Les données sont là… mais souvent invisibles

Les marques e-commerce collectent chaque jour des volumes impressionnants de données. CRM, tickets SAV, retours produits, avis clients, analytics…

Et pourtant, selon une étude de Forrester, 60 % de ces données ne sont jamais analysées.

Ce manque de lecture produit un triple effet :

• Une perte de satisfaction durable

• Des erreurs stratégiques répétées

• Un manque à gagner en fidélisation et en rentabilité

L’objectif de cet article : vous montrer ce que révèlent les données que vous ne regardez pas… et comment en faire des leviers puissants de croissance et de décision.

1. Les marques e-commerce collectent beaucoup… mais exploitent peu

La collecte de données n’a jamais été un problème. Ce qui manque, c’est l’interprétation stratégique.

Chaque canal contient des informations clés :

• Le CRM raconte l’historique de relation

• Les tickets SAV montrent les points de friction

• Les verbatims CSAT ou NPS révèlent l’émotion perçue

• Les analytics exposent les abandons post-interaction

• Le social listening capte les signaux faibles publics

Exemple : Une marque d’accessoires a analysé les tags SAV et a identifié 3 motifs récurrents. Résultat : -27 % de tickets répétitifs en 2 mois après correction produit.

2. Les données que vous ignorez (et qui valent de l’or)

a. Les verbatims SAV

Ce ne sont pas que des commentaires. Ce sont des mines d’insight émotionnels : frustrations, attentes non formulées, signaux faibles de rupture.

Problème : ils sont rarement lus ou catégorisés intelligemment.

b. Les motifs de contact non catégorisés

Sans classification claire, impossible d’optimiser quoi que ce soit.

“On ne peut pas résoudre un problème qu’on ne sait pas nommer.”

c. Le taux de recontact sur un même client

Un client qui recontacte plusieurs fois pour le même sujet est un client frustré.

Indicateur-clé de :

• Mauvaise résolution initiale

• Parcours trop complexe

• SAV non synchronisé avec logistique ou produit

d. Les feedbacks post-SAV non analysés qualitativement

Un CSAT “8/10” ne suffit pas. Ce qui compte, c’est le pourquoi.

Les commentaires associés révèlent souvent plus que la note : ton du message, vocabulaire utilisé, perception émotionnelle.

e. Les abandons post-interaction

Donnée invisible mais cruciale : un client qui contacte le support… puis quitte le site ou n’achète plus jamais.

Ce qu’il faut croiser : SAV + taux de conversion + comportement post-ticket (Shopify, GA4…)

3. Ce que ce manque de lecture vous coûte vraiment

• Perte de réachat : des clients qui repartent sans bruit après une expérience incomplète

• Mauvais bouche-à-oreille : un SAV “correct” mais froid crée du désengagement

• Surcoût opérationnel : recontacts multiples, gestes commerciaux inadaptés, délais allongés

• Mauvaises décisions : vous investissez dans ce que vous mesurez — donc si vous ne mesurez pas les vrais signaux, vous pilotez à l’aveugle

4. Ce que font les marques qui exploitent ces données “oubliées”

Exemple 1 : DNVB alimentaire

Lecture manuelle de 500 verbatims SAV → problème de compréhension sur un packaging produit → refonte de l’étiquette → -40 % de tickets “question produit”

Exemple 2 : Marque déco

Croisement du taux de recontact avec NPS → détection d’un point de friction sur la politique de retour → ajustement du wording + simplification process → +18 % de satisfaction post-retour

5. Comment analyser ces données (sans embaucher un data scientist)

Étape 1 : cartographier les sources disponibles

Avant toute chose, il est essentiel d’avoir une vision claire de où se trouvent vos données. Elles sont souvent éparpillées dans différents outils.

• CRM (HubSpot, Klaviyo) : contient tout l’historique client, les segments, les campagnes envoyées, les réponses aux emails.

• Gorgias / Zendesk : centralise les échanges SAV, les tags de tickets, les temps de réponse et de résolution.

• Shopify / Prestashop : permet de croiser les données de comportement d’achat avec les interactions support.

• Typeform / Trustpilot / Hotjar : récoltent les avis qualitatifs, les feedbacks post-achat, les comportements anonymes sur site.

L’objectif ici : dresser un inventaire exhaustif des points de contact client pour repérer les zones riches en signaux inexploités.

Étape 2 : prioriser 2 ou 3 indicateurs dormants à exploiter

Vous ne pouvez pas tout analyser d’un coup. Il faut concentrer vos efforts sur les données les plus parlantes et souvent oubliées.

• Motifs de contact non catégorisés : sans typologie, vous ne pouvez pas repérer les récurrences ni améliorer les processus.

• Taux de recontact sur ticket SAV : vous indique si vos résolutions sont efficaces ou si un problème reste latent.

• Verbatims qualitatifs post-CSAT : les commentaires “libres” sont souvent plus riches que les notes. Ils dévoilent le ressenti client, la perception de la marque et des frictions cachées.

Ces 3 indicateurs offrent un rapport effort / impact très intéressant.

Étape 3 : créer une boucle d’analyse mensuelle

Il ne suffit pas de regarder les données une fois. Il faut instaurer un rituel collaboratif et transverse :

• Réunion mensuelle entre le support client, le produit et le marketing

• Revue d’un tableau de bord commun

• Sélection de 1 à 2 insights à transformer en actions concrètes (ex. : modifier une FAQ, ajuster une campagne, corriger un point du parcours client)

Cette boucle permet d’aligner la stratégie sur les retours clients réels.

Étape 4 : automatiser ce qui peut l’être

L’objectif n’est pas de créer une usine à gaz, mais de libérer du temps pour l’analyse humaine en automatisant les tâches répétitives.

• Tagging automatique des tickets et commentaires (avec SentiSum, Gorgias AI, Chattermill)

• Regroupement sémantique des verbatims par thème ou émotion (ex : frustration, confusion, gratitude)

• Alertes en cas de pic de contact ou recontact anormal sur une période courte

“Un bon dashboard ne remplace pas l’intuition, mais il la calibre.” — Méthode CX SAV Control

Vos données parlent — il faut juste savoir les écouter

Chaque jour, vos clients vous parlent.
Parfois par note, souvent par silence.

Ce que vous ne mesurez pas peut vous coûter :

• Des clients

• Des points de marge

• Des insights essentiels à votre croissance

Les marques e-commerce les plus rentables de 2025 sont celles qui donnent une voix à ce que les chiffres n’affichent pas encore.

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