L'analyse émotionnelle et sémantique des données conversationnelles

Publié le 14 avril 2023  - Mis à jour le 05 décembre 2023

L'analyse sémantique et émotionnelle des données conversationnelles

L'essor des applications de messageries directes dans la relation client

De nos jours, les applications de messagerie sont devenues des outils indispensables dans la vie quotidienne des consommateurs. En effet, ces applications leur permettent de rester en contact avec leurs amis, leur famille et même leurs entreprises favorites. Avec l'expansion des smartphones, les données de chat ont pris une place importante dans la relation client. Dans cet article, nous allons explorer les messageries les plus utilisées au monde et les données qu'elles génèrent, ainsi que leur impact sur la relation client. Nous verrons comment ces données peuvent être utilisées pour améliorer l'expérience utilisateur, personnaliser les interactions avec les clients et développer de nouvelles fonctionnalités pour répondre aux besoins des consommateurs.

Les données de chat dans la relation client ont connu une augmentation significative ces dernières années en raison de l'utilisation croissante des applications de messagerie instantanée telles que WhatsApp, Messenger, WeChat, etc. Il n'est pas rare que les clients préfèrent communiquer avec une entreprises via ces canaux de communication car ils sont plus rapides et pratiques.

Cela dit, les mails et les appels téléphoniques restent toujours des canaux de communication importants dans la relation client. Selon une étude de l'entreprise de services de communication CloudTalk, les appels téléphoniques représentent encore en 2023 environ 50% de toutes les interactions avec les clients, tandis que les e-mails représentent environ 30%.

Avec l'avènement des applications de messagerie, la communication entre les entreprises et ses clients a connu une évolution majeure. Les conversations générées par ces applications ont transformé la relation client en offrant une expérience plus personnalisée et en temps réel. Aujourd'hui, ces données sont cruciales pour améliorer l'expérience client et renforcer la relation marque-consommateurs.

L'une des principales utilisations des données conversationnelles est la personnalisation des interactions avec les clients. En analysant les conversations de chat, les entreprises peuvent mieux comprendre les besoins et les préférences de leurs clients. En utilisant ces informations, elles peuvent adapter leur approche et personnaliser leurs interactions pour répondre aux besoins spécifiques de chacun d'entre eux.

Les données de chat permettent également d'offrir une expérience en temps réel. En effet, les entreprises peuvent utiliser des chatbots pour les questions fréquentes des clients, ce qui leur permet de répondre immédiatement aux demandes de ces derniers. Par ailleurs les meilleurs chatbots sont capables d'apprendre des conversations précédentes pour améliorer leur réponse et offrir une expérience plus efficace et personnalisée.

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Un autre cas d'usage plus courant mais néanmoins très intéressant avec les données conversationnelles, c'est l'amélioration du service après vente. En analysant les conversations de chat, les entreprises peuvent identifier les problèmes les plus récurrents. Ces dernières peuvent également utiliser ces données pour évaluer la qualité de leur service client et identifier des pistes d'amélioration.

Enfin, plus indirectement, les données de chat peuvent également être utilisées pour développer de nouvelles fonctionnalités. En comprenant les besoins et les préférences de leurs clients, les entreprises peuvent concevoir de nouveaux produits et services qui répondent mieux à leurs attentes.

En somme, les données conversationnelles sont un outil précieux pour les entreprises qui cherchent à améliorer l'expérience client et à renforcer leur relation avec leurs consommateurs. En utilisant ces données de manière stratégique, les entreprises peuvent offrir une expérience en temps réel, plus personnalisée et adaptée aux besoins de chaque client.

Après avoir vu l'impact qu'ont les applications de messagerie sur l'expérience client, passons en revue les plus populaires en fonction de chaque partie du globe.

  1. WhatsApp : avec plus de 2 milliards d'utilisateurs actifs mensuels dans plus de 180 pays, WhatsApp est l'application de messagerie la plus populaire dans le monde.

  2. Facebook Messenger : avec environ 1,3 milliard d'utilisateurs actifs mensuels, Messenger est la deuxième application de messagerie la plus réputée à travers le globe.

  3. WeChat : avec environ 1,2 milliard d'utilisateurs actifs mensuels principalement en Chine, WeChat est la troisième application de messagerie la plus utilisée dans le monde.

  4. Viber : avec plus de 260 millions d'utilisateurs actifs mensuels principalement en Europe de l'Est, Viber est la quatrième plus grande application de messagerie.

