Voix du client : L’Analyse par l’intelligence artificielle cognitive

Voix du client : L’Analyse par l’intelligence artificielle cognitive

Voix du client :
L’Analyse par l’intelligence artificielle cognitive


La voix du client (connue aussi sous l’appellation VoC : Voice of Customer) peut se définir comme l’ensemble des moyens d’expression d’un client à propos de l’expérience vécue vis-à-vis d’une marque. Bien analyser et exploiter efficacement, elle peut révéler d’énormes pistes de valeur pour les entreprises.

Une analyse de la voix du client pour améliorer la connaissance client

Seulement 2 entreprises sur 10 estiment avoir un très bon niveau de connaissance client selon comarketing-news.

A première vue, il s’agit d’un chiffre pour le moins surprenant. Il n’y a jamais eu autant d’informations provenant de la voix du client au sein des entreprises : à l’ère du Big data, énormément d’informations sont collectées, que ce soit dans un logiciel CRM, un Livechat, un ERP…

Internet a également changé nos habitudes de consommation. En effet, il est maintenant courant pour le consommateur de s’exprimer sur le web.

Différentes sources de données pour analyser la voix du client

Différentes sources de données existent pour analyser la voix du client


Les enjeux sont multiples :

  • Découvrir des opportunités
  • Découvrir des nouveaux usages
  • Améliorer la qualité des services ou des produits
  • Mieux comprendre ses clients

Comment faire pour analyser ces énormes volumes de données et en tirer de la valeur pour le client ?

La cognition artificielle

La cognition artificielle est une intelligence artificielle inspirée de la cognition humaine. Au même titre qu’un humain va regrouper des idées, des sujets proches dans un contexte donné, la cognition artificielle permet d’indexer les contenus en fonction de leur proximité et donc de situer des verbatims appartenant à un même contexte.

D’une façon générale, analyser la voix du client par l’approche cognitive permet de regrouper automatiquement tous les sujets abordés par catégories. Il est ainsi possible d’évaluer les proportions de chaque tendance et d’identifier les signaux faibles. Globalement, dans un contexte Big Data, cela permet d’identifier en instantané et en exhaustivité toutes les thématiques abordées par les clients comme on peut le constater dans notre dernière vidéo sur l’analyse des contributions au grand débat national.

Principe de proximité

Notons que toute la force d’analyse de la cognition artificielle repose sur ce principe de proximité. Avec cette approche, analyser la voix du client à travers les réclamations, les avis, les demandes génèrent de nombreux avantages :

  • Analyser un grand nombre de données immédiatement sans prérequis et sans entrainement :

Plus il y a de verbatims, mieux c’est ! Pas besoin de passer en gestion de projet, l’analyse s’effectue instantanément à l’import des données.

 

  • Laisser place à la découverte de thèmes inattendues :

Laissons le client s’exprimer ! En effet, on ne peut pas prétendre  savoir à l’avance quels thèmes les clients vont aborder. La cognition artificielle regroupe les verbatims similaires, ce qui permet de ne pas avoir à créer de plan de classement au préalable.

 

  • Gérer le contexte, quand les verbatims sont rédigés différemment mais ont le même sens :

En organisant les données par sens proche et non par une analyse linguistique, les contenus au sens proche seront classés automatiquement dans la même catégorie. Par exemple un client qui exprime « pas le bon produit » et un autre « commande non conforme » se retrouveront dans la même catégorie.

 

  • Pouvoir faire le lien entre thématiques clients et comprendre leur raisonnement :

Le principe de proximité permet de voir quels sont les liens de thématiques entre elles, c’est-à-dire entre sujets par les client. Ainsi, dans le cadre de la voix du client, en analysant des avis clients d’un prestataire automobile, nous avons découvert un lien fort entre « mauvais accueil » => « longue attente » => « vidange simple ».

On peut donc en déduire une perception d’un délai d’attente plus long quand les clients se sentent mal accueillis. Aussi, ces derniers considèrent qu’une vidange ne devrait pas prendre autant de temps chez ce fournisseur.

 

  • Pas de dictionnaire et multi-langue :

L’IA cognitif rapproche les contenus proches en termes de sens. De cette façon, les données s’organisent d’elles-mêmes, dans une approche différente de l’analyse purement linguistique. Ainsi, cette approche permet de gérer tout type de langue sans dictionnaire à définir au préalable.

Transformer la voix du client en connaissance

L’analyse de la voix du client est ainsi un levier de performance concret de l’entreprise qui ne demande qu’à être activé. C’est un moyen efficace pour être à la fois en phase avec le marché et les attentes des clients et prendre des décisions avec un retour sur investissement rapide.

Le ROI est élevé car l’information, l’or noir des entreprises est déjà présente et ne demande qu’à être raffiné. Mais cette donnée a besoin d’être exploitée le plus efficacement possible.

Pour plus de détails et savoir comment dégager la valeur présente au sein de votre entreprise, contactez-nous !