Comment mesurer la satisfaction client grâce à l’IA ?

Écrit par Diabolocom

Intelligence Artificielle
L'IA donne une nouvelle mesure de la satisfaction client.

La satisfaction client n’a jamais été aussi cruciale qu’aujourd’hui. Par conséquent, les scores qui permettent de la mesurer sont de plus en plus importants, tant pour les entreprises que pour les consommateurs. Mais des scores basés uniquement sur une note reçue sont-ils vraiment efficaces pour mesurer la satisfaction client ?

En effet, la mesure de la satisfaction client étant complexe, il est essentiel de s’interroger sur les nouvelles méthodes utilisées pour la définir.

Les scores actuels pour mesurer la satisfaction client

Les scores de satisfaction client sont des mesures quantitatives qui évaluent le niveau de satisfaction des consommateurs, à partir de sondages ou d’évaluations.

Le Net Promoter Score (NPS)

Le Net Promoter Score est devenu l’un des indicateurs de satisfaction client les plus couramment utilisés. Il est défini à partir de la question suivante : “Sur une échelle de 0 à 10, recommanderiez-vous notre entreprise/produit/service à un ami ou à un collègue ?”.

Les répondants sont classés en trois catégories :

  • les promoteurs (réponses entre 9 ou 10) ;
  • les passifs (réponses entre 7 ou 8) ;
  • les détracteurs (réponses entre 0 à 6).

Le NPS se calcule ensuite par une soustraction entre le pourcentage de détracteurs et celui de promoteurs.

Grâce aux intelligences artificielles de Diabolocom, la donnée est enrichie et utilisée dans les interactions.

Le Customer Satisfaction Score (CSAT)

Le Customer Satisfaction Score est un autre indicateur précieux pour évaluer la satisfaction des clients. Il repose généralement sur une question à choix multiples adressée aux clients.
Les clients notent leur satisfaction sur une échelle de 1 à 5 ou de 1 à 7 pour évaluer un produit ou un service.

D’autres scores d’évaluation

Outre ces deux indicateurs, il existe une multitude de scores de satisfaction client tels que :

  • Le Customer Effort Score : évalue la facilité avec laquelle les clients peuvent accomplir une tâche, comme résoudre un problème.
  • Le Time to First Value : mesure le temps nécessaire à un client pour obtenir de la valeur à partir d’un produit ou d’un service.

Le choix de l’indicateur dépend des objectifs de l’entreprise, en particulier des aspects de l’expérience client qu’elle souhaite améliorer.

Les avantages et inconvénients de ces scores

Avantages et inconvénients du NPS

Le NPS est simple à comprendre et à administrer, ce qui le rend populaire et permet de catégoriser les clients.
Or, il ne permet pas de capturer la complexité des opinions des clients et peut être altéré par des biais culturels ou géographiques.

Avantages et inconvénients du CSAT

Le principal avantage du CSAT est sa capacité à identifier précisément les domaines à améliorer. Il peut être utilisé pour évaluer la satisfaction à différents points de contact client.
Cependant, il peut être limité par la formulation de la question et l’échelle de notation utilisée, ce qui nécessite des enquêtes complémentaires.

Avantages et inconvénients des autres scores

D’autres scores vus précédemment sont utiles pour évaluer la satisfaction client en se concentrant sur un aspect spécifique. Cependant, leur pertinence dépend fortement du contexte donc il est essentiel de compléter ces indicateurs.

Pour finir, les scores de satisfaction client ont une limitation majeure : ils ne capturent pas les commentaires qualitatifs des clients. Il est donc essentiel de combiner les indicateurs quantitatifs avec une analyse qualitative des commentaires.

Une nouvelle mesure de la satisfaction client grâce à l’Intelligence Artificielle (IA)

Une meilleure compréhension sémantique

  • L’analyse sémantique ouvre de nouveaux horizons…

L’analyse sémantique permet d’examiner les avis des clients en détail, déchiffrant les mots clés, les tendances linguistiques et les émotions exprimées.
Elle peut révéler des aspects spécifiques d’un produit ou d’un service qui suscitent satisfaction ou frustration. Et aide à détecter des problèmes récurrents et à identifier des opportunités d’amélioration.

  • … vers de nouveaux indicateurs

L’analyse sémantique permet de transformer les données linguistiques en insights concrets.
L’IA extrait automatiquement des informations des commentaires clients, identifie les thèmes récurrents, les sentiments associés et les tendances émergentes. Puis, les données extraites permettent de définir de nouveaux scores, complémentaires aux existants.

Une meilleure méthode de calcul

  • Des données enrichies

L’Intelligence Artificielle enrichit les retours clients avec des données tierces, issues des interactions passées ou même du ton de la voix.
L’IA utilise notamment des algorithmes de traitement du langage naturel et d’apprentissage automatique. Cette technologie identifie les émotions, les besoins non exprimés et les motifs cachés.

