Étude de cas : Client

Comment un réseau d'agences a repris la main sur sa fidélisation et sa réputation en ligne

Un établissement bancaire multi-agences constatait une érosion progressive de sa base clients sans jamais savoir, en amont, quels clients étaient sur le point de partir. En parallèle, ses avis Google par agence étaient dispersés, jamais suivis, et souvent dominés par les avis négatifs les plus anciens faute de réponse.

Le contexte

Un établissement bancaire multi-agences constatait une érosion progressive de sa base clients sans jamais savoir, en amont, quels clients étaient sur le point de partir. En parallèle, ses avis Google par agence étaient dispersés, jamais suivis, et souvent dominés par les avis négatifs les plus anciens faute de réponse.

Les résultats : KPI d'expérience client & avis Google

+16
points de NPS en 8 mois
+0.7 ★
note Google moyenne par agence
48h
délai moyen de rappel après un avis négatif
32%
de réduction du taux d'attrition ciblé

Ce qui a été mis en place

Suivi continu & recommandations IA

Au-delà de la mesure ponctuelle, la plateforme assure un suivi continu des KPI d'expérience client et des avis Google, 24h/24, sans attendre un rapport trimestriel pour détecter une dérive. Les recommandations générées par IA priorisent automatiquement les actions à plus fort impact pour chaque équipe, plutôt que de laisser les responsables interpréter seuls des tableaux de chiffres.

Pourquoi ça a fonctionné

En combinant le suivi du NPS/CSAT en interne et la gestion active des avis Google, la banque a pu prioriser les agences les plus fragiles et documenter, agence par agence, l'impact direct d'un meilleur accueil sur sa réputation publique.

Un enjeu similaire dans le secteur banque & assurance ?

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