Comment choisir sa solution d’analyse de la voix du client ?

Taoufik Massoussi, PhD, Product Manager at eptica.

Etant donné l’importance de l’expérience client dans le succès d’une entreprise, il n’est pas surprenant que plus des deux tiers des marques françaises mesurent la satisfaction client, selon notre dernière étude. Cette enquête sur les pratiques des entreprises en matière d’écoute montre cependant, que les approches et les solutions actuelles d’analyse de la voix du client n’apportent pas suffisamment de valeur ajoutée dans l’entreprise. 50 % des répondants sont insatisfaits des solutions déployées jusque là.

Pour comprendre le gap entre les attentes et le ROI généré aujourd’hui, nous avons réuni hier – lors d’un petit déjeuner table ronde (lien site vecko, page ressource, petit dej), en partenariat avec l’AFRC – plus de 50 professionnels en charge des programmes Voix du Client dans leur entreprise, tous secteurs confondus. Ils sont directeurs relation client, marketing, expérience client, voix du client, centres de contact, et comme le Crédit Agricole Consumer Finance qui utilise notre solution vecko, ils ont à coeur de mettre le client au centre de leur stratégie et de créer la valeur client.

Pour y parvenir, il est nécessaire de bien choisir sa solution d’analyse automatique de la Voix du client, selon 5 critères principaux :

1) La production d’analyses actionnables grâce à une IA hybride performante pour la Voix du Client

Selon notre dernière enquête, seulement 24 % des professionnels interrogés affirment que les analyses à leur disposition leur donnent des informations suffisamment approfondies et actionnables pour agir directement et améliorer l’expérience client tout au long des parcours. En cause, la qualité de l’IA embarquée dans les solutions dont dépend la fiabilité et la profondeur des analyses.

Par conséquent, choisissez un fournisseur qui dispose d’une technologie mature, fruit de longues années de recherche et développement. L’IA hybride embarquée dans vecko utilise la puissance du machine learning pour vérifier la qualité des données tout en conservant la rapidité et la fiabilité du traitement automatique du langage naturel (TALN) et la recherche sémantique pour l’analyse principale.

Les technologies d’IA qui reposent sur le Text Analytics sont performantes dès le départ. Ces systèmes n’ont pas besoin d’être entraînés car ils suivent des règles linguistiques, telles que l’identification de la syntaxe et l’analyse sémantique.

Faire appel au TALN pour l’expérience client permet d’obtenir des résultats pertinents disponibles dès le lancement du système, un déploiement rapide (si le secteur est couvert), et la possibilité de travailler à grande échelle, quel que soit le volume de données. Le machine learning intervient alors en soutien pour nettoyer les données préalablement à l’analyse de texte. Il permet de contrôler l’orthographe des interactions entrantes, de supprimer le « bruit » et de catégoriser certaines parties du discours, tels que les verbes et les noms.

2) L’expertise de la conversation digitale et des parcours client dans votre secteur

L’intelligence artificielle est déjà présente dans de multiples secteurs et à de nombreux niveaux, des voitures autonomes aux diagnostics médicaux. Mais ces différentes applications d’IA ont généralement des besoins très différents des programmes Voix du Client.

Il est impératif de travailler avec un fournisseur qui comprend bien les exigences liées à l’analyse des conversations digitales, et qui possède une connaissance approfondie de votre secteur, de ses spécificités et des cas d’usage.

Chez Eptica, nous avons créé des modèles de catégorie pour l’expérience client (essentiellement des modèles sectoriels) dans 15 secteurs clés. Vous pouvez ainsi obtenir des données fiables et exploitables bien plus rapidement, ce qui accroît le retour sur investissement de votre programme.

3) 5 fonctionnalités clés d’analyse

Les services linguistiques vous permettent de comprendre les conversations digitales de multiples manières. Voici les 5 services que nous considérons indispensables pour l’expérience client :

  • Analyse des sentiments : comprendre si le ton d’une interaction digitale est positive, négative ou neutre ;
  • Analyse émotionnelle : quelles sont les émotions du consommateur ? Est-il content, en colère, triste, craintif ? Notre solution vecko est actuellement capable d’analyser 20 émotions ;
  • Analyse d’effort : quel degré d’effort a dû fournir le consommateur pour tenter de résoudre son problème ou de prendre contact avec vous ?
  • Analyse d’intention : quelle est la prochaine étape la plus probable pour le consommateur ? Risque-t-il de partir ou d’annuler une commande par exemple ?
  • Extraction de sujets : quels sont les thèmes couverts dans la conversation ? À nouveau, l’essentiel de cette analyse doit être basée sur une bonne compréhension d’un secteur spécifique et des activités et interactions qui s’y rapportent.

4) Des analyses stratégiques en lien avec les métriques business de l’entreprise

L’étude montre que si de nombreuses marques mesurent l’expérience client au niveau transactionnel, elles ne parviennent pas à en faire un enjeu stratégique. Par exemple, les systèmes de recueil de la voix du client actuellement en place sont incapables d’analyser les facteurs ayant un impact direct sur la fidélité, les revenus et l’attrition.

Les clients deviennent de plus en plus exigeants et avertis, et mettent les marques sous pression. Il devient donc urgent de se doter d’outils d’analyse de la voix du client qui permettent d’étayer les décisions stratégiques et augmenter la compétitivité. Les systèmes VoC efficaces permettent notamment d’identifier les irritants sur tous les parcours, les clients détracteurs et promoteurs et pourquoi, le risque d’attrition, et de comprendre et analyser les émotions.  

5) Un outil de partage de toute la voix du client dans l’entreprise

Pour que l’organisation soit véritablement orientée client, les informations issues des enquête et des interactions client quelques soient les canaux, doivent être disponibles et partagées dans toute l’entreprise. L’outil doit pouvoir s’intégrer grâce à des API à votre écosystème. Ce n’est pas le cas actuellement faute d’outils de partage de l’intelligence client entre les départements de l’entreprise. Cette approche en silos constitue un frein à l’amélioration de l’expérience client.

Résultat : les marques manquent une belle occasion de mettre en place des changements essentiels qui permettraient d’améliorer l’expérience client. Elles doivent de toute urgence « démocratiser » l’intelligence client et s’assurer qu’elles sont partagées rapidement avec les bons services quand cela est nécessaire.

Les marques reconnaissent déjà que pour engager une véritable conversation avec les clients et construire des relations durables, elles doivent comprendre intimement leurs besoins et leurs souhaits. Elles savent également que l’intelligence client est essentielle pour l’amélioration continue de l’expérience client. Avec une image imparfaite du client, difficile d’exploiter véritablement la voix du client et de véritablement transformer son approche vers plus de “customer centricity”.

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