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comment détecter les signaux faibles

Détecter les signaux faibles grâce à l’IA dans les parcours client

Plongez dans l’univers fascinant des signaux faibles et de leur impact sur l’expérience client, où l’intelligence artificielle joue un rôle crucial : ces subtils indicateurs peuvent révéler des changements émergents et des problèmes latents, éléments essentiels à appréhender pour anticiper les attentes des clients grâce à une analyse avancée basée sur l’IA.

Dans cet article nous verrons :

  • La pertinence des signaux faibles dans l’expérience client
  • L’IA comme catalyseur de changement dans l’expérience client et la détection des signaux faibles

La pertinence des signaux faibles dans l’expérience client

Les signaux faibles sont des indicateurs subtils dans l’expérience client qui révèlent des changements émergents ou des problèmes latents. Il est essentiel de les repérer pour améliorer de manière proactive les interactions et la satisfaction des clients.

Qu’est-ce qu’un signal faible ?

Commençons par une définition simple du terme : « signal faible » dans l’expérience client. Il s’agit d’indices subtils ou d’indications précoces qui peuvent révéler des changements émergents ou des problèmes latents dans la manière dont les clients interagissent avec une entreprise ou perçoivent ses produits et services.

Voici quelques exemples :

  • Une tournée de livraison avec un prestataire spécifique entraîne régulièrement de l’insatisfaction.
  • Une page du portail client présente une mauvaise ergonomie, ce qui entrave le processus de commande sur certains appareils.
  • Une agence affiche des horaires erronés en ligne, provoquant quotidiennement de l’insatisfaction chez les clients.
  • L’absence d’une offre alors qu’elle est proposée par un concurrent entraîne une diminution des commandes.

L’importance des signaux faibles dans l’expérience client

Les entreprises qui parviennent à capturer et analyser efficacement ces signaux faibles sont mieux positionnées pour répondre aux attentes changeantes des clients, améliorant ainsi de manière proactive l’expérience client.

En pratique, la prise en compte adéquate des signaux faibles permet :

  • Une réduction plus rapide des coûts liés à l’insatisfaction (perte de chiffre d’affaires et temps du support client).
  • La mobilisation des équipes opérationnelles en leur fournissant un accès direct à des plans d’actions spécifiques à leurs domaines.
  • Une innovation plus rapide grâce à une détection précoce des évolutions des besoins et comportements clients.

En conclusion,

La capacité à détecter, traiter et agir sur les signaux faibles représente un avantage compétitif indéniable pour les entreprises.

Pourquoi est-il difficile de détecter les signaux faibles ?

La détection des signaux faibles s’avère souvent complexe, car ils peuvent facilement se perdre au milieu du bruit ambiant (retours des clients, scores NPS, tickets, avis en ligne, etc.). De plus, ces signaux subtils peuvent comprendre :

  1. Des modifications dans les comportements d’achat non explicitement exprimées par les clients,
  2. Des références occasionnelles à des problèmes spécifiques dans les retours de clients,
  3. Ou encore des évolutions dans la manière dont les clients abordent la marque sur les réseaux sociaux (dans le cas du B2C).

De plus, les signaux faibles sont souvent associés aux feedbacks qui reçoivent le moins d’attention de la part des équipes CX, Qualité ou Excellence opérationnelle. C’est en partie pour cette raison qu’ils se distinguent des irritants. Prenons l’exemple d’une segmentation du Net Promoter Score (NPS) : les irritants sont identifiés lors de l’analyse des détracteurs et généralement clairement exprimés par les clients. En revanche, les signaux faibles se manifestent subtilement dans les segments des neutres et des promoteurs.

En pratique, détecter des signaux faibles implique :

  1. Centraliser tous les retours clients (signaux de l’expérience client)
  2. Traiter l’intégralité des verbatims clients (données non structurées) associées à ces retours
  3. Corréler ces données avec celles relatives à l’activité commerciale pour établir un lien avec le comportement/contexte opérationnel
  4. Mettre en place en interne les processus appropriés pour identifier les signaux faibles et élaborer des plans d’action précis.

À première vue, ces quatre mesures peuvent sembler complexes sans recourir aux technologies adaptées.

L’IA comme catalyseur de changement dans l’expérience client et la détection des signaux faibles

Quel est l’impact des LLM sur la détection des signaux faibles ?

