Comment mieux écouter mon client grâce au NLP (Natural Language Processing ) ?

L’analyse et surtout la compréhension efficace des retours-clients sont devenues des chantiers marketing fondamentaux pour toute entreprise souhaitant optimiser son expérience d’achat, améliorer un produit ou évaluer l’impact d’une décision stratégique.

Que pensent les clients de mon produit ? Quelles sont les attentes de mes clients ? Quels sont mes points forts et mes points faibles dans le tunnel d’achat ? Est-ce que le nouvel agencement d’un de mes magasins plaît ?

Pour répondre à ces questions, bon nombre de commerçants et e-commerçants se sont dotés d’outils qui prennent en compte les retours suite à des achats de produits et services ou à l’abandon d’un processus en cours. Mais ces questionnaires traditionnels montrent leurs limites quant à la précision et la pertinence des insights délivrés. Ils viennent compléter l’ensemble des informations laissées par les internautes sur Google, TripAdvisor, Twitter, Booking, … Bien sûr, il est possible de parcourir l’ensemble des commentaires des questionnaires de satisfaction et de se faire une idée, mais en plus d’être chronophage cette analyse n’est pas assez robuste pour prendre des décisions stratégiques. Au détriment du traditionnel questionnaire de satisfaction, les nouvelles générations utilisent des canaux divers et variés pour émettre avis et commentaires sur leur expérience client. La multiplicité des canaux et l’important volume de données rendent donc impossible un traitement manuel.

Mais comment tirer profit du NLP pour optimiser l’expérience client ?

Plusieurs techniques avancées de NLP sont utilisées pour extraire des informations précieuses à partir des commentaires écrits par les clients. Les algorithmes de Topic Modeling nous permettent de détecter des similarités entre groupes de commentaires et ainsi identifier des sujets-clés.
Nous pouvons alors suivre l’évolution de ces thèmes principaux et surveiller en temps réel l’efficacité d’une décision stratégique. Une fois les thématiques identifiées, nous utilisons des techniques avancées de machine learning afin de mesurer les émotions positives ou négatives associées. Couplé avec du web scrapping-une technique d’extraction intelligente de données de sites web- nous sommes capables d’automatiser cette analyse sur l’ensemble des canaux de contacts : questionnaires de satisfaction, forums de consommateurs, réseaux sociaux etc

Le NLP est donc un outil puissant du Data Scientist – à vocation marketing- qui permet aux entreprises de prendre de la hauteur mais également d’identifier des leviers actionnables rapidement sur le terrain.

L’ère du numérique a modifié profondément le rôle du client dans le commerce. La compréhension de leurs attentes, tant pour la direction des ventes que pour le marketing et la relation client, est désormais un atout stratégique de premier plan. Ces dernières années, les entreprises se sont attachées à collecter une multitude de données-clients autant quantitatives que qualitatives. Le défi consiste maintenant à les exploiter de manière efficiente et opérationnelle.

La Data Science accompagne les entreprises pour passer d’une simple connaissance à une véritable intelligence-client. En s’appuyant sur ces nouveaux champs fondés sur la donnée, C-Ways vous accompagne aujourd’hui dans toutes vos démarches d’amélioration d’expérience-client.

Baptiste Monpezat – C-Ways

C-Ways est une société de conseil en Marketing d’anticipation fondé sur les Data Sciences – Contact : eva.lekic@c-ways.com / 06 12 12 45 17

2019-01-23T11:01:53+00:00 18 janvier 2019|