Plateformes d'expérience client en matière d'IA : Tout ce qu'il faut savoir

Si recueillir les commentaires des clients te donne l'impression d'essayer d'attraper de la fumée, tu n'es pas le seul. La plupart des équipes savent qu'elles ont besoin d'un meilleur retour d'information de la part de leurs clients, mais elles sont entraînées par trop d'outils, trop de données, et peinent à trouver et à agir sur les insights qui comptent vraiment. C'est là qu'une plateforme d'expérience client d'IA entre en jeu.

Ce blog explique comment la bonne plateforme de feedback de l'expérience client par l'IA t'aide à arrêter de deviner et à commencer à t'améliorer. Et pourquoi Trengo est la seule plateforme qui combine l'analyse des retours d'expérience par l'IA avec l'automatisation du support actionnable, pour simplifier la collecte et l'action sur les retours d'expérience des clients.

Qu'est-ce que la rétroaction des clients de l'IA ?

Le feedback client AI, c'est ce qui arrive quand tu arrêtes de trier des feuilles de calcul et que tu commences à donner du sens à de vraies conversations. C'est une façon plus intelligente de collecter, de comprendre et d'agir sur ce que te disent tes clients.

Les méthodes traditionnelles de retour d'information sont assez limitées. Tu envoies des sondages, tu attends les réponses, puis tu essaies de dégager des tendances. C'est lent. C'est réactif. Et cela te donne rarement une vue d'ensemble. 

Une plateforme de retour d'expérience client en IA change la donne. Elle utilise le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique pour automatiser l'analyse des réponses des clients sur tous tes canaux. Cela inclut les chats, les emails, les médias sociaux, les avis et bien plus encore. Le résultat ? Tu découvres les tendances, les émotions et les points de friction en temps réel, sans même avoir à demander à tes clients de te les donner.

Par rapport aux systèmes de feedback plus traditionnels, une plateforme d'expérience client pilotée par l'IA te donne un feedback en contexte, avec des informations précieuses qui peuvent favoriser une prise de décision plus intelligente. Au lieu de deviner ce qui doit être corrigé, ton équipe peut se concentrer sur ce que les clients te disent déjà qui doit être corrigé. 

C'est probablement la raison pour laquelle nous constatons un taux d'adoption croissant. L'enquête du GRIT nous apprend que l'IA gagne en popularité dans les recherches sur les marques : 33 % des entreprises utiliseront l'IA dans leurs recherches sur les marques en 2024, alors qu'elles n'étaient que 31 % en 2023.

Pourquoi ton entreprise a besoin d'une plateforme d'expérience client en IA.

Les commentaires des clients devraient être le moteur d'une meilleure prise de décision. Mais lorsqu'il est dispersé, lent à traiter et difficile à comprendre, il finit par être ignoré ou n'est pas utilisé à son véritable potentiel. C'est là qu'une plateforme de feedback de l'expérience client basée sur l'IA change tout. Elle t'aide à écouter à grande échelle, à comprendre avec précision et à agir avec détermination.

Gagne du temps et de l'énergie

L'analyse manuelle des réponses ouvertes, des journaux de chat ou des courriels d'assistance est non seulement chronophage, mais elle est aussi sujette à des erreurs. Avec l'IA, ces tâches sont automatisées et transforment les données non structurées en informations structurées en quelques minutes. Cela signifie que l'on peut consacrer plus de temps à agir sur les retours d'information.

En fait, selon Adecco, les professionnels de tous les secteurs d'activité voient déjà la différence. Les équipes technologiques économisent en moyenne 66 minutes par jour grâce à l'utilisation de l'IA, tandis que celles du secteur manufacturier font état de 62 minutes économisées. Même dans les secteurs plus lents à s'adapter comme l'aérospatiale et la défense, l'IA permet encore de réduire de 52 minutes le travail manuel quotidien. Pour les équipes de service à fort volume, c'est du temps qu'elles peuvent réinvestir dans un meilleur service à la clientèle.