Comparé aux techniques de machine learning traditionnelles, qui étaient souvent coûteuses et difficiles à déployer sans une équipe de data scientists, les « Large Language Models » (LLM ou Mistral, OpenAI, etc.) présentent 4 avantages techniques en matière de détection des signaux faibles :

  1. Amélioration de la capacité d’analyse : Les LLM peuvent traiter et analyser rapidement de grandes quantités de données textuelles (avis clients, feedbacks, tickets, etc.) par rapport aux méthodes humaines (internes ou externes) beaucoup plus lentement. Ainsi, l’analyse mensuelle de milliers d’avis clients prend désormais quelques minutes au lieu de dizaines d’heures.
  2. Grande habileté dans le traitement du langage naturel : Ces modèles LLM sont excellent dans la compréhension du langage naturel, ce qui les rend utiles pour interpréter des feedbacks complexes et extraire des significations subtiles révélant un changement émergent ou un nouveau développement. Chaque verbatim est géré comme un vecteur comprenant tout le contexte du message (langage utilisé, sens véhiculé, intonation) stocké dans une base de données vectorielle non relationnelle.
  3. Détection multidimensionnelle : Les LLM peuvent intégrer et analyser des données provenant de différentes sources et formats (CRM, avis clients, tickets, fichiers plats). Ils offrent ainsi une vision holistique des signaux faibles dissimulés au sein d’une multitude de données disparates propres à l’entreprise. La prise en compte multiple permet une corrélation facilitée entre les données et accroît le nombre détectable de signaux faibles.
  4. Personnalisation approfondie basée sur le contexte : Les LLM peuvent être entraînés ou adaptés pour se focaliser sur des secteurs spécifiques ou domaines d’intérêt particuliers à l’entreprise afin d’améliorer leur capacité à identifier les signaux faibles pertinents pour ces contextes spécifiques.

Comment l’IA améliore la détection des anomalies ?

Après avoir abordé les 4 points techniques dans la section précédente, il y a différentes implications métier liées aux processus opérationnels utilisés pour détecter les signaux faibles.

  • Premièrement, l’IA permet une identification plus rapide des anomalies. Grâce à son analyse avancée, sa quasi-compréhension du langage humain et sa prise en compte du contexte de l’entreprise, les signaux faibles sont identifiés bien plus rapidement. Ainsi, le temps nécessaire pour identifier ces signaux est considérablement réduit lorsqu’on fait appel à l’IA. Selon les cas d’utilisation et les processus d’analyse, le temps nécessaire pour repérer ces signaux peut être jusqu’à 50 fois plus court.
  • Deuxièmement, grâce à l’intégration des données opérationnelles dans l’analyse, l’IA permet une corrélation automatique avec la source du signal faible (parcours d’achat, typologie client, etc). Cela correspond à ce qu’on appelle “l’analyse racine ». Par exemple : 87% des clients insatisfaits de l’offre en ligne X la semaine S-1 appartiennent à la catégorie 65+.
  • Troisièmement, dans le cadre de l’identification des anomalies,l’IA offre une meilleure compréhension du problème source grâce à plusieurs tâches automatisées telles que la synthèse de verbatims et la détection des points d’amélioration.

Toutes ces actions étaient auparavant effectuées trimestriellement ou annuellement par des consultants ou instituts spécialisés en recherche marketing.

Aller au-delà de la simple détection des anomalies : une résolution rapide et efficace

En exploitant pleinement les capacités de l’IA et ses données, il est désormais possible d’aller plus loin que la simple détection des anomalies et des signaux faibles. L’objectif est dorénavant d’accélérer la résolution des anomalies au niveau opérationnel par les équipes métiers (en agence / au siège pour le produit / etc.).

  1. Évaluation de l’impact des anomalies (non lié à l’IA) : Pour susciter un réel changement en interne, rien ne vaut une visibilité sur le coût associé à chaque anomalie afin de prioriser leur traitement adéquatement. En intégrant ces informations dans le CRM, il devient possible de quantifier l’impact financier du chiffre d’affaires potentiellement perdu si les anomalies détectées dans les signaux faibles ne sont pas traitées.

Impact financier de l’anomalie (€) = Revenu moyen par client (€) x nombre de clients impactés par l’anomalie

  1. Plan d’action : L’utilisation de l’IA permet la génération automatique de plans d’action (ce que nous réalisons chez Feedier), basés sur l’impact des anomalies, les retours utilisateurs et les données commerciales. Ces plans proposent des actions opérationnelles claires et facilement applicables sur le terrain.

Pour conclure, dans ce contexte en constante évolution, les signaux faibles se révèlent être des indicateurs cruciaux pour anticiper les attentes et améliorer l’expérience client. L’intégration de l’intelligence artificielle pour détecter et analyser ces signaux offre un avantage compétitif en permettant une identification rapide ainsi qu’une résolution efficace des problèmes émergents. Cela renforce ainsi la flexibilité et la proactivité des entreprises.

À propos de Feedier

Vous souhaitez améliorer la gestion des retours clients ? La plateforme d’Intelligence Client de Feedier simplifie l’exploitation des données clients, en combinant les données de feedback non structurées avec les données métier structurées. Elle accélère la prise de décisions opérationnelles en fournissant à nos clients des informations percutantes pour guider leurs actions. Avec Feedier, ils exploitent pleinement leurs données client grâce à l’intégration de l’IA et aux rapports automatisés, leur permettant ainsi d’avoir une longueur d’avance sur leurs concurrents tout en agissant avec confiance et clarté.

 

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