L’analyse conversationnelle est une technologie qui sert à extraire des données autour des avis et des ressentis de vos clients. Elle permet ainsi d’améliorer vos offres pour mieux satisfaire ces derniers. Elle aide également à anticiper les besoins des consommateurs pour faire connaître votre marque. Grâce aux différents outils disponibles, vous pouvez exploiter les commentaires laissés par les clients sur les différents canaux de communications. Avec la croissance de l’intelligence artificielle, vous pouvez désormais profiter des différents avantages de l’analyse conversationnelle.
Sommaire :
Définissez ce que vous essayez d’accomplir avec votre stratégie d’analyse conversationnelle
La stratégie d’analyse conversationnelle dépend essentiellement de vos besoins particuliers. Il est essentiel d’avoir une solide connaissance de vos priorités, de vos faiblesses ainsi que de vos clients et de votre public cible. Cherchez-vous à étendre votre notoriété et à conquérir de nouveaux marchés ou, au contraire, voulez-vous accroître la satisfaction client ? Il est essentiel de définir les besoins de vos prospects et clients pour établir une stratégie d’analyse conversationnelle efficace. Les échanges avec les prospects et les clients vous permettent d’effectuer une segmentation et une récolte de données intelligentes.
D’après Enreach Up, lancer une analyse conversationnelle permet d’élaborer des objectifs précis. Le plus souvent, elle est réalisée pour étendre votre part de marché, pousser les visiteurs à l’achat, relancer les prospects et fidéliser les clients.
Quand vous vous fixez des objectifs, je vous conseille de définir préalablement le nombre de prospects et de clients cibles. Établissez une liste des principales cibles de la campagne. Vous devez aussi envisager les moyens dont vous disposez pour collecter leurs avis. Par exemple, vous devez instaurer un système d’évaluation pour que les clients puissent noter leur expérience.
Pour faciliter l’établissement de la liste, utilisez des critères bien déterminés. Pour atteindre d’autres marchés, par exemple, pensez à établir une liste de prospects en fonction de leurs secteurs d’activités, de leurs habitudes de consommation ou encore de leur localisation. La segmentation permet de rendre l’opération plus efficace.
Identifiez le canal de conversation approprié
En identifiant le canal de conversation approprié, votre stratégie d’analyse conversationnelle devient plus efficace. Plusieurs plateformes sont aujourd’hui disponibles afin de collecter des données précieuses. Il est important de trouver les méthodes appropriées pour avoir des données pertinentes et facilement exploitables.
Notez qu’un unique outil d’analyse conversationnelle peut vous permettre d’exploiter plusieurs supports. Dans ce cas, vous le rentabilisez au mieux, car vous pouvez avoir des informations exploitables à partir de votre site, des forums, des sites d’avis des consommateurs et des différents réseaux sociaux. Il est même possible de récolter et d’exploiter les avis laissés via vos adresses e-mail, les appels téléphoniques, etc.
Concrètement, les clients peuvent signaler un problème ou faire une remarque sur vos services ou produits via différents canaux. L’outil d’analyse conversationnelle est programmé pour les étudier instantanément. Pour une efficacité optimale, il est nécessaire de choisir les outils adaptés aux cibles et aux objectifs fixés.
Créez des sujets et des questions qui mèneront à des conversations significatives
À travers les différents canaux de communication, vous devez inciter les prospects et clients à s’exprimer. Pour ce faire, pensez à créer des sujets pertinents qui ouvrent la discussion. Privilégiez les questions ouvertes auxquelles les prospects et clients auront envie de répondre. N’hésitez pas à aller directement au but, en posant des questions sur leur expérience chez vous, sur les points positifs et négatifs de vos produits et services ou encore sur les éléments qu’il faut améliorer.
Pour les PME, il est courant de recourir au service à l’essai pour récolter des données exploitables. En effet, vous pouvez distribuer des échantillons à des prospects, des influenceurs ou des clients. Vous aurez ainsi des avis que vous exploiterez efficacement grâce à l’outil d’analyse conversationnelle.
Les groupes de personnes auxquels vous allez donner des échantillons vont laisser des commentaires sur différents canaux. En effet, il est très courant qu’ils se sentent redevables après les avoir essayés. Vous pouvez d’ailleurs solliciter leur contribution au moment de la distribution ou créer des pages et des évènements en ligne où ils peuvent laisser leurs commentaires. Grâce à l’outil d’analyse conversationnelle, vous récolterez des avis classés (négatifs, positifs) pour faciliter le traitement.
Analysez et interprétez les données
Différents outils sont aujourd’hui disponibles pour collecter, analyser et interpréter les données. En général, la collecte de données permet de récolter des données qualitatives et quantitatives. Les premières regroupent les ressentis, les opinions et les expériences des clients, des informations cruciales pour améliorer vos produits et services. Quant aux données quantitatives, elles englobent tous les éléments quantifiables, comme le nombre de personnes qui ont donné leurs avis.
En général, les prestataires spécialisés dans l’analyse conversationnelle disposent déjà d’outils adaptés pour interpréter les données. Ils fournissent à leurs clients des informations déchiffrées et faciles à exploiter. Les outils d’analyse de données IA permettent d’avoir des interprétations fiables pour prendre les meilleures décisions sur le plan commercial. En effet, ils sont non seulement rapides, mais ils permettent aussi d’éviter l’erreur humaine qui peut fausser l’interprétation.
Utilisez des techniques de traitement du langage naturel (NLP)
Les entreprises ont aujourd’hui la chance de pouvoir exploiter la puissance des techniques avancées d’intelligence artificielle. En effet, elles permettent de tirer davantage d’informations d’une analyse conversationnelle.
Le traitement du langage naturel (TLN ou NLP) est une technique basée sur le « machine learning » afin d’exploiter le contenu d’un texte. Les applications ont été développées sur la base du langage naturel, leur permettant d’analyser correctement un texte et le ressenti de la personne qui l’a écrit. À partir des commentaires laissés par un groupe de personnes sur une plateforme donnée, l’outil permet de connaître le sentiment général qui s’en dégage.
Les applications de traitement du langage naturel sont maintenant exploitées pour l’extraction des ressentis des clients à partir de données textuelles comme les commentaires sur les réseaux. Leur traitement se fait à une vitesse impressionnante. En général, les logiciels sont dotés de modèles pré-entraînés qui permettent de tenir compte des sentiments (colère, bienveillance, joie…) et de la syntaxe. Ils sont aussi programmés pour l’analyse des entités et de leurs sentiments afin de classifier les données récoltées pour les rendre faciles à exploiter.
