Le futur de l’analyse émotionnelle en 2024: prédictions et tendances à surveiller

Publié le 07 novembre 2023  - Mis à jour le 05 décembre 2023

Le futur de l’analyse émotionnelle en 2024 : prédictions et tendances à surveiller 

En 2024l'analyse émotionnelle devrait continuer à se développer à un rythme rapide. Les progrès de l'intelligence artificielle (IA) permettront aux systèmes d'analyse émotionnelle de devenir plus précis et plus sophistiqués. Cela ouvrira de nouvelles possibilités d'utilisation de l'analyse émotionnelle dans de nombreux domaines et notamment celui de l’expérience client.

Dans cet article, nous allons explorer les tendances qui devraient marquer l'avenir de l'analyse émotionnelle pour l’expérience client en 2024. Nous verrons comment celle ci devrait devenir plus précise, plus accessible et plus utilisée dans de nouvelles applications.

Commençons d’abord par les méthodes plus traditionnelles de mesure de l’expérience client.

Les méthodes traditionnelles de l’évaluation de la satisfaction client

La satisfaction client est un indicateur clé de performance important pour les entreprises. Elle mesure la satisfaction des clients vis-à-vis des produits, services ou expériences qu'ils ont reçus. La satisfaction client est un facteur important de la fidélité à la marque, de la recommandation et du revenu.

La méthode plus traditionnelle est probablement celle du questionnaire de satisfaction client. Ce questionnaire est généralement envoyé par e-mail ou par courrier aux clients après une interaction avec l'entreprise. Le questionnaire pose des questions sur la satisfaction du client vis-à-vis de divers aspects de l'expérience client, tels que la qualité des produits ou services, la rapidité du service, la courtoisie des employés, etc.

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Les avantages de cette méthode sont nombreux : il est facile à mettre en place et à administrer, il est également relativement peu coûteux. Cependant, le questionnaire de satisfaction client traditionnel présente également quelques limites. Premièrement, il peut être difficile d'obtenir un taux de réponse élevé. Deuxièmement, les réponses aux questionnaires peuvent être biaisées, car les clients qui sont mécontents sont plus susceptibles de répondre que les clients satisfaits.

D'autres méthodes d'évaluation de la satisfaction client existent, telles que les entretiens, les groupes de discussion et les observations. Ces méthodes sont plus coûteuses et plus difficiles à mettre en œuvre que le questionnaire de satisfaction client traditionnel, mais en contrepartie, elles peuvent fournir des informations plus détaillées sur la satisfaction client.

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De nos jours, l'évolution constante de la technologie offre de nouvelles perspectives pour évaluer la satisfaction client de manière plus approfondie. L'analyse émotionnelle émerge comme une des nouvelles méthodes les plus prometteuses. 

Mais c’est quoi l’analyse émotionnelle?

L'analyse émotionnelle est une technologie qui permet d'identifier les émotions des personnes à partir de leurs expressions faciales, de leur voix ou de leur texte. En intégrant des technologies avancées, telles que l'analyse du langage naturel et l'apprentissage automatique, elle permet de décoder les émotions et les sentiments des clients à partir de leurs interactions verbales ou écrites. Cette approche promet une compréhension plus fine et nuancée de la satisfaction client, offrant ainsi aux entreprises l'opportunité d'améliorer la qualité de leurs services et de mieux répondre aux besoins de leurs clients.

Au fil des années, de nombreuses entreprises ont mis en place diverses méthodes pour évaluer la qualité de leurs services, cherchant à comprendre la satisfaction de leurs clients. Parmi les approches courantes citées précédemment, on retrouve les enquêtes de satisfaction, l'emploi de clients mystères, la mise en place de bornes de sondage, les boîtes à idées, ainsi que des indicateurs de performance clés (KPI) bien connus, tels que le NPS (Net Promoter Score, évaluant la probabilité de recommander un produit ou une marque), le taux de réachat ou le CSAT (score de satisfaction globale).

Néanmoins, la collecte de ces données peut parfois entraver la communication fluide avec les clients, ces derniers pouvant se sentir submergés par les sollicitations pour répondre à des questionnaires, souvent au moment le moins opportun. La question qui se pose est donc la suivante : comment obtenir une vision fidèle de la satisfaction des clients et comment exploiter ces informations de manière efficace ?

À l'heure actuelle, des solutions technologiques permettent de réaliser des analyses émotionnelles en se basant sur l’ensemble des interactions avec les clients. Ces solutions comme par exemple Q°emotion permettent l’analyse des émotions des commentaires clients mais également sur tous types de données textuelles. 

