Comment l'analyse IA des émotions exprimées dans les feedbacks des clients permet de dépasser la simple mesure du NPS. Les émotions telles que la lassitude, la déception et la déconsidération sont prédictives du désengagement. En les détectant en continu dans les enquêtes de satisfaction, les avis et les conversations, les entreprises peuvent reconquérir et fidéliser leurs clients, et réduire drastiquement leur churn.

face à ce volume considérable de données textuelles, l'intelligence artificielle s'impose comme une solution incontournable pour un traitement efficace et approfondi. Mais quelle IA choisir pour analyser vos données et verbatims clients ?

Comment les entreprises peuvent-elles utiliser l'analyse des émotions exprimées par les clients pour prévenir leur désengagement ? En identifiant les signaux émotionnels précurseurs du désengagement, les entreprises peuvent mettre en place des actions correctives ciblées pour améliorer la rétention client.

Dans un monde où la fidélisation client est essentielle à la survie des entreprises, un fait déroutant persiste : plus de 50 % des clients insatisfaits préfèrent partir sans rien dire. Les départs silencieux coûtent cher, mais ils peuvent être anticipés.

Notre méthodologie pour tous vos projets d’analyse de la voix du client

3 défis pour les responsables de l’expérience client

Les clients s’expriment par divers canaux : avis en ligne ou réponses aux enquêtes. L’analyse sémantique de Liz synthétise leur parole.

Le score NPS permet de jauger la satisfaction de vos clients : comment l’utiliser pour obtenir des recommandations et analyser les avis ?

L'intelligence sémantique émerge comme la discipline qui permet à l'entreprise de prendre en compte ce que pensent ses clients.