De l’écoute terrain à l’action : l’approche Customer Centric de Datanumia pour aligner produits et usages

Introduction

L’approche customer centric ne se limite plus à améliorer l’expérience client. Elle structure désormais les choix produits, la gestion de la relation client et les décisions des entreprises. 

Cette démarche customer centric repose sur une compréhension fine du terrain, en croisant données client, retours utilisateurs et analyse des comportements, pour orienter les évolutions de manière concrète tout au long du parcours client. 

Qu’est-ce que l’approche Customer Centric ?

L’approche customer centric, aussi appelée customer centricity, consiste à structurer la stratégie d’entreprise pour placer le client au cœur des décisions. Elle ne se limite pas à répondre aux attentes et aux préférences exprimées, mais à comprendre les pratiques, anticiper les évolutions du marché et orienter les décisions produit en conséquence. 

Cette démarche customer centric se fait au moyen d'une analyse croisée des données, des interactions et des retours utilisateurs. L’objectif est de relier les comportements observés tout au long du processus d'achat à des enjeux opérationnels concrets. Cela permet d’adapter les produits et services de manière continue, d’améliorer la relation client et le taux de satisfaction. 

Par définition, elle s’inscrit dans une logique centrée client, où chaque interaction, chaque point de contact et chaque donnée contribuent à orienter les décisions de l’entreprise et à renforcer la fidélisation client. 

Cette stratégie s’appuie sur des méthodes techniques et concrètes, détaillées ci-dessous, qui encadrent une conception centrée utilisateur alignée avec les attentes réelles du marché. Elles permettent d’ancrer les décisions dans la réalité du terrain et de faire de l’approche customer centric un levier stratégique d’amélioration continue produit. 

Elle s’inscrit également dans une logique de gestion de la relation client (CRM ou customer relationship management) : chaque interaction et chaque point de contact client contribuent à enrichir la connaissance des comportements afin de rendre la relation plus personnalisée. 

Les méthodes clés d’une démarche customer centric

Une démarche customer centric s’appuie sur plusieurs leviers complémentaires : 

• L’analyse des données d’usage pour identifier les comportements réels
• Les enquêtes et entretiens utilisateurs pour comprendre les besoins métier
• L’observation en situation réelle pour détecter les points de friction
• L’exploitation des retours clients pour prioriser les évolutions produit 

Ces méthodes permettent également de structurer des indicateurs de mesure et de suivi pour piloter les évolutions produit dans la durée. 

L’approche customer centric chez Datanumia : de l’écoute utilisateur à la décision

Chez Datanumia, cette approche customer centric structure directement la conception et l’évolution des produits. Notre mission consiste à valoriser la donnée énergétique pour accompagner les utilisateurs, particuliers comme professionnels, dans leurs décisions opérationnelles. 

Cette démarche repose sur une conviction forte : ce sont les pratiques réelles qui doivent guider les choix produit. L’écoute utilisateur ne se limite pas à recueillir des retours, elle permet de comprendre comment les outils sont utilisés dans des contextes concrets. 

Cette lecture des usages a progressivement fait évoluer notre positionnement. Là où nos premières solutions facilitaient l’accès à la donnée, les évolutions récentes visent à accompagner la prise de décision, en intégrant davantage de contextualisation et d’analyse. 

L’objectif est désormais de structurer les décisions produit à partir des observations menées, afin d’aligner les solutions avec des objectifs opérationnels concrets. 

Une écoute du terrain structurée et continue au cœur de la démarche customer centric

Pour comprendre les besoins réels, nous avons structuré une démarche d’écoute utilisateur et d’écoute client continue, intégrée à nos processus produit. Cette approche permet d’intégrer directement les retours utilisateurs dans les cycles de conception, en orientant les priorités produit à partir des usages observés sur le terrain. 

Elle repose sur plusieurs leviers complémentaires : 

• Des démarches d'enquête utilisateur centrées sur les enjeux métier et les usages réels
• Des sessions d’observation en situation pour analyser les comportements, les arbitrages et les contournements de l’outil
• La centralisation des retours clients et avis clients issus de différents canaux : échanges, ateliers, retours spontanés
• Une analyse transversale pour identifier des tendances et distinguer les besoins structurels des cas isolés 

Cette approche permet de dépasser les demandes ponctuelles pour comprendre les objectifs réels des consommateurs. Elle s’inscrit dans une logique d’amélioration continue produit, où chaque retour contribue à faire évoluer les solutions. 

