Quels changements dans la mesure de la satisfaction client ?

Les entreprises ont massivement investi dans la mesure de la satisfaction depuis le début des années 2000. Elles comprennent que la satisfaction client a un impact sur leurs performances. Les clients satisfaits reviennent plus souvent, leur panier d’achat est plus élevé. Selon une étude de Bain & Company, une augmentation de 5 % de la fidélisation client peut entraîner une hausse des profits de 25 à 95 %.

Mais est-ce que la mesure de la satisfaction client est vraiment une source de profit pour les entreprises qui s’engagent dans cette démarche ?

Jusqu’ici, on croyait qu’il suffisait d’améliorer la satisfaction pour booster mécaniquement les performances ? Et si c’était un peu plus compliqué que ça ?

D’autres facteurs (concurrence, événements extérieurs, conjoncture économique, …) influent sur les ventes en magasin. Quelle est alors la part réelle de la satisfaction client sur les performances ? Dans quelle mesure la satisfaction impacte-t-elle les ventes ?

Pour le savoir, il faut adopter une approche granulaire, data-based, de la satisfaction et mesurer non seulement son niveau mais son impact réel. C’est désormais possible grâce à l’IA et une meilleure maîtrise des données.

Dans cet article, découvrez comment vous pouvez tirer profit de cette (r)évolution de la mesure de la satisfaction client pour booster vos ventes.

Comment l’IA transforme la mesure de la satisfaction client

L’intelligence artificielle (IA) redéfinit la mesure de la satisfaction client. Grâce à sa capacité à analyser quasi instantanément des jeux des données complexes, elle aide les entreprises à mieux comprendre leurs clients, détecter des insights dans les commentaires clients et les transformer en leviers d’actions.

Une analyse rapide et exhaustive des données de satisfaction 

L’intelligence artificielle donne aux entreprises une capacité sans précédent à analyser rapidement des volumes massifs de données provenant de différents canaux. 

Là où les approches traditionnelles peinaient à extraire des insights exploitables à partir d’enquêtes ou de feedbacks fragmentés, l’IA offre :  

• Une vitesse d’analyse inégalée : les algorithmes d’IA peuvent traiter en quelques secondes des millions de points de données issus d’enquêtes, d’avis en ligne, d’interactions sur les réseaux sociaux, d’emails ou encore de conversations avec le service client.  Vous pouvez donc intégrer tous les points de contact de l’expérience client dans vos efforts de mesure et de compréhension de la satisfaction client.
• Une couverture globale : l’IA ne se limite pas à un échantillon représentatif mais peut analyser 100 % des données disponibles.
• Une vision unifiée : en croisant des données multicanales, l’IA fournit une vue complète de la satisfaction client. Elle détecte aussi bien les impressions explicites (via des enquêtes) des clients que les signaux implicites (tonalité des avis, …)

Une compréhension granulaire des retours clients grâce à l’analyse sémantique 

Ces dernières années, les solutions d’intelligence artificielle ont réalisé des progrès considérables en matière du traitement du langage naturel (Natural Language Processing). Ces avancées ont rendu l’analyse sémantique plus accessible aux entreprises.

L’IA permet aujourd’hui d’analyser en profondeur les feedbacks clients (avis, commentaires, interactions). Elle est capable d’identifier non seulement le contenu d’un texte mais aussi les émotions associées. Elle sait aussi repérer des tendances récurrentes dans de vastes jeux de données. 

Concrètement, l’analyse sémantique permet de :

• Catégoriser les avis : associer le contenu de l’avis aux items de l’expérience client correspondants (prix, accueil, encaissement, conseil, …)
• Détecter les sentiments : classifier automatiquement les commentaires positifs, négatifs ou neutres
• Identifier des sujets récurrents

Par exemple, si une cliente affirme « la vendeuse nous a sauté dessus au bout de 2 secondes », l’analyse sémantique va associer cette affirmation à l’item « accueil » et comprendre que la cliente est mécontente sur ce point.

Imaginez maintenant une entreprise qui reçoit quotidiennement plusieurs centaines d’avis sur ses produits via ses différents canaux. Analyser manuellement ces retours serait non seulement chronophage mais aussi limité en termes de profondeur. 

Grâce à l’IA et au traitement du langage naturel, cette entreprise peut :  

• Identifier instantanément les tendances
• Détecter les émotions sous-jacentes dans chaque commentaire 
• Prioriser ses actions en fonction des thèmes les plus récurrents et/ou critiques  

La mesure de l’impact de la satisfaction sur les ventes 

Avec les capacités de traitement des données disponibles aujourd’hui, il est possible de croiser des jeux de données pour améliorer la compréhension de la satisfaction client. 

Traditionnellement, les entreprises mesuraient la satisfaction de manière isolée. Et leurs actions reposaient sur le postulat qu’améliorer la satisfaction aurait un impact mécanique sur les performances.

Désormais, en croisant les données de satisfaction (NPS) et les données transactionnelles (fréquence d’achat, panier d’achat, CA), nous sommes en mesure de comprendre l’impact réel de la satisfaction sur les ventes. C’est la vision que nous portons chez WizVille depuis plusieurs années. Grâce au travail de nos équipes R&D, nous sommes capables de quantifier l’impact de la satisfaction client sur les ventes. Nous sommes également capables de mesurer les gains de performance que vous pourriez obtenir en maximisant la satisfaction sur un item spécifique de l’expérience client.

