Direct Assurance en Espagne améliore sa relation client sur Facebook

Après avoir utilisé la FAQ Dynamique inbenta sur son site (www.directseguros.es) afin de répondre à l’ensemble des questions posées par ses internautes et développer au fil du temps une FAQ pertinente et exhaustive, Direct Seguros utilise désormais cette même technologie sur un autre canal web de sa relation client: Facebook

Les Fans de Direct Seguros peuvent désormais, depuis Facebook, exprimer leur doutes ou questions concernant l’offre et les services de la marque et obtenir immédiatement des réponses pertinentes!

Voir la FAQ sur Facebook

La FAQ Dynamique est exacte la même que celle disponible sur le site Directseguros.es : il s’agit de la même ressource désormais utilisée et améliorée au fil du temps par deux canaux web de la relation client!
Notre solution sur Facebook permet aux entreprises de:

  • Répondre immédiatement aux questions des Fans sans quitter Facebook
  • Réduire le nombre de « posts » récurrents et néfastes sur votre mur
  • Rediriger efficacement vos Fans sur votre site web
  • Construire une FAQ exhaustive basée sur les besoins réellement exprimés par vos Fans
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L’analyse d’opinion en ligne – IV journées du Réseau Galicien de Traitement du Langage et de Récupération de l’Information

Le 13 et le 14 octobre, Inbenta a été invitée à présenter ses derniers travaux sur la recherche et la reconnaissance de commentaires sur les réseaux sociaux. Ces journées organisées par le Réseau Galicien de Traitement du Langage et de Récupération de l’Information (RedPLIR) ont servi de forum de discussion entre les groupes de recherches et les entreprises nationales et étrangères.

Inbenta a fait connaître les dernières recherches apportées dans le domaine de l’extraction d’opinions. En donnant une importance spéciale aux particularités linguistiques rencontrées durant développement de sa nouvelle technologie. Les différences existantes entre un texte neutre et une opinion ne sont pas peu importantes. Ces dernières années, l’augmentation exponentielle de l’utilisation des réseaux sociaux, chats, blogs et autres mécanismes de communication par écrit a contribué à l’apparition massive de nouvelles formes d’expression qui vont au-delà des mots et qui nous permettent d’exprimer par écrit rapidement et clairement ce que nous éprouvons ou pensons. Un exemple de cela est l’usage des émoticônes [ 🙂 😀  ], la répétition des signes de ponctuation [!!!!????], etc.

Un bon système de recherche et d’analyse d’opinion doit donc prendre en compte toutes ces formes qui sont rapidement incorporées dans le langage écrit des internautes et qui véhiculent autant ou plus de sens que les phrases ou les expressions de la langue.

Cette caractéristique et d’autres propres à l’analyse d’opinions en ligne ont été présentées lors de la communication d’Inbenta qui a eu lieu le 14 octobre à la Faculté de Philologie de l’Université de Saint-Jacques-de-Compostelle.

Chiffres et Tendances – Services clientèles en ligne

Nous contactons de plus en plus le service clientèle des entreprises. Aujourd’hui  79% de la population français contacte ces services avant- et après- vente et ce via 2-3 canaux différents (source Observatoire Service client 2008 et 2009 Viseo Conseil et BBVA).

On peut considérer qu’il existe quatre canaux de prise de contact : appel téléphonique, envoi courrier postal, envoi message via internet, visite en magasin.

Le canal qui s’est le plus développé de loin ces dernières années est sans surprise celui de l’internet.

Envoyer un e-mail (progression +29%) est devenu plus courant que passer un coup de fil (recul -5%) ou encore envoyer un « vrai mail » (=courrier postal : canal le moins sollicité) ; je ne parlerai pas des tweets ou autres messages publiés via les médias sociaux (Facebook, forums client, chat en ligne, ..) qui sont, pour les plus « connectés », le principal moyen de communication d’aujourd’hui. (source Observatoire Service client 2008 et 2009 Viseo Conseil et BBVA)

Cette effervescence et cette facilité de la communication sur internet a permis indéniablement de rapprocher les prospects et les clients,  des entreprises.

