Comment l’analyse du sentiment améliore l’expérience client

L’expérience client se compose de trois éléments clés.

Une approche centrée sur le client, une bonne analyse de la voix du client et une volonté d’excellence au niveau de l’entreprise.

Dans cet article, nous allons voir comment l’analyse du sentiment client peut renforcer l’expérience client en donnant un poids supplémentaire au deuxième élément, c’est-à-dire la voix du client. Vous disposerez à la fin de cette lecture de toutes les informations nécessaires pour vous lancer dans l’analyse du sentiment client et proposer une expérience d’excellente qualité.

• Qu’est-ce que l’analyse du sentiment client ?
• En quoi l’analyse du sentiment client est-elle importante ?
• Pourquoi les données de service client sont-elles cruciales pour mieux comprendre les sentiments du client ?

En quoi l’analyse du sentiment client est-elle importante ?

Il existe de très nombreuses applications d’analyse du sentiment client, par exemple pour comprendre ce qui explique les scores de CSAT ou ceux des enquêtes NPS®, ce qui améliore la rétention des clients ou ce qui affecte la perception de la marque.

Nous vous présentons ici trois méthodes via lesquelles l’analyse du sentiment client peut améliorer l’expérience client.

1. Améliorer le service client

De nos jours, un service de mauvaise qualité peut tout simplement faire fuir les clients, ce qui motive les responsables des services d’assistance à réfléchir aux manières de l’améliorer et de proposer systématiquement une assistance de qualité.

Avec l’analyse du sentiment client, vous pouvez mettre le doigt sur ce qui ravit ou ce qui frustre vos clients au cours de leur expérience.

Si vous découvrez par exemple que le temps de réponse est la principale raison pour laquelle les clients indiquent avoir connu une mauvaise expérience, vous pouvez agir afin de réduire ce délai.

2. Améliorer la feuille de route des produits

Avec l’analyse des sentiments client, vous pouvez évaluer les performances de vos produits. Voici les trois grands domaines produit dans lesquels vous pouvez appliquer l’analyse des sentiments :

• Repérage et correction des bogues dans le produit
• Mise en lumière des parties du produit qui restent à optimiser
• Identification des fonctionnalités dont les clients ont besoin

Par exemple, si les clients ne sont pas en mesure d’effectuer une tâche en raison d’un bogue, il est préférable d’agir rapidement pour repérer le problème, l’analyser et le résoudre avant qu’il n’affecte d’autres utilisateurs.

Avec l’analyse des sentiments, vous pouvez identifier en temps réel les tickets associés aux bogues et alerter les utilisateurs compétents. Vous évitez ainsi l’analyse manuelle des journaux pour repérer les problèmes, ceux-ci étant automatiquement mentionnés dans le tableau de bord d’analyse. Il est donc plus simple pour vos équipes de se plonger dans ces informations et de s’intéresser plus en détail au problème en question.

3. Faciliter la prise de décision

Votre équipe de service client sait probablement quels sont les problèmes qui affectent les clients et de ce fait ceux qui sont les plus urgents. Mais en l’absence de données, il est difficile de présenter ces informations en toute confiance, et tout aussi difficile pour les autres équipes de prendre la bonne décision.

Dans ce type de scénario, l’analyse du sentiment client peut vous fournir les données nécessaires et vous indiquer précisément quels sont les problèmes qui ont un impact négatif sur l’expérience client.

Imaginons que votre entreprise de e-commerce utilise un nouveau service de livraison et que ces données vous indiquent que l’expérience globale des clients est mauvaise en raison de retards dans la livraison des commandes. Armé de ces informations, vous pouvez faire part de ce problème à votre équipe et décider en fonction de ces données comment le résoudre.

