Quand les entreprises utilisent le big data pour analyser les habitudes et les préférences de leurs clients, elles examinent souvent des données déjà structurées, de nature purement quantitative. Certes, des informations précieuses sont fournies par les chiffres des ventes et les indicateurs clés de performance comme le Net Promoter Score, mais de tels chiffres bruts en disent très peu sur le ressenti et les attentes de vos clients. Pour offrir un service client d’exception, il est nécessaire d’aller plus loin, et d’examiner, avec la même attention, les données non structurées. En effet, ce sont les données non structurées qui vous donneront les informations clients que vous recherchez. Pour cela, il est nécessaire d’examiner des données plus fragmentaires, souvent textuelles, qui résident dans les interactions entre votre entreprise et le client, ou entre les clients eux-mêmes. En utilisant des outils comme l’analyse du langage naturel et du discours, vous découvrirez ce que les clients ressentent à propos de votre marque. Voici cinq sources de données non structurées que votre entreprise devra explorer pour obtenir des informations du plus haut intérêt au sujet de vos clients, et comment les traiter pour y découvrir la voix de vos clients.
La donnée client peut se recueillir partout et joue un rôle crucial dans la prise de décision des entreprises. Elle est le socle qui permet d’identifier et de comprendre les préférences, attentes et déceptions des clients. En d’autres termes, elle permet de comprendre la voix du client, processus clé de la satisfaction client. Pour cela, les marques analysent un volume important de données, à la fois structurées – provenant du CRM – et non structurées. Les données non structurées sont des données qui ne sont pas organisées sous une forme prédéfinie ou ne sont pas stockées dans des bases de données relationnelles traditionnelles. Elles fournissent des informations précieuses sur les clients, mais également les tendances du marché. Ces données peuvent provenir de différentes sources, comme des e-mails, des messages de réseaux sociaux, des commentaires de blog, des enregistrements audio et vidéo, etc. Voici les 5 sources de données non structurées que votre entreprise doit absolument explorer pour en tirer le maximum de valeur.
Selon Gartner, l’email demeure le canal numérique auquel les clients ont recours le plus fréquemment quand ils font appel au service client. Selon Hubspot, l’email est le deuxième canal de service client le plus utilisé après le téléphone, avec 42% des clients préférant l’e-mail comme moyen de communication. Une tendance à la hausse confirmée par l’augmentation du volume d’e-mails reçus par les entreprises chaque année. Selon une étude menée par Radicati Group, le nombre d’e-mails envoyés et reçus chaque jour a atteint les 320 milliards à fin 2021. Il est donc certain que beaucoup de vos clients contactent votre service client par ce canal. Ces e-mails contiennent souvent des informations précieuses sur les préférences de vos clients, les problèmes qu’ils rencontrent et les suggestions d’amélioration. Une analyse attentive des échanges par email avec vos agents révélera peut-être des préoccupations récurrentes au sujet de votre marque, et fera voir comment vos employés traitent les problèmes à mesure qu’ils se présentent.
De Twitter à Facebook, les réseaux sociaux sont très prisés, notamment par les milléniaux. Les consommateurs utilisent souvent les réseaux sociaux pour exprimer leur satisfaction ou insatisfaction vis-à-vis de vos produits ou services, mais aussi partager leurs expériences. Que vos clients contactent votre service client sur ces canaux ou discutent entre eux au sujet de votre marque, rien ne remplace les outils d’écoute des réseaux sociaux pour mieux comprendre la réputation de votre marque. Avec de tels outils, vous trouverez les mots-clefs qui ressortent des conversations sur les réseaux sociaux, et vous identifierez les sources de mécontentement qui doivent être examinées.
Le téléphone est toujours le canal le plus privilégié par les clients lorsqu’il s’agit de contacter le service client. Les appels téléphoniques sont donc une source importante de données pour l’entreprise. Pour cela, il est nécessaire d’examiner les transcriptions d’appel lors des sessions de formation des agents du service client. La majorité des clients mécontents passent par le téléphone (beaucoup ne décrochent leur téléphone qu’en cas de grandes difficultés). C’est pourquoi, il est important de faire progresser les compétences personnelles de vos agents afin qu’ils obtiennent les meilleurs résultats.
Comme toutes les transcriptions, les transcriptions de chat trahissent le ressenti de vos clients et les raisons de leur contact. Cependant, sans la touche humaine du canal voix, le chat en direct peut être difficile pour les agents qui doivent passer maîtres dans l’art de la conversation tout en assurant en même temps un service de qualité. Analysez ce canal pour savoir si les agents en viennent rapidement au fait, si les clients sont bien informés lorsque l’agent a besoin d’une pause pour trouver une information, et si les problèmes des clients sont finalement résolus de façon à leur donner toute satisfaction.
Les réseaux sociaux ne sont pas le seul endroit sur internet où les clients parlent de vous. Les marques négligent souvent les blogs et les sites d’avis de consommateurs où, en règle générale, les personnes font part de leurs sentiments en toute franchise. Les blogs personnels ayant une large audience (tels que ceux tenus par des influenceurs), ainsi que les sites de défense des consommateurs, constituent une véritable mine d’or pour mieux comprendre les expériences des clients avec votre marque. De même, les sites d’avis de consommateurs vous montreront avec précision quels produits et services vos clients apprécient – et lesquels nécessitent des améliorations. Ainsi quand vous parcourez internet pour y chercher des commentaires à propos de votre marque, assurez-vous d’examiner ces précieuses données.
