Comment utiliser l'analyse sémantique pour améliorer l'expérience client ?

Publié le 27 avril 2022  - Mis à jour le 28 avril 2022

Utiliser l'analyse sémantique pour améliorer l'expérience client.

C'est possible ! Les commentaires laissés par vos clients sont bien souvent une mine d'information sur votre expérience et parcours client. C'est pourquoi il est primordial de bien les exploiter. L'analyse sémantique est faite pour cela ! Avec la multiplication du nombre d'avis et de sources de commentaires, c'est un des meilleurs moyens d'identifier vos points d'amélioration et actions prioritaires.

Mais tout d'abord, c'est quoi l'analyse sémantique ?

1 – Qu’est-ce que l’analyse sémantique ?

Dans cet article, nous ne traiterons pas l’analyse lexicale qui a pour objectif d’étudier chaque élément ou symbole d’un mot.

Avant toute chose, il convient de définir ce qu’est une analyse sémantique et en premier lieu, à quoi correspond la sémantique ? C’est tout simplement l’étude de la langue, du sens des mots dans le contexte des phrases. 

A l’inverse donc, de l’analyse lexicale, l’analyse sémantique se concentre sur les phrases pour comprendre la signification globale d’un texte. 

Bien souvent, lorsque l’on fait référence à cette dernière, on pense aux techniques de traitement naturel du langage (TAL), plus communément appelé NLP (Natural Language Processing).

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C’est en effet ce qu’utilisent la plupart des outils d’analyse sémantique sur le marché pour traiter de gros volumes de textes. 

Les meilleurs outils couplent l’analyse sémantique avec le Machine Learning afin de maximiser la fiabilité de l’analyse au fil du temps et du nombre de verbatim traités. C’est ainsi que chez Q°emotion, notre algorithme atteint désormais un taux de fiabilité de plus de 90% dans l'analyse et la classification des verbatims.

Si vous souhaitez en savoir plus sur comment fonctionne une analyse sémantique automatique, vous pouvez lire notre article sur le sujet.

Malgré tout, vous vous demandez peut-être à quoi bon réaliser une analyse sémantique dans le cadre de la relation client.

2 – Pourquoi et comment bien combiner analyse sémantique et expérience client ?

a) Mieux connaître les besoins des clients

Quel est l’intérêt d’analyser sémantiquement les retours clients ?

Et bien parce que derrière les mots, il y a un besoin.

"Une bonne façon d'aborder l'expérience client nécessite d'avoir une vue complète du besoin du client."  Fanderl

Qui de mieux que vos clients pour vous raconter l’expérience qu’ils ont vécu avec votre marque ? Les commentaires qu’ils vous laissent sont donc une réelle opportunité pour comprendre leurs besoins et améliorer votre expérience client.

En effet, vous devez baser vos conclusions sur des données concrètes et vous ne pouvez pas imaginer vous-même l’expérience réellement vécue par les clients, il faut utiliser des feedbacks concrets issus de votre base de clients. 

En utilisant l’analyse sémantique, vous serez capable d’extraire l’information contenue dans les verbatims laissés par vos clients. Son utilisation est d’autant plus efficace si le volume de commentaires est important.

b) Comment récolter des avis clients ?

Pour réaliser une analyse sémantique de commentaires clients, cela implique forcément d'avoir des commentaires et donc de générer du volume.

On a vu précédemment que plus le volume de verbatims est important, plus l’analyse sera pertinente, alors comment récolter des avis clients ?

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La méthode la plus pertinente et qui vous apportera le plus de résultats, c’est l’enquête de satisfaction. Pour cela, il faut avant toute chose, déterminer la cible et le point de contrôle du questionnaire de satisfaction.

Est-ce que celui-ci va s’adresser à l’ensemble de vos clients ? A certains de vos clients qui sont à une étape précise de votre parcours ? Uniquement les clients qui vous ont quittés ? C’est en fixant la cible de votre enquête que vous pourrez ensuite définir l’objectif de celle-ci. Dans quel but est-elle réalisée ? Cela va être la base du projet et ce qui va déterminer la qualité des résultats que vous obtiendrez par la suite. 

Une fois que vous avez votre cible et votre objectif, place à la création du questionnaire ! 

De nos jours, il est facile de créer des enquêtes de satisfaction pour vos clients. Il existe plus d'une centaine d'outils qui peuvent vous aider à créer des sondages. Il est un peu plus compliqué d'automatiser les emails et de garder une trace des informations pour votre CRM etc... Les outils les plus avancés proposent des sondages à chaud via plusieurs canaux : applications mobiles, SMS, site web et emails, etc. 

Naturellement, à l’heure du numérique, n'utilisez jamais de papier pour lancer une enquête, il serait trop difficile et coûteux d'exploiter les données. 

Et surtout : soyez concis !

Limitez-vous à moins de 5 minutes de réponses : le temps de vos clients est précieux, ne provoquez pas de frustration avec un questionnaire trop long, personne n’a envie de répondre à une enquête interminable ! 

Par exemple : vous devez réduire votre enquête à 10 questions maximum avec score quantitatif et 3 questions ouvertes maximum. 

Testez vous-même le temps moyen pour y répondre avant de lancer votre questionnaire ! Pour vos clients les plus engagés, les questions ouvertes (réponses par commentaires) permettent d’obtenir un retour plus complet. 

Il existe bien évidemment d’autres sources d’avis pertinentes à analyser que nous ne détaillons pas dans cet article. Si le sujet vous intéresse, découvrez notre article : le top 5 des sources d’avis clients à analyser.

Parlons maintenant de stratégie, comment réaliser une analyse sémantique efficace ?

3 – Quelle est la meilleure stratégie ?

Lorsque l’on a un volume important de commentaires clients à traiter, l’analyse sémantique manuelle est bien trop chronophage pour être viable. C’est pourquoi dans ce cas, il est judicieux de se pencher sur les outils d’analyse automatique, mais quel outil choisir ?

La plupart des solutions d’analyse sémantique se base sur l’analyse de sentiment. Chez Q°emotion, nous pensons que cette approche n’est pas suffisament précise.

Nous avons donc mis au point un dictionnaire émotionnel unique au monde en multilingue contenant plus de 50 millions de mots et expressions. 

Ainsi, avec la technologie Q°emotion, il est désormais possible d’obtenir des émotions derrière les mots. 

Or, derrière ces émotions, un besoin intrinsèque s'exprime. Pour répondre à ce besoin, il faut comprendre en profondeur les signaux donnés par les clients, ce qu'on appelle « l'intelligence émotionnelle ». 

Il est facile de comprendre qu'un client qui exprime de la peur n'aura pas besoin de la même réponse qu'un client en colère. Sans cette couche émotionnelle, avec par exemple seulement une analyse des sentiments, il sera extrêmement difficile de répondre correctement à la ou les attentes du client. 

Imaginez un client qui exprime son dégoût pour un produit. Si vous lui proposez une remise pour acheter ce produit, cela ne fonctionnera pas, pour 2 raisons principales : 

  • parce que le client recherche déjà un changement complet
  • parce que cette émotion est souvent incontrôlable, plus forte que son esprit et sa volonté. 

Lui proposer encore et encore la même réponse, c'est comme lui dire : « je ne comprends pas ce que tu me dis ».

En couplant l’analyse des émotions avec les indicateurs classiques de CSAT (Satisfaction client) et de NPS (Net Promoter Score), vous aurez une vision complète et précise de l’expérience vécue par vos clients.

Ainsi, il sera plus facile pour vous de hiérarchiser et prioriser les actions à mettre en place pour améliorer l’expérience et le parcours client.

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