Repère les modèles en temps réel

L'IA n'est pas seulement rapide. Elle est précise et n'a pas besoin de se reposer. Alors que les équipes humaines peuvent manquer des signes subtils dans les interactions des clients, en particulier lorsqu'elles examinent de grands volumes de commentaires, l'IA utilise le NLP pour détecter le ton, l'émotion et les thèmes récurrents en temps réel. 

C'est très important parce que les opinions des clients peuvent changer en un claquement de doigts. Une petite frustration aujourd'hui peut devenir un facteur de désabonnement demain si elle passe inaperçue. En repérant rapidement les tendances négatives, tu peux prendre des mesures avant qu'elles n'affectent davantage de personnes et qu'elles n'affectent à leur tour les relations avec tes clients et ne te fassent perdre du chiffre d'affaires. 

Qu'il s'agisse d'un article d'aide confus, d'une réponse tardive ou d'un pépin dans le produit, le fait de traiter les problèmes avant qu'ils ne se propagent permet de protéger la satisfaction des clients et les revenus. Sur les marchés concurrentiels, ces petits moments sont ce qui permet à ta marque de se démarquer.

Améliorer la précision et la cohérence

Les humains se fatiguent. Ce n'est pas le cas de l'IA. Qu'il s'agisse de la centième réponse ou de la millième, l'IA examine les commentaires avec le même niveau d'attention. Elle veille à ce qu'aucun aperçu ne passe à travers les mailles du filet, afin de garantir la même qualité d'analyse à mesure que le volume de commentaires augmente.

Transforme les idées en actions

Lorsque l'analyse du feedback est instantanée, tu peux réduire l'écart entre la découverte des problèmes et les mesures à prendre. L'IA aide ton équipe à passer plus rapidement de l'observation à la mise en œuvre, afin que tu puisses offrir un service plus réactif et une amélioration continue des produits.

Centraliser le retour d'information pour une compréhension partagée

Un système de feedback fragmenté est source de confusion pour tous ceux qui l'utilisent. Avec une plateforme d'expérience client pilotée par l'IA, tous les commentaires de tes clients vivent en un seul endroit. Les équipes de l'assistance, du produit et du marketing peuvent accéder aux mêmes informations pour aligner les priorités.

Méthodes de collecte des commentaires des clients

Lorsque ta base de clients s'agrandit, la collecte des commentaires peut rapidement devenir plus chaotique. Sans système en place, il est facile de passer à côté d'informations précieuses. Une plateforme de retour d'expérience client AI bien structurée permet de simplifier ce processus en organisant tous les commentaires en un seul endroit. Mais cela commence par connaître les meilleures façons de les recueillir.

Enquêtes

Les enquêtes restent l'un des moyens les plus utilisés pour recueillir des commentaires directs et ciblés. Ils sont familiers aux clients et peuvent être adaptés à n'importe quelle étape du parcours, par exemple après une interaction avec l'assistance, un achat de produit ou le lancement d'une nouvelle fonctionnalité.

Lorsque tu intègres des sondages à une plateforme d'expérience client pilotée par l'IA, les réponses peuvent être instantanément analysées pour mettre en évidence des schémas et des émotions qui aident à façonner les améliorations du service.

Courriel

Le courrier électronique reste l'un des canaux les plus fiables et les moins intrusifs pour obtenir un retour d'information. Il est peu coûteux, largement accessible et familier. Les clients sont plus enclins à répondre à une demande de feedback lorsqu'elle est liée à une interaction récente et qu'elle provient d'un expéditeur reconnu.

Un simple message de remerciement suivi d'une échelle d'évaluation rapide et d'une question ouverte peut révéler à la fois les scores de satisfaction et le contexte qui les sous-tend. L'IA peut ensuite catégoriser et résumer ces commentaires non structurés, ce qui permet à ton équipe de hiérarchiser plus facilement ce qui compte le plus.

