Comment enrichir votre CRM avec l'analyse des commentaires des clients

Au cours des dernières décennies, la gestion de la relation client (CRM) est devenue la pierre angulaire des entreprises qui cherchent à exploiter les données : selon les statistiques, plus de 91 % des entreprises de dix employés ou plus utilisent des CRM pour gérer les informations sur les clients. Mais combien d'entre elles tirent des informations exploitables de leur base de données CRM ?

Ce n'est pas beaucoup, disent les études. Le 2022 State of CRM Data Health Report révèle qu'environ 95 % des entreprises sont confrontées à des problèmes de qualité des données qui les empêchent de tirer pleinement profit de leur base de données CRM. La mauvaise qualité des données a fait perdre à environ 44% des entreprises 10% de leur chiffre d'affaires annuel, tandis que 75% des organisations ont été confrontées à des pertes de clients qui auraient pu être évitées grâce à de meilleures données.

L'enrichissement des données CRM - c'est-à-dire l'amélioration, le nettoyage et le raffinement de vos données CRM à l'aide d'outils - est le meilleur moyen de résoudre ces problèmes de qualité des données et ces obstacles à l'utilisation. Toutefois, l'enrichissement d'informations hautement qualitatives et non structurées, telles que les avis clients, et l'obtention d'informations à partir de celles-ci peuvent s'avérer difficiles. C'est là que l'analyse du feedback client prend toute son importance en tant qu'outil puissant d'enrichissement des informations.

Alors, qu'est-ce que l'analyse du feedback des clients ? Comment vous aide-t-elle à tirer le meilleur parti de vos données CRM ? Comment analyser le retour des clients - devez-vous le faire manuellement ou existe-t-il des outils permettant d'automatiser le processus ? S'il existe des outils, comment choisir le bon ?

Lisez la suite pour trouver des réponses à toutes ces questions et bien plus encore. Dans ce billet, nous expliquons comment utiliser l'analyse des commentaires des clients pour enrichir les données.

Qu'est-ce que l'analyse des réactions des clients ?

En termes simples, il s'agit du processus par lequel les entreprises décomposent les avis clients à l'aide d'outils et les transforment en informations significatives, exploitables et utiles. Elle ouvre une porte directe sur les clients - vous pouvez prendre de meilleures décisions en fonction de ce que vous apprenez d'eux, leur proposer des produits et des services qu'ils souhaitent et améliorer le parcours global du client.

Essayons de mieux comprendre. Des études montrent que l'utilisation des informations obtenues à partir des données clients pour la prise de décision est une priorité pour plus de 85 % des entreprises. Et quel est l'un des plus grands réservoirs d'informations clients à leur disposition ? Oui, vous l'avez deviné, les avis clients.

Vous recevez les avis clients sous différents formats, tels que le texte, la parole, les vidéos, les graphiques, les images, etc., par le biais de plusieurs canaux. Ces canaux comprennent :

• Conversation du service client
• SMS et e-mail
• Formulaires de feedback
• Enquêtes de satisfaction in-app et sur votre website
• Avis clients sur des sites tiers
• Posts sur les réseaux sociaux
• Discussions en direct

Bien qu'ils soient nombreux, les avis clients peuvent s'avérer être inutilisables sous leur forme brute. Imaginez que vous dirigez un e-commerce. Les avis que vous recevez sur vos produits par le biais d'appels, de chats et d'évaluations en ligne sont dans un langage déstructuré ou informel, ce qui rend difficile le déchiffrage des émotions, des intentions et des sentiments qui se cachent derrière.

En d'autres termes, bien que vous disposiez d'un grand nombre de données non structurées et qualitatives dans votre CRM, vous ne disposez pas des méthodes ou des outils nécessaires pour analyser et traiter ces ensembles de données afin d'en tirer des enseignements. L'analyse des avis clients sous différents formats permet d'extraire des détails pertinents et d'obtenir des connaissances exploitables à partir de ceux-ci.

