IA et analyse sémantique : optimiser l'email marketing et l'expérience client

Publié le 31 mai 2024  - Mis à jour le 05 septembre 2024

L'analyse sémantique et l'IA, précieuses pour le canal de l'email et le client

L'analyse sémantique des courriels est une véritable référence. Dans le paysage numérique actuel, l'email reste un canal de communication crucial pour les entreprises, encourageant les connexions personnalisées, diffusant des informations et favorisant les conversions. Cependant, il est de plus en plus difficile de capter l'attention et d'engager les destinataires dans une boîte de réception encombrée. Les boîtes de réception sont facilement submergées par une quantité abondante d'e-mails, ce qui rend très difficile, voire impossible, l'analyse correcte de l'expérience client. C'est là que l'analyse sémantique apparaît comme un tournant dans l'expérience client.

En analysant le ton émotionnel du contenu des courriels et les réponses des destinataires, les entreprises peuvent découvrir des informations précieuses. Ces informations permettent de créer des messages convaincants et émotionnellement résonnants qui renforcent considérablement l'engagement et la fidélité des clients. Imaginez que vous donniez à votre boîte de réception la capacité de voir au-delà des mots, de comprendre le véritable sentiment qui se cache derrière la demande d'un client, les commentaires d'un collègue ou même vos propres sentiments inavoués. L'analyse des sentiments, alimentée par une intelligence artificielle avancée, permet d'atteindre cet objectif en décodant les émotions cachées. Cette avancée technologique stimule non seulement l'engagement, mais transforme également la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients, faisant de chaque e-mail un aperçu significatif du parcours de vos clients.

Embarquez avec nous pour explorer davantage le monde de l'analyse émotionnelle afin de convertir une liste exhaustive d'e-mails en informations précieuses.

I. Qu'est-ce que l'analyse sémantique ?

L'analyse sémantique explore l'émotion sous-jacente, souvent cachée, ressentie par un client au cours de son parcours. Basée sur le Traitement du Langage Naturel (NLP), elle classe les mots écrits comme positifs, négatifs ou neutres, révélant ainsi le sentiment exprimé par l'auteur, mais aussi les six émotions primaires non révélées.

Dans un blog précédent, Qemotion souligne les avantages de l'analyse sémantique automatique des verbatims. Je vous recommande vivement de consulter ce blog sur notre site web pour en savoir plus : Comparaison : Analyse sémantique de verbatim manuelle ou automatique ?

II. En quoi l'analyse sémantique peut-elle être utile à l'emailing ?

L'un des principaux problèmes des entreprises en ce qui concerne le retour d'information des clients et la satisfaction des employés est le nombre excessif de messages précédents. Comme indiqué plus haut, l'analyse sémantique automatique répond efficacement à ces problèmes et peut être d'une grande utilité pour les courriers électroniques.

En effet, il existe différentes formes de retour d'information et d'évaluation de la satisfaction des clients. Les courriels, contrairement aux autres formes de retour d'information, sont souvent plus longs et plus orientés. Ils peuvent être très différents les uns des autres et ne suivent généralement pas de lignes directrices spécifiques. Par conséquent, ils peuvent être difficiles à analyser et prendre du temps. C'est à ce moment-là que l'analyse sémantique peut s'avérer utile de différentes manières :

a. Réponse direct et automatique

Tout d'abord, l'utilisation de l'IA générative permet de regrouper et d'identifier les questions fréquemment posées. L'analyse sémantique peut détecter un sujet particulier et répondre automatiquement à ces questions. Grâce à une réponse rapide et personnalisée, les courriels à faible valeur ajoutée sont traités rapidement et efficacement, laissant les autres demandes qui nécessitent une touche plus experte au conseiller approprié.

Dans cette optique, la première étape de l'analyse d'un courriel consiste à en comprendre l'intention. L'analyse sémantique peut détecter le sujet et suggérer une réponse au client. Si le client est satisfait de la réponse de l'IA, il sera très probablement satisfait de la rapidité de la réponse, sinon, le client peut choisir d'adresser sa demande à un conseiller.

Voici un exemple de ce qui précède. Dans cette situation, le client a envoyé un courriel pour demander de l'aide sur la manière dont il peut ajuster sa limite de retrait. À l'origine, un conseiller aurait dû aider personnellement le client et le faire patienter. L'utilisation de l'analyse sémantique et de la l'IA prompt permet au client de recevoir une réponse immédiate. Si le client n'est pas satisfait de la réponse générée, il peut transférer sa demande à un conseiller.

b. Gagner du temps et améliorer l'efficacité

L'analyse sémantique améliore considérablement l'efficacité en automatisant la catégorisation et la priorisation des courriels en fonction de leur tonalité émotionnelle et de leur urgence. Ce processus fait gagner un temps précieux aux équipes du service clientèle, qui peuvent ainsi se concentrer sur des problèmes plus complexes nécessitant une intervention humaine.

En outre, l'analyse sémantique soutient l'orientation stratégique et ciblée des conseils. L'IA peut identifier et classer des sujets spécifiques, garantissant que les demandes sont dirigées vers le conseiller le plus qualifié. Cette approche ciblée permet non seulement d'améliorer la qualité du service, mais aussi de s'assurer que les clients reçoivent l'assistance la plus pertinente et la plus experte.

c. Assurer une qualité constante et élevée

L'analyse sémantique garantit la cohérence et la qualité des réponses. En comprenant le contexte et le sentiment, elle permet d'élaborer des réponses plus personnalisées et plus pertinentes, ce qui améliore la satisfaction globale des clients.