Commentaires et évaluations des clients

Les avis publics sur des plateformes comme Google, Trustpilot ou les magasins d'applications ne sont pas seulement une question de réputation. Ils constituent une mine d'or de commentaires non sollicités. Ces avis mettent souvent en évidence ce que les clients apprécient vraiment, ou ce qui leur pose problème, lorsqu'ils utilisent ton produit ou ton service.

L'analyse de ce contenu à l'aide d'une plateforme d'expérience client IA le transforme de commentaire passif en informations exploitables. Au lieu de réagir aux plaintes une par une, tu peux identifier les thèmes récurrents et t'attaquer aux causes profondes.

Les 4 meilleures plateformes de retour d'expérience client par IA passées en revue.

1. Trengo

Trengo transforme les commentaires épars en informations structurées et exploitables. Ses fonctions d'IA et d'automatisation étiquettent le sentiment des clients, identifient l'intention et mettent en évidence les tendances à travers les e-mails, les chats, WhatsApp et plus encore. Les commentaires de chaque canal sont rassemblés dans un hub central pour que tu ne manques jamais ce que tes clients disent.

Les fonctionnalités de rétroaction de l'expérience client par l'IA de Trengo sont intégrées à sa boîte de réception multicanal et à ses outils d'automatisation. Cela permet aux entreprises de répondre plus rapidement, d'établir des priorités plus intelligentes et d'affiner constamment la qualité du service sur la base d'informations en temps réel.

Caractéristiques principales

• AI HelpMate: traite les demandes répétitives de manière autonome.
• AI Journeys: Guide les clients à travers les flux en fonction des entrées.
• Étiquetage des sentiments et routage intelligent
• Boîte de réception omnicanale (chat, email, social, WhatsApp)
• Réponses automatiques et soutien de la base de connaissances
• Tableau de bord des rapports pour suivre les tendances, les performances et la satisfaction.

Pour

• Construit spécifiquement pour rationaliser les commentaires de tous les canaux en un seul endroit.
• L'analyse de l'IA en temps réel signifie que les tendances et les problèmes font rapidement surface.
• Intégration transparente dans les flux de travail des agents pour une action plus rapide.

Cons

• La personnalisation des rapports pourrait être plus poussée

2. Interphone

Intercom se positionne comme un outil d'assistance AI-first, mais ses capacités de feedback n'en sont pas moins puissantes. Grâce à son chatbot, à l'IA et aux enquêtes en temps réel, Intercom capture et traite le sentiment des clients à la volée. L'IA passe en revue les interactions pour trouver des signaux de feedback à la fois dans les enquêtes structurées et dans les conversations naturelles.

La force d'Intercom réside dans son approche conversationnelle. La collecte des commentaires se fait pendant et après les chats, ce qui donne l'impression qu'elle est naturelle et moins intrusive.

Caractéristiques principales

• Distribution de sondages alimentée par l'IA pendant les conversations en direct.
• Détection en temps réel des intentions et des sentiments dans les chats
• Des flux de travail personnalisés pour acheminer les commentaires aux bonnes équipes.
• Boîte de réception des suggestions pour la résolution des problèmes de rétroaction
• Étiquetage et analyse des commentaires
• Intégrations avec les produits et les outils de gestion de la relation client pour le partage des commentaires.

Pour

• Collecte transparente des commentaires au cours de la conversation
• L'IA apprend de chaque interaction, ce qui rend l'étiquetage plus précis au fil du temps.
• Facile de construire des flux de travail personnalisés pour agir sur les insights.

Cons

• Les outils de rétroaction sont principalement liés au chat en direct et à la messagerie.
• Pas idéal pour les équipes qui s'appuient fortement sur des canaux autres que le chat, comme l'e-mail ou la voix.