  5. Line : avec plus de 187 millions d'utilisateurs actifs mensuels principalement en Asie, Line est la cinquième application de messagerie la plus populaire dans le monde.

Il convient de noter que l'utilisation des applications de messagerie varie grandement selon les régions et les pays. Par exemple, Telegram et Signal sont très populaires en Europe de l'Est et en Amérique du Nord en raison de leur forte sécurité et de leur protection de la vie privée, tandis que KakaoTalk est très utilisée en Corée du Sud.

Comment tirer profit des services de messagerie en ligne ?


1. Utiliser le chat pour échanger avec vos clients

Quelle que soit l'application ou les applications utilisées par votre entreprise pour les conversations avec vos prospects, il est possible d'obtenir un niveau d'engagement plus élevé en utilisant du chat plutôt que de l'email. Non seulement les réponses sont plus rapides, mais ces conversations sont plus directes et donnent un sentiment de proximité  et de lien avec l’interlocuteur. Les réponses en temps réel sont plus efficaces pour orienter les demandes dans la bonne direction.


2. Automatiser les conversations pour une meilleure productivité

À ce stade, il est possible de penser que les ventes par le biais d'applications de messagerie présentent des avantages et aucun inconvénient. Néanmoins l’inconvénient d'être du côté de la vente, c'est que les prospects s’attendent à une réponse rapide qu'ils n’auraient pas par exemple en envoyant un email. De plus, une fois la discussion terminée, on se retrouve avec un nombre important de données non structurées.

C’est pourquoi de nombreuses entreprises sollicitent des outils d’analyse sémantique automatique comme Q°emotion pour traiter ces données.

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Pour faire face à cela, de nombreuses solutions existent. Notamment l'utilisation d'outil de messageries automatiques.

Parmi les différents type de messagerie/données de chat les plus utilisés on retrouve :

Le messaging

Premier type d'application à laquelle on pense lorsque l'on fait référence au messaging. Peu importe les tranches d’âge, les applications de messagerie telles que Whatsapp ou Messenger sont devenues indispensables dans notre vie quotidienne. D’après une étude Hootsuite réalisée en 2020, 77% des internautes français indiquent utiliser régulièrement les applications mobiles pour du messaging. Il est donc indéniable que l’usage dans la vie courante devient bientôt la norme dans les échanges avec les marques ou les organismes publics.

- Les avantages du messaging :

  • Correspond aux nouvelles habitudes de communication des consommateurs

  • Permet d’échanger rapidement des messages simples avec un délai de réponse rapide

  • Les conversations peuvent être poursuivies sur plusieurs appareils

- Les limites du messaging :

  • Sauf si il est couplé avec un bot, le messaging nécessite la disponibilité d’un conseiller

  • Il n’est pas conseillé pour le traitement de questions ou de réclamations complexes

Le live chat

Le live chat est similaire au messaging mais proposé directement sur le site web d’une société. Il permet de converser par écrit et en direct avec un agent du service clients. C’est également une manière efficace pour l’internaute de poser une question, résoudre un problème ou faire une remontée d’information/demande.

- Les avantages du live chat :

  • Permet de fluidifier le parcours en ligne

  • Solution perçue comme efficace pour obtenir une réponse rapide

  • L’internaute peut rester anonyme

- Les limites du live chat :

  • Sauf si il est couplé avec un bot, le live chat nécessite également la disponibilité d’un conseiller

  • L’écrit rend parfois la compréhension des demandes complexes et peut amener à la confusion des deux parties

Le chatbot

On peut distinguer deux types de chatbots : 

  • Les chatbots programmés pour répondre à des questions spécifiques sur la base de la reconnaissance de mots clés

  • Les « learning bots » qui, grâce à l’intelligence artificielle, sont capables de mener une conversation de manière autonome, d’apporter des réponses cohérentes à des questions élaborées et d’effectuer des actions de type réservation ou achat en prenant en compte le contexte d’un client et ses préférences.

- Les avantages du chatbot :

  • Offre une réponse instantanée 24h/24 et 7j/7

  • Permet d’automatiser une partie du service clients

  • Prend en charge les paiements pour les achats ou réservations par exemple

  • Possibilité de couplage avec le live chat pour le traitement de demandes plus complexes

- Les limites du chatbot :

  • Éventuelles réticences des utilisateurs à traiter avec une machine

  • Possibles difficultés de compréhension, surtout pour les chatbots programmés, qui peuvent vite générer de l’insatisfaction et un manque de proximité  

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Le lien avec le Customer Effort Score 

Le Customer Effort Score (CES) est une mesure qui permet aux entreprises de comprendre la facilité avec laquelle leurs clients sont en mesure d'accomplir une tâche spécifique. Les données de chat peuvent jouer un rôle important dans l'amélioration du CES en aidant les entreprises à comprendre les obstacles rencontrés par les clients et à les résoudre de manière proactive.