Ces analyses permettent de mieux comprendre la perception des clients et d'améliorer ainsi l’expérience client. Le principal avantage de cette approche, c’est qu’elle est pertinente pour la plupart des entreprises.  En effet elle peut être appliquée à une grande variété de secteurs comme :

  • Les entreprises de services, telles que les banques, les télécommunications et les compagnies aériennes, peuvent utiliser l'analyse émotionnelle pour améliorer la satisfaction et la fidélité de leurs clients.

  • Les entreprises de vente au détail peuvent utiliser l'analyse émotionnelle pour personnaliser les recommandations de produits et les offres promotionnelles.

  • Les entreprises de marketing peuvent utiliser l'analyse émotionnelle pour identifier les clients susceptibles d'être intéressés par un produit ou service.

  • Les organisations à but non lucratif peuvent utiliser l'analyse émotionnelle pour mieux comprendre les besoins et attentes de leurs clients et améliorer leur impact.

Les avantages et les limites de l'analyse émotionnelle

Les avantages de l'analyse émotionnelle sont nombreux par rapport aux autres méthodes, voici selon nous les principaux :

  • Compréhension approfondie : L'analyse émotionnelle permet une compréhension plus profonde des émotions, des sentiments et des réactions des clients, allant au-delà des réponses binaires (satisfait ou insatisfait).

  • Analyse en temps réel : Elle offre la possibilité d'obtenir des informations en temps réel, ce qui permet aux entreprises d'agir rapidement pour résoudre les problèmes et améliorer les expériences client.

  • Personnalisation : En identifiant les émotions et les besoins spécifiques des clients, l'analyse émotionnelle facilite la personnalisation des réponses et des solutions, en adaptant par exemple la réponse en fonction de l’émotion ressentie par le client, renforçant ainsi la satisfaction client.

  • Détection des tendances : Elle permet de repérer des tendances émotionnelles au fil du temps, ce qui peut aider les entreprises à anticiper les besoins des clients et à prendre des décisions stratégiques.

  • Amélioration de la fidélité : En montrant une préoccupation sincère pour le bien-être émotionnel des clients, l'analyse émotionnelle peut renforcer la fidélité à la marque et la recommandation.

Elle présente néanmoins des limites, dépendant du type d'entreprise ou du secteur, en voici quelques une :

  • Complexité des données : L'analyse émotionnelle peut générer une grande quantité de données très riches en insights, ce qui peut rendre un peu plus chronophage leur interprétation et leur utilisation lors des premières prises en main.

  • Coût : En fonction de votre volume de données à traiter, la mise en place de solutions d'analyse émotionnelle peut être plus ou moins coûteuse en termes de technologie et de formation du personnel.

  • Confidentialité et éthique : Le traitement des données émotionnelles des clients soulève des questions sur la confidentialité et l'éthique, ce qui nécessite des pratiques de protection des données rigoureuses. C’est pourquoi nous vous recommandons de vous tourner vers des outils respectueux de la RGPD.

  • Taux de fiabilité : Comme toute technologie, les résultats de l'analyse émotionnelle ne sont pas toujours infaillibles et peuvent comporter quelques inexactitudes, car la compréhension des émotions humaines reste complexe. Nous vous recommandons de privilégier un outil avec un taux de fiabilité supérieur à 80%

  • Intégration : L'intégration de l'analyse émotionnelle dans les processus existants peut être un défi pour certaines entreprises, nécessitant une adaptation de leurs systèmes et de leurs opérations.

Quelle est la suite pour l'analyse émotionnelle?

Le marché de la détection et de la reconnaissance des émotions a connu une croissance considérable ces dernières années, stimulée par l'adoption croissante des technologies d'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML), il a généré des revenus d'environ 18,9 milliards de dollars américains en 2019 et devrait atteindre un chiffre d'affaires de plus de 30 milliards de dollars d'ici 2024 et devrait enregistrer un TCAC de près de 11,2 % pour la période 2020-2026.

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Cette croissance s'explique par le fait que les entreprises reconnaissent de plus en plus l'importance de comprendre et d'exploiter les données émotionnelles pour adapter leurs produits et services aux préférences individuelles. Les logiciels de reconnaissance faciale, les algorithmes d'analyse de sentiment et les systèmes de reconnaissance vocale sont parmi les outils clés qui permettent aux organisations de tirer des informations précieuses des émotions humaines. 

