Analyse de verbatim clients : codification ou analyse sémantique ?
Lorsque l’on analyse des retours clients, la plus grande difficulté est souvent l’analyse de verbatim (commentaires libres ou réponses aux questions ouvertes). Il est en effet impossible de les copier/coller dans Excel et d’en calculer une moyenne ! Pourtant, ils sont riches en enseignements et permettent d’expliquer les raisons de la satisfaction ou de l’insatisfaction de vos clients. Pour les analyser, deux grandes méthodes s’imposent.
La valorisation des verbatim recueillis à l’aide des questions ouvertes est un élément important pour améliorer l’expérience délivrée au client. Aujourd’hui il existe deux méthodes pour exploiter ces verbatim : la post-codification manuelle, qui nécessite de lire les verbatim un par un et l’utilisation d’une solution d’analyse sémantique, qui va détecter automatiquement le contenu des messages. A travers cet article, nous allons vous présenter les deux approches.
1. Le verbatim : qu'est-ce que c'est ?
A. La définition d’un verbatim
A proprement parlé Un verbatim est une transcription mot à mot ou une reproduction exacte d’un discours, d’une conversation ou d’un échange, capturant tous les mots prononcés ainsi que les hésitations, les répétitions et les erreurs grammaticales.
Il vise à fournir une représentation précise et fidèle des paroles échangées lors d’une réunion, d’une entrevue, d’un débat ou d’une autre forme de communication verbale.
B. Pourquoi les verbatim sont importants en relation client ?
Les verbatim en relation client sont importants car ils permettent une compréhension précise des préoccupations et des attentes de vos clients. Ils fournissent un feedback direct et authentique, permettant d’identifier les problèmes récurrents et vos opportunités d’amélioration.
En les analysant, vous pourrez personnaliser votre approche, renforcer la satisfaction des clients et améliorer votre expérience client.
2. La méthode de la post-codification
Le post-codage ou la codification a posteriori permet d’exploiter les réponses aux questions ouvertes. Grâce à cette méthode, on peut obtenir les mêmes statistiques qu’avec une question fermée.
Vous regroupez les réponses obtenues à la question ouverte dans des catégories homogènes. Aujourd’hui, la plupart des entreprises utilisent Excel pour codifier a posteriori. L’opération de codification correspond à un chiffrage. Elle consiste à accorder un chiffre unique à une variable, à une modalité ou à une réponse donnée.
Tout d’abord, vous devez établir la table de codification ou plan de code. Vous classez les idées sur deux ou trois niveaux et vous les numérotez.
Puis, il est temps de codifier les réponses. Vous reprenez l’ensemble des réponses à la question en inscrivant le numéro du thème à côté de la réponse.
💡 Prenons un exemple :
Nous vous présentons ci-dessous un exemple « fictif » des réponses à la question « Quels sont les points forts de cet hôtel ? ».
A. Le plan de code
La première chose à faire est d’établir une liste des réponses à cette question en prenant seulement un petit échantillon de questionnaires. Le nombre de questionnaires à explorer lors de cette étape sera suffisant lorsque vous vous apercevrez que vous ne découvrez peu ou plus d’idées nouvelles.
Vous classez par la suite les idées sur deux ou trois niveaux en les numérotant :
- Accueil/Personnel1.1. La disponibilité du personnel
1.2. L’accueil à l’arrivée - Chambre/Appartement2.1. La literie
2.2. L’équipement de la chambre
2.3. La décoration - La situation de l’hôtel
3.1. La facilité d’accès
3.2. Le quartier - La restauration
4.1. Le petit-déjeuner - Le prix
5.1. Le rapport qualité/prix - La salle de bain
6.1. La douche/la baignoire
6.2. La propreté
B. La codification
Le tableau ci-dessous présente une liste de réponses obtenues, recopiées à partir des réponses obtenues à la question. La colonne de droite présente les codes qui ont été affectés a posteriori par rapport au plan de codification.
L’avantage de cette méthode ? Elle permet une classification très précise et fine. Mais c’est un travail long et fastidieux, surtout à partir d’un certain nombre de réponses : le coût de cette méthode est donc élevé.
De plus, il existe un manque de fiabilité : la subjectivité de celui qui effectue le travail influe sur le résultat. Enfin, l’opération devra être réalisée pour chaque enquête et les résultats seront difficilement comparables : impossible si vous réalisez des enquêtes barométriques ou des enquêtes à chaud !
3. La méthode de la classification semi-automatique grâce à un logiciel d’analyse sémantique
L’analyse sémantique ou lexicale utilise des algorithmes de traitement du langage humain pour détecter le contenu des phrases écrites.
Afin de vous expliquer le fonctionnement d’un logiciel d’analyse sémantique, nous allons nous baser sur la solution de dictanova dont easiware a fait l’acquisition début 2019.
Tout d’abord, il est nécessaire d’importer votre fichier de réponses dans le logiciel, ou permettre la connexion automatique à votre logiciel d’enquêtes pour récupérer les données en temps réel.
Chaque verbatim injecté dans la plateforme sera alors analysé de façon à qualifier son contenu. La solution analyse les verbatim en masse et en extrait les mots et expressions porteurs de sens, que l’on appelle “termes”.
Le nuage de mots généré par la solution ne fait pas que compter les mots : il supprime les mots non pertinents, détecte les ensembles de mots et les expressions.
Dans un second temps, ces termes vont être regroupés afin de créer des thématiques personnalisées, selon vos propres axes d’analyse. La catégorisation est simple et rapide et vous pouvez la faire évoluer sans crainte : elle sera automatiquement appliquée.
Ainsi vous allez pouvoir connaître le pourcentage de verbatim qui parlent, d’une manière générale, d’une même notion comme le prix ou l’accueil.
Vous allez pouvoir ensuite comparer les thématiques entre elles, en volume, en proportion, mais également selon le niveau de satisfaction associé. Vous aurez ainsi la possibilité de le faire au global, mais également pour un sous-ensemble (catégorie de répondant, niveau de satisfaction, zone géographique…) et effectuer des comparaisons.
Ainsi, vous pourrez suivre l’évolution des thématiques abordées dans le temps, sans devoir codifier à la main chaque nouveau verbatim.
C’est le principal avantage d’un logiciel d’analyse sémantique : une fois les thématiques créées, elles s’appliqueront automatiquement sur les nouveaux verbatim collectés.
Vous allez donc pouvoir visualiser les impacts de vos actions sur les sujets abordés par vos clients dans leurs feedbacks, constater les améliorations, mais également détecter un problème émergent et le corriger au plus vite.
En plus de ces fonctionnalités, la solution de dictanova intègre en standard vos indicateurs de satisfaction (NPS, CES, CSAT), et permet de réaliser des rapports automatisés pour diffuser les résultats des enquêtes auprès de vos collègues et supérieurs, évalue l’impact d’une thématique sur le niveau de satisfaction client.
En résumé, voici les plus d’une solution d’analyse sémantique :
