Comme vous le savez, l’e-réputation de votre marque est un peu comme une vitrine numérique. Les prospects scrutent les informations qu’ils trouvent sur le web et selon ce qu’ils lisent ils se déplacent ou non dans vos établissements.
Les avis clients représentent une grande partie de votre réputation en ligne. Ils donnent confiance à vos consommateurs et ont une incidence directe sur votre chiffre d’affaires. Pour preuve, ils impactent 67,7 % des décisions d’achat1.
De plus, 88 % des consommateurs recherchent des avis en ligne avant de choisir un service local2.
Pour gérer son e-réputation, il faut donc gérer ses avis clients. Mais comment ? Aujourd’hui l’intelligence artificielle permet des études extrêmement précises, notamment grâce à l’analyse sémantique des avis clients.
Découvrons ensemble cette nouvelle technologie !
1. Améliorer sa réputation en ligne en analysant les avis clients par catégorie et localité
L'analyse des avis clients par catégorie
Avant les avancées technologiques récentes, les avis clients étaient classés selon la simple dualité négatif / positif. A la limite on pouvait avoir un détail par point de vente. Pas très précis donc.
Désormais l’analyse sémantique des avis clients permet de détecter, regrouper et trier les commentaires selon des thématiques ciblées comme l’accueil, les horaires, la livraison ou encore les conseils. Dans l’exemple ci-dessous on peut voir que l’IA détecte différents sujets au sein d’un même avis client.
Exemple d'avis clients analysé avec l'analyse sémantique
En plus de l’occurrence, l’outil effectue évidemment un classement des thématiques selon les aspects positifs ou négatifs. Ce croisement des données permet de faire ressortir les sujets principaux des avis et leur tonalité.
Dans l’exemple ci-dessous on remarque que les avis clients se réfèrent principalement au personnel, à l’ambiance et l’accueil.
Extrait du compte rendu trimestriel de l'analyse sémantique Digitaleo
Vous pouvez donc identifier d’un coup d’œil les points forts de votre réseau et axes de progression ! Pratique pour adapter vos plans d’actions.
L'analyse des avis clients par localité
L’analyse sémantique des avis clients vous permet également un classement de proximité, avec des détails par point de vente.
Dans l’exemple ci-dessous on remarque que certains points de vente ont une note de 100 % d’avis positifs (bravo !) alors que d’autres dépassent les 50 % d’avis négatifs. Les différences territoriales sont donc mises en avant.
Extrait du classement des établissement d'un réseau par analyse sémantique
Cette analyse de proximité vous procure plusieurs atouts pour optimiser la satisfaction de vos clients. Tout d’abord, en identifiant les « bons élèves » vous pouvez repérer leurs points forts. Que vous dupliquez ensuite sur l’ensemble de votre réseau ! Ensuite, l’analyse met en avant vos axes de progression. Vous pouvez voir où ça ne fonctionne pas, trouver pourquoi et mettre en place des actions correctives.
Imaginons que votre point de vente situé à Rennes obtienne une note élevée en Accueil (100 % d’avis positifs). Parallèlement, votre établissement de Paris atteint une note de 67 % d’avis négatifs sur le même sujet. Il y a donc un problème. Peut-être faut-il envisager une formation sur l’accueil client pour vos équipes de Paris ? Sans le détail par thématiques et par localités vous n’auriez pas eu conscience de cette différence et n’auriez pas pu agir.
L’analyse sémantique des avis clients vous permet donc d’améliorer l’expérience de vos clients. En agissant en amont avant que le consommateur vous note, vous améliorez votre e-réputation !
2. Aller encore plus loin grâce à l'analyse sémantique des intentions
L’analyse sémantique approfondie le traitement du contenu des avis clients en y ajoutant l’examen des intentions. Cette technologie permet de faire la différence au sein d’un même message sur les sentiments du client. Elle comprend les nuances et permet d’avoir une vision juste et globale.
Prenons l’exemple d’un client qui écrit : « Produits défectueux, en panne après seulement une semaine d’utilisation ! Heureusement le SAV a procédé rapidement à un échange ». En ajoutant l’intention à l’occurrence, l’analyse sémantique des avis clients va classer le commentaire en négatif pour la thématique « produit » mais aussi en positif pour celle du « SAV ». Ce qui permet une étude extrêmement détaillée et une vision précise du parcours client dans vos points de vente !
Comme pour le classement par thématique et par localité, l’étude des intentions approfondie vos points forts et axes d’amélioration. Ce qui vous permet de préparer un plan d’actions aux petits oignons pour chaque point de vente !
N’oubliez pas : les consommateurs partageant régulièrement leurs expériences sur le web, avoir un parcours client de qualité c’est bénéficier d’une bonne réputation en ligne !
Conclusion
L’analyse sémantique des avis clients est un moyen performant pour améliorer sa e-réputation. En étudiant les thématiques, la tonalité, la localité et l’intention, cette technologie vous fournit une vision précise de votre parcours client. Vous identifiez ainsi vos points forts, à dupliquer sur l’ensemble de votre réseau, et vos axes de progression.
Pour analyser rapidement l’ensemble de vos avis clients, vous pouvez vous appuyer sur une plateforme de gestion des avis clients. Grâce à l’intelligence artificielle développée par Digitaleo, vous bénéficiez d’un classement de vos avis clients en 16 thématiques spécialement adaptées aux réseaux d’enseignes (Accessibilité, Accueil, Achalandage, Ambiance, Choix, Conseil, Equipe, Environnement, Fidélisation, Horaire, Livraison, Prix, Propreté, Rendez-vous, Réactivité, SAV). Ce qui vous permet d'optimiser l'expérience client et par conséquent votre réputation en ligne !
Références :
1. https://www.netoffensive.blog/e-reputation/statistiques/#e-reputation-et-avis-de-consommateurs