3. Zendesk

Zendesk se concentre fortement sur les flux de travail d'assistance structurés, et ses capacités de rétroaction de l'IA le reflètent. Avec des outils comme la détection des sentiments, la catégorisation des sujets et l'automatisation des enquêtes, Zendesk t'aide à conserver une compréhension continue du sentiment de tes clients.

Bien qu'il manque un peu de flair conversationnel, il se rattrape avec de puissants rapports et une gestion des commentaires pour les équipes d'assistance à grande échelle.

Caractéristiques principales

• Distribution des enquêtes CSAT et NPS avec analyse AI
• Déclencheurs de flux de travail basés sur le retour d'information
• Marquage automatisé des sentiments sur les tickets et les chats.
• Tableaux de bord de rétroaction à travers les équipes et les canaux.
• L'acheminement des commentaires pour améliorer les flux de réponses
• Champs personnalisés pour capturer des informations non structurées.

Pour

• Évolutif pour les équipes ayant de gros volumes de commentaires.
• Intégrations profondes avec les plateformes de reporting et de gestion de la relation client.
• Bon pour les équipes qui cherchent à transformer les commentaires en flux de travail.

Cons

• Les informations en retour peuvent sembler statiques si elles ne sont pas affinées manuellement.
• Nécessite plus de temps de configuration pour adapter les vues et les actions de rétroaction.

4. Freshdesk

Freshdesk allie la facilité d'utilisation à des fonctions intelligentes d'IA qui font apparaître les tendances des commentaires et automatisent la détection des problèmes. Les agents peuvent étiqueter, répondre et escalader les commentaires directement depuis la boîte de réception, tandis que l'IA ajoute automatiquement des étiquettes de sentiment et d'urgence.

Les commentaires par e-mail, chat et formulaires sont saisis dans un espace de travail partagé, ce qui permet aux équipes de collaborer plus facilement sur les problèmes des clients.

Caractéristiques principales

• Marquage AI du ton, de l'urgence et du sujet
• Outils d'enquête intégrés après le billet ou l'interaction
• Catégorisation des retours d'information pour donner la priorité aux problèmes récurrents.
• Des rapports pour visualiser les tendances de la satisfaction
• Outils de l'agent pour gérer et agir sur le retour d'information
• Intégrations avec les plateformes de collaboration et d'analyse.

Pour

• Intuitif et rapide à déployer
• Étiquetage AI utile sans avoir besoin d'une configuration complexe
• Un bon mélange d'options de rétroaction structurées et ouvertes

Cons

• Profondeur limitée des informations de rétroaction par rapport à des outils plus analytiques.
• Moins de flexibilité pour les flux de travail de rétroaction complexes

Les meilleurs indicateurs clés de performance à suivre pour mesurer l'expérience client.

Une excellente expérience client n'est pas le fruit du hasard. Elle se construit sur des idées claires et une amélioration continue, et cela commence par le suivi des bonnes mesures. Une plateforme de feedback d'expérience client AI ne se contente pas de collecter des données. Elle t'aide à comprendre ce que les chiffres signifient et comment agir en conséquence.

1. Score de satisfaction de la clientèle (CSAT)

Ce qu'il mesure : Le degré de satisfaction des clients après une interaction ou une étape importante.

Comment l'utiliser : Le CSAT est une mesure idéale pour saisir les impressions en temps réel, par exemple, immédiatement après un chat d'assistance, une livraison ou un onboarding. Mais ne t'arrête pas au score. Utilise l'IA pour analyser les réponses en texte ouvert qui suivent souvent. Cela permet de découvrir des tendances entre les agents, les problèmes ou les canaux qu'une simple note ne peut pas révéler.

Conseil : suis le CSAT dans le temps par type d'interaction. Une baisse après les remises de chat, par exemple, peut révéler une lacune dans ton processus.

2. Net Promoter Score (NPS)

Ce qu'il mesure : La fidélité des clients et la probabilité de recommander ta marque.