Pourquoi l'enrichissement des données CRM à partir de l'analyse des avis clients est-il important ?

Comme nous vous l'avons déjà dit, le contenu de vos avis client dans leur forme originale vous donnera rarement des informations exploitables. En voici quelques raisons.

1. Langue complexe

Un groupe de clients qui donnent le même avis sur un produit ou un service peut le faire de manière très différente. Par exemple :

• Client 1 : Votre processus de paiement est trop compliqué.
• Client 2 : J'ai mis du temps à effectuer le paiement.
• Client 3 : Il est difficile de naviguer sur votre page de paiement.
• Client 4 : Je n'ai jamais vu une page de paiement aussi peu intuitive que la vôtre.

Ici, tous les clients soulignent le même problème et expriment le même sentiment - la frustration. Cependant, le choix des mots et la syntaxe varient, ce qui rend difficile l'extraction d'informations utiles à partir de ces commentaires.

2. Qualité du feedback

Le feedback des clients est qualitatif, et sa qualité est donc différente. Certains clients peuvent vous donner un retour spécifique et immédiatement exploitable, tandis que d'autres offrent des réponses génériques, vagues et inutilisables. Voici deux exemples :

• Exemple 1 : Votre processus de paiement était un cauchemar.
• Exemple 2 : Je ne pouvais pas ajouter plus de trois produits au panier. Le code promo ne fonctionnait pas non plus. Et encore, je ne pouvais pas utiliser les crédits des achats précédents. Je suis déçu !

Dans ce cas, la première réponse n'apporte aucune valeur ajoutée à votre analyse, tandis que la seconde vous donne des informations pertinentes sur les problèmes ou les dysfonctionnements de votre système. Trier des tas de données de ce type et identifier celles qui sont pertinentes et celles qui ne le sont pas peut être une tâche laborieuse.

3. Feedback multilingue

Les clients peuvent choisir de laisser leurs avis dans différentes langues. Par exemple, une entreprise basée en France est susceptible de recevoir des commentaires de clients en français et en anglais. Pour les rendre utilisables, vous devez d'abord traduire le texte ou le discours d'une langue à l'autre.

4. Feedback multicanal

Lorsque votre entreprise est présente sur plusieurs plateformes, vous recevez les avis clients par plusieurs canaux. Si certains de ces canaux, comme les appels d'assistance, sont basés sur la parole, d'autres sont basés sur le texte. Rassembler et rationaliser les données de feedback réparties sur plusieurs canaux peut s'avérer délicat, à moins d'utiliser des outils conçus à cet effet.

5. Catégorisation du feedback

Les clients ne structurent pas leurs feedback par thème. Un client qui donne son avis peut parler de problèmes de facturation, de qualité du produit et de remboursement dans le même appel ou message. Sans extraire ces thèmes/sujets et les étiqueter, vous ne pouvez prendre aucune mesure d'amélioration.

6. Textes  

Les commentaires textuels, tels que les messages sur les réseaux sociaux, les chats et les évaluations en ligne, sont souvent encombrés. Les fautes de frappe, les emojis, les erreurs de structure, les fautes de grammaire, les contenus répétitifs, l'utilisation incorrecte des ponctuations et des majuscules, l'usage de l'argot, la présence d'URL, de mots vides et de figures de style rendent leur compréhension complexe. De telles informations dans votre base de données CRM doivent être nettoyées avant que vous puissiez les utiliser.

Comment fonctionne l'analyse des avis clients ?  

Le processus d'analyse des avis clients permet de rendre utilisables des masses d'informations volumineuses et encombrées en les classant en données pertinentes et non pertinentes. Il fut un temps où les entreprises le faisaient manuellement, mais il existe aujourd'hui des outils de traitement du langage naturel basés sur l'IA (NLP) pour automatiser l'ensemble du processus.

