Utiliser l’analyse conversationnelle pour mieux comprendre ses clients

Qu’est-ce que l’analyse conversationnelle ?

Définition

L’analyse conversationnelle est le processus analytique d’étude et d’évaluation des conversations des clients. Cela peut couvrir de multiples types d’interactions, sur plusieurs canaux, comme les échanges téléphoniques, les messages sur un chat, les discussions sur les réseaux sociaux, les avis des consommateurs, etc.

Comment fonctionne l’analyse des conversations ?

L’analyse conversationnelle est rendue possible grâce à des algorithmes et de nouvelles technologies sophistiquées dont l’intelligence artificielle (IA), le machine learning ou le traitement du langage naturel.

La combinaison de ces technologies permet de retranscrire les échanges et de collecter des données dites « conversationnelles ». Vous pouvez ainsi mieux comprendre les sentiments des clients et identifier des modèles utiles pour une étude approfondie de leur comportement.

Quels types de feedbacks l’analyse des conversations couvre-t-elle ?

Bien que les sondages puissent être très utiles pour interroger et mieux comprendre sa clientèle, ils permettent de recueillir uniquement des commentaires portant sur des éléments spécifiques, éléments précis sur lesquels la marque interroge et sonde.

Analyser les conversations permet de déceler des informations implicites issues de commentaires clients. Ils fournissent des informations sur la façon dont les consommateurs pensent, se sentent et se comportent. Mais quels types de feedbacks sont analysés avec l’étude des conversations ?

Voici quelques explications concernant les différents types de feedbacks client que vous pouvez rencontrer dans votre entreprise.

On peut qualifier un feedback de 4 manières :

• Structuré
• Non structuré
• Sollicité
• Non sollicité

Données structurées et sollicitées

Ce sont les commentaires que vous recevez via les questionnaires de type CSAT, NPS ou CES. Ils sont très utiles pour effectuer des benchmarks et obtenir des informations macroscopiques sur les performances de votre marque.

Données structurées et non sollicitées

Il s’agit des data opérationnelles. Elles ne viennent pas directement des clients et ne s’obtiennent pas à l’aide de sondage. Elles sont recueillies en interne et sont issues des interactions avec les clients.

Données non structurées et sollicitées

Il s’agit des réponses des consommateurs à des sollicitations de votre part. Cela comprend notamment les réponses à des sondages et les commentaires sur vos publications sur les réseaux sociaux.

Données non structurées et non sollicitées

C’est là que l’analyse conversationnelle entre en jeu. Ce type d’informations couvre les données difficiles à collecter et à analyser à savoir :

• Les mentions sur les réseaux sociaux: lorsque les internautes mentionnent votre marque sur les médias sociaux sans s’adresser directement à vous, que disent-ils ?
• Les appels téléphoniques: la retranscription exacte des discussions entre vos clients et agents. L’analyse des conversations orale speech analytics peut aller encore plus loin que la « simple » analyse des mots. Elle peut aussi porter sur la vitesse de parole des individus, la fréquence à laquelle ils interrompent l’agent, le ton qu’ils emploient ou encore le volume sonore atteint lorsqu’ils parlent.
• Les conversations avec les chatbots: comment les consommateurs interagissent-ils avec les chatbots que vous avez mis en place ?
• Les conversations chat avec des agents: comment vos clients conversent-ils avec vos agents humains par chat ?
• Les avis sur les sites tiers: lorsque les clients parlent de votre marque et expriment leur avis sur des sites tiers, comment vous décrivent-ils ?

Ces données conversationnelles peuvent être très utiles pour comprendre les véritables sentiments de vos acheteurs et les causes de ces ressentis. Elles couvrent des aspects et facettes de l’expérience client auxquels vous ne pensez pas forcément, mais qui ont de l’importance pour la clientèle. Sans ces data non structurées et non sollicitées, vous risquez de ne pas avoir une vision d’ensemble de la perception du client.

En savoir plus sur les émotions et l’expérience client

Pourquoi analyser les conversations des clients est devenu un véritable enjeu ?

Obtenir une vision exhaustive et nuancée

Vos données structurées sollicitées ne peuvent vous apporter que des informations portant sur le comportement ou les ressentis à un instant précis. Grâce aux analyses des conversations, vous obtenez des informations en temps réel ce qui vous permet d’identifier des modèles et prendre des mesures adéquates

Réduire les biais des commentaires

Lorsque vous demandez à des acheteurs de donner une évaluation de leur expérience, cela demande un effort de leur part. Il est donc normal que seule une certaine proportion de clients réponde à vos demandes.

