L analyse textuelle et sémantique au service de l expérience client

Voici comment maximiser les échanges avec les clients et capter toutes les informations présentes dans leurs verbatims.

L’expérience client est devenue une priorité pour les entreprises, dans un environnement concurrentiel de plus en plus fort. Viser l’enchantement et traquer les clients détracteurs est devenu le lot quotidien des services qualité et relation client. Mais pour placer le client au cœur de sa stratégie, il est nécessaire de mettre en place des processus d’écoute à toutes les étapes du parcours. Cela afin d’être au plus près de leurs attentes et d’anticiper les tendances.

Collecter les avis constitue donc le socle nécessaire à la diffusion de la culture client à tous les niveaux de l’organisation. Cette diffusion passera nécessairement par la mise en place de plateformes de reporting partagées où chaque collaborateur, chaque entité, aura accès aux indicateurs et aux données qui le concernent.

La mise en place de telles plateformes pose la question de l’analyse des commentaires textuels en temps réel. Car trop nombreux, trop riches et trop complexes, ils sont trop souvent laissés de côté, au profit d’autres indicateurs plus quantitatifs (NPS, CES, CSAT) alors qu’ils représentent l’essence même de ce que les clients souhaitent exprimer. C’est dans ce sens que nous avons développé des outils basés sur l’association des indicateurs de mesure standards, aux outils d’analyse textuelle pour maximiser les échanges avec les clients et capter toutes les informations présentes dans leurs verbatim.

Nettoyer les données pour éliminer le bruit

Pour exploiter correctement les avis des clients et diffuser la bonne information à la bonne personne, il est nécessaire de nettoyer les commentaires textuels afin de les rendre exploitables : éliminer le bruit (tous les mots outils ne permettant pas d’extraire de sens), isoler les mots selon leurs catégories grammaticales, distinguer les mots seuls des expressions : nous nous appuyons sur des algorithmes d’analyse morphosyntaxique en temps réel pour obtenir des contenus clairs et exploitables qui nous permettront de capter les insights des clients.

Capter et scorer les thématiques

Boris Moscarola, Directeur Associé, Le Sphinx Développement

Boris Moscarola, Directeur Associé, Le Sphinx Développement

Le travail de nettoyage du texte réalisé, nos moteurs vont lire automatiquement les verbatim en les découpant selon les idées émises. Chaque idée sera associée à un thème et, pour chaque thème, nous allons identifier sa polarité, son orientation : s’agit-il d’une opinion neutre, négative, positive ou encore partagée ? Cela nous permettra de transformer chaque commentaire en une batterie d’indicateurs de performance facilement appréhendable. Par exemple, un client envoie le commentaire suivant : « J’ai été très déçu de l’accueil de mon conseiller, qui m’a à peine dit bonjour. Heureusement toutefois qu’il a su faire preuve de pédagogie, car je m’y retrouve jamais dans les différents produits d’assurance vie ». Nous allons détecter la thématique de l’accueil, qui a été mal perçue et la thématique de la compétence du conseiller qui a été bien évaluée. Ce commentaire permettra de contribuer à la performance de l’indicateur « Compétence du conseiller » mais viendra affaiblir l’indicateur « Accueil du conseiller ».

Recommendation Impact Score : l’indicateur clé de mesure de l’enchantement

Pour aider les équipes à améliorer l’expérience et identifier les éléments ayant un effet sur l’enchantement, nous avons développé une nouvelle matrice d’impact thématique : Recommendation Impact Score. Il s’agit d’évaluer pour chaque thème présent dans le commentaire du client, son impact sur le score de recommandation (contenu dans la question permettant le calcul du NPS), de telle sorte à identifier les axes de travail prioritaires et isoler les signaux faibles en se basant sur 3 dimensions :

  • La performance de l’indicateur thématique ;
  • Son impact sur la recommandation ;
  • Son occurrence (discours dominant ou signal faible).

Cela nous permet de distinguer 4 axes :

  • Les points forts : ce sont les éléments plébiscités par les clients et particulièrement bien évalués, à valoriser par la marque et constituant un facteur différenciant ;
  • Les axes prioritaires : il s’agit des éléments mal évalués, fortement impactant et à très forte occurrence. C’est le talon d’Achille de la marque : le renforcer au plus vite permettra d’améliorer l’expérience client ;
  • Les signaux faibles : ce sont les critères fortement impactant mais encore peu présents dans le discours. Ils peuvent représenter une menace (pour les critères mal évalués) ou au contraire une opportunité (pour les critères les plus appréciés) pour améliorer le parcours client ;
  • Les éléments à surveiller : ce sont les thèmes qui sont moins bien évalués, mais qui n’ont pas de réel effet sur l’indice de recommandation ou la satisfaction client. Ils ne représentent pour le moment pas de danger particulier.

Déjà utilisée par de nombreux clients dans le secteur bancaire et dans le secteur du tourisme, cette matrice permet de rationnaliser l’approche d’analyse des commentaires textuels porteurs de plus d’émotions et davantage sujets à polémique, contrairement aux indicateurs quantitatifs habituels. Elle permet de clarifier, synthétiser, mettre en perspective des données au départ complexes et difficilement lisibles, en revenant à une approche plus quantitative, donc plus rationnelle.

Cette démarche permet donc d’assurer la promesse d’amélioration de l’expérience client, en s’appuyant sur la parole et les mots des clients, révélés dans les processus d’écoute mis en place (enquêtes de satisfaction à chaud notamment).

Auteur : Boris Moscarola, Directeur Associé, Le Sphinx Développement

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Lire le Dossier Marketing études 2017

Retrouvez Le Sphinx lors de la 6ème édition du Printemps des études les 20 et 21 avril prochains.

Prise de parole « L’analyse textuelle au service de l’expérience client » vendredi 21 avril à 10h45 au Palais Brongniart.

(c) ill. Bluespix

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