Cas pratique et Tendances

J’ai reçu hier par courrier des néons pour décorer une pièce ; le paquet est arrivé avec une petite notice non exhaustive. Mon premier réflexe a été de monter sur le site web du fabriquant et de consulter la FAQ disponible ; je cherchais à connaitre la durée de vie moyenne de ces néons. N’ayant pas trouvé ma question dans la FAQ, j’ai envoyé un e-mail via le formulaire de contact ; j’ai reçu la réponse dans la journée (8.000 heures pour votre information).

Dans un futur très proche, je pourrai directement interagir avec l’entreprise via son compte Twitter par exemple ou via sa page Fan de Facebook, suivant les outils de community management mis en place par l’entreprise. La réponse fournie et publiée par l’entreprise pourra être encore plus immédiate et surtout pourra profiter à tous les autres prospects-clients (de part sa publication sur la toile).
Ce n’est plus une nouveauté, internet a modifié nos habitudes et réflexes. En seulement quelques clics, nous pouvons désormais être en contact avec le service clientèle en ligne de l’entreprise, sans à avoir à s’engager dans une conversion téléphonique.
La conversation téléphonique n’est envisagée qu’en dernier ressort car elle nécessite de fournir un plus grand effort que :

  • Consulter la FAQ en ligne depuis son canapé
  • Remplir un formulaire e-mail depuis son lieu de travail
  • Poster un Tweet depuis son Iphone dans le métro
  • Envoyer un message sur un média social (Facebook, forum client, ..) à 23h du soir

Cette facilité de communication a ainsi poussé les internautes à rentrer en contact avec l’entreprise pour quelque information que ce soit. Je n’aurai personnellement pas osé prendre le téléphone et appeler pendant les heures de travail pour demander la durée de vie moyenne d’un néon.

Nouveaux défis pour le service clientèle en ligne

Les services clientèles en ligne (email et web center) vont devoir dans les temps à venir gérer des sollicitations de plus en plus nombreuses provenant du canal internet. Ces sollicitations  dépasseront le nombre de celles actuellement reçues aux centres d’appels ; non pas pour des raisons d’insatisfaction croissante mais pour des raisons de facilitation de la communication prospect- entreprise ou client-entreprise, rendue possible grâce au media internet.

Un des défis des entreprises sera de pouvoir gérer efficacement ces nouveaux flux entrants que sont les messages électroniques (e-mails, commentaires, questions forums, tweets, chats, etc.)
Par gérer efficacement, j’entends par là, être capable de développer des bases de connaissances renfermant :

  • les principales demandes, doutes, plaintes, besoins exprimés par les internautes
  • et les principales réponses pré-formatées pour y répondre rapidement et avec efficacité.

La question que j’ai pu poser sur les néons est une question dite à faible valeur ajoutée.
Une question à faible valeur ajoutée est une question qui peut être répondue par une réponse standard : « les néons commercialisés ont une durée de vie moyenne de 8.000 heures ».
80% de toutes les demandes clients exprimées aux centres de contacts sont des demandes à faible valeur ajoutée.
Avec une croissance exponentielle du nombre de sollicitations clients via le web, l’automatisation et l’assistance auprès des agents (community manager) en charge de répondre/analyser ses demandes est désormais cruciale pour l’entreprise.
La qualité du service clientèle en ligne et ses coûts seront étroitement liés à la capacité de l’entreprise à analyser et prioriser les demandes clients et à y répondre rapidement avec pertinence.

Des prestataires de service tel inbenta, ont su se démarquer sur le marché de la relation client et propose aujourd’hui des services et solutions logicielles permettant :

  • de créer et maintenir dans le temps des bases de connaissances sur les besoins réellement exprimés par votre cible marketing via le concept du Traitement du Langage Naturel (TLN) et les analyses sémantiques.
  • de répondre efficacement à ces besoins via des solutions self-care (recherche sémantique, faq dynamique, assistant virtuel) ou via des solutions d’e-mail management (assistant de réponse à faible valeur ajoutée).

