Offre non pertinente, mauvaise cible, manque d’écoute ou réponse inadaptée : ce sont autant de facteurs pouvant mener à un conflit lors d’un contact avec un client. S’il est indispensable pour un conseiller de savoir gérer ce type de problème lorsqu’il surgit, pouvoir l’anticiper s’avère d’autant plus efficace.
Aussi, les entreprises disposent d’un nombre de données particulièrement important quant à l’identité, au comportement ou aux préférences de leurs clients ou prospects. Autant de datas qui, étudiées sous le prisme de l’analyse prédictive, permettent de mieux cibler, mais aussi de comprendre la manière dont la clientèle agira dans le futur et, ainsi, de prévoir et limiter les risques de conflits avant qu’ils n’émergent.
Basée sur des outils IA comme le machine learning, l’analyse prédictive s’avère être un bon moyen d’étudier l’historique clients, qu’il s’agisse de leurs comportements passés, des historiques d’achat ou de navigation, mais aussi des tendances actuelles. Ces données permettent de mieux définir des segments de clientèle et, ainsi, de cibler une audience plus pertinente.
Grâce à ce ciblage, les entreprises sont, en effet, en mesure d’identifier les prospects ainsi que les clients qui sauront répondre le plus favorablement à une offre précise et réagir positivement aux diverses actions marketing menées. Ici, l’analyse prédictive permet non seulement d’anticiper les risques de conflits liés à un produit ou à un service non appropriés, mais également de les limiter.
Puisqu’elle se base sur l’étude de modèles historiques, l’analyse prédictive peut aussi être utilisée pour examiner les intentions des clients afin de prévoir les potentiels risques de conflits et réagir en conséquence. En effet, en plus d’aider à identifier les bons prospects grâce à l’analyse des données historiques et ainsi approcher une cible appropriée, l’analyse prédictive, grâce à d’autres outils, sert aussi à anticiper et mieux gérer le conflit au moment de la prise de contact.
L’analyse sémantique, l’analyse conversationnelle ou encore l’analyse des sentiments sont des solutions s’appuyant sur le machine learning et le traitement du langage naturel : elles exploitent les historiques de conversations orales ou écrites afin d’étudier les sentiments et les ressentis des clients et prospects.
De cette manière, il est possible de définir le potentiel qu’a un client à devenir agressif et donc à ce qu’un conflit survienne. Les agents ont alors toutes les clés pour anticiper et adapter leur discours et utiliser les mots et les intentions les plus appropriés pour réduire ce risque de conflit.
Enfin, avec l’analyse prédictive, il est tout à fait possible, grâce à l’étude des données, de cibler au mieux les besoins et les attentes des clients. En optimisant ainsi leur expérience générale, elle devient alors un levier indispensable de satisfaction client.
En améliorant l’expérience client grâce à l’analyse prédictive, les risques de conflits sont anticipés, mais sont également évités. L’entreprise pourra, de fait, repérer les points positifs, mais aussi les facteurs de conflit sur lesquels elle devra travailler pour maintenir ou améliorer le taux de satisfaction (réponse trop lente, offre non personnalisée, cible pas assez pertinente…).