Un tel outil s'accompagne d'une suite d'outils analytiques qui permettent d'identifier des modèles de données clés et des tendances à partir de commentaires qualitatifs et non structurés. Les informations et les connaissances ainsi extraites enrichissent automatiquement vos données CRM au cours du processus.

Vous trouverez ci-dessous une liste des principales tâches qu'une analyse de feedback basée sur l'IA peut automatiser pour vous :

• Collecte de données à partir de sources et de canaux divers
• Nettoyage des données
• Catégorisation du texte
• Traduction automatique
• Analyse de l'enquête
• Analyse des sentiments
• Speech-to-text et text-to-speech conversion
• Analyse des mots-clés
• Analyse du sujet
• Extraction contextuelle de textes
• Génération de synopsis pour les textes volumineux
• Dictionnaire et enrichissement du vocabulaire

Avantages de l'enrichissement des données CRM à partir de l'analyse des commentaires des clients

L'objectif principal de l'analyse des avis clients est d'extraire des informations utilisables et de niveau granulaire d'un ensemble de données largement non structurées. Vous pouvez utiliser les informations obtenues pour améliorer vos opérations, vos ventes et vos revenus. Voici quelques-unes des manières dont vous pouvez bénéficier de ce processus :  

1. Améliorer vos produits et services

L'enrichissement des données CRM par l'analyse des avis clients, par le biais d'enquêtes par exemple, est un moyen sûr d'améliorer la qualité de vos produits et services. Une base de données CRM enrichie indiquera les bugs qui doivent être corrigés immédiatement, les caractéristiques et les fonctionnalités qui doivent être améliorées, et les caractéristiques qui manquent dans votre gamme de produits ou de services.

2. Personnalisez vos produits et services

Les attentes des clients en matière de personnalisation montent en flèche, ce qui crée une pression sur les entreprises pour qu'elles proposent des expériences à la pointe aux utilisateurs. Selon un rapport de Mckinsey datant de 2021, 71 % des clients attendent des expériences personnalisées basées sur leurs interactions passées, tandis que 76 % d'entre eux se sentent frustrés lorsque les marques ne les proposent pas.

L'analyse des avis clients est un excellent moyen d'enrichir vos données CRM pour la personnalisation. Elle permet de créer des profils de clients complets et actualisés sur la base desquels vous pouvez proposer des expériences personnalisées et différencier votre entreprise sur un marché hautement concurrentiel.

3. Permettre à votre équipe de vente de vendre et d'augmenter les ventes

L'analyse des sentiments, qui fait partie intégrante de l'analyse des réactions des clients, ouvre des perspectives à votre équipe de vente. Vous pouvez optimiser vos stratégies de vente en fonction des informations qu'elle fournit et identifier le bon moment pour vendre un produit ou un service. L'analyse basée sur l'IA indique si un client est d'humeur à acheter, ce qui permet à votre équipe de vente de fidéliser les prospects et de proposer un produit ou un service au bon moment.

4. Améliorer le service à la clientèle et réduire le taux de désabonnement

Le service client est important ; un service client de qualité l'est encore plus. Un rapport de Zendesk révèle que près de 50 % des clients sont susceptibles de passer à un concurrent après une seule mauvaise expérience avec une entreprise, et ce chiffre grimpe à 80 % en cas de plusieurs mauvaises expériences.

L'analyse des commentaires, des enquêtes et du ton d'un client permettra aux agents d'assistance d'adopter des stratégies appropriées pour accroître la satisfaction des clients. Par exemple, si vous remarquez que les clients sont mécontents des retards de livraison, vous pouvez leur offrir un code promotionnel pour leur prochain achat en guise de geste. De même, si un client est satisfait de son achat, vous pouvez essayer de lui vendre des produits qui améliorent encore son expérience.

