Comment cette banque anglaise compare les avis clients de l’ensemble de son réseau d’agence ?

Publié le 17 février 2021  - Mis à jour le 04 décembre 2023

Le secteur bancaire est probablement le domaine dans lequel l’expérience client a un rôle primordial à jouer.

En effet, avec l’émergence des banques en ligne, le consommateur a de plus en plus besoin de se sentir proche de sa banque et notamment de son conseiller en agence. L’expérience perçue par vos clients et notamment leurs émotions est sans aucun doute le point le plus important dans le processus de fidélisation.

Dans cet article, nous allons voir comment une grande banque anglaise peut comparer les avis clients de l’ensemble de son réseau d’agence grâce à la solution Q°emotion. Puis nous verrons quels sont les bénéfices apportés par cette analyse.

1/ Les étapes préalables

Avant de se lancer dans une analyse automatique de ses commentaires clients, il y a plusieurs paramètres à prendre en compte.

a. Choisir les sources d’avis à analyser

Le premier paramètre et sans doute le plus important, est la bonne sélection de la source d’avis à analyser. En effet, selon le type de business que vous utilisez, les sources seront différentes. Si vous souhaitez en apprendre plus, nous avons détaillé ce processus dans un article dédié.

Dans le cadre d’une banque, la source à privilégier est sans aucun doute les enquêtes à chaud ou à froid à destination des clients. Cependant, pour des raisons de confidentialité, nous utiliserons dans cet exemple des avis provenant de plateformes ouvertes et notamment Google Reviews.

b. Choisir les grandes thématiques

Pour réaliser une bonne analyse sémantique il est nécessaire de définir les thématiques pertinentes pour notre business. Nous avons détaillé ce processus dans un article spécifique à l’analyse sémantique.

L’outil Q°emotion nous permet de gagner du temps et de sélectionner automatiquement des thématiques pertinentes pour notre business, c’est ce que nous allons faire dans le cadre de cet article en sélectionnant la catégorie Banque et Assurance.

Bien sûr si vous souhaitez définir des thématiques spécifiques à votre entreprise, il est tout à fait possible de le faire, vous pouvez nous contacter et nous préparerons un projet sur mesure pour répondre à vos besoins.

c. Récolter les commentaires clients de ces sources d’avis

Une fois que nous avons sélectionné notre source d’avis, il vous suffit maintenant d’importer les avis dans la plateforme cxinsights.io comme sur les captures d’écran ci-dessous.

1. Sélectionner la source d’avis choisie (ici Google Reviews)

2. Nommer la source et taper le nom de l’agence choisie dans le champ Google Place ID

3. Choisir la langue d’affichage des verbatim, la date ainsi que la note de satisfaction associée si nécessaire.

4. Alimenter automatiquement le projet ou non : vous pouvez demander à l’outil d’aller récupérer automatiquement les nouveaux verbatim à une fréquence régulière.

Et le tour est joué vous n’avez plus qu’à vous rendre dans votre projet pour observer les premiers résultats !

2/ Les résultats

a. Les KPI émotionnels utilisés

Pour bien interpréter les résultats, il faut au préalable comprendre comment fonctionnent les KPI émotionnels utilisés sur notre plateforme.

1. L’E-Index

Une température variant de -20°C à +40°C définie par l’émotion principale détectée dans le discours.

2. L’intensité émotionnelle

L’intensité émotionnelle moyenne mesurée grâce aux mots utilisés et les codes du langage (superlatifs, emojis, ponctuation)

3. Les 6 émotions primaires

L’algorithme est capable d’identifier les 6 émotions primaires dans le discours à savoir : la joie, la tristesse, la surprise, la colère, le dégoût et la peur (ainsi que le calme)

b. Résultats globaux

En observant les résultats de cette analyse, on aperçoit dès le premier coup d'œil que ce groupe bancaire génère beaucoup de déception chez ses clients et notamment de la tristesse avec 52,2% des 765 verbatims du projet qui ont celle-ci en tant qu’émotion principale.

La joie, elle, n’atteignant que 8,1% du nombre total des commentaires.

Il faut donc chercher à savoir d'où provient cette tristesse provoquée chez les clients afin de mettre en place des actions pour y remédier.

L’outil Q°emotion va analyser l’ensemble des verbatim et en faire ressortir les trois principaux points de succès mais également d’amélioration.

Pour cette banque anglaise, on peut remarquer que la capacité à résoudre les problèmes des clients est particulièrement problématique avec une température émotionnelle de -3°C.

En cliquant sur ce point précis, il est possible d’afficher l’ensemble des verbatims qui correspondent à cette thématique et l’on se rend bien compte qu’il y a en effet des plaintes à propos du service client mais également de l’attente au téléphone.

Maintenant que l’on a pu observer les problèmes globaux de ce groupe bancaire, il est intéressant de comparer les différentes agences du réseau pour avoir un comparatif entre celles-ci et identifier les éventuelles agences prioritaires.

c. Comparatifs entre les agences

Grâce à la solution Q°emotion, il est possible d’identifier en quelques clics les points de succès et d’amélioration agence par agence.

Ainsi, en observant les résultats sur l’agence de Birmingham, on voit que la capacité à résoudre les problèmes est plutôt un point de succès de l’agence contrairement à ce qu’on a vu précédemment dans les résultats globaux. En revanche, on retrouve l’aspect négatif du temps d’attente que l’on avait détecté dans les commentaires. Il y a donc bien une action à entreprendre pour résoudre cet irritant.

Pour avoir un comparatif plus complet sur le même écran, la création d’un benchmark entre les différentes agences sur le territoire s’impose.

On peut ainsi voir que l’agence qui génère le plus de joie chez le client est l’agence de Bristol avec 12% contre 8,1% de moyenne globale.

De nombreux indicateurs peuvent être inclus dans le benchmark comme des étapes du parcours client, les thématiques choisies, ou encore, comme on le voit sur cet écran, le score de satisfaction.

d. Les bénéfices apportés par Q°emotion

Grâce à Q°emotion, cette grande banque anglaise a pu identifier de nouveaux insights et obtenir des résultats significatifs.

Les irritants ont pu être réduits de 18% à la suite des actions menées à la suite de la découverte des résultats.

Le taux d’intention de départ dû aux problèmes d’attente trop longue a été réduit de 30%

Le gain de temps sur le traitement des verbatim est estimé à 2h par semaine

Le NPS (Net Promoter Score) a été augmenté de 15 points

Les nouveaux insights détectés ont pu être partagés immédiatement et automatiquement avec les différentes équipes et agences et ce sur plusieurs niveaux d’accès (managers, siège, etc.)

L’analyse émotionnelle proposée par Q°emotion a permis à cette banque de se démarquer de ses concurrents et de renforcer le sentiment de proximité avec ses clients.

Si vous souhaitez en découvrir davantage sur la solution, vous pouvez découvrir nos cas clients.