Comment bien utiliser la data dans les services clients en 2026 : guide complet & cas concrets 

La data s’impose cette année comme LE levier stratégique pour améliorer l’expérience client des entreprises disposant d’un service client.  

Et pour cause, entre les possibilités d’analyse des interactions et des comportements, d’automatisation, de personnalisation, etc, les organisations savent bien qu’elles disposent d’une mine d’or d’informations. Le problème c’est justement de savoir comment garantir une bonne qualité des données et comment les utiliser de manière juste, efficace et responsable dans un service client moderne… tout en répondant aux enjeux de confiance et de transparence. 

C’est autour de cette problématique que s’est tenu le webinaire organisé par callnet.ch. A cette occasion, animé par Grégoire Perrin de Callnet, 3 experts de la data, de l’IA et de la conformité, Caroline Perriard, Jean Meneveau et Stéphane Ronteix ont partagé leurs retours d’expérience à travers des cas concrets et de bonnes pratiques autour de la relation et de la satisfaction client.  

De la collecte, à la personnalisation de l’expérience, jusqu’à l’analyse des données, dans cet article, nous reviendrons donc sur les grandes idées, tendances et enseignements de cet événement. L’objectif est de vous proposer un guide complet pour aider votre entreprise à tirer le meilleur de ses données (et d’éviter les pièges).  

Sommaire

I. Tendances du marché des services clients et usage de la data
II. Data & IA : cas d’usage concrets pour transformer la relation client 
III. Enjeux juridiques & conformité : utiliser la data sans se mettre en risque 
VI. Comment rétablir la confiance avec le client au travers la data, la transparence, et l’éthique ?  

I. Tendances du marché des services clients et usage de la data  

Avant de parler d’outils IA et de transformation de la relation client grâce à la data, concrètement, où on en est aujourd’hui ? Et quelles sont les politiques des entreprises ? 

Parce que la réalité, c’est que tous les services clients n’évoluent pas au même rythme. Pour cause, chaque entreprise compose avec son propre degré de maturité digitale, ses contraintes sectorielles, ses stratégies, ses priorités… Et tout cela crée un paysage très contrasté des outils et des canaux utilisés.  

1.1. L’hétérogénéité des canaux de communication dans les services clients 

Comme le montre la récente étude de Colombus Consulting sur la data dans la relation clients, l’utilisation des canaux de service client varie beaucoup d’un secteur à l’autre.

Bien sûr, il y a un socle commun, des pratiques universelles, dans le choix des canaux du service client.  
On pense notamment au téléphone qui reste central pour les demandes complexes ou urgentes. Et l’e-mail qui reste lui aussi incontournable pour les échanges formels pour lesquels on souhaite garder une trace.  

Quelles disparités dans les canaux digitaux pour les services clients ? 

Quand on regarde les autres canaux digitaux, les écarts d’usage se creusent.  

• Les SVI (ou serveurs vocaux interactifs) sont très utilisés dans certains secteurs comme les services financiers ou les énergies. Ils se font beaucoup plus rares dans les autres secteurs. 

• Les applications mobiles, elles, sont courantes dans les secteurs B2C disposant d’un fort volume d’utilisateurs. Mais dans le BtoB, elles sont presque inexistantes. 

• Les réseaux sociaux sont bien adoptés dans des secteurs où la présence digitale est stratégique. 

• Les bots (chatbots, callbots,…) sont l’un des canaux les plus inégaux. Selon l’entreprise, le chatbot peut être : inexistant, en test, opérationnel, en phase de refonte, ou encore en projet. 

Pourquoi tant de disparité dans le choix des canaux ?  

Parce que la maturité digitale des entreprises est très inégale. Chaque entreprise suit une trajectoire influencée par : 

• son secteur d’activité, 
• son modèle (B2B, B2C, B2C2B) 
• son historique technologique, informatique…,  
• ses objectifs de service client 
• et bien sûr… de la qualité de sa data. 

💡Ce qu’il faut retenir c’est que plus une entreprise utilise de canaux, plus elle répond aux besoins de ses clients, mais plus elle risque la fragmentation. C’est dans ce contexte que le data management s’impose, dans un rôle d’orchestration et d’unification des parcours.  

1.2. L’omnicanalité du service client est une opportunité… et un risque 

Les entreprises les plus matures digitalement parlant ont multiplié leurs points de contact. Si ça leur permet de multiplier les points de contact pour répondre aux attentes clients, ce n’est pas sans risque. En effet, cette diversification, si elle n’est pas maîtrisée, peut autant harmoniser l’expérience client qu’en désorganiser totalement le parcours. 
Au milieu de tout ça, la data est un moyen d’orchestration.  