Sachez aussi que ceux qui vont répondre peuvent être motivés par le fait qu’ils aient vécu une expérience très qualitative, voire exceptionnelle, ou au contraire, une expérience bien en deçà de leurs attentes. Par conséquent, les résultats que vous obtenez via l’analyse de ces commentaires peuvent être faussés.

Vous pouvez pondérer les commentaires afin d’obtenir des données plus précises mais vous serez toujours confronté à des biais d’enquête.

Entendre les vrais mots des clients

Les commentaires non structurés que vous sollicitez (réponses à des questions ouvertes par exemple) sont très utiles. Cependant, il est compliqué d’en déduire les réels sentiments du consommateur puisque ces feedbacks sont généralement brefs et font suite à une demande de votre part (pas de spontanéité).

Avec l’analyse des conversations, vous écoutez vraiment les clients qui s’expriment de manière spontanée et avec leurs propres mots.

Réduire la charge client et améliorer l’expérience

L’un des principaux avantages de l’analyse conversationnelle est le fait qu’elle ne demande pas d’effort supplémentaire au client. Toutes les informations et data que vous recueillez sont obtenues via des conversations que le client à lui-même initié.

Ainsi, vous n’interrompez pas le parcours de la clientèle et vous êtes en mesure de comprendre son ressenti sans qu’elle ne fournisse le moindre effort.

Quand utiliser la conversational analysis ?

Grâce à l’analyse conversationnelle, vous êtes en capacité d’obtenir des informations exploitables pour mieux comprendre et expliquer vos métriques. Cette meilleure compréhension vous aidera sans aucun doute à propulser votre expérience client à un niveau plus élevé.

Voici quelques exemples de cas dans lesquels analyser les conversations de votre clientèle se révèle particulièrement judicieux.

Tester des produit et services

Lors du lancement d’une nouvelle offre, vous pouvez créer un petit échantillon d’acheteurs et analyser leurs ressentis pour tester l’arrivée votre produit ou service sur le marché.

Surveillez leurs commentaires, mentions et avis en ligne pour évaluer la pertinence de votre nouvelle offre et obtenez des données que n’auriez certainement pas collectées en menant des tests de produits plus classiques.

Obtenir des commentaires précis et identifier des causes profondes

Les clients ne vous racontent certainement pas tout de leur vécu avec votre marque.

Par exemple, vos scores CSAT peuvent être bons, mais cela n’implique pas que vos acheteurs vont revenir pour acheter et dépenser plus. L’analyse conversationnelle peut vous aider à comprendre ces écarts entre métrique et comportement. Dans le cas d’un processus de paiement trop compliqué, vos clients contacteront certainement votre centre de contact pour les assister. Vous serez ainsi capable de comprendre quelle étape du parcours d’achat est bloquante, la corriger et donc influer sur les comportements des chalands.

Prédire les comportements futurs

L’utilisation de métriques est utile pour comprendre les événements qui se produisent à un instant T, ce que les individus pensent d’un achat spécifique ou d’une interaction particulière par exemple. Cependant, lorsqu’il s’agit de prédire les actions de sa clientèle, vous pourriez avoir besoin d’analyser les conversations pour prendre les meilleures décisions commerciales et marketing pour l’avenir.

Vous pouvez garder un œil sur les commentaires qui ne vous sont pas directement transmis et apporter des modifications avant que les catastrophes ne se produisent.

Améliorer le service client

L’analyse conversationnelle peut vous aider à former le personnel à répondre plus efficacement aux appels.

Par exemple, supposons que les employés de votre service client aient du mal à désamorcer les conversations difficiles avant qu’elles ne s’échauffent. En utilisant l’analyse conversationnelle, vous pouvez découvrir s’il existe certains déclencheurs de l’irritabilité des clients ou s’il existe des signes indiquant qu’un client n’est peut-être pas prêt à se calmer.

Ces informations peuvent ensuite être transmises à vos employés par le biais de la formation d’amélioration de votre service client et de l’expérience client.

Transformez les données de conversation en informations avec Qualtrics

Grâce à une technologie sophistiquée d’analyse des conversations, vous pouvez surveiller simultanément les interactions avec les clients (qu’il s’agisse de commentaires sollicités ou non). Vous pouvez également corréler vos données conversationnelles à d’autres mesures et informations que vous collectez pour créer une image précise et en direct de la façon dont vos clients se sentent et pensent.

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