On estime que 84 % des consommateurs font autant confiance aux avis en ligne qu’aux recommandations personnelles. Il est donc facile de comprendre pourquoi les entreprises privilégient une approche proactive en ce qui concerne les avis en ligne plutôt que de s’en remettre passivement au bouche-à-oreille. Les avis positifs présentent également l’avantage évident de renforcer la réputation d’une marque tout en contribuant à son référencement.
Alors que de nombreuses entreprises utilisent les avis des clients pour remédier aux plaintes et corriger les défauts, peu d’entre elles réalisent que les avis en ligne peuvent être également utilisés pour obtenir un avantage concurrentiel significatif. Maintenant que l’IA égalise les règles du jeu, cette tâche autrefois compliquée est en train de devenir une pratique commerciale essentielle ; examinons-la de plus près et assurons-nous que vous ne passez pas à côté d’une opportunité précieuse.
Tirer des enseignements des avis clients grâce à l’IA
Une petite entreprise peut passer en revue ses quelques dizaines d’avis en un après-midi, mais ce n’est pas une option viable pour toutes les entreprises. En effet, l’analyse d’un seul site très fréquenté peut s’avérer peu réalisable, sans parler de dizaines ou de centaines d’autres inscriptions, multipliées par toutes les plateformes d’évaluation sur lesquelles l’entreprise est présente, de Google à Apple Maps, en passant par Facebook. Ce problème ne fait que s’aggraver pour les avis sur les produits individuels, chaque unité de stock supplémentaire faisant de l’analyse de tous les avis en ligne une mission impossible.
Auparavant, en examinant les indicateurs clés de performance (« KPI ») de premier plan, les responsables d’entreprise pouvaient obtenir des informations sur les produits ou les sites dont les performances étaient supérieures ou inférieures aux prévisions, mais cette évaluation se limitait aux points de référence établis par les données de l’entreprise elle-même. L’analyse des sentiments a ensuite offert une version légèrement plus granulaire de ces comparaisons entre marques, avec des logiciels qui commençaient à comprendre le texte des commentaires pour fournir une notation rudimentaire au-delà des seules étoiles. Aujourd’hui, l’émergence de l’IA, et sa capacité à fournir des commentaires en langage naturel de manière beaucoup plus nuancée, change la donne.
Les grandes entreprises ont toujours été surchargées par le volume d’avis qu’elles recoivent, mais ce volume est soudain devenu un atout. Les modèles linguistiques d’IA tels que ChatGPT peuvent être alimentés par des données provenant de n’importe quelle source, en s’adaptant à des ensembles de données uniques et en obtenant des informations très spécifiques. Par exemple, l’analyse traditionnelle des sentiments peut recenser les mots répétés, mais elle a du mal avec les synonymes et, de manière générale, avec les avis qui couvrent plusieurs aspects d’un produit, d’un service ou d’une marque. En revanche, les modèles d’IA de DAC peuvent facilement analyser des distinctions subtiles parmi des centaines, voire des milliers d’avis, en comprenant le sentiment à un niveau macro et en creusant plus profondément dans les moindres détails qui s’ajoutent à l’expérience globale de chaque client.
Lorsque nous évaluons les données relatives aux commentaires, nous pouvons désormais demander à l’IA ce que les clients pensent d’un sujet donné. Si un restaurateur demandait : « Que pensent nos clients de nos soupes du jour ? », l’IA analyserait tous les commentaires des utilisateurs et répondrait quelque chose du genre : « Les soupes sont généralement d’un bon rapport qualité-prix, mais elles sont souvent trop peu salées. Comme il n’y a pas de sel à table, il est ennuyeux de devoir toujours demander au serveur d’en apporter. »
Dans cet exemple, l’IA fait ce qu’une simple mesure de KPI pourrait faire, signaler que les commentaires sont généralement positifs pour la soupe du jour, mais elle élargit ensuite cette compréhension. Auparavant, un outil d’analyse des sentiments aurait pu tenir compte du terme « sel » apparaissant dans le texte de l’avis, mais il n’aurait pas fait le lien avec la soupe en particulier. L’IA relie automatiquement tous les points de données pertinents pour conclure qu’un nombre important de clients souhaitent que le sel soit à disposition à leur table. Seule l’IA est capable de combiner et d’évaluer instantanément de cette manière les avis généraux et les mots associés, puis de passer à l’étape suivante pour extrapoler ces mots à d’autres scénarios dans les avis.
