Afin d’améliorer l’expérience client tout au long de son parcours d’achat, une entreprise doit appréhender ce qui se dit d’elle, de ses services, de ses produits, mais aussi de ses concurrents. Les clients et leurs verbatim doivent être au cœur de sa stratégie. Rien ne doit lui échapper ! Pour y parvenir, il existe des solutions d’analyse sémantique traitant des données de type texte ou des données vocales.
Comment fonctionnent-elles et de quelle manière apportent-elles de la valeur ajoutée à l’entreprise ? Quels sont les critères permettant de choisir un outil adapté à ses besoins spécifiques ?
L’analyse sémantique ou comment analyser la Voix du Client
Comment fonctionne l’analyse sémantique ?
L’analyse sémantique utilise des algorithmes de traitement du langage humain pour déterminer la signification des phrases. Cette technique est la plupart du temps automatisée grâce à des solutions digitales. Celles-ci permettent d’étudier de gros volumes de données et d’en extraire de précieuses informations. Ces outils, enrichis par l’intelligence artificielle, savent de mieux en mieux les interpréter. En effet, cette dernière offre de nouvelles possibilités d’exploration et d’exploitation de grandes quantités de data non structurées.
Quels sont ses champs d’actions ?
- L’analyse des écrits : L’analyse sémantique des textes est pertinente dans de nombreux terrains d’application commercial et juridique par exemple avec l’analyse de contrats dans un grand corpus ou la recherche d’articles de loi. Mais elle est tout particulièrement utilisée dans le domaine du marketing et de la relation client. Elle permet de mieux comprendre les attentes des prospects et clients et d’engager des actions plus performantes.
- L’analyse des conversations orales en temps réel : L’écrit n’est pas le seul champ d’action de l’analyse sémantique. Elle est en mesure de traiter les énoncés oraux, en général en les retranscrivant en texte. Grâce à elle, les entreprises peuvent par exemple exploiter un énorme gisement de données : celles des conversations téléphoniques reçues par leurs services client.
Les bénéfices de l’analyse sémantique pour la relation clients
Dans un contexte de transformation numérique et de digitalisation de la relation client, les entreprises collectent des informations toujours plus nombreuses. L’analyse sémantique les accompagne pour en tirer le meilleur parti et approfondir leur connaissance. Leur objectif : l’amélioration continue de l’expérience client.
L’optimisation du traitement des requêtes clients multicanales
Commentaires des internautes sur les réseaux sociaux, verbatim des clients, avis sur des forums, réponses de consommateurs à des enquêtes de satisfaction « à chaud », appels téléphoniques reçus par les centres d’appels, etc. Pour exploiter ces feedbacks recueillis sur un nombre toujours plus grand de points de contact (e-mails, application mobile, téléphone, réseaux sociaux, etc.), des outils pertinents sont indispensables. Les entreprises ne peuvent traiter de manière performante une telle quantité de data sans faire appel à eux.
La solution réside en l’implémentation d’un outil d’analyse de la Voix du Client automatisé prenant en compte tous les canaux de la relation client. Il va transformer les mots reçus en indicateurs. Ceux-ci vont permettre d’apporter de la valeur ajoutée au service client, mais aussi d’ajuster et optimiser les campagnes marketing de l’entreprise.
Le partenaire idéal des services client
Pour ce faire, les informations collectées sur l’ensemble des points de contact sont étudiées par l’outil d’analyse sémantique puis transformées en données exploitables par les équipes. Des tableaux de bord les centralisent en temps réel pour enrichir en continu la connaissance client.
Un tel dispositif est ainsi le partenaire idéal des agents des centres de contacts. En effet, pour engager une conversation personnalisée et réactive avec un client en vue de le fidéliser, il faut comprendre ses souhaits et ses besoins. L’outil va mettre à sa disposition des informations adaptées issues de cette analyse avec une mise en relief du contexte de chaque appel. Il va également compléter son travail en lui permettant de mieux discerner les messages implicites d’une conversation (changements de rythme et de volume, modulations de fréquence, etc.).
L’analyse sémantique améliore l’efficacité opérationnelle des équipes et réduit les délais de traitement. Elle permet ainsi de diminuer le taux d’attrition. La réactivité des collaborateurs est optimisée, le discours est adapté et la réputation de l’entreprise est préservée.
L’entreprise analytique
Écouter les données permet d’obtenir des insights clients pertinents. Les vérités actionnables recueillies garantissent de réaliser des campagnes de marketing automation et de retargeting plus performantes. Par ailleurs, l’entreprise dispose d’une meilleure connaissance de ses promoteurs et détracteurs grâce à l’outil d’analyse sémantique. Elle peut suivre son e-réputation et l’optimiser.
La gestion de la conformité réglementaire
Dans un monde de plus en plus normé représentant un risque pour les entreprises lorsqu’elles ne sont pas conformes aux obligations légales, l’analyse sémantique permet aussi de s’assurer que les conseillers clientèle ont souscrit à toutes les obligations légales vis-à-vis des clients. Procéder par des enregistrements de masse ou au contraire par échantillonnage, la solution d’analyse sémantique peut utiliser les données collectées pour extraire des KPI liés à cette conformité, par exemple en s’assurant que les conseillers ont bien déroulé le script de vérification de l’identité du client.
Comment bien choisir sa solution d’analyse de la Voix du Client ?
L’outil d’analyse de la voix du client doit pouvoir donner des informations riches et actionnables permettant d’améliorer l’expérience client tout au long de son parcours. De quoi doit-il disposer pour apporter un excellent retour sur investissement ?
Une technologie de qualité
Pour qu’une solution d’analyse sémantique soit efficace, il est important de choisir un prestataire proposant une technologie mature et une expertise en matière de conversations digitales. L’intelligence artificielle embarquée dans l’outil doit être de qualité et répondre aux besoins spécifiques du secteur. L’association du machine learning, du traitement automatique du langage (TALN) et de l’analyse sémantique permet de concevoir des dispositifs très performants. La gestion multilingue est elle aussi à prendre en compte de façon à s’assurer d’être en mesure d’ouvrir le projet dans d’autres pays.
L’IA pour l’analyse prédictive
Pour pouvoir améliorer l’expérience client, l’outil doit proposer des fonctionnalités indispensables telles que l’analyse des sentiments, des émotions et des intentions des clients et prospects. Il est également nécessaire qu’il puisse juger du niveau d’effort que ces derniers ont fourni pour joindre le service client et qu’il arrive à distinguer les sujets traités dans les conversations orales et écrites.
Un outil intégré aux outils existants et partagé dans toute l’entreprise
Le dispositif d’analyse sémantique doit être intégré aux outils existants de l’entreprise tels que le CRM. Pour cela, il peut prendre la forme d’une API hébergée sur le cloud. Ce dernier assure la possibilité de stockage d’un grand nombre de données en toute sécurité. Il est également nécessaire que l’outil puisse être partagé et accessible par tous les services de l’entreprise.
Travailler avec un outil digital d’analyse sémantique permet aux centres de contact d’exploiter la richesse des données exploitées pour le compte des clients finaux. Il renforce l’efficacité opérationnelle et la productivité des équipes. Levier d’engagement performant, il assure en outre la personnalisation et l’optimisation des campagnes marketing pour une expérience client idéale.
Source : CoverApps