L’analyse des sentiments dans l’expérience client fait référence au processus d’analyse des données permettant de comprendre et de mesurer ce qu’un client ressent à propos d’un produit, d’un service ou d’une marque en particulier. Ces données peuvent être recueillies sous forme écrite aussi bien qu’orale. Une entreprise peut utiliser l’analyse des sentiments pour comprendre les indicateurs clients tels que les scores CSAT et NPS. Ces informations peuvent permettre de réorienter les opérations métier, le service client et les processus de l’entreprise afin d’améliorer l’expérience client.
L’analyse des sentiments est une sous-discipline de la science des données qui utilise l’intelligence artificielle (IA), le machine learning et le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour analyser les commentaires et les avis des clients en temps réel dans l’ensemble de l’organisation. L’analyse des sentiments dans l’expérience client extrait les données de tous types d’interactions : tickets de support, enquêtes, avis sur les produits, appels téléphoniques, etc.
En utilisant ces interactions comme données, les organisations peuvent identifier les principaux problèmes pour lesquels les clients les contactent et obtenir des informations en temps réel sur le sentiment associé à chacun d’eux. De plus, en analysant ces points de données, les organisations peuvent identifier ce qui motive les sentiments négatifs et positifs des clients et visualiser leurs fluctuations.
L’objectif principal de l’analyse des sentiments dans l’expérience client est de comprendre les sentiments et les émotions du client à l’égard de la marque. Ce processus peut orienter la mise en œuvre de certains outils, tels que des chatbots, ou le remaniement de la stratégie marketing pour introduire une campagne de marketing plus ciblée. L’analyse des sentiments n’est que l’un des rouages d’une stratégie d’expérience client (CX) plus vaste, qui implique généralement plusieurs autres composants, l’objectif étant de fidéliser les clients actuels et d’établir de nouvelles relations durables.
Si le processus étape par étape varie d’une entreprise à l’autre, un schéma général s’applique à la plupart des entreprises qui cherchent à mieux comprendre leurs clients et à améliorer leur marque en s’appuyant sur des données.
Étape 1 : recueillir les données client
La première étape de l’analyse des sentiments consiste à collecter les données qui vont l’alimenter. Ces données peuvent être collectées à partir de différentes sources en fonction de l’entreprise.
Entretiens avec les clients ou groupes de discussion : ces informations peuvent provenir d’entretiens écrits menés avec les clients en ligne ou par téléphone. Un groupe de discussion restreint peut également avoir été créé spécifiquement pour comprendre le sentiment des clients à l’égard d’un produit.
E-mails ou avis en ligne : les outils d’analyse des sentiments peuvent collecter les correspondances électroniques avec les clients et les catégoriser de manière appropriée.
Surveillance des réseaux sociaux : l’analyse des sentiments peut être utilisée pour comprendre et surveiller les commentaires des clients sur les plateformes de réseaux sociaux.
Commentaires sur les sites d’avis clients : certains utilisateurs se rendent parfois sur des sites d’évaluation de produits spécifiques pour faire part de leur expérience et de leurs commentaires.
Tickets de support client : l’analyse des sentiments peut être utilisée pour séparer et analyser les tickets de support client ouverts par le personnel du service client et déterminer si le problème a été résolu ou si le ticket est toujours ouvert.
Interactions des clients avec les équipes en contact direct avec eux, comme l’équipe commerciale ou le support : l’analyse des sentiments permet également de déterminer si un client a interagi directement avec un membre du support client ou s’il est passé par un canal automatique.
Quand les données proviennent de différents canaux, l’analyse des sentiments est plus complète et elle peut permettre à l’organisation de mieux comprendre ce que les clients ressentent. Les données collectées à ce stade sont très importantes, car elles constituent le socle du processus d’analyse des sentiments et c’est sur elles que l’organisation basera ses décisions le moment venu.
Étape 2 : identifier les schémas de sentiments positifs et négatifs
Une fois les données collectées, l’étape suivante consiste à identifier les sentiments positifs et négatifs que les clients manifestent à l’égard du produit ou du service. Pour ce faire, la méthode la plus courante consiste à examiner les réponses aux études quantitatives telles que les enquêtes NPS (Net Promoter Score) et les enquêtes CSAT (score de satisfaction client) .
Les réponses qualitatives sont un peu plus difficiles à analyser et obligent les organisations à examiner les réponses manuellement, mais les progrès de la technologie permettent d’automatiser ce processus. L’analyse des commentaires alimentée par l’IA, qui peut détecter automatiquement le sentiment des clients, gagne également en popularité.
Étape 3 : recueillir des informations exploitables
Une fois que l’entreprise a identifié les sentiments positifs et négatifs de ses clients, il convient de recueillir des informations exploitables pour améliorer leur expérience. Il peut s’agir d’analyser les avis clients indiquant leur mécontentement lié à la phase d’intégration, qu’ils jugent « trop compliquée ».
Cela impliquerait une refonte du processus d’intégration et une analyse détaillée du système en place. D’autres domaines d’analyse peuvent également fournir des informations précieuses sur les problèmes et les expériences négatives des clients.
Étape 4 : analyser et améliorer
Il est temps de mettre en œuvre diverses stratégies pour améliorer ces aspects. Prenons l’exemple d’un processus d’intégration jugé « trop compliqué ». L’entreprise commencera par analyser le comportement des utilisateurs et les tickets d’assistance pour identifier la source de confusion.
