Marchés et cibles

Le rôle de l’IA dans l’expérience client

L'Intelligence Artificielle joue un rôle clé dans quatre domaines de l'expérience client... gestion des feedbacks, analyse prédictive

L’Intelligence Artificielle joue un rôle clé dans quatre domaines de l’expérience client… gestion des feedbacks, analyse prédictive…

C’est un fait indéniable : l’expérience client et employé sont devenues en l’espace de quelques années, une préoccupation importante des entreprises pour attirer et fidéliser leur clientèle. Toutefois, mesurer cette expérience client peut s’avérer long, fastidieux et chronophage. Dès lors, les entreprises se tournent de plus en plus vers l’intelligence artificielle (IA) pour offrir une expérience plus personnalisée à leurs clients. Avec un environnement concurrentiel très exigeant, les entreprises tirent profit de l’IA afin de mettre en œuvre des expériences qui sont à la fois performantes et innovantes.

L’IA joue un rôle clé dans quatre domaines de l’expérience client…

Gestion des feedbacks, en particulier ceux non structurés

Tous les professionnels du marketing savent que la relation entre l’entreprise et le client touche de plus en plus de points de contact, générant une grande quantité de données à gérer. L’intelligence artificielle est cruciale pour les analyser efficacement et en temps réel.

Adoptez un livre

En outre, un nombre croissant de clients expriment désormais leur opinion par le biais d’enquêtes, de réseaux sociaux et d’autres formes d’avis. Ces feedbacks, de plus en plus nombreux, sont des données non structurées, sous forme écrite. Elles sont donc impossibles à analyser de manière simple et évolutive, surtout si les volumes sont importants. Au lieu de cela, grâce à l’intelligence artificielle, des techniques d’analyse de texte et de machine learning sont appliquées pour classer efficacement tous ces commentaires, en les regroupant par thème et par sentiment associé.
L’analyse qualitative devient alors également quantitative, avec la possibilité d’attribuer des métriques aux données qualitatives pour comprendre l’impact sur la satisfaction d’un ensemble de commentaires liés à un sujet donné. Elle permet également de combiner ces données avec des informations opérationnelles ou financières pour identifier des modèles , des tendances, des risques ou encore des opportunités.

Toutefois, une étude de Forrester Consulting (commandée par l’éditeur américain Reputation) [1] indique que les entreprises exploitent encore peu les données non-structurées. Parmi les répondants (étude menée auprès de 152 décideurs en marketing digital ou en expérience client, aux Etats-Unis), 84% des professionnels de ce secteurs voient bien la valeur des données et retours terrain non-structurés. Mais seulement 30% des données aujourd’hui recueillies sont non-stucturées.

Aujourd’hui, les professionnels du marketing favorisent encore la collecte de gros volume d’informations à l’analyse plus fine de données qualitatives. Or, les données non-structurées comme les enquêtes et d’autres formes d’avis sur les réseaux sociaux s’apparentent à des contenus qualitatifs par nature. Ces derniers peuvent mettre en lumière et en temps réel l’interaction entre la marque et le client à des moments clés du parcours client. Vos clients vous font part de leurs sentiments, de leurs attentes et de la façon de mieux les servir, que ce soit via les réseaux sociaux, les enquêtes du service client ou d’autres canaux. Ces feedbacks clients directs et indirects peuvent constituer un atout pour votre marque, si vous les écoutez, les analysez et exploitez les insights qu’ils révèlent.

Analyse prédictive

Estelle Villard, VP et responsable France de Medallia

L’analyse prédictive est une méthode qui permet d’interpréter les données actuelles et anciennes afin de fournir une image de ce qui pourrait se dérouler à l’avenir. L’utilisation d’une approche analytique rigoureuse et éprouvée telle que l’analyse prédictive, basée sur l’intelligence artificielle permet de savoir, par exemple, quels clients seront plus fidèles à la marque et quels sont ceux qui diffuseront des avis négatifs.

De cette façon, il sera possible de mettre en œuvre des actions correctives préventives, en réduisant la criticité et l’insatisfaction (et donc le taux d’abandon) ou – au contraire – en renforçant les phases du parcours qui contribuent à la fidélisation du client.

Analyse de sentiment des clients

Il est de plus en plus stratégique pour les entreprises de savoir comment les clients prennent leurs décisions, ce qu’ils font et comment ils finalisent leurs parcours d’achat, mais aussi quels services, situations ou propositions créent une plus grande satisfaction et lesquels suscitent des frictions, voire de l’insatisfaction.

L’analyse du sentiment des clients est très importante car les marques peuvent comprendre quelles émotions suscitent certaines réactions. L’objectif est très simple, il est question de comprendre le type de sentiment que votre produit, marque ou campagne de communication génère auprès de votre cible voire du public en général. En analysant le ton de la voix et les expressions du visage, il est également possible de réagir ou identifier un changement inattendu.

Prioriser les actions

Les clients indiquent ce qui est positif et négatif dans leurs expériences avec les entreprises par le biais de centaines de feedback directs et indirects mais laissent des signaux précieux dans tous les parcours ou interactions avec la marque. Grâce à l’IA, toutes ces entrées peuvent être détectées automatiquement pour générer des insights, qui sont diffusés à tous les niveaux de l’entreprise selon une hiérarchie de priorité pour la personne qui les reçoit. Grâce à l’utilisation de plates-formes avancées de gestion de l’expérience client (CEM), les entreprises peuvent se faire une idée des actions qui ont le plus d’impact. Elles décident, par conséquent, des domaines dans lesquels il faut agir immédiatement, et concentrent la majorité de leurs ressources sur l’amélioration efficace de l’expérience client et des résultats commerciaux.

Auteure : Estelle Villard, VP et responsable France de Medallia

***

[1] https://www.globenewswire.com/news-release/2021/04/28/2218549/0/en/Study-Finds-That-Marketers-View-Unstructured-Data-as-the-Next-Generation-of-CX.html

[c) Ill. DepositPhotos

Cliquez pour commenter

Commenter

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

Ce site utilise Akismet pour réduire les indésirables. En savoir plus sur comment les données de vos commentaires sont utilisées.

Marketing PME aide les PME PMI et TPE à développer leur business en 2021
Vers le haut