WebAnalytics: Tendances Social Media Monitoring

Le salon e-marketing Paris 2010 auquel inbenta a participé a accueilli cette année 200 exposants, 125 conférences et plus de 11 500 visiteurs.

Une des tendances qui a le plus retenu notre attention fut la tendance auprès des platformes de WebAnalytics a proposé des outils de « Social Media Monitoring » (SMM) ou encore de « Brand Monitoring ». Ces outils, principalement destinés aux entreprises, visent à mesurer et analyser ce qui se dit sur la marque de l’entreprise sur les principaux média sociaux tels que Twitter ou FaceBook et avoir ainsi une idée de la « e-reputation » de l’entreprise.

Si cette analyse est pertinente, elle permet de rendre compte des principales plaintes, louanges, problèmes, questions et besoins exprimés par la cible marketing de l’entreprise. En poussant l’analyse, il est également possible de connaitre les impacts positifs ou négatifs d’une nouvelle campagne marketing ou d’une situation de crise ou encore de l’influence de la concurrence. Ces informations sont très utiles pour aider à la prise de décision des différents acteurs d’une entreprise : Service clientèle, Service Communication et Marketing, Gestion d’une situation de crise, Service technique des produits ou services, …

Concrètement les outils de SMM proposés par les plateformes de Webanalytics permettent aujourd’hui de réaliser des analyses quantitatives/volumétriques sur ce qui se dit sur une marque sur internet. Cette analyse se fait en 4 étapes :

  1. lister par catégorie des mots clefs à surveiller (nom de la marque, nom d’un produit/service, nom du secteur d’activité, mots liés à une nouvelle campagne marketing)
  2. scanner les médias sociaux à la recherche de ces mots clefs
  3. faire des analyses quantitatives sur l’apparition de ces mots clefs en fonction du temps et des différents types de supports (Twitter, Facebook, Blogs influents, forums, sites spécialisés..).

Certaines solutions SMM proposent également de réaliser la même analyse pour les concurrents de la société client afin de permettre à la société client de connaitre son positionnement face à la concurrence.

4) Suite à l’analyse quantitative de ces données, les plateformes de Webanalytics créent des nuages de tag par catégorie mettant en avant pour une période donnée les mots clefs les plus populaires (Exemple, catégorie « Produits »:  Xbox, PSP3, Sony PSP, Wii).

Cette analyse est très intéressante et permet de suivre dans le temps la popularité des différents mots clefs sélectionnés. Certaines solutions SMM permettent également de faire correspondre à des pics de popularité la sortie d’un produit d’un concurrent ou de l’annonce d’un futur partenariat/OPA d’un acteur important du marché (ceci grâce à des outils tels que Google Trends/Insight)

Ceci dit, en terme qualitatif ces informations ne sont pas du tout pertinentes et ne nous renseignent en rien sur la valeur de la popularité : s’agit-il d’une bonne ou d’une mauvaise popularité ? Quelles mesures prendre pour améliorer/dissimuler cette bonne/mauvaise popularité ?

Afin de pouvoir fournir cette information qualitative, qui a beaucoup plus de valeur que l’information quantitative, il faudrait pouvoir analyser le contexte dans lequel chaque mots clefs a été mentionné. « Je suis très satisfait de ma Xbox » n’a pas la même valeur que « Je ne suis pas du tout satisfait par Xbox ». Le concept du Traitement du Langage Naturel (TLN) permet d’interpréter le sens des phrases et son contexte. Ce concept permettrait lors de l’analyse de l’information extraite des medias sociaux de pondérer chaque mot clef d’une valeur positive ou négative et de fournir ainsi deux nuages de tag, un nuage de tag illustrant les mots clefs ayant une popularité positive et un nuage de tag illustrant les mots clefs ayant une popularité négative. Chaque bonne/mauvaise popularité serait expliquée par les principales plaintes, louanges, problèmes, questions et besoins exprimés par la cible marketing de l’entreprise et tournant autour du mot clef sélectionné.
Cette qualification de l’information rendue possible par le Traitement du Langage Naturel permettrait d’apporter une forte valeur ajoutée aux outils de Social Media Monitoring : cette solution existe ici.