Ce marché est prêt à s'étendre davantage au fur et à mesure que les avancées technologiques continuent d'affiner la précision et la polyvalence des systèmes de détection des émotions. Les entreprises investissent de plus en plus dans la recherche et le développement pour créer des solutions plus sophistiquées capables de détecter les émotions nuancées et de s'adapter à des contextes culturels et linguistiques divers.

Analyse émotionnelle et expérience client en 2024

En 2024, il sera désormais possible de relier les outils d’analyse émotionnelle les plus performants avec la plupart des CRM du marché. Cela permettra aux entreprises d’avoir une vision très précise des émotions ressenties par chacun de leurs clients et ainsi mettre en place des plans d’actions spécifiques en fonction de ces émotions.

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Mais ce n’est pas tout, en couplant l’analyse des émotions à l’intelligence artificielle, il sera même possible de déclencher des alertes et des plans d’action de manière automatique. En effet, en 2023 l’IA a dépassé le statut de tendance et devient désormais une réalité pour 88 % des marketeurs du CRM interrogés, qui disent suivre et s’intéresser de près à l’IA et à ses applications dans le marketing client. 2 marketeurs sur 5 disent même vouloir s’en saisir et l’utiliser eux-mêmes sans passer par un Data Analyst. La data n’appartient plus exclusivement à l’IT et s’intègre également de plus en plus au CRM. Si près de 7 managers sur 10 sont prêts à lancer l’IA dans le CRM entre aujourd’hui et fin 2024, c’est 2024 qui signe véritablement la maturité décisionnelle vis-à-vis de l’intégration de l’IA avec 40 % des interrogés contre 27 % pour ceux qui veulent s’y mettre sans plus attendre. Le logiciel de gestion de la relation client dispose de fonctionnalités qui ne cessent de se multiplier et d’évoluer afin de vous permettre d’attribuer les prévisions de vente, les recherches intelligentes et l'analyse émotionnelle au service de l’expérience client.

Autres cas d’applications 

L’expérience client n’est pas le seul secteur fortement impacté par l’analyse émotionnelle. En effet, un des points les plus fascinants de ces avancées technologiques, c’est l'impact sur le secteur de la santé. Les technologies de détection des émotions, à la pointe de la médecine moderne, permettent désormais d'évaluer le bien-être émotionnel des patients. Ces données ne se limitent pas seulement à la compréhension des troubles mentaux, mais elles ouvrent également de nouvelles perspectives pour un diagnostic plus approfondi et des traitements plus personnalisés. Les implications pour la santé mentale deviennent ainsi une priorité majeure, transformant la manière dont les professionnels de la santé abordent et traitent les défis émotionnels.

Un autre domaine émergent avec force est l'intégration de la reconnaissance des émotions dans les applications de sécurité et de surveillance. L'identification des menaces potentielles basée sur les comportements suspects ouvre de nouvelles perspectives pour la sécurité publique. En anticipant les mouvements et les intentions à travers l'analyse émotionnelle, ces systèmes offrent un niveau de prévention et de réactivité qui redéfinit les normes de la sécurité moderne, ouvrant également de nouvelles voies pour la croissance du marché.

L'Amérique du Nord, vecteur de croissance du marché sur la période 2020-2024

La croissance du marché au cours des prochaines années est attribuée à l'utilisation massive d'outils de reconnaissance de la parole et de la voix par les clients et les entreprises dans les pays d’Amérique du Nord comme le Canada et les États-Unis. En plus de cela, les percées dans les systèmes de reconnaissance vocale pour détecter et analyser efficacement les états émotionnels des personnes, ainsi que leur utilisation pour diagnostiquer l'autisme chez les enfants et les troubles émotionnels chez eux, stimuleront les tendances du marché régional. La présence de géants dans des pays comme les États-Unis orientera l'expansion de l'industrie de la détection et de la reconnaissance des émotions en Amérique du Nord au cours des années à venir.

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En conclusion, l'analyse émotionnelle est à l'aube d'une ère transformative, transcendant les limites de la technologie pour influencer profondément notre manière de percevoir, comprendre et interagir avec les émotions humaines. Alors que le marché continue de croître et d'évoluer, les tendances en 2024 ne font que graver davantage son importance. Les investissements massifs dans la recherche et le développement témoignent de la quête incessante de compréhension et d'adaptation aux subtilités émotionnelles, promettant ainsi un avenir où les machines ne seront pas seulement intelligentes, mais aussi empathiques.

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