À l’ère de l’hypercompétitivité, l’expérience client, ou CX, est devenue l’un des principaux facteurs de différenciation concurrentielle. À ce jour, les spécialistes en marketing et les professionnels·elles du CX se demandent encore : Quel impact a l’expérience client sur les principaux indicateurs de performances, tels que le chiffre d’affaires, les ventes ou le panier moyen des clients ?

La réponse se cache dans les données textuelles non-structurées, souvent déjà présentes dans les bases de données.

Plusieurs organisations possèdent une quantité de données massives sur lesquelles elles ne capitalisent que très peu. En effet, les sondages, les échanges en messagerie instantanée ou les commentaires des clients constituent une mine d’informations en or quand on cherche à actionner des stratégies pertinentes aux besoins de ses clients. Cependant, le traitement de ces informations est encore fastidieux et très chronophage.

Les progrès technologiques offrent une nouvelle méthode : l’analyse de texte automatisée. La classification, l’analyse du sentiment et l’analyse sémantique sont des techniques du NLP (Traitement Naturel du Langage) qui permettent d’automatiser et d’optimiser ce processus. Aujourd’hui, les données textuelles non-structurées permettent aux organisations qui l’exploitent de :

• Détecter rapidement les impressions positives et négatives de leurs clients ;
• Identifier des tendances émergentes ;
• Réduire les coûts opérationnels en éliminant les problèmes courants de service à la clientèle ;
• Développer des produits innovants basés sur la richesse des réactions des clients ;
• Comprendre les causes concrètes des scores de satisfaction des clients ;

Tous ces éléments se combinent pour générer un véritable retour sur investissement en augmentant les ventes et la fidelité, en améliorant le taux de rétention et de satisfaction de sa clientèle. Le tout, en s’assurant que les actions de l’organisation restent fidèles en répondant à la véritable voix du client (VoC).