LA « VOIX DU CLIENT » : UNE MINE D’OR A EXPLOITER

Aujourd’hui, il est clair que le client s’informe, agit et crée du contenu sur un parcours multicanal. Les services du marketing et de la relation client doivent s’adapter à son comportement hybride, afin de lui assurer une expérience qui soit au plus proche de ses besoins et attentes.

L’analyse de feedbacks clients est alors au centre des préoccupations. Aujourd’hui, avec les milliers d’échanges textuels effectués chaque jour par les clients (que ce soit par mail, sur les avis en ligne, les réseaux sociaux, les questions ouvertes d’enquêtes de satisfaction, etc.), l’analyse de la « voix » du client est primordiale pour rebondir activement et objectivement sur les critères de satisfaction et d’insatisfaction exprimés par les clients.

Avant l’arrivée des éditeurs de logiciels comme Proxem, le traitement et l’analyse des données textuelles étaient souvent laborieux, coûteux, longs et les rapports étaient souvent biaisés – perdant les pépites d’information cachées derrière les verbatims.

[VIDEO] DÉCOUVREZ CONCRÈTEMENT L’INTERFACE DE PROXEM SOFTWARE AVEC UN CAS D’USAGE DANS LE PRÊT-A-PORTER

En septembre 2016, nous avons réalisé en partenariat avec Critizr une grande étude sectorielle sur les facteurs d’insatisfaction client dans le prêt-à-porter. Découvrez comment Proxem Software a agrégé et organisé plus de 40 000 verbatims clients afin d’identifier les critères qui créent de l’insatisfaction chez les clients.

 

IMAGINONS UN AUTRE CAS D’USAGE EN RETAIL POUR L’ACHAT D’UN SAVON

A une période où les marques établissaient des constats généralistes « 60% de clients sont satisfaits de ce produit pour son odeur »… un logiciel comme Proxem Software vous permet de détecter des signaux faibles grâce à l’analyse du sens des mots, de leur contexte de l’opinion associée, du sentiment (qui va au-delà de positif et négatif) et des corrélations entre les verbatims clients.

Au-delà de « 60% des clients sont satisfaits du savon pour son odeur », Proxem Software vous fait découvrir que :

  • 43% des clients aiment sentir l’odeur en magasin avant l’achat, apprécient que la vendeuse propose de sentir le résultat produit mais estiment n’avoir pas eu assez d’informations sur les ingrédients. D’ailleurs certains se plaignent que les vendeurs du magasin des Champs Elysées ne proposent pas d’échantillons
  • 57% des clients restants disent mieux apprécier le produit depuis que l’odeur est « plus forte » et a « plus de caractère »

Ainsi, on comprend que :

Le produit

  • génère plus de satisfaction grâce à l’amélioration de la qualité du produit
  • génèrera peut-être plus de fidélité, de ventes
  • donne des insights sur la qualité perçue du client par le sentiment exprimé sur le produit

L’expérience en magasin

  • génère de la satisfaction en pré-achat dans la relation avec le personnel
  • génère une insatisfaction pour un manque d’information sur les ingrédients du produit
  • génère un désenchantement spécifiquement pour un magasin qui ne fournit pas un service en particulier

Le logiciel va donc créer une arborescence des données avec une thématique « Produit » avec une catégorie « Odeur » et sous-catégories « plus fort » « plus de caractère » « ingrédients ». Mais également une thématique Magasin avec une catégorie « Vendeur » et sous-catégories « sentir produit », «information ingrédient » et « échantillon Champs Elysées ».

Voici donc des informations qui n’étaient pas forcément attendues de prime abord et plutôt intéressantes à communiquer en interne aux Directions Produit, Communication, Expérience Client et également aux Directeurs de Magasins…

Sans oublier que le travail d’analyse en temps réel de vos données et des données externes (web, réseaux sociaux) vous permettent de rebondir très activement sur les feedbacks clients !

N’attendez plus de consacrer du temps et un délai long pour l’analyse de vos verbatims, automatisez la démarche et découvrez des insights en quelques minutes !