L’insatisfaction client : un risque majeur pour les entreprises
Constat
- Près de la moitié des Français (49 %) changent de marque après une mauvaise expérience, et plus de 50 % changent de fournisseur dans ce cas.
- Pourtant, 96 % des clients insatisfaits ne font jamais part de leur mécontentement à l’entreprise. Parmi eux, 91 % ne reviendront jamais !
- Cette perte est d’autant plus dommageable que ces clients mécontents partagent leur expérience négative avec 8 à 10 personnes en moyenne.
Use Case : détection et gestion proactive des clients insatisfaits grâce à la gestion des parcours client omnicanal augmentés grâce à l’IA
Contexte
Une entreprise du secteur de l’assurance constate que près de la moitié de ses clients changent de marque après une mauvaise expérience. L’assureur connait les raisons majeures de l’insatisfaction (incidents non résolus, indemnités non suffisantes, …), mais pas par client. Il cherche à prévenir les départs de chaque client en fonction des informations d’interactions qu’il a pu collecter dans la conversation entrante et sortante avec ses clients.
Objectif
Mettre en place une stratégie omnicanale pour détecter rapidement les signaux d’insatisfaction client, centraliser les données et traiter efficacement les réclamations afin d’améliorer la fidélisation.
Traitement du cas d’usage
- En seulement quelques jours grâce à l’IA, tous les points de contact (site web, réseaux sociaux, téléphone, email, boutique physique) sont interconnectés dans un datalake d’interactions structuré.
- Toujours grâce à l’IA, l’assureur analyse automatiquement tous les comportements autour de l’insatisfaction : verbatims des enquêtes de satisfaction, abandon de panier, interactions répétées sans résolution, commentaires négatifs sur les réseaux sociaux …
- Les données issues des réclamations et feedbacks sont analysées pour identifier les causes récurrentes d’insatisfaction (manque de contact humain, lenteur, complexité, promesses non tenues).
- Différents scenarii prédictifs sont proposés aux utilisateurs: des plus pessimistes aux plus optimistes.
- Des plans d’action correctifs sont mis en place pour améliorer les processus et l’expérience client globale.
Résultats
- Détection plus rapide des clients insatisfaits, y compris ceux qui ne s’expriment pas directement.
- Réduction du taux de départ et augmentation de la fidélisation (jusqu’à +21 % grâce à une bonne gestion des réclamations).
- Amélioration de la réputation de l’entreprise grâce à une gestion proactive et transparente des insatisfactions.
- Expérience client plus fluide, personnalisée et cohérente sur tous les canaux, limitant l’impact du bouche-à-oreille négatif.
Conclusion
La gestion omnicanale augmentée par l’IA permet d’anticiper et de traiter l’insatisfaction, même silencieuse, en unifiant les données et les interactions des parcours clients, en unifiant la gestion des interactions et en exploitant les données issues de tous les points de contact. Elle offre ainsi une capacité à repérer, comprendre et traiter l’insatisfaction client, même silencieuse, avant qu’elle ne se traduise par un départ ou un bouche-à-oreille négatif. L’entreprise réduit ainsi le risque de perte de clients et améliore durablement la satisfaction et la fidélité
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