Quelles opportunités apportent l’omnicanalité ?  

Théoriquement, avoir une multitude de canaux de communication permet : 

• de s’adapter aux préférences des clients,  
• d’offrir des interactions plus fluides,  
• d’améliorer la réactivité du service,  
• et de personnaliser davantage les réponses. 

Alors, plus de canaux = plus de satisfaction client ?  
Dans les faits, ce n’est pas toujours si simple…  

Quels sont les risques de l’omnicanalité (et la place du data management) ? 

On l’a analysé au cours du webinar, accumuler les canaux sans stratégie unifiée fragmente les parcours. Par exemple, lorsqu’un client pose une question sur un site web, puis envoie un email, puis appelle le service client parce qu’il n’a pas de réponse, chaque canal crée un nouveau dossier, comme si trois demandes différentes coexistaient. 
Les conséquences sont multiples : 

• dossiers dupliqués, 
• perte de contexte, 
• réponses incohérentes, 
• coûts opérationnels qui explosent, 
• insatisfaction croissante. 

Et à cela s’ajoutent les contraintes internes : 

• budgets dispersés pour chaque outil, 
• gestion difficile des équipes, 
• manque de visibilité sur la performance globale. 

💡 C’est exactement pour cette raison que Jean Meneveau, expert du webinar et Directeur Data & IA chez Colombus Consulting, rappelle que l’omnicanalité n’est pas un objectif en soi. En fait, c’est un moyen, à condition d’être orchestré correctement par la data. 

Concrètement, le data management est indispensable pour orchestrer, synchroniser et homogénéiser l’ensemble du parcours client. 

1.3. La prédominance du modèle multi-prestataires du service client 

On l’a vu, le danger d’une forte diversité de canaux sans un usage intelligent de la data complexifie le travail du service client. Mais à ce défi s’ajoute le fait que la majorité des entreprises n’opèrent plus leur service client selon un modèle unique. La plupart combinent ressources internes, partenaires externes, technologies multiples et niveaux de sous-traitance variables. 

A l’occasion de ce webinar, et dans le benchmark de Colombus Consulting, on a vu que ce modèle d’hybridation est devenu la norme :  

• soit en modèle hybride (une partie des équipes est internalisée, l’autre externalisée) 
• soit en modèle multi prestataire (avec des acteurs spécialisés selon les types de canaux, ou les langues par exemple)

Quel est l’impact de l’hybridation du service client sur le pilotage opérationnel ?  

Comme toute solution, la flexibilité qu’offre un modèle hybride ou multi prestataire a un revers : la complexité opérationnelle.  
 
On peut citer entre autres les problèmes suivants : 

• Il est probable que chaque prestataire utilise des logiciels différents,  
• Chaque prestataire peut aussi avoir son propre niveau de qualité 
• Une perte d’homogénéité dans les réponses, 
• Une visibilité globale difficile à maintenir. 

C’est pour cela qu’on insiste tant sur la centralisation de la donnée.  

Si on ne cherche pas à centraliser la donnée, il deviendra impossible d’anticiper les volumes, de piloter la performance, et de garantir une expérience cohérente d’un canal de communication à l’autre. 

II. Data & IA : cas d’usage concrets pour transformer la relation client 

Comme Stéphane Ronteix l’a illustré au cours de ce Webinar, si la donnée est le carburant, l’IA est le moteur. 

En effet, c’est l’intelligence artificielle, et particulièrement les modèles d’analyse et d’automatisation, qui permet de :  

• Tirer toute la valeur des données,  
• Améliorer la qualité de service et relation client,  
• Réduire les coûts opérationnels.  

Au cours de ce webinar, et on va le revoir ici, on nous a proposé un panorama des différents usages possibles de l’IA dans les centres de relation client. Mais si vous ne deviez retenir qu’une chose : 

💡Chaque étape du parcours client peut être augmentée par l’IA 

2.1. Panorama des usages IA par étape du parcours client 

L’IA et la data pour qualifier et router les demandes 

Positionné en front, l’agent IA peut qualifier la demande entrante pour l’orienter vers le bon interlocuteur. Le bon interlocuteur peut d’ailleurs être humain, ou automatisé.  