Pourquoi les données de service client sont cruciales pour mieux comprendre le sentiment client

Il est important de mettre en place un programme représentatif et exhaustif de la voix du client et de faire en sorte que ce programme soit accessible à tous dans l’entreprise. Ce programme doit analyser les sentiments des clients tels qu’ils transparaissent dans les interactions avec l’assistance client, les avis, les chats, les e-mails et les appels téléphoniques. Il doit aussi comprendre des données provenant de l’utilisation des produits, des entretiens et des réseaux sociaux.

Voyons ensemble l’exemple de Gousto. Cette enseigne de livraison de box repas basée au Royaume-Uni a unifié neuf canaux de voix du client et rassemblé toutes les informations concernant le sentiment client sur une seule et même plateforme, accessible et utilisable par toutes les équipes. Ce système présente une vue objective du sentiment, résout de nombreux problèmes dans l’ensemble de l’entreprise et améliore l’expérience client.

Assurez-vous donc de bien tenir compte des données de l’assistance client lors de l’analyse des sentiments des clients. Voici trois raisons à cela.

Les avantages de l’utilisation des conversations d’assistance client dans l’analyse du sentiment client

1. Proposer une assistance plus réactive

   La plupart du temps, les clients ouvrent un ticket ou contactent l’assistance client quand ils rencontrent un problème. Entre les appels téléphoniques, les e-mails et le chat, vous disposez déjà en temps réel de toutes les données nécessaires pour identifier les problèmes récurrents et les résoudre avant qu’ils n’empirent.

   Par contre, les enquêtes NPS® ne sont elles effectuées que périodiquement. Il peut ainsi s’écouler plusieurs jours, voire plusieurs semaines, avant que vous ne soyez informé des problèmes à l’origine de la mauvaise qualité de l’expérience client. Vous n’êtes pas en mesure d’agir immédiatement, ce qui peut affecter les scores de satisfaction client ou inciter vos clients à aller voir ailleurs.

2. Éviter les préjugés

   La principale différence entre les conversations d’assistance avec les client et les autres sources de données est qu’ils font spontanément part de leurs commentaires et des problèmes qu’ils rencontrent dans ces conversations : plus besoin de leur poser la question, ce qui élimine tout risque de distorsion des données.

   Mais avec les autres sources de commentaires des clients, comme les questionnaires, vous devez directement leur demander un avis, ce qui peut présenter certains inconvénients.

   Par exemple, les clients ne répondent qu’aux questions qui leur sont posées, par exemple « Pouvez-vous nous dire ce qui vous déplaît sur la page de connexion ? », questions qui sont souvent créées par vos équipes sur la base d’hypothèses douteuses. Et même si le véritable problème se trouve juste dans l’écran suivant, le client ne le mentionne pas, à moins qu’on ne lui pose directement la question.

3. Aller dans le détail

   Un des grands avantages des données d’assistance client est qu’elles touchent à tous les aspects de la relation client. Elles comprennent toutes les interactions client, de tous les groupes de clients et tout au long de leur parcours, du moment où ils découvrent votre produit au moment où ils passent à l’achat ou bien décident de partir.

   Les conversations d’assistance client vous présentent de ce fait une palette complète d’informations à explorer.

   Imaginons que certains clients mentionnent une expérience négative sur votre application mobile, ce qui aboutit à une expérience globale de mauvaise qualité. Peut-être que vous en avez été informé par un autre biais, un avis utilisateur, une enquête client, un appel à l’assistance ou l’analyse du sentiment client, mais cette mauvaise expérience sur l’application peut être due à différents facteurs.

   Ce n’est que si vous menez une analyse détaillée des causes réelles que vous allez comprendre ce qui provoque ce problème d’expérience. Vous pouvez alors résoudre le problème que vous venez d’identifier.

Exploiter toute la puissance de l’analyse du sentiment client

Dans cet article, nous avons évoqué l’analyse du sentiment client et son importance pour l’expérience client, et comment l’analyse des sentiments dans les conversations d’assistance vous offre des informations de premier ordre sur vos clients.

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