Enquêtes de satisfaction et feedback client
La puissance de l’analyse lexicale automatisée.

Les enquêtes par Internet sont de plus en plus présentes dans notre vie. Le niveau de sollicitation des clients oblige aujourd’hui les marques à réfléchir à l’expérience client lorsque ce dernier accepte de répondre à une enquête. Cette expérience passe par la présentation du questionnaire (lisibilité, ergonomie) mais aussi par sa capacité à laisser le client s’exprimer librement. Les questions ouvertes sont alors de plus en plus plébiscitées au détriment des questions fermées souvent remises en question par les répondants aux enquêtes (robotiques, inutiles, lassantes…

Pierre Molina, Directeur Général de l’Institut d’étude HERALIS Marketing et propriétaire de la solution Webfeeling, nous donne ce mois-ci son point de vue sur l’intérêt croissant d’étoffer par des questions ouvertes nos enquêtes de satisfaction.

Bonjour Pierre Molina,

Vous êtes fondateur de l’Institut d’études HERALIS Marketing et propriétaire de Webfeeling, solution de feedback management dont la stratégie de développement repose avant tout sur l’innovation et la proposition de nouveaux produits d’écoute et d’analyse de l’expérience client.

Ce mois-ci, vous souhaitez nous parler d’une tendance très forte en matière de mesure de la satisfaction client, à savoir l’analyse des commentaires issus des enquêtes. Pouvez-vous nous en dire plus.

Les marques réfléchissent de plus en plus à l’expérience utilisateurs (les clients) quand ces derniers répondent à une enquête de satisfaction. Ceci n’est pas très étonnant quand on pense au nombre de sollicitations que reçoivent chaque année les clients. J’invite d’ailleurs nos lecteurs à lire notre communication du mois de juin 2019 qui abordait ce sujet, en donnant les résultats d’une étude* que nous avons mené et qui traite de l’appétence (ou pas) des consommateurs à répondre aux enquêtes de satisfaction.

La tendance montre que les marques se tournent peu à peu vers une expérience utilisateur centrée sur le discours libre du client durant l’enquête. Cette liberté d’expression est caractérisée par la présence croissante des questions ouvertes, au détriment des questions fermées perçues de plus en plus comme une « obligation » à répondre à l’enquête « comme des robots ».

 

Que devons-nous retenir de votre étude ?

Que nous nous dirigeons, comme nous venons de le voir, vers des enquêtes où le nombre de questions va en diminuant au profit de la liberté pour le client de s’exprimer à travers des champs de réponse ouverts. La partie « questions fermées » voit son contenu diminuer pour ne conserver (à terme) que les principaux KPI et quelques questions fondamentales à la description du parcours client.

Avec l’évolution technologique et en particulier l’avènement de l’I.A de plus en plus présente dans les solutions de feedback management, l’analyse du discours client se fait de plus en plus aisément. Aujourd’hui, nous proposons un décryptage automatisé des commentaires déposés lors des enquêtes de satisfaction. Notre module AIM© (Artificial Intelligence module) permet de comprendre en temps réel le discours de nos clients (commentaires, demandes, réclamations etc.), de l’interpréter et d’élaborer un catalogue des thèmes, sous-thèmes, expressions ou mots clés, issus de l’analyse lexicale. Ce process permet alors d’élaborer des synthèses statistiques robustes et tout à fait pertinentes du discours client.

 

Vous voulez dire qu’avec la puissance des solutions de feedback management, nous pourrons nous passer à terme des questions fermées dans les enquêtes ?

Absolument, mais attention, je n’ai rien contre les questions fermées. Elles permettent notamment de suivre les évolutions d’une vague d’enquête à l’autre, et synthétisent très facilement les résultats. Mais n’oublions pas qu’elles ont été inventées pour interroger des grands volumes d’individus très rapidement, et parce que l’analyse lexicale était alors impossible sauf à des budgets prohibitifs. De plus, il y a quelques années encore, la technologie ne proposait que des interviews par téléphone voir en face à face. Ces méthodologies de recueil reposaient sur des modèles économiques en lien direct avec le temps passé pour remplir les formulaires. Ainsi, par téléphone, aujourd’hui encore, saisir les commentaires en clair d’un répondant reste un exercice difficile pour l’enquêteur et généralement onéreux pour le commanditaire de l’enquête.

