Analyse des irritants du parcours client
Customer satisfaction
Détectez les points de friction à chaque étape de l’expérience.
Description of the need
Notre client est une entreprise disposant de plusieurs canaux de relation avec ses clients : site web, application mobile, service client et réseau de points de vente.
Malgré de bons indicateurs commerciaux, l’entreprise observait un volume important de réclamations et d’abandons dans certaines étapes du parcours client. Les équipes avaient cependant des difficultés à identifier précisément les points de friction et à comprendre les causes de ces insatisfactions.
Les données disponibles étaient dispersées entre différents services (marketing, service client, digital), rendant difficile l’analyse globale de l’expérience vécue par les clients.
The client was looking for a solution that would:
- D’identifier les étapes du parcours générant le plus d’insatisfaction
- De comprendre les irritants rencontrés par les clients
- De mesurer la satisfaction à différents moments du parcours
- De prioriser les actions d’amélioration
- De suivre l’évolution des irritants dans le temps
L’objectif : mieux comprendre l’expérience réelle des clients afin d’optimiser les parcours et améliorer la satisfaction globale.
Proposed solution
Nous avons mis en place un dispositif d’analyse du parcours client basé sur des enquêtes ciblées à différents moments de l’expérience.
Les questionnaires sont déclenchés à des étapes clés du parcours :
- Après une navigation ou un achat sur le site web
- Après une interaction avec le service client
- Après une visite en point de vente
- Après la réception d’un produit ou l’utilisation d’un service
Les enquêtes permettent de mesurer :
- La facilité du parcours
- La compréhension des offres et des informations
- Les difficultés rencontrées lors des différentes étapes
- La satisfaction globale de l’expérience
Les données collectées sont centralisées dans une plateforme d’analyse permettant :
- D’identifier les étapes du parcours générant le plus d’insatisfaction
- D’analyser les commentaires clients pour détecter les irritants récurrents
- De comparer les performances entre canaux ou parcours
- De suivre l’évolution des indicateurs après la mise en place d’actions correctives
Les équipes disposent ainsi d’une vision claire des points de friction et des priorités d’amélioration.
Special Features
Le dispositif permet de croiser les données de satisfaction avec les différentes étapes du parcours client afin d’identifier précisément les moments critiques.
Les tableaux de bord offrent :
- Une visualisation des étapes les plus problématiques du parcours
- Une analyse des motifs d’insatisfaction les plus fréquents
- Une identification des irritants par canal ou type d’interaction
- Un suivi de l’impact des actions d’amélioration mises en place
Ce type de dispositif permet aux entreprises d’améliorer en continu l’expérience client en se basant sur les retours réels des utilisateurs.
De telles solutions peuvent également être mises en place dans des parcours digitaux, des parcours d’achat en magasin ou des parcours de relation client afin d’optimiser chaque point de contact avec les clients.
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0
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de réclamations clients après identification des irritants
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0
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de rapidité pour détecter les points de friction du parcours
+
0
%
d’amélioration de la satisfaction sur les étapes clés du parcours
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FAQ — Customer satisfaction, NPS and customer experience
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Who is the Soft Concept Customer Satisfaction solution aimed at?
It is aimed at companies in all sectors wishing to structure a CX approach and industrialize the collection and analysis of the Voice of the Customer.
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Does the platform integrate into an existing CX system?
Yes. It can complement or strengthen an already structured system without disrupting your processes.
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Are technical skills required?
No. The creation, distribution and management of surveys is designed to be used directly by CX teams.
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How does AI add value?
It helps to formulate the right questions, automatically analyze the answers, detect trends, and trigger alerts on weak signals.
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Is the solution suitable for large volumes?
Yes. It is designed to handle large volumes of responses and verbatim comments, while maintaining fast analysis.
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