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Améliorez votre connaissance client



L’abondance des données à disposition constitue plus que jamais un puissant levier de performance pour votre entreprise. L’écoute approfondie des consommateurs permet en effet d’adapter et perfectionner son offre en quasi temps-réel. Mieux compris, les clients sont plus satisfaits, contribuant à enrichir l’image de marque et à augmenter la fidélisation.

De nos jours, les clients bénéficient de divers canaux de communication pour exprimer leurs avis. Des questionnaires d’enquête aux avis spontanés laissés sur les réseaux et forums, en passant par les appels et mails directs : les sources et les formats de données sont multiples. L’intelligence artificielle et les technologies associées permettent désormais de s’adapter à cette pluralité avec des outils capables de faire ressortir et associer les informations provenant de chaque format pour offrir une vision globale.

Les questionnaires de satisfaction

L’enquête de satisfaction est le moyen le plus classique mais aussi le plus efficace pour recueillir des avis précis sur un service ou un produit. Les données en découlant sont très structurées et peuvent rapidement être analysées et valorisées grâce à des outils de statistiques ou de Data Science. Les questionnaires sont toutefois bien souvent limités par des taux de réponse assez faible. Bien que le recours aux fenêtres pop-up permette d’améliorer les taux de réponse par rapport au mailing, il reste judicieux de s’intéresser aux autres canaux de communication pour obtenir plus de visibilité.

Les forums et réseaux sociaux

Les consommateurs utilisent fréquemment ces canaux pour exprimer et partager leurs avis. Les réseaux sociaux et plateforme de e-commerce rendent ce partage de plus en plus facile avec la démocratisation des systèmes de notations et commentaires associés. Certains réseaux tels que Facebook proposent d’ailleurs des services d’analyse de ces mentions. Toutefois, les avis les plus pertinents et détaillés se trouvent sur des forums dédiés aux sujets concernés. Ainsi, en ciblant un certain nombre de blogs et forums, les techniques de Web Scraping permettent de récupérer massivement des avis exprimés en ligne en vue de l’analyse des thématiques abordées et des sentiments associés. Cela est possible grâce aux technologies de Natural Language Processing (NLP) : Fouille de texte, extraction de mots-clefs, analyse de sentiments, etc.

Les mails

Les mails font partie des sources de données classiques du service client. Les consommateurs y font part de leurs différentes interrogations et/ou dysfonctionnements à l’origine de leur insatisfaction. L’automatisation de l’étude du contenu de ces mails peut s’avérer précieuse pour mieux comprendre les problèmes récurrents et dévoiler les axes d’amélioration. Une fois encore, les techniques de NLP permettent d’analyser le contenu textuel des mails pour en faire ressortir les sujets principaux. En combinant cela avec des algorithmes de Machine Learning non-supervisé pour segmenter les clients, il est possible de distinguer des typologies clients pour découvrir leurs critères spécifiques de satisfaction ou d’insatisfaction.

Les appels

Les appels sont une réelle mine d’informations générant des données riches mais très déstructurées, difficilement exploitables de façon automatisée. Pour palier à la complexité de ce format de données, les technologies de retranscription automatique de la parole (Speech-to-Text) sont très efficaces. Elles permettent en effet de transformer les données audio en données textuelles, alors valorisables grâce à toutes les techniques de NLP précédemment mentionnées. Il est alors possible d’avoir d’une part accès aux questions les plus fréquentes de vos clients et d’autre part aux réclamations récurrentes.

Comment ça marche ?

Le Natural Language Processing (Traitement Automatique du Langage Naturel en Français) est une technologie permettant notamment des analyses textuelles approfondies. Elle regroupe de nombreux outils tels que la Fouille de Texte, l’Analyse Sémantique, l’Extraction de Phrases et Mots-clefs, ou encore les Analyses de Sentiments et d’Intentions. La combinaison de ces différents outils est puissante puisqu’elle permet non seulement de comprendre les thématiques d’intérêt mais également de leur associer un sentiment et une intention. Ces technologies, directement issues de l’Intelligence Artificielle, permettent donc de mettre en évidence les sources de satisfaction et d’insatisfaction et représentent ainsi des outils précieux pour les équipes marketing.

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Jan Negri

Data Passionate @DataGenius

#NLP #Marketing #IntelligenceArtificielle #MachineLearning #SpeechToText #WebScraping #TextMining

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