Avec les enquêtes online, le contexte est très différent. Proposer des questions ouvertes ou fermées ne change pas grand-chose. Les terrains d’enquête par Internet sont souvent très courts et nettement moins couteux que les enquêtes par téléphone. A cette dernière constatation, il faut ajouter que maintenant nous sommes en mesure de codifier automatiquement les verbatims pour les analyser (ou les manipuler) très simplement, comme on le ferait pour une question fermée.

 

Mais les questions ouvertes ne permettent pas de faire ressortir l’ensemble des aspects constitutifs de la satisfaction car les clients ne sont pas toujours très bavards…

Vous avez parfaitement raison, c’est pour cela que certaines questions fermées resteront indispensables notamment pour guider l’entretien et s’assurer que l’ensemble des aspects sont abordés dans l’enquête. Mais il faut toujours avoir en tête que la spontanéité d’un commentaire donne une grande richesse à l’analyse. Je veux dire par là, que même si le répondant n’est pas toujours très loquace, il faut partir du postulat que ce qu’il accepte de nous dire est pour lui le plus important. Il est clair alors que l’analyse des verbatims est très pertinente quand il s’agit de mesurer l’insatisfaction client. L’analyse lexicale des questions ouvertes fait ressortir instantanément les « irritants » prioritaires.

 

Doit-on en déduire que les commentaires clients font un focus sur les insatisfactions ?

Je dirais plutôt oui. Mais il faut ici apporter une précision. Avec le temps, quand ils répondent à une enquête, les clients laissent de plus en plus facilement des commentaires positifs (quand cela le justifie bien évidemment). Ces verbatims, valorisant pour les marques, sont d’ailleurs souvent repris pour communiquer sur les réseaux sociaux, mais aussi pour manager les collaborateurs souvent demandeurs.

Pour en revenir aux questions fermées, il est certain que celles-ci sont souvent utilisées pour filtrer les questions ouvertes sur les notes de satisfaction ou de recommandation faibles. On est ici exclusivement dans le cas d’une recherche des leviers de progrès. Pour ma part, je trouve cela dommageable, car il est, de mon point de vue, toujours plus utile de proposer un champ ouvert quelle que soit la note donnée par le répondant. Pourquoi ne pourrait-il pas s’exprimer également quand il est satisfait ?

 

Que pouvons-nous faire avec l’analyse lexicale ?

L’analyse lexicale comporte deux fonctions complémentaires : La production de statistiques descriptives du discours client et le déclenchement d’alertes pour la gestion du feedback.

En ce qui concerne les statistiques descriptives, les solutions telles que Webfeeling vont automatiquement regrouper les commentaires client (déposés lors des enquêtes de satisfaction) par grands thèmes ou sous thèmes. Ces thèmes sont classés par fréquence d’apparition. Comme pour une question fermée, les thèmes pourront être croisés par toutes sortes de variables (signalétique, KPI, typologie client, variables fichier ou questions issues de l’enquête). Vous pourrez alors éditer des graphiques décrivant très simplement la structure du discours client. Les commentaires seront aussi extraits pour alimenter les résultats d’exemples concrets. Pour animer les présentations, les collaborateurs sont toujours très friands de verbatims bruts illustrant les statistiques.

 

Ces méthodes statistiques sont employées depuis longtemps dans les instituts de sondage, si je ne me trompe pas ?

Absolument, rien de très neuf à ce stade. La principale nouveauté consiste à automatiser intégralement le processus. Ce qui permet d’analyser l’ensemble des de verbatims client et non pas un simple échantillon.

