Nous nous sommes tous déjà retrouvés devant un comparateur en ligne au moins une fois dans notre vie, que ce soit pour choisir les meilleures offres d’électricité ou de gaz, l’opérateur téléphonique le plus avantageux ou le prochain vol pour les vacances d’été. Dans un monde toujours plus complexe, les comparateurs en ligne mettent à la disposition des consommateurs toutes les informations nécessaires pour réussir à rendre plus claire la marée d’offres et de pêcher seulement celle qui serait la plus adaptée à ses propres exigences.
Ce n’est pas un hasard, en effet, qu’il s’agisse d’un secteur en constante croissance, toujours plus compétitif et, dans lequel, pour réussir à se maintenir au sommet du marché, en plus de vendre des espaces publicitaire sur son propre site, chaque comparateur doit réussir à augmenter toujours plus les ventes effectuées à travers son site internet, ventes sur lesquelles il reçoit des commissions pour chaque nouveau client et un pourcentage sur la valeur du contrat signé.
Le succès de leurs affaires se base ainsi sur les nécessités de fournir un service qui soit en mesure de répondre aux exigences des consommateurs de façon rapide et efficace, afin de les convertir en clients. Pour faire ainsi, les comparateurs en ligne se reposent sur les centres d’appels (internes ou externes) qui forment un touchpoint fondamental avec le consommateur dans le monde moderne. En effet, ils font appel à eux pour réussir à maintenir un contact humain et pour customiser le processus de vente sur les nécessités du consommateur.
Toutefois, cette approche cache certaines problématiques. Effectivement, les usagers qui demandent des informations sur les offres présentes sur le site sont habituellement gérés selon la logique FIFO, c’est à dire selon l’ordre chronologique avec lequel ils ont effectué la demande de contact.
En d’autres termes, si je clique sur le bouton “Je veux être contacté” tout de suite après 100 personnes, je serais en position 101 dans la file d’attente de recontact.
De cette façon, en revanche, il y a un fort risque que les usagers les plus intéressés à acheter un produit ou un service restent en attente d’être appelés et se refroidissent et cela fait perdre au comparateur de nombreuses opportunités de vente.
Pour réussir à éliminer ce problème, il est nécessaire d’analyser toutes les demandes de contact et de les ordonner selon la probabilité de chacune d’elle à conclure une vente. Faisant ainsi, on peut les traiters selon l’ordre d’appétence et ainsi éviter que les contacts les plus enclins à l’achat ne se refroidissent. Cela maximiserait donc les opportunités de vente. De plus, en connaissant l’intérêt de l’usager (supposons par exemple une nouvelle police d’assurance), il serait possible de l’affecter à l’opérateur plus expérimenté dans ce domaine, de façon à pouvoir rendre la conversion encore plus probable et le contact plus efficace.
Mais comment est-il possible de rechercher ces informations depuis les demandes de contact ?
En utilisant l’Intelligence Artificielle et les API en temps-réel de la plateforme BigProfiles il est possible d’entrer en possession, en direct, de toutes les informations nécessaires pour mettre en œuvre les meilleures stratégies de réponse aux demandes des usagers et maximiser les taux de transformation. Le tout sans avoir la nécessité de posséder des connaissances en termes de coding ou de science des données.
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