Scénario potentiel : de nombreux utilisateurs n’effectuent pas toutes les tâches nécessaires à l’intégration. Mais avec l’aide de l’analyse des sentiments, l’organisation constate que les clients abandonnent à une étape particulière. Un moyen d’améliorer le processus serait de créer un parcours interactif guidant les utilisateurs tout au long de la tâche. Une autre option serait de créer un didacticiel vidéo présentant des conseils par étapes afin d’améliorer les interactions avec le support.
Étape 5 : analyser et mesurer l’impact
Lors de cette dernière étape, les organisations déterminent si les stratégies mises en œuvre ont l’impact souhaité sur leurs clients. La meilleure façon de procéder est de mesurer les performances et de continuer à étudier les informations tirées de l’analyse des sentiments. Les organisations devront probablement associer l’analyse des sentiments à des données analytiques supplémentaires pour des résultats plus précis.
Une fois ces stratégies mesurées, les organisations peuvent en évaluer l’impact en surveillant les indicateurs clés de performance (KPI) et en continuant à suivre l’analyse des sentiments des clients.
L’analyse des sentiments peut améliorer l’expérience client de différentes manières. Voici les avantages les plus importants et les plus populaires de l’analyse des sentiments :
Grâce à l’analyse des sentiments, les entreprises peuvent mieux comprendre les attentes de leurs clients et mettre en œuvre certaines mesures en fonction de leur score de sentiment. Ce processus permet aux entreprises de comprendre les émotions de leurs clients et de créer une expérience plus personnalisée. Les organisations peuvent procéder à l’analyse et développer des expériences personnalisées trouvant un écho auprès des utilisateurs individuels, améliorant ainsi la réputation de la marque et la fidélité de la clientèle.
Résultat d’une expérience client plus personnalisée, l’analyse des sentiments présente un autre avantage : l’amélioration de la satisfaction client. En analysant les sentiments des clients, les organisations peuvent créer des expériences individualisées alignées sur leurs besoins spécifiques. La satisfaction de ces besoins peut se traduire par une fidélité renforcée à la marque et des avis plus positifs de la part des clients.
Avec l’aide de KPI comme ceux tirés de l’analyse des sentiments, les organisations peuvent surveiller les taux de rétention client ou les clients montrant des signes de désintérêt. L’analyse peut également révéler pourquoi certains clients pourraient être enclins à choisir un autre produit ou service, permettant ensuite aux organisations de créer de nouvelles stratégies marketing : publications sur les réseaux sociaux ou changements de tarification par exemple.
Le bon fonctionnement du produit ou du service proposé est un aspect de l’expérience client à ne pas négliger. L’analyse des sentiments peut permettre aux organisations d’améliorer leurs produits en les aidant à identifier les fonctionnalités que les clients aimeraient voir et celles qui ont moins de succès ou qui sont défectueuses.
L’analyse des sentiments peut être extrêmement utile aux entreprises essayant de comprendre les informations obtenues sur les clients, mais l’analyse de texte peut poser problème. De ce fait, un processus d’analyse des données ne distingue pas le sarcasme, un ton émotionnel ou les mots mal orthographiés. Ce n’est pas une science exacte.
Les mots d’un client peuvent avoir une connotation différente selon le contexte, ce qui peut être source de confusion et d’ambiguïté. Pour remédier à ce problème, les entreprises peuvent se tourner vers des outils d’analyse des sentiments basés sur l’IA pouvant être entraînés à détecter ces nuances. Il est important de mettre à jour et d’entraîner ces logiciels régulièrement : cet apprentissage doit être guidé par l’humain et pas seulement par des algorithmes.
Également appelée intelligence artificielle émotionnelle ou opinion mining, l’analyse des sentiments aide les entreprises à déterminer les aspects à améliorer dans le parcours des clients afin de leur offrir une meilleure expérience.
Voici quelques cas d’utilisation de l’analyse des sentiments :
Amélioration de la convivialité du produit : utilisez les données de l’analyse des sentiments pour simplifier les caractéristiques complexes du produit ou du service fourni.
Personnalisation de l’engagement des utilisateurs : offrez des expériences plus pertinentes grâce à du contenu personnalisé sur différents canaux en fonction du sentiment de l’utilisateur individuel.
Amélioration du processus d’intégration : identifiez les difficultés rencontrées par les nouveaux utilisateurs et mettez en place des listes de tâches d’intégration ou des présentations de produits pour une première expérience simplifiée.
Orientation du développement de produits : tenez compte des sentiments positifs et des préférences des clients lors du développement de nouveaux produits et fonctionnalités.
Meilleure formation de l’équipe du support client : aidez les équipes du support client en leur fournissant les données de l’analyse des sentiments pour qu’ils s’exercent à gérer les commentaires négatifs et qu’ils améliorent leurs interactions avec les clients.
Détection des frictions dans le parcours client : utilisez les données de l’analyse des sentiments pour identifier les sentiments négatifs dans les commentaires afin de repérer les points de friction et les problèmes récurrents.
1. Comment l’analyse des sentiments peut-elle être utilisée pour améliorer l’expérience client ?, idiomatic
2. How Sentiment Analysis Improves Customer Experience [8 Ways], sentisum
3. How Can Sentiment Analysis Be Used to Improve Customer Experience?, userpilot, 27 juin 2024
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