Repérer des réclamations récurrentes, identifier des améliorations des produits ou services, engager une démarche de transformation continue, limiter le taux de churn… voilà qui est à l’ordre du jour de tout responsable relation client ou marketing.
Comment utiliser les données textuelles issues de commentaires libres postés sur les réseaux sociaux par les clients, de réponses aux questions ouvertes d’enquête de satisfaction, de mails de réclamation exprimés en langage naturel ? Comment et selon quelle méthodologie extraire des informations utiles à l’amélioration continue d’un produit ou d’un service ? Ces questions sont anciennes, mais les réponses pas si simples. Les outils sont divers, mais souvent trop coûteux pour de petites ou moyennes entreprises, et engageant pour des SI.
Comprendre les attentes du consommateur grâce à l’exploitation des données textuelles La difficulté d’extraire de verbatims clients des insights pertinents est aujourd’hui une réalité pour nombre d’entreprises. Et pour contourner cette difficulté, l’écoute client se limite le plus souvent à la mesure du NPS (net promoter score), du CES (customer effort score) et du CSAT (customer satisfaction score).
Or, la croissance des données textuelles produites par les clients impose désormais aux marques et aux organisations de s’y intéresser de plus près pour en dégager de l’information décisionnelle et des métriques objectives et actionnables. L’avis client est un vrai capital informationnel à explorer.
L’analyse sémantique, une expérience d’immersion dans l’expression des clients
La maîtrise de la relation client passe par le décryptage des prises de paroles de la communauté de clients de l’entreprise. Cette rationalisation de l’analyse des données textuelles passe par l’accès à plusieurs clés de lecture :
- Une cartographie automatique des concepts clés. Elle vous permet d’identifier d’un seul coup d’œil des clusters de concepts structurant les verbatims.
- Une catégorisation automatique ou supervisée. Youmean vous propose automatiquement une catégorisation correspondant au contenu des données textuelles soumises. Supervisée, la catégorisation exige une intervention humaine raisonnable pour adapter les propositions automatiques en les complétant à volonté. Par exemple par des sous-catégories ou des dictionnaires métier (ou thésaurus) renvoyant aux catégories définies pour un produit ou un service.
- Une modélisation sémantique. Elle permet de réaliser des thésaurus formés de champs lexicaux adaptés aux thèmes d’intérêt et réutilisables à volonté.
- Une mesure de la polarité automatique ou supervisée. Elle permet de mesurer les jugements positifs, négatifs et neutres. Accompagnée par une intelligence humaine pour redresser les résultats automatiques, la mesure du jugement sur un thème d’intérêt devient un jeu d’enfant.
- Une datavisualisation. Une fois les données textuelles rationalisées, les datavisualisations proposés sont cliquables et renvoient aux verbatims ; une expérience d’exploration rapide et confortable.
Ces 5 clés de lectures vous permettront de détecter et mesurer aisément thématiques, opinions, avis et jugements présents dans les commentaires de vos clients.
Outil d’analyse et d’exploration, conçu par des experts pour des non-experts en sémantique, Youmean vous emmène au cœur de l’expression de vos clients. Concrètement, catégoriser, classer et quantifier le contenu de données textuelles en analysant les retours clients de toute nature.
Vos bénéfices Youmean
- Explorer des verbatims et sélectionner les plus représentatifs
- Elaborer des modèles sémantiques ad hoc réutilisables à volonté
- Exporter des métriques pour produire vos propres rapports
- Identifier automatiquement concepts clés et grandes idées
- Comprendre plus finement les attentes de vos clients
