Réduisez votre désabonnement en ligne grâce à l'analyse de texte 20 oct. 2016

Il est probable que la plupart d'entre vous qui lisez ceci aient déjà mis en place un programme d'expérience client en ligne, avec des outils de collecte de commentaires surveillant quantitativement votre site Web et vos applications. En d'autres termes, vous disposez de toutes les données structurées essentielles dont vous avez besoin pour répondre aux besoins de vos clients et apporter les ajustements appropriés à votre entonnoir de vente en ligne… n'est-ce pas ? Eh bien, malheureusement, ce n'est pas toujours le cas.

Les spécialistes du marketing numérique peuvent collecter toutes les données quantitatives qu'ils désirent et manquent toujours des informations riches dont ils ont besoin pour améliorer l'expérience client numérique. Déverrouiller ces informations nécessite une approche beaucoup plus approfondie. À mesure que les données non structurées (ou l'analyse de texte) deviennent plus répandues dans le monde des commentaires, nos chances d'atténuer le taux de désabonnement augmentent également.

Dès que vous décidez de commencer à travailler avec des éléments tels que des commentaires textuels ouverts, une multitude de données non structurées commencent à filtrer, liées à différentes parties de votre site Web (par exemple, le processus de commande, le service, mes comptes, le contenu des produits, etc.). L'analyse de ces données peut être difficile, mais aussi très instructive.

Dans ce blog, nous vous donnerons un aperçu de trois questions concernant l'utilisation de l'analyse de texte pour réduire le taux de désabonnement :

1. Qu'est-ce que l'analyse de texte ?
2. Quelles sont les différentes techniques que vous pouvez utiliser ?
3. Comment pouvez-vous appliquer ces techniques pour réduire l'attrition en ligne ?

1. Qu'est-ce que l'analyse de texte ?

L'analyse de texte est la passerelle pour entrer en contact avec les pensées et les sentiments de vos clients de manière plus intime. Avec ce type d'analyse qualitative, vous n'évaluez pas seulement des problèmes à petite échelle ici et là, mais également l'ensemble du parcours client en ligne dans son ensemble.

Comment, demandez-vous? Eh bien, l'analyse de texte peut révéler une pléthore d'informations :

• Il identifie la racine du problème ou la source de satisfaction. Avec des questions ouvertes, les clients ont la possibilité d'identifier ce qui est ou n'est pas à leur satisfaction et pourquoi.
• Cela permet également aux tendances émergentes de faire surface que de nombreuses enquêtes limitent ou restreignent souvent entièrement.
• Les problèmes peuvent être hiérarchisés rapidement et efficacement. Par exemple, en identifiant les mots les plus fréquemment utilisés ou en utilisant des appariements de mots.
• Les idées et suggestions des clients se concrétisent et sont élaborées , ce qui peut conduire à une expérience numérique améliorée.

La mise en œuvre de l'analyse de texte vous donne le pouvoir d'entendre la voix de votre client sous toutes ses formes.

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2. Les techniques d'analyse de texte

Fréquence des mots (nombre de mots)

Il s'agit d'analyse de texte dans sa forme la plus simple, dans laquelle les sujets sont comptés et mis en tête en fonction de la fréquence à laquelle ils sont mentionnés.

Regroupement de mots (ou appariement de mots)

Souvent, un groupe de mots peut vous fournir plus d'informations qu'un seul mot. Par exemple, les mots « frais », « cher » et « mensuel » sont regroupés. Avec ces informations, il est assez sûr de conclure que de nombreux clients pensent que les coûts mensuels de l'un de vos produits ou services sont trop élevés. Mais pour regarder de plus près, vous pouvez toujours ouvrir les commentaires individuels.

Analyse des sentiments

À ce stade, vous savez quels mots apparaissent le plus souvent et avec quels autres mots ils sont associés, mais la rétroaction est-elle positive, négative ou neutre ? Le plus souvent, vos clients vont vous fournir des commentaires sur des sujets qui leur tiennent à cœur. L'analyse de texte peut évaluer la gravité des commentaires en fonction de l'utilisation de mots positifs, négatifs et neutres, ainsi que du sentiment associé aux mots couramment utilisés.

Catégorisation des commentaires de rétroaction

Grâce à l'apprentissage machine/automatisé, les commentaires peuvent être regroupés en fonction des problèmes auxquels ils se rapportent. Pour affiner ce processus, l'utilisateur peut indiquer au système si les commentaires ont été classés de la bonne manière ou non. Au fil du temps, la catégorisation automatisée s'améliore en fonction des commentaires des utilisateurs.