Exemples concrets : 

• SVI en langage naturel : cette techno permet à l’appelant de formuler sa demande de façon naturelle, sans menus rigides. Dixit les SVI de l’ancien temps “pour parler au service comptabilité, tapez 1…”. Le client peut naturellement demander ce dont il a besoin, comme il le formulerait à un humain.  

• Voicebots multilingues 

Avec la même logique que les SVI en langage naturel, ils sont eux capables de comprendre et traiter parfaitement plusieurs langues.  

• Agents conversationnels (LLM) capables de proposer des actions 

Ces agents positionnés en front sont plus “intelligents” que les SVI. Ils peuvent bien sur analyser le contexte, mais aussi ouvrir un ticket, donner un statut de commande, etc. Ils sont hyper connectés aux outils de l’entreprise et aux différents canaux pour répondre en self care à 30% des demandes.  

• Traitement intelligent des emails et documents 

Comme les agents conversationnels LLM positionnés sur le canal téléphone, ces agents peuvent reconnaitre et extraire des informations clés. Ils reconnaissent ainsi les motifs d’interaction pour classifier et prioriser les demandes.  

💡Les agents conversationnels positionnés en front office permettent de diminuer les files d’attente. Les conseillers humains se concentrent sur les demandes les plus “complexes” et traitent des demandes déjà pré qualifiées.  

Traitement des demandes en self care par l’IA 

On l’a vu, on peut placer l’IA en front, dans “l’avant” pour pré qualifier les demandes. Mais les agents virtuels peuvent aussi intervenir dans le “pendant” pour traiter certains sujets.  

Exemples concrets : 

• Réponses automatisées et personnalisées basées sur la data 

Si les bases de connaissances fournies au callbot sont complètes et à jour, alors on estime qu’il pourra traiter entièrement environ 30% de demandes. Et si le bot est bien interconnecté à tous les outils, les réponses sont personnalisées et on évite beaucoup d’interventions évitables des agents humains. 

• Assistance conseiller : documentation, aide rédactionnelle, formation continue 

Quand le robot intelligent ne peut pas répondre en self care, alors l’appel est transféré à un agent humain. L’IA peut rester en support pour suggérer des réponses et fournir rapidement des documents contextualisés. 

Reporting et analyse des données 

On a vu que les agents IA pouvaient être placés “avant”, “pendant”, voyons maintenant “l’après” conversation.  

En fait, c’est l’accumulation de la data qui la rend exploitable et analysable. 

Exemples concrets : 

• Synthèse des conversations 
• Analyse des verbatims 
• Analyse du comportement d’achat et de l’historique d’achat 
• Analyse des visites des sites web et des avis en ligne 
• Détection prédictive d’incidents ou pics d’activité 
• Reporting automatisé (tableaux de bord, KPI) 

💡C’est l’analyse et le pilotage de ces données en temps réel qui rendront le bot toujours plus fiable dans ses réponses.  

2.2. Cas concret : comment une banque a transformé l’activité d’appels sortants grâce à la data 

Cette étude de cas présentée au cours du webinar illustre bien la façon dont la data permet : 

• D’améliorer la performance et la pertinence des réponses, 
• Guider les décisions, 
• Orienter les investissements,  
• Créer des résultats rapides.  

Contexte de l’étude de cas 

Le nom de la banque reste confidentiel, mais celle-ci cherchait à industrialiser ses appels sortants pour faire du cross-sell, de l’upsell, des relances, etc).  

Son défi était de :  

• Maintenir une joignabilité supérieure à 90 %, 
• Ne pas saturer les conseillers, 
• Cibler les clients les plus pertinents, 
• Et structurer l’activité de manière durable. 

L’objectif était en clair de faire plus, mais aussi de faire mieux, et ce grâce à la donnée.  

Appels sortants réalisés grâce à la data  

• Tests intensifs pendant 1 mois et demi 

Un pilote a été mené pendant 1 mois et demi, avec des sessions de deux heures d’appels consécutifs par jour. In fine, ce test a permis d’identifier les meilleurs conseillers, les difficultés rencontrées, et les volumes réels à traiter. 

• Formations et mise à niveau des conseillers 

Des formations ciblées et un bootcamp ont été déployés pour 30 conseillers. L’objectif était d’affiner le discours, d’uniformiser les pratiques, et de renforcer les réflexes commerciaux. 

• Adaptation des segmentations, ciblages et scripts 

La data a joué un rôle central pour déterminer quelles populations contacter en priorité (ex. blocages, pressions commerciales, échéances), et quels produits mettre en avant. 

