Des solutions pour analyser la parole client !

Des solutions pour analyser la parole client !De plus en plus d’entreprises ou institutions donnent la parole à leurs usagers. Mais que se passe-t-il ensuite ? S’il est aisé d’analyser un questionnaire fermé, le contenu de l’ensemble des commentaires, réclamations, avis et autres verbatim récoltés, reste bien plus obscure. C’est à cette problématique que s’est attelé la chaire Données / Connaissance Client de la Fondation UBS.

Réunissant les mécènes Cofilmo, Valrhona, BRED et Thélem assurances et en association avec le LEGO (Laboratoire d’Economie et de Gestion de l’Ouest), un un applicatif de traitement automatique du langage naturel est né et un article est sur le point d’être soumis à une revue anglophone.

"La parole client largement collectée mais insuffisamment exploitée"

« Avec la multiplication des canaux de communication, mails, enquêtes, formulaires Web, SAV, Centre de Contacts Clients, la parole client est aujourd’hui largement collectée mais encore insuffisamment, voire non exploitée », observe Antoine-Éric Sammartino, titulaire de la chaire Données/ Connaissance Client. A travers la Fondation UBS, dirigée par Véronique Bosc Burel, les mondes de l’entreprise et de la recherche se rencontrent autour de problématiques communes. « Chacun est gagnant, les laboratoires pour accéder à des données réelles et développer leurs travaux de recherches, les entreprises pour alimenter leurs réflexions et remettre en perspective leurs actions tant stratégiques qu’opérationnelles. Ces dernières sont souvent dans l’urgence et n’ont pas le temps de faire émerger des sujets stratégiques », reprend le titulaire. Le rapprochement se fait à travers des stages, des alternances, ou encore des thèses Cifre.

Trois des entreprises partenaires testent depuis quelques mois un nouvel applicatif développé au sein de la chaire par Anne-Cécile Gay, data-scientist. TOPCA.PY (Traitement Opérationnel de la Parole Client avec PYthon) est une application interactive reposant sur des algorithmes mathématiques qui permettent d’analyser un grand volume de données textuelles de façon automatique au regard de la satisfaction client. « Le traitement automatique du langage permet d’identifier des attentes clients et de développer des réponses en meilleure adéquation », a soulevé l’un des partenaires de la chaire.

Un applicatif intuitif et open source

Cet applicatif sera mis à la disposition de tous dès ce mois de décembre sur le site internet de la chaire . S’il ne remplace pas un spécialiste de l’analyse de données textuelles, il permet d’étudier rapidement le lien entre verbatim et satisfaction client : des visualisations graphiques mettent en évidence les mots clés et les thématiques évoquées par les clients ; l’analyse du vocabulaire et de la ponctuation permettent d’automatiser la détection de l’insatisfaction client. De nouveaux process ou actions ciblées pourront ensuite être mis en œuvre et automatisés. « L’analyse automatique du langage dans le cadre de la satisfaction client révolutionne les pratiques en interne pour des entreprises qui n’utilisaient pas toute la richesse des verbatim ou d’autres qui les traitaient manuellement et gagnent ainsi énormément de temps », ajoute Anne-Cécile Gay.

Le traitement automatique du langage naturel

« Les expériences clients sont de plus en plus globales et complexes et il est important de développer de nouvelles méthodologies pour approfondir la connaissance sur la satisfaction des clients », souligne Yolande Piris, professeure des Universités et directrice scientifique de la chaire. La recherche sur la satisfaction client et le recours au traitement automatique du langage naturel (TALN) est au cœur d’un nouvel article de Yolande Piris, en collaboration avec Anne-Cécile Gay,  qui sera soumis en cette fin d’année à une revue anglophone. Le matériel qualitatif, analysé par le TALN, peut apporter un autre regard que les approches traditionnelles, mais aussi poser les bases d’un traitement automatique et personnalisé des retours clients. « Les questionnaires de satisfaction sont difficiles à mettre en place et on ne sait pas toujours ce que l’on mesure entre une expérience ponctuelle avec la marque ou une expérience plus globale qui comporte aussi des éléments qui échappent aux entreprises », complète Yolande Piris.

 

 @De l'oeil à la plume

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