Comment l'utiliser : Le NPS est un signal CX stratégique. Grâce à l'IA, tu peux regrouper les commentaires des promoteurs et des détracteurs par thème, ce qui t'aide à voir quelles fonctionnalités ou quels moments créent de la loyauté ou de la frustration.

Conseil : relie les données du NPS aux étapes du cycle de vie du client. Cela révèle ce qui favorise la fidélité lors de l'embarquement par rapport à l'après-assistance.

3. Score d'effort du client (CES)

Ce qu'il mesure : La facilité ou la difficulté pour les clients d'obtenir ce qu'ils sont venus chercher.

Comment l'utiliser : Le CES est l'une des mesures CX les plus prédictives. Lorsque l'effort est élevé, la satisfaction baisse, même si le problème est résolu. Les plateformes alimentées par l'IA peuvent étiqueter les points de friction automatiquement, ce qui t'aide à les résoudre avant qu'ils ne deviennent des plaintes.

Top conseil : concentre le suivi du CES sur les tâches répétitives comme le réapprovisionnement ou l'annulation. Utilise l'IA pour suggérer des flux en libre-service là où l'effort est le plus important.

4. Analyse des sentiments

Ce qu'il mesure : Le ton émotionnel dans les commentaires écrits et oraux.

Comment l'utiliser : Le sentiment est souvent enfoui dans les commentaires, les courriels ou les journaux de discussion. Les outils d'IA font surface automatiquement, identifiant la frustration, la confusion ou le plaisir - te donnant le contexte derrière les chiffres.

Conseil : utilise l'analyse des sentiments pour valider tes scores CSAT et NPS. Un score positif avec un sentiment négatif ? C'est un signal d'alarme qui mérite d'être exploré.

5. Volume des commentaires et tendances des sujets

Ce qu'il mesure : La fréquence et les sujets dont parlent les clients.

Comment l'utiliser : Une augmentation du volume des commentaires n'est pas toujours mauvaise. Elle peut être le signe d'un fort engagement ou d'une grande inquiétude. Utilise l'IA pour regrouper les commentaires par sujet, urgence et émotion afin de ne pas réagir au bruit, mais de répondre à des modèles réels.

Conseil : enregistre les sujets en vogue dans la feuille de route de ton produit ou service. Cela permet de justifier les changements par des preuves, et non par des hypothèses.

6. Temps de résolution 

Ce qu'il mesure : Le temps qu'il faut pour résoudre les problèmes des clients à travers les canaux et les équipes.

Comment l'utiliser : Le temps de résolution t'aide à comprendre à la fois l'efficacité et la qualité de ton équipe. L'IA suit ces métriques en temps réel, en signalant les retards et en identifiant les causes à l'origine des longs délais de traitement. Cela t'aide à trouver un équilibre entre la rapidité et la satisfaction des clients.

Conseil exploitable : utilise l'IA pour segmenter les délais de résolution par type de problème ou par groupe d'agents. Cela te permet de repérer les goulots d'étranglement, d'affiner les flux de travail et de fournir un coaching ciblé là où c'est le plus nécessaire.

Conclusion

Les commentaires des clients sont partout, ils se trouvent dans les chats, les courriels, les avis, les enquêtes. Mais sans les bons outils, ils restent éparpillés et tu n'es pas en mesure de dresser le tableau général de ce qui préoccupe vraiment tes clients. C'est là qu'une plateforme de feedback de l'expérience client en IA entre en jeu. Elle ne se contente pas de recueillir les commentaires. Elle le traduit en priorités claires, révèle les angles morts et aide les équipes à réagir plus rapidement et plus efficacement.

Trengo réunit tout cela. C'est plus qu'un simple outil de rétroaction. C'est une plateforme d'expérience client IA conçue pour centraliser les conversations, faire remonter à la surface des informations exploitables et donner à ton équipe les moyens d'offrir une assistance dont les clients se souviennent.