Comment mesurer le CSAT sans enquête : Une nouvelle façon de mesurer l’expérience utilisateur

Rapidement : quel est le meilleur moyen d’obtenir un retour d’information sur la façon dont votre robot conversationnel répond aux attentes des clients ? Je parie que la première chose qui vous est venue à l’esprit a été : « Une enquête ! »

Les enquêtes auprès des utilisateurs sont l’une des techniques les plus courantes pour mesurer l’expérience utilisateur et la satisfaction des clients. Mais les enquêtes vous permettent-elles réellement d’obtenir les informations dont vous avez besoin sur l’expérience de vos utilisateurs, et existe-t-il de meilleures options ?

Examinons la nature des données fournies par les enquêtes et explorons quelques approches alternatives pour mesurer la satisfaction des clients (sans enquêtes).

L’impact commercial de l’augmentation du CSAT et les arguments en faveur d’une mesure plus efficace de celui-ci

Un niveau élevé de satisfaction de la clientèle (CSAT) offre des avantages qui vont bien au-delà des sentiments chaleureux. Des clients satisfaits sont la clé de voûte d’une entreprise prospère. Ils sont plus susceptibles de revenir et de faire des achats répétés, ce qui augmente le chiffre d’affaires et la valeur globale de votre entreprise. Les clients satisfaits deviennent également des ambassadeurs de la marque, recommandant vos produits ou services par le biais du bouche-à-oreille et d’avis positifs. Dans le paysage numérique concurrentiel, ce marketing gratuit et puissant est inestimable.

Mais il y a un revers à la médaille. Un faible taux de satisfaction de la clientèle entraîne une désaffection des clients, des critiques négatives et une détérioration de la réputation qu’il est difficile de réparer. Comprendre le degré de satisfaction de vos clients est la première étape pour améliorer la situation et débloquer les avantages commerciaux mentionnés ci-dessus. Le CSAT est donc un indicateur clé, d’où l’importance de techniques de mesure efficaces.

C’est d’autant plus important lorsqu’il s’agit d’évaluer les performances d’un chatbot. Les chatbots sont souvent la première ligne d’interaction des clients avec votre marque. Un robot qui fonctionne bien peut améliorer l’expérience du client et accroître sa satisfaction. D’autre part, un chatbot maladroit qui ne comprend pas les demandes ou ne peut pas résoudre les problèmes rapidement engendre de la frustration. Cette expérience négative peut nuire à la perception de la marque et aux taux d’endiguement, ce qui augmente le nombre d’escalades coûteuses vers des agents humains. Obtenir des données CSAT précises et opportunes sur votre chatbot est essentiel pour améliorer continuellement votre IA orientée client et, en fin de compte, pour obtenir un avantage concurrentiel.

Repenser l’enquête CSAT pour mesurer l’expérience des robots

La source habituelle d’informations sur l’expérience des robots provient de l’enquête traditionnelle de départ. Il s’agit d’une enquête rapide lancée après la conversation, avant que le client ne passe à autre chose.

Si les enquêtes sont si populaires pour mesurer le CSAT, c’est parce qu’elles peuvent facilement être ajoutées à la fin d’une conversation. Pour vous aider, il existe un large éventail d’outils qui permettent de personnaliser la marque, les questions, les flux de notification, les rapports, etc. Ils semblent être un moyen facile et efficace pour une entreprise ou une équipe de service de générer un retour d’information.

Les enquêtes font partie du paysage numérique depuis si longtemps que leur valeur réelle n’est souvent pas remise en question. Toutefois, l’utilisation d’une approche fondée sur des enquêtes pour mesurer l’opinion de vos clients sur leurs interactions numériques n’est pas sans poser de problèmes. Il s’agit notamment de

• La plupart des gens les ignorent, ce qui se traduit par des rendements faibles, souvent de l’ordrede 5 % seulement
• Les options binaires telles que « pouce en l’air ou en bas » ne donnent qu’un aperçu minimal.
• Les classements par étoiles, généralement de 1 à 5, ne fournissent toujours pas de détails.
• Les boutons de réponse textuelle ne peuvent que mettre en évidence des questions spécifiques.
• Les réponses sous forme de texte libre peuvent être difficiles à analyser en volume.

Quel que soit le type de réponse, les enquêtes peuvent vous aider à obtenir des chiffres ou des informations primitives. Mais ils ne donnent pratiquement aucune indication sur ce que vos clients pensent réellement de leur expérience d’utilisateur.