Utiliser l’IA pour promouvoir les avis et les services d’une entreprises
Il y a de multiples avantages à valoriser vos avis positifs sur votre site web, vos réseaux sociaux et d’autres points de contact avec vos clients, le SEO étant l’un d’entre eux. Il y a tellement de recherches qui peuvent conduire un client à votre entreprise, que ce soit pour trouver un produit ou un service spécifique, ou même un attribut de base comme les magasins acceptant les animaux de compagnie. Il est pratiquement impossible de deviner toutes les questions qu’un client peut se poser sur votre entreprise et il est encore plus difficile de créer un contenu qui réponde à chacun de ces sujets potentiels.
La solution la plus judicieuse consiste à exploiter le contenu généré par les utilisateurs (« UGC ») afin de débloquer ces avantages SEO pour vous. Vos responsables marketing ne sont peut-être pas capables d’énumérer de mémoire tous les aspects de votre entreprise, mais l’IA peut certainement se souvenir de tous les facteurs qui ont contribué à l’obtention de vos commentaires cinq étoiles. Plus de 99 % des consommateurs américains lisent les avis avant de faire des achats, en ligne et hors ligne. Les avis positifs, présentés aux clients avant même qu’ils ne demandent à les voir, les inciteront plus que probablement à prendre une décision d’achat.
Le rôle de l’IA pour répondre aux avis
Il a été constaté que 88 % des consommateurs sont susceptibles de choisir une entreprise qui répond à tous les avis, soit 87,2 % de plus que les entreprises qui ne répondent pas aux avis. On sait également que le fait de répondre aux commentaires entraîne une augmentation du nombre de nouveaux commentaires de la part des clients, ce qui signifie également une augmentation du contenu favorisant le référencement et une augmentation probable du nombre total d’étoiles.
DAC fournit déjà des outils pour répondre aux commentaires par le biais de sa suite unique de gestion de la réputation, qui compte des intégrations d’IA parmi ses derniers ajouts. Notre assistant de réponse aux avis, par exemple, n’est pas seulement en mesure de générer des réponses aux avis ne comportant que des étoiles, il suggère également la manière la plus efficace de répondre aux avis qui exigent une réponse plus nuancée. L’IA ne doit pas être utilisée sans supervision humaine, bien sûr, mais l’assistant facilite la vie des équipes du service client en leur recommandant des termes faciles à rechercher pour optimiser leurs réponses.
Le concept même de répondre aux commentaires en ligne est un sujet important en soi. C’est pourquoi nous avons déjà écrit de nombreux articles à ce sujet, alors consultez nos articles, Améliorer vos étoiles: comment répondre aux avis en ligne et 5 façons d’utiliser les avis négatifs à votre avantage.
Dans l’ensemble, l’exploitation des avis clients pour le succès marketing est une stratégie puissante qui exploite les expériences réelles de clients satisfaits pour instaurer la confiance et stimuler les ventes. En utilisant l’IA pour analyser les avis des clients, les entreprises peuvent extraire des informations précieuses, identifier des tendances et comprendre les sentiments des clients d’une manière que l’analyse manuelle ne pourrait jamais atteindre. Sur le marché concurrentiel d’aujourd’hui, l’intégration d’informations tirées des avis et pilotées par l’IA offre aux marques une occasion inestimable de renforcer leur crédibilité, d’attirer des clients potentiels et, en fin de compte, de tracer la voie d’une croissance et d’un succès durables.