• Reprogrammation intelligente des routages d’appel 

Les flux ont été recalibrés pour lisser la charge entre les conseillers (par spécialité) et éviter les engorgements. 

Résultats sur la campagne d’appels 

Finalement, les appels sortants sont devenus une composante stable de l’amélioration du service client, sans nécessité de créer une équipe spécialisée. 

Cela est rendu possible grâce à l’optimisation des plages horaires, déterminées et basées sur des données réelles. Cela permet de maximiser le taux de conversion et le taux de réponse 
 
💡La leçon à retenir c’est qu’une activité devient scalable dès lors que la data pilote les opérations. 

III. Enjeux juridiques & conformité : utiliser la data sans se mettre en risque 

Les enjeux juridiques étaient la raison même de l’existence de ce webinar et de nos conseils. En effet, la data n’a de valeur que si elle est utilisée de façon conforme aux réglementations.  

Et ce cadre légal, il est particulièrement renforcé ces dernières années, en Suisse comme en Europe.  
 
Dans ce contexte, voici les principaux enseignements à retenir de ce webinar.  

3.1 Comment répondre au cadre légal de la data dans les services client ? 

Les services clients suisses romands doivent composer avec un double environnement légal.  

• D’abord la LPD qui est entrée en vigueur en 2023,  
• Ensuite le RGPD qui est appliqué pour toutes données concernant des résidents de l’UE,
• Ainsi que les autres cadres liés à la cybersécurité comme les directives NIS2 (Europe) ou la loi Cyber (Suisse). 

La meilleure pratique pour s’assurer de répondre à l’ensemble de ces réglementations est de respecter les 5 principes suivants : 

1. Définissez la finalité, pourquoi vous collectez la donnée 

La base de toutes les réglementations c’est que chaque donnée personnelle doit être collectée pour un objectif clair, légitime, et explicitement défini. Par exemple, elle peut servir à répondre à la demande, à assurer un suivi de dossier, à facturer, etc.  

2. Soyez transparent sur la façon dont vous utilisez ces données 

De manière générale, pour être en règle, vos clients doivent comprendre ce qui est fait de leurs données. C’est d’autant plus vrai s’il y a par exemple transmission à des tiers, des enregistrements téléphoniques, etc.  

3. Conservez la donnée seulement le temps qu’il faut 

Si vous gardez depuis plusieurs années des données clients ou prospects “au cas où”, il est clair que vous n’êtes pas conforme.  

Vous devez définir un délai de conservation dit “raisonnable”, ET supprimer les données devenues inutiles ou obsolètes.  

4. Protégez et sécurisez les données de vos clients et prospects 

Vos systèmes et infrastructures doivent vous protéger au maximum des vols de données, ransomware etc. Mais aussi et surtout, vous devez sensibiliser et former vos équipes aux bonnes pratiques de sécurité.  

5. Considérez-vous responsables de vos prestataires 

Quand vous choisissez un prestataire de gestion de la relation client, il est de votre responsabilité de vous assurer :  

• où sont hébergées les données, 
• si les prestataires utilisent des serveurs hors UE/Suisse, 
• si le cloud implique un transfert soumis à des lois étrangères (ex : Cloud Act), 
• quelles garanties contractuelles existent. 

3.2. Quels risques liés à la connexion entre IA et données internes 

On l’a vu pendant le webinar, l’IA a tendance à amplifier les faiblesses déjà existantes. Donc, si la gouvernance data etait déjà fragile, l’IA ne fera que multiplier les points de fuite potentiels. 

Risque d’exposition involontaire d’informations 

Les outils IA peuvent techniquement exposer des informations confidentielles, mais dans un seul cas. Ce cas, c’est quand les accès ne sont pas maîtrisés et les bases de connaissances mal cloisonnées.  

Pendant le webinar, on a pris l’exemple d’un bot qui a accidentellement révélé des données internes sensibles (dont des éléments RH et bulletins de salaire) car il était connecté à des bases trop perméables et mal cloisonnées. 

L’importance d’un “data silotage intelligent” 

Mais, pour limiter ce risque d’exposition, on ne va pas chercher à créer des silos étanches entre les data sensibles et les autres. Cela empêcherait toutes collaborations entre les outils.  
En revanche, on peut tout à fait construire : 

• des accès contrôlés, 
• des couches de permissions, 
• des environnements séparés selon la sensibilité des données, 
• des mises à jour maîtrisées, 
• des tests avant connexion totale au système. 

