Survey-Magazine : Pouvez-vous nous en dire plus sur votre nouvel indicateur nommé L.I.S. ? De quoi s’agit-il ?
Guillaume Robardet : Les initiales correspondent à
Loyalty Impact Score en anglais (pour score d’impact sur la
fidélité). Il s’agit d’un nouvel indicateur développé en interne et
construit dans la suite logique des Customer Effort Score et Net
Promoter Score que le L.I.S. vient justement compléter et
approfondir. Cet indicateur croise d’ailleurs le NPS (ou une note de
satisfaction) avec une donnée fondamentale pour toute direction marketing et
service client : les sujets et tonalités exprimés par les clients. Dans le
détail, les motifs de satisfaction et d’insatisfaction que
nous détectons automatiquement dans les verbatims (délai de livraison,
interaction avec le personnel, etc.) sont croisés avec le
NPS. La confrontation des deux permet de déterminer les
éléments qui impactent véritablement la recommandation et la fidélité
clients. Nous avons recours au L.I.S. lors de la phase de restitution à
chaque étude menée pour des clients.
Par exemple, le L.I.S. permet de se rendre compte que dans certains secteurs
d’activité, les remarques sur les tarifs sont parmi les critiques les plus
fréquentes, mais qu’elles sont en fait peu déterminantes quant à la fidélité
du client. A l’inverse, on constatera que certains points du parcours
client, moins fréquemment exprimés, entraînent des notes particulièrement
basses lorsque le client a vécu une expérience négative. Nos clients ont
déjà retiré de nombreux enseignements grâce au L.I.S. Par exemple,
l’un d’eux s’est aperçu que le manque de clarté de la facture
(qui n’était jusqu’alors pas une priorité dans leurs plans
d’actions) était une insatisfaction telle qu’elle pouvait conduire à
la résiliation !
Vous avez une expertise dans l’analyse sémantique. Le dernier numéro de Survey-Magazine est justement dédié à l’exploitation marketing des données textuelles. L’analyse de sentiment est bien entendu développée dans le dossier central. Que pouvez-vous nous dire sur cette méthode d’analyse sémantique ?
De nombreuses idées fausses circulent autour de la notion d’analyse de sentiment. L’analyse des sujets d’expression et du sentiment est tout à fait possible de façon automatique, à condition de connaître précisément ce que l’on doit analyser. Ainsi, on peut obtenir une analyse précise et fiable sur des messages adressés à une entreprise (enquêtes de satisfaction, réclamations, tchat…), y compris via les réseaux sociaux (sites d’avis, Twitter, page Facebook de l’entreprise…). En revanche, pour une entreprise, analyser l’ensemble des données textuelles du web dans lesquelles son nom apparaît permettra seulement d’obtenir une vision très macro de la perception des clients à son égard.
