour grâce à Tableau.

Avec Tableau, l'équipe ACE a créé plus de 1 500 tableaux de bord interactifs en libre-service, utilisés par les équipes en charge des opérations, de la transformation, du développement produit, du marketing, ou encore de l'ingénierie logicielle. Ces tableaux de bord ont été consultés plus de 125 000 fois et s'appuient sur une infrastructure avec gouvernance, ce qui garantit la fiabilité des données. L'adoption de Tableau se poursuit. Les équipes Fios utilisent les fonctionnalités de cartographie pour comprendre l'importance de la localisation et analysent le texte des messages des clients dans les sessions de chat, en tirant profit des intégrations de Tableau avec Mapbox et avec R. Ces initiatives ont permis de résoudre plusieurs problèmes liés aux services à la clientèle et d'améliorer la satisfaction client, en réduisant le nombre d'appels et de demandes d'assistance, et par conséquent les coûts opérationnels.

L'équipe ACE fait évoluer le processus analytique pour les opérations digitales et les centres d'appels

Verizon Fios utilisait des tables Excel pour analyser manuellement les métriques des centres d'appels et des équipes digitales. Par conséquent, il fallait distribuer des rapports statiques à de nombreuses équipes. Il était également compliqué de combiner les données avant analyse, car elles provenaient de Hadoop, Oracle et Teradata. Les ressources étaient limitées et les collaborateurs à satisfaire nombreux et diversifiés. Ce processus était inefficace et créait des goulets d'étranglement et des redondances, et empêchait les utilisateurs de consommer facilement les données pour trouver des réponses à leurs questions. Gregory McConney, directeur adjoint de l'Analytique des centres d'appels, explique : « Nous avons à cœur d'utiliser une analytique avancée et de créer des modèles prédictifs et des solutions de machine learning qui nous aident à aller de l'avant. Nous ne voulons pas nous contenter d'insights de base que chacun serait capable de générer par lui-même. »

Verizon a mobilisé ses meilleurs talents et toute son attention pour la mise en place de l'équipe ACE. Dans cette équipe de plus de 80 personnes, une trentaine de collaborateurs se consacrent aux analyses dans Tableau et à la fourniture des insights. Les autres se chargent des questions de gouvernance, de préparation et de modélisation des données, avant de passer le relais aux développeurs Tableau et aux administrateurs de serveur. « Nous commençons par structurer les données de manière à les automatiser et les distribuer à grande échelle. La structuration est une étape très importante pour nous, car les vues créées sur la base de ces données permettront de distribuer les informations de la manière la plus intuitive », explique Sid Dayama, responsable de l'analytique chez Verizon.

Avant de se lancer dans la création d'une série de tableaux de bord, l'équipe ACE a organisé des sessions avec les différents intervenants pour déterminer leurs besoins. Elle a ensuite développé des tableaux de bord optimisés pour un chargement rapide et permettant de transformer la prise de décision à tous les niveaux.

Une fois que tous ces tableaux de bord ont été adoptés, l'équipe a gagné en efficacité pour découvrir des insights grâce aux infobulles, qui permettent de souligner des détails et de clarifier les définitions des champs. Elle a maintenant hâte de découvrir les nombreuses autres fonctionnalités de Tableau et de tester différents types de graphiques pour optimiser davantage l'expérience client.

La plate-forme Tableau est formidable, car elle est capable de communiquer avec de nombreux logiciels différents. C'était un grand pas en avant pour nous de les faire fonctionner ensemble et de permettre l'exploration de textes dans un tableau de bord.

Les centres d'appels augmentent leur capacité et améliorent l'orientation et la satisfaction des clients en réduisant de 50 % le temps d'analyse

Les clients interagissent avec l'équipe d'assistance de Verizon de différentes manières, que ce soit avec le chat en ligne, les centres d'appels ou via différents canaux (par exemple en commençant dans le canal digital et en poursuivant avec un centre d'appels). Néanmoins, Verizon souhaitait qu'ils puissent trouver des solutions sur le canal digital pour éviter de contacter le centre d'appels ou d'attendre le passage d'un technicien, et ainsi garantir un niveau de satisfaction élevé. Mais plus important encore, il fallait éviter que les clients contactent le centre d'appels trop souvent, parce que cela indiquait que le problème n'était pas résolu et se traduisait par une baisse de l'efficacité et une augmentation des coûts opérationnels pour les centres et pour les équipes d'assistance.

En tenant compte du fait que les différents segments de clientèle ont des comportements différents lors des appels, l'équipe ACE a conçu une solution optimisée pour orienter certaines cohortes de clients, s'appuyant sur des tableaux de bord Tableau que les diverses équipes (analytique, IT, centre d'appels, etc.) utilisent pour analyser l'engagement client et le ressenti lors des appels.

L'équipe analytique gère 17 attributs différents pour chaque individu dans la base client. Elle analyse notamment l'ancienneté du client, les produits qu'il utilise, les motifs et les fréquences des appels, le temps moyen de traitement des demandes, l'âge, ou encore le ressenti lors de la prise de contact. Les clients sont ensuite classés dans des catégories et répartis dans différentes cohortes.

Ces cohortes sont ensuite envoyées vers une file d'attente spécifique pour les services d'assistance, où des agents compétents gèrent les demandes de manière à éviter que les problèmes ne se reproduisent. Les tableaux de bord Tableau donnent des informations contextuelles, comme les tendances historiques des appels des clients, ce qui permet aux agents de résoudre les problèmes efficacement et d'éviter à ces clients de rappeler plusieurs fois.