3. Comment appliquer ces techniques et réduire le churn

Maintenant que nous avons couvert toutes les bases de l'analyse de texte, parlons de la façon dont vous pouvez utiliser ces outils pour réduire le taux de désabonnement en ligne. Notre conseil ? Tenez-vous en aux détails d'un feedback client numérique efficace, qui comprend la collecte des bons commentaires en ligne, l'analyse des données et la transformation de ces informations en action.

Apportez les données

Lorsqu'il s'agit de réduire le taux de désabonnement, il est essentiel de collecter des données auprès des points de contact numériques où vous souhaitez que vos clients se convertissent. Examinez de près le parcours en ligne de vos clients. Identifiez les endroits qu'ils pourraient trouver importants et les domaines dans lesquels vous souhaitez exceller en matière de compétition. Cela se traduit généralement par des entonnoirs de commande ou d'inscription en ligne - des points de contact où vous pourrez recueillir les commentaires les plus pertinents.

Faire une analyse à l'aide de l'analyse de texte

Lorsque les commentaires affluent – ​​et surtout lorsque les volumes commencent à augmenter – il est important d'analyser et de donner un sens à ces données. Comme mentionné précédemment, une bonne analyse est impérative pour identifier les facteurs de désabonnement. Pourquoi les gens quittent-ils mes entonnoirs ? Pourquoi courent-ils au concours ? Heureusement pour vous, toutes ces informations vitales sont stockées dans les commentaires ouverts que vous collectez. Tout ce que vous avez à faire est de l'analyser et d'agir en conséquence.

Alors… quels sont certains des principaux facteurs qui pourraient faire fuir vos clients ?

• Sites Web non réactifs
• Mauvaise qualité du service client
• Nouveaux produits/services introduits par un concurrent
• Tarification
• Mauvaise navigation sur le site

Mais comment savoir s'il s'agit en fait des mêmes problèmes que vos clients rencontrent ? Vous pouvez les parcourir un par un, mais lorsque les volumes de données sont élevés, cela peut vous coûter un temps précieux. C'est alors que ces techniques d'analyse de texte deviennent votre meilleure amie !

Au départ, vous voudrez probablement voir quels sujets reviennent le plus fréquemment. Un simple comptage de mots pourrait faire l'affaire, mais la plupart du temps c'est trop général. Cependant, aller plus loin en utilisant le nombre de mots en combinaison avec l'outil de sentiment pourrait s'avérer plus utile.

Par exemple, vous remarquez que le mot "connexion" revient souvent avec un sentiment négatif. À première vue, vous pouvez voir qu'il y a quelque chose qui ne va pas avec le processus de connexion. Mais creusons un peu plus. En utilisant l'outil de regroupement de mots, les mots "e-mail", "lien" et "mot de passe" sont tous regroupés, ce qui peut indiquer que vos clients reçoivent un e-mail pour réinitialiser leur mot de passe mais que le lien de vérification est rediriger vers une page d'erreur. Après une enquête plus approfondie dans les entrées individuelles, vous découvrez que bon nombre de ces sentiments proviennent d'une erreur technique dans votre système et de la façon dont il construit l'e-mail d'enregistrement.

C'est, bien sûr, un très bon moyen de résoudre des problèmes individuels. Cependant, vous souhaitez également suivre les modifications à un niveau supérieur. Il est important de savoir comment les problèmes et leurs sentiments évoluent au fil du temps. Alors, et maintenant ? Comment pouvons-nous donner un sens à ces idées et faire quelque chose à leur sujet ?

Agissez et « courtisez » vos clients

Dans un monde de plus en plus numérique, nous assistons à des changements spectaculaires dans la manière dont les clients et les entreprises interagissent en ligne. Les clients ont des attentes plus élevées et se voient proposer davantage d'alternatives en ligne. Essentiellement, ils veulent tout à leurs conditions, ce qui signifie que nous devons plus que jamais « séduire » nos clients. Faire en sorte que les clients restent fidèles à vous signifie répondre à leurs besoins et le faire en temps opportun. Chaque client est important, alors ne perdez pas sa fidélité !

Il existe un certain nombre d'initiatives que vous, en tant que spécialiste du marketing numérique, devez mettre en œuvre pour «boucler la boucle». Transformer les informations en actions signifie comprendre les actions internes et externes et les suivre à l'aide d'échelles de temps spécifiques. Réfléchissez à la manière dont vous et votre équipe pouvez résoudre le problème et tenir votre client au courant. Cet équilibre entre communication interne et externe en réponse aux informations client vous mettra sur la bonne voie pour une expérience client améliorée et des taux de désabonnement plus faibles.