Quelle IA choisir pour l’analyse de verbatims ?

Avec la montée en puissance des canaux numériques et la généralisation des enquêtes de satisfaction, les verbatims clients se multiplient. Ces précieux retours d'expérience représentent une mine d'informations pour comprendre les attentes, identifier les points de friction et innover. Et face à ce volume considérable de données textuelles, l'intelligence artificielle s'impose comme une solution incontournable pour un traitement efficace et approfondi. Mais quelle IA choisir pour analyser vos données et verbatims clients ?

Cet article a pour objectif de vous éclairer dans votre choix dans ce paysage complexe de l’IA.

Pourquoi l'analyse des verbatims est essentielle

L'analyse des verbatims clients va au-delà de la simple collecte d'opinions. Elle permet de faire des découvertes, de répondre aux "pourquoi" derrière les scores de satisfaction, et de réagir plus vite et mieux aux problématiques soulevées. En d'autres termes, elle transforme la voix du client en informations actionnables pour améliorer l'expérience client.

Cependant, les approches traditionnelles et certaines solutions d'analyse sémantique peuvent montrer leurs limites face à la complexité des organisations, au manque de finesse des plans de code, à un manque de flexibilité, à la difficulté de suivre les évolutions dans le temps, ou encore aux problèmes d'intégration avec les outils internes. De plus, aucun humain ne peut lire et analyser la totalité des commentaires clients.

Les questions clés à se poser avant de choisir une IA

Avant de vous lancer dans le choix d'une solution d'IA, il est crucial de définir clairement votre périmètre d'analyse. Quelles entités, parcours clients ou points de contact sont concernés ? Il est également fondamental d'évaluer la disponibilité et l'exploitabilité de vos sources de données existantes. Quelles sont toutes les sources de la voix du client ? Faut-il envisager de nouveaux canaux de recueil de feedback ?

Ensuite, interrogez-vous sur l'exploitation des résultats. Qui est en capacité d'agir sur l'expérience client ? Qui doit être informé ? À quelle fréquence les résultats doivent-ils être transmis ? Définir précisément ces aspects vous aidera à déterminer le type d'IA et les fonctionnalités qui répondront le mieux à vos besoins.

 

Les étapes clés pour analyser efficacement les verbatims clients

L’analyse des verbatims clients repose sur une série de traitements permettant de transformer un grand volume de feedbacks textuels en insights exploitables. Ces traitements sont essentiels pour extraire de la valeur et guider la prise de décision. Voici les principales étapes :

· Comprendre le langage naturel : Le langage humain est riche, nuancé et souvent imprécis. Il est important d’interpréter les phrases en tenant compte des synonymes, des tournures idiomatiques, de l’ironie ou encore des fautes de frappe. Cette compréhension est la base d’une analyse pertinente et fiable des verbatims.

· Résumer la voix du client : Face à une grande quantité de feedbacks, il est essentiel de synthétiser l’information pour en extraire les tendances clés. Un bon outil d’analyse doit être capable d’identifier les sujets les plus fréquemment abordés par les clients et de regrouper les idées similaires pour donner une vision claire des attentes et frustrations.

· Détecter des sentiments et émotions : L’analyse des sentiments permet d’aller au-delà des mots pour comprendre l’émotion derrière chaque retour client.

· Hiérarchiser les sujets : Tous les retours clients n’ont pas le même impact sur l’expérience globale. L’analyse de verbatims doit pouvoir classer les sujets en fonction de leur récurrence et de leur importance stratégique.

· Visualiser les résultats des analyses : L’exploitation des insights passe par une restitution claire et exploitable des résultats. Des tableaux de bord personnalisés, des cartes d’actions prioritaires ou des graphiques dynamiques permettent aux équipes de voir en un coup d’œil les tendances, les points d’amélioration et l’évolution des indicateurs clés au fil du temps.

· Prédire le comportement des clients :  L’analyse avancée des verbatims ne se limite pas à une photographie de l’état de l’expérience client. Grâce aux modèles prédictifs, il est possible d’anticiper les comportements futurs : risque de churn, probabilité de recommandation, niveau d’engagement futur… Ces prédictions permettent d’adopter une posture proactive et de mettre en place des actions correctrices pour fidéliser les clients.

Les différents types d'IA pour le traitement des verbatims

Le paysage de l'IA pour l'analyse de verbatims comprend principalement trois approches, souvent complémentaires :

• Le Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) : Cette approche basée sur des règles lexicales et syntaxiques est essentielle pour la préparation des textes (tokenisation, lemmatisation, analyse grammaticale,...). Le NLP permet l'utilisation de modèles de classification à base de dictionnaires et de règles (grammaires, structures syntaxiques, règles spécifiques). Le NLP permet de comprendre le langage dans le contexte métier et hiérarchiser les sujets.

• L'Apprentissage Automatique (Machine Learning - ML) : Ce domaine de l'IA permet à une machine d'apprendre à partir de données pour effectuer des tâches ou faire des prédictions sans programmation. Le ML améliore l'automatisation, la performance et la précision des tâches de NLP. Le ML correspond à l'entraînement, la prédiction et l'optimisation des modèles. Grâce à l'apprentissage, il permet l'automatisation pour le traitement et la classification des verbatims.

  
  

  

• Les Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs) : Ces modèles d'IA générative (tels que ChaGPT, Mistral...) sont particulièrement efficaces pour la génération de contenu, les chatbots, l'assistance virtuelle et l'analyse contextuelle à grande échelle. Ils excellent dans la compréhension du langage dans le contexte métier, la hiérarchisation des sujets, la synthèse des avis clients, la visualisation de l'évolution des indicateurs, la prédiction du comportement client et la détection des sentiments, thèmes et tendances. Les LLMs peuvent générer du texte, répondre à des questions, résumer des documents et traduire des langues.

Les résultats attendus de l'analyse de verbatims avec l'IA

L'analyse sémantique via l'IA est capable de vous révéler des informations précieuses. Vous pouvez ainsi comprendre le langage et les émotions de vos clients, hiérarchiser les sujets importants pour prioriser vos actions, suivre l'évolution des indicateurs dans le temps, prédire le comportement des clients et comparer les performances sur des critères précis.

Pour aller plus loin et visualiser ce qu’il est possible de faire grâce à l’IA, vous pouvez visionner le replay de notre webinaire sur le sujet ici.

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