Intégrer l’analyse de la donnée émotionnelle dans l’expérience client (CX) ?

« Dans le domaine de l’expérience client, le potentiel de croissance de l’utilisation de la donnée émotionnelle est évalué à +35%

William Benalal, Associate Partner IBM et Practice leader Digital Marketing Solutions »

Emojics - Données émotionnelles

Quels bénéfices tirer de l’utilisation de la donnée émotionnelle dans l’expérience client (CX) ?

Comme pour d’autres datas relatives à l’expérience client, les données liées à l’émotion sont utilisées pour créer des stratégies d’amélioration de la relation client, permettant de :

  • Surveiller la réputation & l’e-réputation de la marque : le suivi en temps réel du ressenti des personnes peut permettre de détecter une augmentation du nombre de clients mécontents et d’en identifier la cause grâce à une alerte personnalisée.

Les bornes de sondage et de satisfaction par boutons et smileys Smilio de Skiply , permettent de détecter en temps réel les évolutions de la satisfaction dans les points de contacts.

  • Créer des contenus au ton émotionnel approprié pour :

– comprendre la réaction des clients face au contenu que l’on produit. Êtes-vous en train de surprendre votre audience et de la faire rire avec cette campagne pub audacieuse ou bien la mettez-vous mal à l’aise… ?

– d’affiner la tonalité du contenu afin qu’il soit approprié à la situation : un ton plus rassurant, plus réaliste sera adopté en cas d’inquiétudes exprimées par les futurs clients dans les conversations captées.

  • Prioriser le service client pour la gestion d’émotions exacerbées

Détecter les conversations très émotives peut  aider à trier les mentions sociales pour affecter rapidement les employés aux personnes les plus remontées ou les plus déçues.

  • E-commerce : personnaliser le parcours marchand en fonction des émotions

Un e-commerçant pilote sa stratégie produit en fonction de métriques comme le taux de clic ou le temps passé sur les pages. Désormais il peut intégrer la donnée émotionnelle à la prise de décision.

« Quels sont les produits qui provoquent les plus fortes réactions ? Quels sont les « magic moments » ou les « pain points » du parcours sur site ? Mais aussi quel est l’âge ou le sexe des internautes. C’est à ces questions que nous voulons répondre, explique Xavier Fisher, chief product officer chez Datakalab. Mais il est plus simple d’associer une réponse émotionnelle au moment précis d’une publicité qui sera la même pour tous, que de l’associer avec précision à un site qui offre une multiplicité de parcours possibles. D’où notre association avec IBM Tealeaf. Nous allons synchroniser les data set des deux solutions pour contextualiser les émotions observées. »

Intelligence artificielle et technologies au service de la donnée émotionnelle :

2 aspects des émotions sont analysés :

  • La physiologie et le comportement : la dilatation de la pupille en cas de joie ou tristesse, les variations du rythme cardiaque et de la résistance électrique de la peau, accompagnent nos sentiments de peur, colère, joie,… Ces réactions peuvent être observées à l’aide d’objets connectés tels que les bracelets connectés qui détectent nos pulsations cardiaques. Les expressions du visage et de la posture sont détectables grâce au facial coding via webcam ou caméras de surveillance. Les émotions traduites par les modulations de la voix sont aussi détectables grâce à l’intelligence artificielle qui permet par exemple d’optimiser la qualité d’un service de relation client téléphonique en fonction de l’humeur du client automatiquement détectée. Le neuromarketing va encore plus loin en se fondant sur la collecte des données émotionnelles en plus de l’analyse d’encéphalogrammes pour comprendre l’esprit humain et proposer à l’acheteur ce qu’il tendrait le plus à apprécier selon le cas.

Exemple de la solution Datakalab créé en 2017, qui mêle l’analyse de l’image par facial coding, au web analytics grâce à un partenariat avec IBM. Basée sur l’IA, cette technologie réconcilie l’analyse du parcours de navigation web avec celle des expressions du visage et yeux de l’internaute.

  • Le déclaratif : l’étude des contenus textuels issus des avis laissés sur les réseaux sociaux, les forums, les emails, ainsi que l’analyse des réactions FB liées aux six émotions différentes, aident à mieux comprendre les attentes actuelles de la clientèle.

Q°emotion a par exemple mis en place un outil d’évaluation de l’émotion en direct. A l’aide d’une IA, elle mène des analyses émotionnelles en récupérant les données en ligne de mails, réseaux sociaux ou chatrooms, mais aussi l’audience et l’avis des clients sur les canaux des marques. L’IA en extrait la valeur émotionnelle moyenne des messages et réactions, pour produire un bilan émotionnel afin de connaitre l’insatisfaction, si elle existe, puis trouver une solution, améliorer le service, limiter le churn. Le but est aussi de voir ce qui plait et améliorer l’image de l’entreprise ainsi que l’engagement client.

Qemotion - Analyse des feedbacks écrits pour en dégager des insights émotionnels

Et si, comme le suggère Dan Emodi, l’analyse de nos émotions nous aidait tout simplement à être plus en phase avec nous même ? Et à mieux comprendre ce qui nous permet de nous sentir bien, et ce qui nous rend vraiment heureux ?

#Feeldata #Emotionalanalysis #Analysedesemotions #CX #Customerexperience

By | 2019-07-30T18:06:51+00:00 juillet 28th, 2019|Data world, e-marketing, e-reputation, Non classé, UX|0 Comments

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« Rien ne sert de défendre le monde d’hier quand on peut construire le monde de demain » Peter Drucker. C'est avec cet état d'esprit que je mets mon énergie à profit depuis 11 ans, dans les domaines du développement touristique, du marketing et du digital.

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