Offre non pertinente, mauvaise cible, manque d\u2019\u00e9coute ou r\u00e9ponse inadapt\u00e9e : ce sont autant de facteurs pouvant mener \u00e0 un conflit lors d\u2019un contact avec un client. S\u2019il est indispensable pour un conseiller de savoir g\u00e9rer ce type de probl\u00e8me lorsqu\u2019il surgit, pouvoir l\u2019anticiper s\u2019av\u00e8re d\u2019autant plus efficace.<\/p>\n
Aussi, les entreprises disposent d\u2019un nombre de donn\u00e9es particuli\u00e8rement important quant \u00e0 l\u2019identit\u00e9, au comportement ou aux pr\u00e9f\u00e9rences de leurs clients ou prospects. Autant de datas qui, \u00e9tudi\u00e9es sous le prisme de l\u2019analyse pr\u00e9dictive, permettent de mieux cibler, mais aussi de comprendre la mani\u00e8re dont la client\u00e8le agira dans le futur et, ainsi, de pr\u00e9voir et limiter les risques de conflits avant qu\u2019ils n\u2019\u00e9mergent.<\/p>\n
Bas\u00e9e sur des outils IA comme le machine learning, l\u2019analyse pr\u00e9dictive s\u2019av\u00e8re \u00eatre un bon moyen d\u2019\u00e9tudier l\u2019historique clients, qu\u2019il s\u2019agisse de leurs comportements pass\u00e9s, des historiques d\u2019achat ou de navigation, mais aussi des tendances actuelles. Ces donn\u00e9es permettent de mieux d\u00e9finir des segments de client\u00e8le et, ainsi, de cibler une audience plus pertinente.<\/p>\n
Gr\u00e2ce \u00e0 ce ciblage, les entreprises sont, en effet, en mesure d\u2019identifier les prospects ainsi que les clients qui sauront r\u00e9pondre le plus favorablement \u00e0 une offre pr\u00e9cise et r\u00e9agir positivement aux diverses actions marketing men\u00e9es. Ici, l\u2019analyse pr\u00e9dictive permet non seulement d\u2019anticiper les risques de conflits li\u00e9s \u00e0 un produit ou \u00e0 un service non appropri\u00e9s, mais \u00e9galement de les limiter.<\/p>\n
Puisqu\u2019elle se base sur l\u2019\u00e9tude de mod\u00e8les historiques, l\u2019analyse pr\u00e9dictive peut aussi \u00eatre utilis\u00e9e pour examiner les intentions des clients afin de pr\u00e9voir les potentiels risques de conflits et r\u00e9agir en cons\u00e9quence. En effet, en plus d\u2019aider \u00e0 identifier les bons prospects gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019analyse des donn\u00e9es historiques et ainsi approcher une cible appropri\u00e9e, l\u2019analyse pr\u00e9dictive, gr\u00e2ce \u00e0 d\u2019autres outils, sert aussi \u00e0 anticiper et mieux g\u00e9rer le conflit au moment de la prise de contact.<\/p>\n
L\u2019analyse s\u00e9mantique, l\u2019analyse conversationnelle ou encore l\u2019analyse des sentiments sont des solutions s\u2019appuyant sur le machine learning et le traitement du langage naturel : elles exploitent les historiques de conversations orales ou \u00e9crites afin d\u2019\u00e9tudier les sentiments et les ressentis des clients et prospects.<\/p>\n
De cette mani\u00e8re, il est possible de d\u00e9finir le potentiel qu\u2019a un client \u00e0 devenir agressif et donc \u00e0 ce qu\u2019un conflit survienne. Les agents ont alors toutes les cl\u00e9s pour anticiper et adapter leur discours et utiliser les mots et les intentions les plus appropri\u00e9s pour r\u00e9duire ce risque de conflit.<\/p>\n