Une meilleure agilité grâce aux programmes de VoC dotés de l’intelligence artificielle
La concurrence accrue et la nécessité de répondre plus rapidement aux besoins des clients, parfois en temps réel, touchent tous les secteurs. Les clients, dont l’attention semble se réduire davantage, sont de plus en plus attirés par la nouveauté : ils veulent acheter le dernier produit ou service et adopter rapidement de nouvelles innovations. La hausse des restaurants éphémères et le succès des produits en édition limitée qui se vendent en un temps record illustrent cette tendance. En effet, les études montrent que le cerveau est avide de nouveauté, car cette dernière produirait des neurotransmetteurs alimentant le « circuit de récompense ». Plutôt que de lutter contre cet instinct, les professionnels du marketing ont donc tout intérêt à l’intégrer dans leur stratégie.
Pour cela, les marques doivent être en mesure de proposer de nouveaux produits rapidement et d’en comprendre le degré d’acceptation par les clients dans un délai très court. Elles doivent vite pouvoir rectifier le tir si le message ou le produit lui-même ne trouve pas d’écho favorable. Cependant, les programmes « voix du client » (VoC) traditionnels ne suivent pas le rythme car ils nécessitent du temps pour recueillir les avis, les analyser et les diffuser aux équipes concernées. Un manque de réactivité qui peut empêcher la marque de saisir des opportunités commerciales et, par conséquent, affecter son chiffre d’affaires et sa réputation.
Comment accélérer le retour sur investissement des programmes VoC ?
Pour répondre au besoin d’agilité, les marques doivent adopter une nouvelle approche qui intègre différents types d’intelligence artificielle : l’analyse de texte et l’apprentissage automatique. Comme nous l’avions souligné dans un article précédent, ces deux techniques fonctionnent de manière complémentaire.
L’analyse de texte est un outil extrêmement puissant permettant d’extraire des informations de données non structurées comme les commentaires libres, les e-mails, les chats et les réseaux sociaux. Elle peut également être utilisée pour analyser l’information issue de questions ouvertes posées dans le cadre d’une enquête de satisfaction VoC classique, qui donne aux clients la possibilité d’exprimer leurs avis et leur ressenti rapidement et facilement. Toutefois, pour qu’elle révèle toute son efficacité dans un programme VoC, l’analyse de texte doit comprendre le parcours client et le contexte propre au domaine. Par exemple, certains mots auront un sens différent selon le secteur d’activité qui l’emploie. Il est donc important d’appliquer des modèles sectoriels pour garantir la pertinence et l’exploitabilité des données.
L’analyse de texte utilise ces critères définis, c’est pourquoi elle constitue l’outil idéal pour recueillir des informations sur des thèmes dont le contenu varie peu au fil du temps. Exemple : l’analyse du ressenti sur des sujets récurrents comme la convivialité d’un service, les compétences d’un membre du personnel ou l’expérience en caisse. Les données exploitables ainsi collectées permettent d’agir et d’assurer un suivi, notamment dans des secteurs comme le commerce où les professionnels du marketing doivent en permanence analyser les avis des clients.
Cependant, l’analyse de texte présente un inconvénient majeur : il est difficile de la faire évoluer. Une fois les algorithmes sectoriels créés, ils prennent en charge une structure de conversation donnée et doivent être remaniés pour chaque série de données que l’on souhaite intégrer. C’est à ce stade que l’apprentissage automatique peut être déployé pour renforcer l’analyse de texte grâce à une approche hybride.
L’entraînement à l’apprentissage automatique s’effectue en analysant les nouvelles informations. Cet apprentissage peut être supervisé ou non. Dans le premier cas, les algorithmes assimilent des données étiquetées et prédisent la catégorie de données à laquelle elles appartiennent, comme le fait notre outil vecko avec des modèles de catégorie sectoriels. Autre possibilité : l’apprentissage automatique non surveillé, moins rigide, qui laisse l’algorithme s’entraîner tout seul en analysant les informations. Ici, l’apprentissage n’implique aucune intervention humaine, ce qui en fait un outil parfaitement adapté aux données non planifiées ou qui évoluent rapidement. Cette solution est idéale pour analyser les retombées de nouvelles promotions ou campagnes, comme la fête des pères, qui peuvent apparaître et disparaître très rapidement. Utilisé correctement, l’apprentissage automatique peut ainsi apporter des informations tirées des échanges avec les clients en deux ou trois jours, ce qui fournit aux équipes marketing les informations nécessaires pour prendre des décisions plus rapidement.
Tirez parti de tous les avantages de l’approche IA hybride
De toute évidence, les marques doivent être en mesure d’utiliser ces deux types d’IA pour renforcer leurs programmes VoC. Cela leur permettra de fournir les améliorations continues générant un meilleur retour sur investissement, comme l’amélioration des processus dans leur ensemble ou l’expérience dans certains domaines en ligne ou hors ligne. Les marques peuvent en outre analyser et réagir face à des événements à court terme. Cette vue globale permet aux professionnels du marketing de répondre au besoin insatiable de nouveauté des clients, tout en observant attentivement et en affinant l’expérience client global.
Aujourd’hui, l’agilité est la clé du succès du marketing et des ventes. Les marques doivent être capables de réagir vite et d’innover pour devancer leurs concurrents et répondre aux besoins de nouveauté des clients. C’est pourquoi seule une approche IA hybride peut leur permettre de recueillir des informations nécessaires issues des programmes VoC pour rester dans la course à court et moyen terme.
Envie de mieux connaître le client pour être plus agile ?
L’outil vecko d’Eptica repose sur l’IA hybride pour obtenir des informations complètes. Il est livré avec une série de thèmes répartis par catégorie pour des secteurs d’activité tels que le commerce et la banque, selon leurs sujets récurrents et leurs sources de mécontentement. De plus, il peut être entraîné grâce à l’apprentissage automatique et à l’aide d’informations issues de conversations in extenso qu’il utilisera pour analyser et comprendre rapidement de nouveaux sujets, le tout sur une plateforme unique, intuitive et facile à utiliser. Pour en savoir plus, consultez notre site dédié à la solution vecko.