  • L’évolutivité des facteurs

Lorsque l’IA calcule les scores de satisfaction client, elle tient compte de facteurs variés et de leur évolution. Ces facteurs fluctuent en fonction de cas d’usage spécifiques, du type d’entreprise, du secteur d’activité, etc.

Par exemple, les priorités des clients dans le secteur des technologies sont différentes de celles dans le secteur de la santé. L’IA prend en compte ces différences pour fournir des scores qui reflètent la réalité de chaque contexte.

  • Une réduction des biais potentiels

Contrairement aux évaluations manuelles qui peuvent être influencées par des préjugés ou des erreurs humaines, l’IA analyse les données de manière totalement objective.
L’évaluation des retours clients est réalisée de manière uniforme, indépendamment de facteurs comme l’âge, le genre ou l’origine. Cela garantit aux entreprises une prise de décisions plus éclairée pour améliorer l’expérience client.

Des scores de satisfaction client raffinés avec l’IA Diabolocom

La compréhension sémantique

  • Traitement de la voix

Le traitement de la voix par transcription est une technologie adoptée par Diabolocom qui transforme les conversations vocales en texte écrit. Grâce à des algorithmes de traitement automatique de la parole, les interactions audios entre client et agent sont converties en mots écrits en quelques secondes.

Ensuite, l’IA analyse le contenu pour identifier des éléments tels que les sentiments exprimés, les mots-clés, les motifs de conversation. Cette approche permet aux centres d’appels de repérer les problèmes récurrents et de mesurer la qualité du service client.

  • Traitement du texte

Le traitement de textes par l’IA permet d’évaluer la satisfaction client à partir de diverses sources (emails, SMS, chats, réseaux sociaux…). L’IA de Diabolocom collecte ces données textuelles en temps réel, puis les analyse.
Elle identifie les tendances, les mots-clés pertinents, les émotions exprimées et même les nuances dans le langage. L’analyse sémantique offre une vision globale des retours clients à partir de divers canaux.

L’analyse sémantique

  • Détection des avis mitigés

L’outil d’IA de Diabolocom va au-delà des simples scores quantitatifs car il explore les nuances du langage, notamment en comprenant le contexte et le sens de chacun des commentaires du client, au-delà de simples mots clés à détecter.

Par exemple, l’analyse sémantique peut décrypter les nuances dans des commentaires qui commencent positivement mais se terminent par des préoccupations. L’avis client est plus mitigé qu’il n’y paraît donc il faudra prendre des actions. L’analyse sémantique ajoute une dimension émotionnelle aux données, indispensable dans la relation client.

  • Détection des produits et services

L’analyse sémantique de Diabolocom joue un rôle crucial en détectant les produits et services mentionnés par les clients. Cela est possible même en cas de variations linguistiques ou d’orthographe incorrecte.
Les entreprises peuvent alors suivre la réputation de leurs offres et prendre de meilleures décisions stratégiques.

Exploitation de la donnée

  • Mise à disposition dans l’outil de relation client

Les données enrichies par l’analyse conversationnelle peuvent être intégrées en temps réel dans les scénarios post-appel ou d’interaction client.
En effet, Diabolocom permet une intégration fluide de ces données dans ses scénarios opérationnels. Il est possible d’incorporer dans les blocs de scénarios de nouvelles variables issues de l’IA et de les coupler aux variables existantes.

  • Export vers d’autres outils

Les données sont disponibles dans l’interface Diabolocom et facilement exportables vers les principaux CRM du marché avec une intégration CTI. Ainsi, les entreprises ont accès dans leurs outils existants aux données raffinées par les analyses de l’IA.
Grâce à cette intégration, les autres départements de l’entreprise peuvent bénéficier de nouvelles clés pour optimiser le parcours client.

  • Personnalisation du comportement

En décryptant les interactions clients, l’IA de Diabolocom révèle des informations précieuses sur leurs besoins et leurs émotions. Cette compréhension plus fine du consommateur permet aux agents d’adapter leurs discours en temps réel.
Les agents reçoivent des recommandations pertinentes pour chaque client. Et chaque interaction peut alors devenir une expérience unique.

Pour conclure, il semble essentiel pour les entreprises d’adopter une solution de relation client enrichie par l’IA. La solution IA Diabolocom permet de mieux comprendre les retours clients, de mieux les mesurer et d’agir en conséquence.

En effet, l’IA fournit une mesure de satisfaction client complète, associant quantitatif et qualitatif. Elle permet aux entreprises d’optimiser le parcours client et de gagner un avantage concurrentiel significatif.

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