La cohérence de la communication est essentielle pour instaurer la confiance et la fiabilité. L'analyse sémantique permet de s'assurer que toutes les réponses sont conformes aux directives et politiques de communication de l'entreprise. En normalisant le ton, le langage et la structure des réponses, les entreprises peuvent maintenir une voix de marque cohérente dans toutes les interactions avec les clients. Cette cohérence rassure les clients sur le fait qu'ils reçoivent des informations précises et fiables, quelle que soit la personne avec laquelle ils interagissent au sein de l'entreprise.

L'analyse sémantique permet non seulement d'élaborer des réponses de haute qualité, mais aussi de faciliter l'amélioration continue. En analysant les commentaires des clients et l'efficacité des réponses, les entreprises peuvent identifier les domaines à améliorer. Par exemple, si l'analyse sémantique révèle que certaines réponses reçoivent systématiquement un retour positif, elles peuvent être utilisées comme modèles pour les réponses futures. Inversement, si certaines questions ou certains sentiments sont fréquemment mal interprétés, le système peut être ajusté pour en améliorer la précision. Ce processus itératif garantit que la qualité de la communication avec les clients s'améliore continuellement au fil du temps.

d. Détection de phénomènes

L'analyse sémantique permet de surveiller et d'analyser en permanence le contenu des courriers électroniques entrants. Cet examen minutieux permet d'identifier des schémas et des tendances qui peuvent ne pas être immédiatement apparents. Par exemple, une augmentation soudaine du nombre de courriels mentionnant des problèmes liés à une caractéristique particulière d'un produit peut indiquer un problème systémique qui nécessite une attention particulière. En identifiant rapidement ces tendances, les entreprises peuvent prendre des mesures proactives pour y remédier, évitant ainsi que des problèmes mineurs ne se transforment en problèmes majeurs de satisfaction de la clientèle.

L'un des principaux avantages de l'analyse sémantique est sa capacité à repérer les tendances émergentes. En examinant le langage, le sentiment et le contexte des courriels, les entreprises peuvent détecter des changements dans les préférences des clients, des besoins émergents ou de nouvelles opportunités de marché. Par exemple, si un nombre croissant de courriels exprime un intérêt pour un nouveau type de service ou de fonctionnalité, il est possible d'identifier cette tendance et d'agir en conséquence. La détection précoce de ces tendances permet aux entreprises de garder une longueur d'avance, d'innover de manière proactive et de répondre plus efficacement aux demandes des clients.

En tirant parti de l'analyse sémantique pour la détection des phénomènes, les entreprises peuvent améliorer considérablement la qualité de leurs services. Voici comment :

1. Résolution proactive des problèmes : En identifiant les problèmes à un stade précoce, les entreprises peuvent les résoudre avant qu'ils ne se généralisent, ce qui permet de maintenir des normes de service élevées et de satisfaire les clients.

2. Décisions fondées sur des données : Les connaissances acquises grâce à l'analyse sémantique éclairent les décisions stratégiques, permettant aux entreprises d'allouer efficacement les ressources, de donner la priorité aux domaines à fort impact et de mettre en œuvre des changements qui conduisent à des résultats positifs.

3. Amélioration de la communication : La compréhension des sentiments et des problèmes communs des clients permet aux entreprises d'élaborer une communication plus pertinente et plus empathique, en abordant les problèmes de manière préventive dans leurs messages et leurs documents d'assistance.

4. Fidélisation de la clientèle : En s'attaquant rapidement aux points douloureux et aux besoins émergents, les entreprises peuvent favoriser la fidélité et réduire le taux de désabonnement, garantissant ainsi une base de clients plus stable et plus satisfaite.

III. Comment Q°emotion peut vous aider à soulager les douleurs de vos clients grâce à l'analyse sémantique

Aujourd'hui, Qemotion exploite déjà l'IA et l'analyse sémantique sur le courrier électronique dans toutes sortes de secteurs.

Par exemple, l'analyse sémantique aide les sociétés d'assurance à fournir des réponses directes aux clients et des suggestions de réponses aux conseillers. Chaque fois qu'un client crée une nouvelle conversation et souhaite l'envoyer, l'analyse sémantique l'analyse d'abord et suggère une réponse de la FAQ ou une option de libre-service si possible. Les entreprises espèrent ainsi réduire la quantité d'e-mails qu'elles reçoivent et traiter ces questions plus efficacement. Les courriels ayant des intentions similaires sont regroupés par Q°emotion, qui révèle également les points de douleur des consommateurs et les classe par ordre de priorité.

Les réponses des conseillers aux courriels peuvent être plus rapides et de meilleure qualité grâce à l'utilisation de l'IA générative et de l'analyse sémantique. De plus, comme les conseillers n'ont plus à gérer une part importante des demandes de renseignements, ils peuvent se concentrer sur les interactions à valeur ajoutée entre une entreprise et ses clients.

Les entreprises peuvent acquérir une connaissance plus approfondie des émotions de leurs consommateurs et personnaliser la communication par courriel en utilisant l'analyse des sentiments. Cela permet d'accroître l'engagement, de créer des liens plus personnalisés et, en fin de compte, d'augmenter la fidélité et le succès. L'analyse des sentiments dans les courriels deviendra de plus en plus importante pour créer des expériences émotionnelles dans les courriels au fur et à mesure que la technologie se développera, réaffirmant sa place en tant qu'élément essentiel de toute campagne de marketing par courriel efficace.