3.3. Quels secteurs demandent une vigilance renforcée en Suisse romande ?  

Bien sûr, certaines entreprises, certains secteurs, seront plus surveillés par les autorités que d’autres.  

Le secteur de la santé  

Qui dit données médicales dit données sensibles.  

Ces data demandent un chiffrement renforcé, des contrôles d’accès encore plus rigoureux, et bien sur des hébergements robustes.  

Le secteur financier 

Ce secteur très représenté en suisse exige des processus de surveillance et de confidentialité très élevés. On parle notamment de LPD et des normes FINMA. 

Les services publics 

Certaines données des citoyens sont très sensibles. Aussi, le service public est très intéressant pour les pirates. Cela implique bien sur des risques importants en cas de fuite ou de mauvaise exploitation des données.  

Les centres d’appel qui gèrent des numéros d’urgence 

Souvent les numéros d’urgence impliquent des données critiques liées à la santé ou à la sécurité. Cela implique donc des obligations de protection très strictes.  

 
💡La leçon à retenir c’est que toute utilisation de la data doit s’appuyer sur une gouvernance robuste dès le départ. 

VI. Comment rétablir la confiance avec le client au travers la data, la transparence, et l’éthique ?  

On l’a vu, la data est une vraie opportunité d’améliorer la satisfaction client et optimiser les coûts. Et d’ailleurs, malgré ce qu’on entend, en suisse romande comme ailleurs, les clients acceptent plutôt bien de partager leurs informations. MAIS à condition d’en comprendre l’utilité et la finalité !  

4.1. De la transparence à la confiance 

Avec les différentes fuites de données que l’on connait ces dernières années, les clients sont plus sensibles quant à l’utilisation de leurs données. Ils veulent, à juste titre, savoir :  

• quelles données sont collectées, 
• dans quel but, 
• pendant combien de temps, 
• qui y a accès, 
• et quelles technologies (ex. IA) sont impliquées. 

En d’autres termes : « Je partage mes données si je comprends ce que cela m’apporte. » 

4.2. Expliquer l’usage des données et ne pas rester flou 

Le webinar a mis en lumière un point souvent négligé, nos formules de transparence sont trop vagues.  

Par exemple, avec cette phrase type : “Cet appel est enregistré pour des raisons de qualité.”. De quelle qualité parle-t-on ?  
Est-ce qu’on parle de formation ? De suivi ? D’amélioration du temps de réponse ?… 

Pour renforcer la confiance, les entreprises gagneraient à aller plus loin : 

• “Nous enregistrons cet appel pour améliorer la qualité de nos réponses.” 
• “Ces données nous permettent d’accélérer le traitement lors de vos prochains contacts.” 
• “Nous analysons vos retours pour corriger nos processus ou vous proposer une meilleure expérience.” 

En expliquant les bénéfices, l’entreprise passe d’une obligation légale à un levier relationnel. 

4.3. La gestion des consentements dans un service client multicanal 

Avec la multiplication des canaux, la gestion des consentements devient un sujet complexe. 

• Le client doit savoir pour quel type de contact il donne son accord. 
• Il doit pouvoir adapter ses préférences (email oui, SMS non, téléphone seulement pour des confirmations…). 
• Il doit pouvoir retirer son consentement facilement, sans couper toute relation avec l’entreprise. 

Les experts du webinar ont insisté sur le fait de maximiser les opt-in en expliquant la valeur, et éviter les opt-out globaux qui coupent le lien avec le client. 

Mieux vaut offrir des choix détaillés que tout lier dans un consentement massif et imprécis qui est souvent refusé. 

Ce qu’il faut retenir 

La data est devenue le socle d’un service client performant.  

Dans ce webinar, on a surtout retenu que les entreprises qui structurent, sécurisent, et activent intelligemment les données sont celles qui offrent les meilleures expériences clients.  

Mais derrière cette promesse, la confiance doit être le point central. Autour d’elle, gravitent l’éthique, la conformité, la gouvernance des données… 

Et c’est précisément là que Teleactis peut accompagner les organisations romandes. 
Grâce à notre expertise opérationnelle nous aidons les entreprises à : 

• structurer et exploiter leurs données, 
• intégrer l’IA de manière responsable, 
• améliorer l’expérience et la satisfaction client, 
• optimiser leurs processus, 
• tout en respectant les exigences légales suisses et européennes. 

Alors, parlons-en autour d’un café (virtuel, ou pas 😉)