5. Améliorer la mesure de la satisfaction de vos clients

Toutes les entreprises doivent suivre des indicateurs pour comprendre ce que les clients pensent de leurs offres et de leurs marques. Le Net Promoter Score (NPS), le Customer Satisfaction Score (CSAT) et le Customer Health Score (CHS) sont parmi les indicateurs les plus importants. L'analyse des avis est un excellent moyen de mesurer et de suivre ces paramètres et d'améliorer vos offres en fonction de ceux-ci.

Comment choisir un outil d'analyse du feedback pour l'enrichissement des données CRM ?

Il existe un large éventail d'outils leaders sur le marché pour l'analyse du retour d'information des clients, chacun ayant des caractéristiques, des fonctionnalités et des prix différents. Comment en choisir un qui vaille la peine d'être investi ? Posez-vous ces cinq questions avant de sélectionner un outil :

1. Quels sont les besoins de votre entreprise ?

L'outil que vous choisissez doit être adapté à la taille de votre entreprise, au volume de retour d'information, à l'ampleur des opérations et à votre budget. Les outils tiers standard sont idéaux pour les PME et les entreprises qui souhaitent comprendre de gros volumes d'informations. Si vous recherchez un outil qui automatise le processus de bout en bout et offre des aperçus qualitatifs, un outil d'analyse alimenté par l'IA est votre meilleur choix.

2. Quelles sont les caractéristiques et les fonctionnalités ?

Investissez dans un outil qui offre toutes les caractéristiques et fonctionnalités essentielles, telles que la collecte, le nettoyage, l'étiquetage, la personnalisation du vocabulaire et l'analyse des sentiments. Des fonctions telles que la traduction et la transcription multilingues sont idéales pour les entreprises qui recueillent des commentaires dans plusieurs langues et par le biais de canaux vocaux et textuels.

3. L'outil analyse-t-il le retour d'information provenant de différents canaux ?

Toutes les plateformes n'analysent pas le contenu de la même manière. Certaines n'analysent que les Net Promoter Scores (NPS), d'autres analysent les commentaires sous forme de texte, comme les enquêtes. Les solutions tierces standard ne couvrent souvent pas les commentaires vocaux, comme les conversations avec le support. Opter pour des outils qui prennent en charge tous les canaux de communication est toujours une bonne idée. De cette façon, vous pouvez bénéficier de cette flexibilité.

4. Quelle est la granularité des informations que vous souhaitez obtenir en retour ?

Certains outils effectuent des analyses à un niveau plus large, tandis que d'autres font des analyses à un niveau granulaire. Les deux vous aident à prendre des décisions, mais les plateformes d'analyse granulaire ne vous obligent pas à effectuer des tâches manuelles pour comprendre les informations. Les outils d'analyse des sentiments alimentés par l'IA constituent également un bon choix pour obtenir des informations précises et détaillées sur l'état d'esprit des clients.

5. L'outil permet-il une intégration facile du CRM ?

C'est une évidence, non ? Vous investissez dans un logiciel d'analyse pour l'enrichissement des données CRM, alors à quoi bon si l'outil n'offre pas d'intégration CRM ? Choisissez un outil qui permet une configuration et une intégration faciles avec votre CRM, vos outils d'analyse de texte et d'autres API et logiciels de gestion.

Les 5 meilleurs logiciels d'analyse des avis clients pour votre entreprise

Lorsque vous choisissez un logiciel d'analyse du feedback pour votre entreprise, la meilleure approche consiste à faire des recherches, à en sélectionner quelques-uns et à réserver une démonstration pour identifier celui qui convient à votre entreprise. Pour vous aider à gagner du temps, nous avons présélectionné cinq outils d'analyse client leaders sur le marché.

1. Lettria

Lettria est une plateforme d'intelligence artificielle no-code qui permet aux entreprises de tirer le meilleur parti de leurs données textuelles grâce à l'automatisation du traitement du langage naturel (NLP). Elle nécessite une configuration minimale et offre une expérience utilisateur intuitive et une intégration facile avec les CRM. Les utilisateurs peuvent utiliser la plateforme pour collecter des données textuelles de toutes sortes et de tous formats à partir de plusieurs canaux et les analyser. La plateforme offre une gamme de fonctionnalités puissantes, allant de la collecte de textes au nettoyage, en passant par l'annotation et la gestion du vocabulaire.  

