Analytics · Predictive
Predictive Satisfaction
Prédisez la satisfaction client avant le retour de l'enquête. Predictive Satisfaction Score note chaque client à partir de signaux comportementaux et opérationnels, pour détecter l'insatisfaction tant que vous pouvez encore agir.
Ce que cela vous apporte
Prévoyez la satisfaction à partir de signaux comportementaux.
- Predict satisfaction without waiting for surveys
- Detect at-risk customers earlier
- Extend visibility beyond survey respondents
- Enable proactive outreach and intervention
Comment ça marche
Un parcours clair, du départ au résultat
Unifier
Rassemblez les signaux d'enquête, comportementaux, opérationnels et d'interaction dans un seul jeu de données client.
Modéliser
Entraînez un modèle sur votre historique pour prédire la satisfaction et le NPS de chaque client.
Noter
Rafraîchissez les prédictions en continu, couvrant les clients qui ne répondent jamais à une enquête.
Expliquer
Faites ressortir les facteurs derrière chaque note et signalez qui bascule à risque.
Intervenir
Orientez les clients à risque vers une action de contact, puis confirmez que la note prédite s'est rétablie.
Propulsé par le Hub
Pilotez en continu, sur le web et le mobile
- Satisfaction et NPS prédits, notés en continu sur toute votre base
- Signaux comportementaux, opérationnels et d'enquête unifiés dans un seul modèle
- Explication au niveau des facteurs et alertes de risque poussées vers le CRM et les workflows
Ce que vous obtenez
Des livrables prêts à l'emploi
Prédictions
Satisfaction et NPS prédits sur toute la base, avec la précision du modèle.
Facteurs de satisfaction
Ce qui fait bouger la satisfaction, classé par impact, avec analyse de sensibilité.
Clients à risque
Risque prédit par client, priorisé pour un contact proactif.
Distribution du risque
Risque prédit élevé, moyen et faible sur l'ensemble de votre base.
Méthodologie
Une note d'enquête vous dit où vous étiez, pas où vous allez
Une note de satisfaction brute rapporte le ressenti des clients à la période précédente, a posteriori. Nous ajustons un modèle sur vos facteurs d'enquête, prévoyons la note de la période suivante et la trajectoire à six mois de chaque client, et faisons ressortir qui décline, pour que vous agissiez sur la direction de la satisfaction, pas seulement sur son passé.
Une note d'enquête statique
- Rapporte la note une fois la période close
- Un indicateur retardé de ce que les clients ressentaient déjà
- Aucune visibilité sur la direction de la note
- Réagit après la baisse de la satisfaction
Intellimark predictive satisfaction
- Prédit une note de satisfaction pour chaque client de vos données
- Prévoit la note de la période suivante et la trajectoire à six mois par client
- Pondère les facteurs d'enquête qui font le plus bouger la note, par régression
- Signale tôt les clients en déclin, tant que vous pouvez encore agir
Fondé sur la recherche sur la non-réponse aux enquêtes et la prédiction comportementale : Non-response bias in satisfaction surveys (peer-reviewed, PMC) · Leveraging non-respondent data in satisfaction modeling (Journal of Business Research) · Predictive NPS and CSAT (QuestionPro)
Réalité du marché
Pourquoi cela compte aujourd'hui
10-30%
est la fourchette d'un bon taux de réponse aux enquêtes, donc la plupart des clients ne vous disent jamais leur ressenti
SurveyMonkey37%
des organisations se sentent bien préparées à exploiter les retours clients en temps réel, donc la plupart réagissent trop tard
CRM Magazine, citing ForresterQuestions
fréquentes
Qu'est-ce qu'un Predictive Satisfaction Score ? +
Un modèle qui prédit le niveau de satisfaction de chaque client, et son risque d'attrition, à partir de signaux comportementaux, opérationnels et d'enquête, afin de voir le ressenti sans attendre une réponse.
En quoi diffère-t-il des enquêtes CSAT ou NPS ? +
Les enquêtes mesurent les clients qui répondent, a posteriori. La prédiction note chaque client en continu, y compris la majorité silencieuse, et signale le risque assez tôt pour agir.
Quelle est sa précision ? +
Les modèles sont entraînés et validés sur votre propre historique, et nous rapportons la précision prédit-vs-réel pour que vous puissiez vous fier à la note avant d'agir.
Qui l'utilise ? +
Les équipes Customer Success, rétention et CX qui doivent intervenir auprès des clients à risque avant qu'un renouvellement ne dérape ou qu'une relation ne se dégrade.