L’IA au service de l’analyse des retours clients

L'impact d'une gestion efficace des retours clients

• 80% des entreprises utilisent les scores de satisfaction client pour analyser et l'améliorer l'expérience client. (Harvard Business Review)
• 2/3 des chefs d'entreprise déclarent que les investissements dans l'IA pour le service à la clientèle se traduisent par des améliorations significatives des performances.
• 25% Une amélioration de 5 % de la fidélisation de la clientèle pourrait accroître la rentabilité de 25 %.
• 91% des clients qui ne sont pas satisfaits d’une marque vont simplement partir sans se plaindre. (Kolsky)

Les limites des méthodes traditionnelles

Avant l’arrivée de l’IA, les entreprises tentaient de décoder la Voix du Client en s’appuyant sur des analyses manuelles ou des outils rudimentaires

1. Analyse globale des notes : suivre l’évolution des évaluations sur des plateformes comme Google Reviews ou Trustpilot.
2. Étude des tendances générales : identifier le volume de retours ou le sentiment moyen exprimé dans les avis.

Ces méthodes offrent une vue d’ensemble limitée et présentent plusieurs écueils :

• Faux avis et spams : polluent les données et biaisent les résultats.
• Analyse chronophage : lire chaque commentaire est irréaliste dès que le volume dépasse quelques centaines.
• Vision biaisée : les équipes risquent de se concentrer sur des retours marquants mais non représentatifs.

Exemple d’amélioration d’expérience client

Prenons l’exemple de Délice Express, une entreprise fictive de livraison de repas. Face à des milliers de verbatims, elle décide d’adopter une solution d’IA pour améliorer sa compréhension de l’expérience client.

1. Collecte des retours clients
   • Emails de Feedback: avis envoyés directement par les clients.
   • Chats en Direct: conversations sur le site web de l'entreprise.
   • Réseaux Sociaux: commentaires et messages sur des plateformes comme Facebook et Twitter.
   • Plateformes de Revues: avis publiés sur des sites tels que Yelp et Google Reviews.
2. Nettoyage des données
   • Pour préparer les avis pour l'analyse, on supprime les caractères spéciaux, les emojis et autres éléments non pertinents, tout en uniformisant le texte en le mettant entièrement en minuscules.
3. Division des avis en segments pour une meilleure analyse thématique
   • Chaque avis est divisé en segments ou phrases pour faciliter une analyse plus détaillée. Par exemple, un avis tel que "La livraison était rapide mais la nourriture était froide" sera segmenté en "La livraison était rapide" et "La nourriture était froide".