Concrètement, l’idée, c’est de pouvoir affirmer que, si vous augmentez de X points votre note sur l’accueil, cela peut se traduire par une augmentation des ventes de X%.

Maintenant que nous savons mesurer l’impact de la satisfaction sur les ventes, comment passer à l’action ? C’est là qu’interviennent les recommandations intelligentes.

De la mesure de l’impact aux recommandations intelligentes 

Mesurer l’impact de la satisfaction client sur les ventes permet de mettre en évidence les items sur lesquels vous devez agir en priorité pour améliorer vos performances. Mais comment passer du « quoi » au « comment » ? Comment rendre actionnable cette connaissance acquise grâce à la donnée ?

Dans l’impact, les gains potentiels sont calculés en fonction des points de vente les plus performants de votre réseau. Par exemple, les points de vente qui obtiennent les scores les plus élevés sur l’accueil en retirent un gain de CA de X%. 

Donc, en toute logique, si vous atteignez le même score sur cet item, vous pourriez atteindre le un niveau de performance similaire.

Comment ?

En répliquant les meilleures pratiques des magasins les plus performants. Les recommandations intelligentes vont donc s’inspirer des succès des magasins les mieux notés sur un item pour vous donner des pistes d’action qui ont déjà fait leurs preuves.

Faites de la satisfaction client un centre de profit 

Pour faire de la satisfaction un centre de profit, connaître l’impact de la satisfaction sur les ventes, pour chaque item, est une condition nécessaire, mais pas suffisante.

Les recommandations intelligentes vous indiquent ensuite la voie à suivre pour améliorer vos performances. Voici quelques leviers que vous pouvez actionner.

Monétiser les clients satisfaits 

Selon une étude américaine, un client totalement satisfait génère 2,6 fois plus de revenus qu’un client modérément satisfait et 17 fois plus qu’un client plutôt insatisfait.

Par conséquent, dans votre approche de la satisfaction client, plutôt que de consacrer beaucoup d’efforts à « retourner » des clients insatisfaits, vous avez tout intérêt à capitaliser sur vos clients satisfaits. Les moteurs de votre croissance sont les clients qui vous donnent une note NPS de 9 ou 10.

Pour capitaliser sur le potentiel de vos clients promoteurs, vous pouvez miser sur plusieurs tactiques :

• L’upselling ou le cross-selling ciblé consiste à mettre en avant vos nouvelles offres ou  des offres complémentaires de manière personnalisée à des clients promoteurs en fonction de leur historique d’achat et de leurs feedbacks
• La création d’une communauté de consommateurs permet d’offrir des expériences uniques à vos clients promoteurs pour renforcer leur engagement. Par exemple, vous pouvez leur donner accès à des avant-premières, des ventes privées, des événements avec des influenceurs.
• Les programmes ambassadeurs contribuent à faire de vos clients promoteurs des relais de votre marque auprès de leur entourage. Ils deviennent ainsi partie prenante dans votre stratégie d’acquisition client.

Piloter la rétention et la valeur client 

Faire revenir des clients satisfaits régulièrement est plus facile et moins coûteux que d’acquérir de nouveaux clients. La mesure de la satisfaction client peut vous aider à :

• Identifier vos clients satisfaits
• Comprendre les raisons de leur satisfaction

Une fois que vous comprenez les ressorts de leur satisfaction, vous pouvez agir pour piloter la rétention et augmenter la valeur de vie client (Customer Lifetime Value). Pour ce faire, vous devez vous assurer de la satisfaction du client à chaque moment-clé de son expérience avec votre marque. 

Et, grâce à la donnée, vous pouvez même vous montrer proactif pour lui offrir une expérience premium. Par exemple, vous pouvez mettre en place des alertes pour intervenir avant qu’un client ne se désengage. Vous pouvez aussi adapter les offres et les communications en fonction de ses préférences et de ses interactions.

Longtemps, la mesure de la satisfaction client fonctionnait surtout comme un baromètre. Les entreprises s’efforçaient d’agir sur le niveau de satisfaction mais l’impact réel sur les performances restait largement un angle mort.

Aujourd’hui, la mesure de la satisfaction prend une nouvelle dimension. Avec l’IA, les capacités d’analyse des avis et du verbatim client sont décuplées. Les entreprises peuvent désormais repérer des tendances dans les avis, associer facilement un sujet et un sentiment et, ce, sur de vastes volumes. 

Mais surtout, ce qui change, c’est qu’il est maintenant possible de croiser les données de satisfaction et les données transactionnelles pour évaluer l’impact de la satisfaction sur les ventes.

Cette nouvelle approche transforme la satisfaction en un moteur de croissance. Les entreprises peuvent non seulement mesurer avec précision la satisfaction, mais aussi activer des leviers concrets pour booster leur chiffre d’affaires. 

La clé ? Exploiter les insights fournis par l’IA pour nourrir un cercle vertueux : satisfaction → fidélisation → recommandations → revenus.

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