Ce travail d’écoute et d’analyse permet d’identifier des signaux récurrents, de relier les retours entre eux et de distinguer les besoins ponctuels des enjeux structurels. Il a ainsi directement orienté plusieurs évolutions majeures de notre stratégie produit. 

Par exemple, pour travailler sur la refonte de nos graphiques de consommation énergétique, nous avons réalisé une enquête sur plus de 100 utilisateurs de 3 pays différents, sous forme de tests modérés et d’A/B tests. Ces exercices nous assurent de la pertinence de nos choix fonctionnels et garantissent une utilisation simple et intuitive de nos produits par nos utilisateurs.  

Deux exemples concrets d’une démarche customer centric appliquée

Cette approche se traduit concrètement par des évolutions produit directement issues de l’analyse des usages et des retours utilisateurs. 

De la data visualisation à l’aide à la décision 

Historiquement, les produits Datanumia ont été conçus pour rendre la donnée accessible et lisible. Les utilisateurs disposent d’indicateurs et de visualisations pour analyser leurs consommations. 

L’analyse des pratiques a toutefois mis en évidence une limite : l’accès à l’information client ne suffit pas toujours à orienter une décision. Une donnée isolée informe, mais ne permet pas toujours d’agir. 

Ce constat a révélé un besoin non couvert : transformer la donnée en un véritable outil d’aide à la décision, capable de guider l’action plutôt que de se limiter à restituer une information. 

Cette observation a conduit à faire évoluer les produits vers une logique d’aide à la décision. L’objectif n’est plus uniquement de visualiser des données, mais de les contextualiser pour identifier des priorités et orienter les actions. 

Dans cette perspective, l’intégration de l’intelligence artificielle dans l’expérience utilisateur permet d’enrichir l’analyse en : 

• Prenant en compte des facteurs externes
• Mettant les données en perspective dans le temps
• Facilitant les comparaisons pertinentes
• Identifiant des signaux faibles
• Aidant à prioriser les actions 

L'IA permet ainsi de créer davantage de valeur à partir des données disponibles. 

Cette évolution s’inscrit dans une stratégie centrée client, où les décisions produit sont guidées par les usages réels. 

Adapter la solution à de nouveaux profils utilisateurs 

L’analyse des retours a mis en évidence des besoins différents selon les profils utilisateurs, les secteurs et les cibles métier. 

Les utilisateurs experts cherchent à analyser finement un site. À l’inverse, certains profils, notamment en gestion multisite, ont besoin d’une vision globale pour piloter un ensemble de bâtiments. 

Ces usages impliquent des besoins spécifiques : 

• Disposer d’une vision consolidée
• Identifier rapidement les points prioritaires
• Comparer des périmètres cohérents
• Analyser les écarts sur la durée
• Justifier des décisions auprès de différentes parties prenantes 

Ces segmentations d’usage traduisent des logiques métier distinctes, qui nécessitent des approches adaptées en matière de visualisation, d’analyse et de priorisation. 

Pour y répondre, la plateforme évolue vers un meilleur modèle de pilotage global, permettant d’anticiper les dérives et d’orienter les actions à l’échelle d’un parc. 

Cette logique s’appuie notamment sur notre plateforme iBoard, qui permet de centraliser des données multi-fluides et multisites, de comparer les performances dans le temps et d’identifier des écarts significatifs pour orienter les décisions. 

Cette transformation, guidée par les usages, vise à faire évoluer le produit vers une solution capable d’accompagner des prises de décision à différentes échelles. 

Les équipes au cœur de la stratégie customer centric

L’approche customer centric chez Datanumia repose sur une collaboration étroite entre les équipes Data et Design. 

Les équipes Data analysent les données d’usage et identifient des tendances. Les équipes Design traduisent ces enseignements en évolutions concrètes des interfaces et des fonctionnalités. 

Cette complémentarité permet d’ancrer les décisions produit dans des éléments mesurables, en garantissant une expérience utilisateur adaptée aux besoins opérationnels.