L'équipe a utilisé les alertes de Tableau pour être avertie lorsque le volume d'appels passe en dessous du seuil conditionnel défini. Lorsque cela se produit, un algorithme s'active et fait remonter de nouveaux ensembles de clients ayant des besoins importants, pour les confier aux agents.

« Tout est automatisé et il n'y a plus aucune intervention humaine, c'est formidable », explique Greg.

Grâce à une bonne connaissance du comportement des clients et de la capacité opérationnelle des centres d'appels, Verizon a boosté l'efficacité de traitement des appels, diminué le nombre d'appels répétés et réduit de 43 % le nombre d'appels. Les tableaux de bord ont également permis de réduire de moitié le temps d'analyse des demandes et de résoudre plus rapidement les problèmes des clients. Les tableaux de bord sont utilisés par des responsables hiérarchiques pour développer des stratégies, mais aussi par des agents en première ligne qui prennent les appels et ont besoin de pouvoir identifier les tendances historiques et les comportements.

Les insights produits par nos tableaux de bord nous permettent d'optimiser les opérations des centres d'appels, afin de réduire le nombre d'appels renouvelés. Ce suivi nous permet de constater que lorsque le taux de résolution et l'indice de satisfaction des clients augmentent, le volume des appels et des interventions, qui ont un véritable impact sur les coûts, baissent.

Verizon analyse l'impact des interventions grâce à la cartographie Tableau

Pour certains clients de Verizon Fios, plusieurs interventions ont été nécessaires pour résoudre les problèmes. Afin de réduire la nécessité de multiplier les interventions et d'améliorer la satisfaction des clients, l'équipe ACE a créé un ensemble de tableaux de bord Tableau qui permettent aux techniciens d'analyser l'impact géographique de leurs interventions, à l'échelle de l'État et du code postal, mais aussi des foyers.

Ces tableaux de bord analysaient les interventions pour 6,9 millions de clients Fios, avec des KPI comme le nombre de tickets générés, le taux de tickets, les interventions déclenchées, ou encore le taux global d'intervention, et permettaient également d'observer l'impact financier de ces interventions. Les utilisateurs pouvaient ensuite affiner ces KPI par dimensions, comme le type de client, les différents types de problèmes entraînant des interventions, ou plusieurs autres attributs liés à l'infrastructure.

Les fonctionnalités de cartographie dans Tableau, comme l'intégration de Mapbox, ont permis à l'équipe d'analyser l'impact sur le plan géographique grâce à des cartes de chaleur, et de déterminer les performances des taux de ticket et d'interventions, tout en indiquant les variables entraînant des interventions fréquentes.

Grâce à cela, Verizon a pu réduire de plus de 50 % le temps d'analyse d'intervention, et a découvert par la même occasion de quelle manière la cartographie permettait de répondre à d'autres besoins de la société.

Meilleure analyse des offres numériques grâce aux intégrations R et Python

Verizon Fios lance ses offres numériques dans le but de renforcer l'engagement client. Parmi ces offres figure notamment un chatbot Fios sur Facebook Messenger, lancé en 2017. Les clients peuvent ainsi plus facilement interagir avec Verizon et poser des questions. Il est par conséquent indispensable de mettre en place des outils analytiques et un reporting pour suivre les KPI liés à l'acquisition, l'engagement et la réceptivité des clients, mais aussi à l'efficacité de ces offres.

L'équipe ACE a conçu des KPI dédiés au chatbot Fios, et analysé l'adoption et les habitudes d'utilisation des clients. En combinant ces paramètres à des dates personnalisées dans Tableau, l'équipe a pu évaluer les performances des offres dans le temps, pour suivre les évolutions au quotidien, chaque semaine ou chaque mois. Pour donner du sens aux données des chats, l'équipe a également tiré parti d'une intégration de R pour analyser les textes. Un traitement préalable a été appliqué aux transcriptions stockées sous la forme de chaînes brutes afin d'en extraire des mots-clés catégoriels. « Nous avons fait tout cela dans R, en agrégeant les données en fonction de la fréquence d'occurrence des mots. Ensuite, nous avons envoyé tout cela dans Tableau pour créer des nuages de mots-clés, en répartissant les fréquences d'occurrences par taille et par couleur. Nous avons ainsi pu mieux comprendre l'état d'esprit des clients qui discutaient avec le chatbot », explique Sid.

La flexibilité de Tableau a aidé les équipes ACE, digitale et service client à analyser les réponses apportées à chaque catégorie de questions posées au chatbot. Les informations extraites ont permis d'entraîner l'intelligence artificielle du chatbot pour l'aider à reconnaître davantage de questions et à apporter des réponses adéquates pour résoudre les problèmes. Grâce à ces informations, Verizon a également pu déterminer les plages horaires les plus populaires pour les interactions des clients, et renforcer le personnel en charge de gérer les évènements de grande ampleur, comme les pannes de courant ou les évènements sportifs à la carte sur Fios TV.

C'était la première fois que Verizon testait une intégration entre Tableau et R. Mais les résultats ont été largement positifs, comme la capacité à comprendre les réactions des clients au lancement d'une offre, ou la possibilité d'utiliser des insights pour optimiser le marketing produit et la planification. Verizon souhaite désormais intégrer d'autres sources avec Tableau. Pour aller plus loin dans l'adoption de l'analytique, l'équipe ACE utilise également des modèles Python dans Tableau, grâce à TabPy.