L’analyse des e-mails peut être difficile, car ils sont souvent rédigés dans un langage informel et contiennent des erreurs de grammaire et d’orthographe. Pour analyser efficacement les e-mails, vous pouvez utiliser des outils de traitement du langage naturel (NLP) qui peuvent extraire les informations pertinentes et identifier les thèmes clé. Les techniques de NLP incluent la reconnaissance d’entités nommées, la classification de texte et l’analyse de sentiment.
Analyser vos e-mails peut faire ressortir des tendances clients et vous aider à mieux comprendre les besoins et les désirs de vos clients, conduisant à l’amélioration de l’expérience client et à une augmentation des ventes.
En raison de la nature informelle des commentaires sur les réseaux sociaux, il peut être difficile de les suivre et de les gérer efficacement. Cependant, en utilisant des outils de surveillance des médias sociaux, vous pouvez collecter et analyser ces commentaires pour comprendre les préférences et les besoins des clients.
Une fois ces données collectées, il est important de les nettoyer et de les structurer pour les rendre exploitables. Utilisez des outils d’analyse de texte pour supprimer les informations inutiles et pour extraire les informations pertinentes. Vous pouvez également utiliser des outils de visualisation de donnés pour rendre les informations récoltées plus compréhensibles.
Les commentaires sur les réseaux sociaux peuvent fournir des informations précieuses sur la perception de la marque, les tendances du marché, les problèmes de produit, et les attentes des clients. Ces informations que vous avez obtenues pour améliorer votre service client en identifiant les lacunes et les opportunités d’amélioration.
Les données issues des transcriptions d’appels représentent un volume important à traiter pour les entreprises qui utilisent le téléphone comme canal de service client. Afin de faciliter la tâche de vos conseillers, vous pouvez utiliser des outils de reconnaissance vocale pour convertir les enregistrements d’appels en texte, ce qui leur permet d’analyser les conversations avec les clients et d’extraire des informations précieuses.
Les transcriptions d’appels peuvent fournir des informations sur les préférences et les attentes des clients, et les problèmes récurrents. Elles peuvent également être utilisées pour former les agents de service client en identifiant les meilleures pratiques et les erreurs à éviter.
Les chats en direct, chatbots ou encore live chat sont de plus en plus populaires auprès des clients pour communiquer avec les entreprises. Afin d’analyser et de structurer plus rapidement la donnée issue des échanges écrits, vous pouvez utiliser des outils de transcription pour convertir les conversations de chat en texte, ce qui leur permet d’analyser les interactions avec les clients et de tirer des informations précieuses.
Dans un premier temps, pour récolter cette donnée, il est important de savoir où la chercher. Identifiez les sites pertinents pour votre entreprise : blogs d’experts dans votre domaine d’activité, des forums de discussion, des sites d’avis de consommateurs, etc. Vous pouvez utiliser des outils de surveillance pour collecter les données de ces sites.
Une fois, les données collectées, nettoyez et structurez-les pour les rendre exploitables. Utilisez des outils d’analyse de texte pour supprimer les informations inutiles et extraire les informations pertinentes.
Le choix entre data mining et NLP pour analyser vos données non structurées dépend de plusieurs facteurs, notamment les types de données que vous avez, les objectifs de votre analyse et le niveau de complexité de l’analyse que vous souhaitez réaliser.
Le data mining est une méthode qui consiste à extraire des connaissances à partir de données structurées ou semi-structurées. Cette méthode utilise des algorithmes pour identifier des modèles, des tendances et des relations dans les données. Le data mining peut être utile pour l’analyse de données quantitatives, telles que les données de vente, les données de trafic de site web, les données de marketing, etc.
D’un autre côté, le NLP (Natural Language Processing) est une technique qui utilise l’intelligence artificielle pour comprendre et analyser le langage naturel utilisé dans les données non structurées, telles que les e-mails, les réseaux sociaux, les chats, les blogs, etc. Le NLP utilise des algorithmes pour identifier des entités, des relations et des sentiments dans le texte, et pour traduire le texte en données exploitables. Le NLP peut être utile pour l’analyse de données qualitatives, telles que les commentaires des clients, les opinions des utilisateurs, les critiques de produits, etc.
Dans de nombreux cas, le choix entre data mining et NLP dépendra des données que vous avez et des objectifs de votre analyse :
Cependant, il est important de noter que les deux méthodes peuvent être utilisées conjointement pour une analyse plus approfondie, offrant ainsi une vue d’ensemble plus complète des données non structurées et des informations utiles qu’elles contiennent. Les modèles et les tendances identifiés grâce au data mining peuvent aider à guider l’analyse plus approfondie des données non structurées à l’aide des outils de NLP. Par exemple, vous pouvez utiliser le data mining pour identifier les tendances dans les données quantitatives et le NLP pour comprendre les opinions et les sentiments des clients dans les données qualitatives.
Certes, les données structurées apportent des informations déterminantes au sujet des pratiques de votre marque et permettent de comprendre de manière chiffrée vos succès et vos échecs. Mais en analysant également les données non structurées, vous pourrez mieux comprendre ce que vos clients souhaitent, et ainsi adopter une attitude centrée sur eux.