Tout d'abord, les données conversationnelles permettent aux entreprises d'identifier les problèmes récurrents rencontrés par les clients. En analysant les conversations, les entreprises peuvent comprendre les problèmes rencontrés par les clients et prendre des mesures pour les résoudre. Par exemple, si un client doit attendre longtemps pour obtenir une réponse à sa question, cela peut augmenter son niveau de frustration et de mécontentement. De même, si le chatbot de l'entreprise n'est pas efficace pour résoudre les problèmes des clients, cela peut également augmenter leur niveau d'effort.

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En utilisant un chatbot de qualité pour améliorer le CES, les entreprises peuvent offrir une expérience client plus fluide et moins frustrante. Or, en éliminant les obstacles et les points de friction, les entreprises peuvent rendre le processus d'achat ou de service plus facile pour les clients, ce qui peut se traduire par une meilleure réduction de l'attrition et une augmentation des ventes.


Maintenant que l’on a vu a quel point les données conversationnelles peuvent être précieuses pour les entreprises, nous allons voir comment utiliser l’analyse émotionnelle pour tirer le maximum d’informations et d’insights de ces données.

Pourquoi allier analyse émotionnelle et données conversationnelles ?

L'analyse sémantique et émotionnelle est particulièrement efficace lorsqu’elle est appliquée aux données conversationnelles. En effet, cela permet aux entreprises de mieux comprendre les conversations avec leurs clients, que ce soit sur les les chatbots, les applications de messageries instantanées comme WhatsApp ou Messenger, ou encore les retranscriptions d’appels téléphoniques. En appliquant ces techniques à ces données, les entreprises peuvent identifier des tendances, des problèmes, des opportunités et améliorer la qualité de leurs services. Dans cet article, nous allons explorer en profondeur les avantages de l'analyse sémantique et émotionnelle des données conversationnelles pour les entreprises.


Comprendre le sens des phrases


Le premier intérêt de l’analyse sémantique c’est que cela permet aux entreprises de comprendre les nuances du langage et les expressions idiomatiques utilisées par les clients. Par exemple, si une personne se plaint que son colis a été "perdu dans la nature", l'analyse sémantique permettra de comprendre que le client est mécontent car il n'a pas reçu sa commande et qu'il ne sait pas où elle se trouve. En comprenant le sens réel des phrases, les entreprises peuvent répondre plus précisément aux besoins de leurs clients. Bien évidemment, cela prend d’autant plus son sens lorsque le volume de demande à traiter est important. Cela permet de catégoriser les demandes par catégories et d'être plus efficace dans le suivi des conversations clients.


Identifier les émotions des clients


En couplant la sémantique à l'analyse émotionnelle, les entreprises peuvent identifier les besoins réellement exprimés par les clients dans leurs conversations. Par exemple, si un client utilise des mots négatifs comme "dégoûtant" ou "horrible" pour décrire un produit, un outil d'analyse émotionnelle comme Q°emotion permettra de comprendre que le client est extrêmement mécontent de la qualité du produit et qualifiera le commentaire dans l’émotion du dégoût qui est généralement synonyme d’attrition. Les entreprises peuvent utiliser cette information pour prioriser les problèmes et améliorer la satisfaction de leurs clients plus efficacement. Dans cet exemple cela peut également permettre d’identifier les facteurs d’attrition et “allonger” la longévité d’un client.


Analyser les données conversationnelles de manière combinée


En combinant l'analyse sémantique et émotionnelle, les entreprises peuvent obtenir une compréhension plus complète des conversations avec leurs clients. Par exemple, si un client se plaint d'un retard de livraison et exprime de la colère, l'analyse sémantique et émotionnelle permettra de comprendre que le client est frustré et veut une solution rapide. Les entreprises peuvent alors répondre plus efficacement au client en proposant une solution satisfaisante pour éviter de perdre ce client.


En outre, cette technique permet d'identifier les tendances et les problèmes émergents (signaux faibles) en analysant les conversations des clients. Les entreprises peuvent ainsi détecter les problèmes avant qu'ils ne deviennent plus importants et anticiper les besoins de leurs clients.