Au-delà de ces chiffres de base, ces types de résultats incluent :

• Les réponses subjectives, où des termes tels que « médiocre », « correct », « satisfait », « bon » et « très satisfait » diffèrent d’un client à l’autre.
• Pour chaque client qui se plaint, environ 26 ne répondent jamais, d’après une étude.
• Les préjugés culturels: les gens ont leur propre définition de la langue d’enquête et les différences régionales peuvent être considérables.
• Court-termiste, un score CSAT n’a pas l’impact d’autres outils d’enquête. De plus, les clients ont de plus en plus l’impression que les enquêtes ne sont pas engageantes ou qu’elles n’ont pas de valeur.

Autres techniques de mesure du CSAT

D’autant plus que les robots conversationnels continuent de gagner en popularité en tant que moyen d’automatisation et de service à la clientèle. S’appuyer sur des enquêtes traditionnelles est une approche erronée pour comprendre les milliers, voire les millions d’interactions que votre organisation et ses robots ont avec les clients.

Voici quelques techniques plus efficaces pour mesurer la satisfaction des clients, y compris la qualité de l’expérience bot, sans recourir à des enquêtes :

• Analysez les transcriptions des conversations :Exploitez la richesse des informations stockées dans les données conversationnelles des interactions avec les chatbots. Les outils d’analyse avancés, en particulier ceux basés sur le traitement du langage naturel (NLP), peuvent identifier les sentiments, les mots-clés et les modèles dans les transcriptions qui révèlent la satisfaction du client tout en rationalisant le processus d’analyse.
• Surveillez le comportement des clients:Suivez la façon dont les utilisateurs interagissent avec votre robot. Des mesures telles que la durée de la session, le taux de réalisation des objectifs et l’endroit où les utilisateurs abandonnent la conversation peuvent fournir des indications précieuses sur leur niveau de satisfaction. Les offres d’analyse des robots conçues à cet effet peuvent aller encore plus loin, en accélérant les tâches de gestion des robots telles que la découverte d’intentions.
• Analyse des sentiments:Utilisez des outils d’analyse des sentiments pour détecter les émotions des clients dans les tickets d’assistance, les mentions sur les médias sociaux ou les conversations avec le chatbot. Cela vous permet de connaître en temps réel les sentiments positifs, négatifs ou tout simplement neutres à l’égard de vos offres.
• Suivez les escalades des robots :Un nombre élevé de clients demandant à parler à un agent en chair et en os suggère des problèmes dans l’expérience du robot. Le suivi de ces escalades permet d’identifier les domaines spécifiques où les fonctionnalités du bot ont un impact négatif sur le CSAT.

Une approche fondée sur l’IA pour mesurer l’expérience des robots

À l’ère du big data et de l’IA, le logiciel d’analyse conversationnelle est un outil puissant qui peut être utilisé pour trouver automatiquement des signaux dans chaque conversation, sans avoir à recourir à des enquêtes.

Par exemple, les outils d’analyse des chatbots pilotés par l’IA et les logiciels d’enregistrement des appels peuvent se combiner pour aider votre équipe à comprendre des éléments tels que :

• Le client a-t-il répété sa question plus d’une fois ? Les répétitions multiples indiquent que le robot ne comprend pas, ce qui entraîne une certaine frustration.
• Le robot a-t-il produit plusieurs fois la même réponse ? Cela dénote une certaine rigidité et une incapacité à répondre aux besoins individuels, ce qui se traduit par une expérience médiocre.
• Le client a-t-il paraphrasé sa demande, en utilisant des mots différents pour solliciter une réponse différente ? La reformulation peut consister à essayer de « tromper » le robot pour qu’il donne une réponse utile, reflétant un mécontentement.
• La demande a-t-elle dégénéré en injures ou y a-t-il eu d’autres signes de frustration ? Il s’agit là de signaux d’alerte clairs d’une expérience client négative.
• Y a-t-il eu plusieurs demandes d’escalade qui sont restées dans le cadre du robot, mais qui n’ont pas permis de résoudre le problème ? Cela laisse entrevoir des problèmes, mais peut ne pas donner lieu à une escalade traditionnelle – un angle mort qui échappe généralement aux enquêtes.
• Le client a-t-il quitté la conversion avant d’atteindre le point final ? L’abandon soudain suggère que le robot n’a pas réussi à aider.
• Le client a-t-il explicitement fait part de son expérience négative ? La critique directe est précieuse, même si elle est désagréable à lire.

En analysant ces indices conversationnels avec l’aide de l’IA, vous pouvez découvrir des informations cachées sur les performances de votre chatbot et les points de douleur potentiels qui ont un impact sur le CSAT.

Ces données granulaires et proactives vous permettent d’apporter des améliorations en connaissance de cause, en optimisant votre robot pour une meilleure expérience client et des niveaux de satisfaction plus élevés, sans avoir besoin d’une seule enquête.

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