Prix et plans : Des plans personnalisables sont disponibles à des prix compétitifs. Cliquez ici pour obtenir un devis.

2. Coup d'œil sur

Glanceable, une solution SaaS B2B d'analyse des avis clients, idéale pour les PME et les grandes entreprises. Elle consolide toutes les informations relatives aux avis des clients sur une seule plateforme et génère des informations alimentées par l'IA que vous pouvez utiliser pour stimuler les ventes et les revenus. Elle propose des solutions et des produits pour la perception de la marque, l'analyse thématique, la génération d'enquêtes, la gestion des avis et l'analyse comparative interne, pour n'en citer que quelques-uns.

Prix et plans : Les forfaits commencent à 499 €. Pour en savoir plus, cliquez ici.

3. Qualtrics

Qualtrics est une plateforme de gestion de l'expérience client (CXM) qui vous permet de recueillir des informations sur les avis clients à travers le parcours client et les enquêtes de satisfaction et de les consolider dans une seule plateforme. Les outils proposés par l'entreprise vous aident à comprendre les informations collectées dans les enquêtes de satisfaction pour obtenir des données exploitables et améliorer votre parcours client. Elle dispose également de solutions pour les produits, les employés, le NPS et l'expérience de la marque, ce qui en fait un bon choix pour les entreprises qui ont besoin d'une solution de gestion de l'expérience à 360 degrés.

Prix et plans : Des plans personnalisables par abonnement sont disponibles. Contactez l'équipe de vente pour plus d'informations.

4. Studio IBM Watson

IBM Watson Studio est une plateforme de data science et de Machine Learning de premier plan pour les entreprises alimentées par l'IA. Elle offre une suite d'outils de data science permettant aux utilisateurs d'importer des enquêtes et d'analyser des ensembles de données, y compris des données visuelles, à l'aide de plusieurs techniques analytiques. Des services NLP pour l'analyse avancée de textes aux outils de conversion speech-to-text et text-to-speech, en passant par les traducteurs de langues et les classificateurs de langage naturel, elle offre une gamme de services et de produits permettant de générer de la valeur à partir des données des utilisateurs.

Prix et plans: Plusieurs options de licence, pay-as-you-go, et des forfaits tout-en-un sont disponibles. Cliquez ici pour plus de détails.

5. Chattermill

Chattermill est une plateforme unifiée d'intelligence client qui permet d'unifier et d'analyser les informations relatives aux avis clients, y compris les données de support et de conversation, obtenues à partir de plusieurs canaux comme les enquêtes, ou autre. Elle utilise le deep learning IA pour analyser les avis clients, détecter les sentiments et offrir des informations impartiales et axées sur les résultats. Les principales fonctionnalités de la plateforme comprennent la collecte des commentaires, l'agrégation du contenu, le marquage, l'analyse thématique, la visualisation des données, l'analyse des sentiments, le NPS, etc.

Prix et plans : Des plans gratuits et par abonnement sont disponibles. Cliquez ici pour plus de détails.

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Votre base de données CRM est une mine d'or, mais si elle n'est pas enrichie à l'aide des outils appropriés, elle peut devenir un champ de mines qui nuit à vos ventes, à vos revenus et à votre réputation. Pourquoi souffrir de blocages dans l'utilisation des données alors que vous pouvez obtenir des informations avec facilité et précision grâce à un outil d'analyse des avis clients ?  

Que vous soyez une start-up sans équipe technique ou une entreprise établie disposant d'équipes d'experts, vous pouvez tirer parti de la puissance de ces plateformes d'analyse dotées d'IA. Investissez dans un outil d'analyse des avis clients comme Lettria et exploitez le pouvoir des données pour garder une longueur d'avance.

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