En conclusion, l'analyse sémantique et émotionnelle des données conversationnelles est un outil précieux pour les entreprises qui cherchent à améliorer la qualité de leur service client et à mieux comprendre les besoins de leurs clients. En utilisant ces techniques, les entreprises peuvent identifier les tendances émergentes, détecter les problèmes avant qu'ils ne deviennent trop importants et anticiper les besoins de leurs clients.

Cependant, il faut tout de même noter que l'analyse sémantique et émotionnelle ne peut pas remplacer complètement l'interaction humaine. Bien que cette technologie puisse aider à identifier les problèmes et à fournir des solutions rapides, elle ne peut pas remplacer l'empathie et la compréhension que seule une interaction humaine peut fournir. Les entreprises doivent donc veiller à maintenir un équilibre entre l'analyse de données et l'interaction humaine pour fournir un service client de qualité. En utilisant cette technologie de manière équilibrée, les entreprises peuvent offrir un service client de qualité tout en restant compétitives sur le marché.

L’analyse de données conversationnelles avec Q°emotion

Pour s’adapter à la demande croissante, les outils d’analyse sémantique les plus performants proposent désormais d’analyser émotionnellement les conversations clients. 

Voici un exemple d’une analyse d’un échange sur Messenger entre un consommateur et un agent du service client.

Chat 1.pngQ°emotion - analyse sémantique - analyse émotionnelle - données conversationnelles - relation client


Comme on peut le voir sur l’exemple ci-dessus, en quelques clics cela permet d’identifier le sujet évoqué par le client, à savoir ici un soucis d’identification sur le site internet de l’entreprise ainsi que l’impossibilité de contacter le Service Client par téléphone. En couplant cela avec l’analyse émotionnelle, on peut également suivre l’évolution de l’émotion ressentie par le consommateur au fur et à mesure de ses interactions avec l’agent. Dans cet exemple, on peut voir que la conversation commence par de la peur/du stress et se termine par de la joie, ce qui signifie que l’irritant soulevé par le client a bien été résolu.

En utilisant un outil d’analyse sémantique automatique, vous pourrez mener une analyse exhaustive sur l’ensemble de vos données conversationnelles afin de déterminer quels sont vos irritants prioritaires et vos actions prioritaires à mener.

Illustrons ces propos en prenant un cas client concret, Floa Bank.

Cas client - Floa Bank

Floa Bank est une banque française offrant des solutions de paiement et des services financiers pour les particuliers et les entreprises. Rachetée par le groupe BNP Paribas en 2022, elle compte plus de 4 millions de clients en France.

Les principaux besoins de Floa étaient simples : 

  • Gagner du temps sur l’analyse des conversations car trop chronophage manuellement

  • Pouvoir identifier et supprimer les irritants rencontrés par les clients dans ses parcours 

  • Prioriser les actions correctives en fonction du niveau de criticité

  • Mesurer les résultats

C’est pourquoi avec plus de 3 millions d’interactions avec ses clients en 2021, l’utilisation d’un outil d’analyse sémantique automatique et plus particulièrement de Q°emotion s’est rapidement imposée. 

L’analyse des conversations a notamment permis d’identifier un irritant majoritaire dans un des parcours de souscription, plus précisément sur la carte Cdiscount. 

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Comme on peut le voir sur cet exemple de conversation sur Messenger, il y a un système de prise de caution qui est simplement un appel d'autorisation effectué auprès de la banque du client mais qui n'est en aucun cas un prélèvement. Or, il y avait de l'incompréhension autour de cette autorisation de prélèvement car le client croyait réellement qu'on allait lui prélever la somme totale de son achat sans tenir compte de son offre de bienvenue. Floa a donc pu s'apercevoir qu'il y avait un manquement dans l'information délivrée au client, et a retravaillé cela avec la BU afin de donner aux clients beaucoup plus de détails via des pop-ups, des animations répétées plusieurs fois tout au long du parcours et en finalité au moment du paiement. Suite à cela, on a pu constater sur les données analysées en 2022 comparativement à 2021 que cet aspect précis du parcours avait pu prendre 4 degrés en termes de température émotionnelle, ce qui représente plus de 10 points de NPS ou plus d’une étoile en score de satisfaction. C'est un véritable succès.


Si cet article vous a plu et que vous souhaitez analyser émotionnellement et sémantiquement vos données conversationnelles, réservez gratuitement votre démo personnalisée juste ici.

Vous pouvez également découvrir nos autres articles comme celui-ci sur les bénéfices de l’analyse émotionnelle.

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