 

Quel est l’intérêt de pouvoir analyser l’ensemble des commentaires et non pas un simple échantillon ?

Tout dépend de la taille de votre échantillon de verbatims. Si celui-ci est suffisamment volumineux, il y a de fortes chances pour que votre analyse statistique soit la même (à peu de chose près) sur 2 000 enquêtes que sur 10 000. Par contre, il n’y a que peu d’intérêt à mettre en place des process d’alertes sur une partie de l’enquête. Une démarche one to one n’est pertinente que si on l’effectue sur l’exhaustivité des clients interrogés. Imaginez un instant un client répondant à votre enquête, extrêmement insatisfait et déposant une réclamation dans une question ouverte. Si votre méthode ne retient qu’une partie des répondants, alors cette personne ne sera peut-être pas repérée par votre service client. Pire encore, si cette personne demande explicitement à être recontactée.

Non, disons-le clairement, la mise en place d’alertes détracteur n’a de sens que si l’ensemble des verbatims sont analysés.

 

Quels sont les outils pour gérer efficacement le feedback client, plus précisément pour traiter individuellement les demandes ou réclamations apparaissant dans les commentaires client ?

Votre question est intéressante car elle met en évidence les performances que propose une solution d’enquêtes de feedback management.

Si je prends l’exemple de Webfeeling, la solution s’adresse à plusieurs fonctions collaborateurs (ou plusieurs métiers) dans une même entreprise. Comme nous l’évoquions tout à l’heure, la partie analytique s’adresse plutôt à des responsables expérience client ou des chargées d’études marketing. La partie traitement des réclamations client, quant à elle, est plutôt utilisée par le « service client » ou le SAV.

Nous proposons alors deux modules. Le premier est tourné vers l’analyse statistique, mais nous en avons déjà parlé. Le second module édite l’ensemble des verbatims bruts que vous aurez au préalable ciblé. Par exemple, si vous souhaitez afficher les verbatims des clients ayant donné une note de recommandation inférieure à 5 sur 10 dans les points de ventes du Nord-Pas-de-Calais. Cette requête est réalisable en deux clics sur votre administrateur. Une fois sélectionnés les commentaires de la cible qui vous intéresse, le module Webfeeling vous permet de lire un à un chaque commentaire, de contacter le client si nécessaire et de laisser des notes pour une parfaite traçabilité de vos échanges.

On sort donc ici clairement de l’analyse statistiques pour se tourner vers de la relation client en « one to one ».

 

Vous nous parliez de process d’alerte, pouvez-vous nous dire de quoi il s’agit ?

Pour accroitre l’efficacité de l’analyse de vos feedbacks client, nous proposons un module appelé « VerbAlerte » qui grâce à l’analyse lexicale (comme nous l’avons dit) décrypte les verbatims et les classent par priorité d’action. Ainsi certains commentaires donneront lieu par exemple, à un rappel systématique du service client pour traiter la réclamation au plus vite, d’autres commentaires ne déclencheront qu’un mail automatique d’excuse, voir un envoi de code promo pour une éventuelle indemnisation (ce ne sont que des exemples).

L’idée principale est de soulager le service client. VerbAlerte fait le tri des commentaires et ne sert aux collaborateurs que l’indispensable. L’ensemble de ces alertes étant paramétrables en fonction des besoins de la marque.  

 

Merci Pierre Molina 

* Enquête juin 2019 : Questionnaire de satisfaction : Le fond est essentiel, la forme indispensable

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Pour mieux nous connaitre :

Webfeeling est une solution d’enquête online multicanal. L’innovation est au cœur de notre stratégie.

La solution Webfeeling conçoit votre questionnaire, traite automatiquement les statistiques de l’enquête, édite des infographies et propose des solutions efficaces pour animer les résultats auprès de vos collaborateurs.

Webfeeling analyse en temps réel les commentaires client et propose des approches ultra innovantes de feedback management.

Un grand merci pour votre écoute !

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