Comment Staysure utilise l'IA pour renforcer la confiance de sa clientèle

N.B. Veuillez noter que cette étude de cas a été écrite en 2019 et mise à jour en 2023.

« Ça vaut la peine d'être bien fait ». C'est précisément la philosophie grâce à laquelle une compagnie d'assurance voyage, Staysure.co.uk, a réussi à établir des relations durables avec ses 3 millions d'assurés au cours des 10 dernières années.

La confiance que Staysure a instaurée avec ses clients se reflète dans plus de 200 000 avis cinq étoiles de Trustpilot, plus que tout autre fournisseur d'assurance voyage.

Avec des milliers de nouveaux avis chaque mois, l'entreprise spécialisée dans l'assurance voyage pour les personnes de plus de 50 ans a cherché de nouvelles façons d'analyser ce feedback et d'en savoir davantage sur les besoins de ses clients.

Les étoiles ne vous racontent qu'une partie de l'histoire

Afin de mieux comprendre ce que des milliers de clients pensent et disent de Staysure et pour résoudre les problèmes des clients le plus efficacement possible, l'entreprise basée à Northampton a décidé d'emprunter une voie innovante : elle utilise son nouvel outil d'IA intitulé « Analyse sémantique des avis » qui identifie les thèmes et le sentiment des clients dans chaque avis, comme base de données pour ses ateliers d'innovation en interne.

Bien que ces ateliers d'innovation soient encore une approche assez nouvelle, ils ont déjà fait leurs preuves en donnant des résultats positifs à Staysure : ils impliquent différentes équipes et proposent de nombreuses idées pour résoudre tout problème commercial. Le groupe de travail s'appuie sur des rapports basés sur les données du nouvel outil de Trustpilot pour identifier les plaintes les plus fréquentes des clients et se concentrer sur le développement de nouvelles solutions.

« Bien que nous n'en soyons qu'au début, l'outil Analyse sémantique des avis s'avère être déjà un excellent moyen d'obtenir des données utiles qui vont déterminer le thème de discussion de nos forums et de nos ateliers. Nous y présentons les sujets identifiés par Trustpilot et en discutons avec le forum dans le cadre d'une session ouverte, où chacun propose des idées et des suggestions intéressantes. Grâce à ces réunions, nous sommes en mesure d'identifier un certain nombre de solutions réalisables, notamment l'amélioration de nos processus de changement, de nos équipes marketing, de nos prix et de nos produits... »

La confiance comme fondement d'une relation durable avec la clientèle

La confiance est un facteur clé pour l'activité de Staysure. L'entreprise s'est spécialisée dans les assurances sur mesure pour les voyageurs de plus de 50 ans, qui ont souvent besoin d'une assistance médicale particulière ou souffrent de maladies préexistantes qui rendent leurs voyages plus difficiles.

Cette catégorie de voyageurs souhaite avant tout se sentir en sécurité lors de ses voyages. Ils ne sont pas à l'abri de tomber malades ou de se blesser, or un traitement à l'étranger entraîne souvent des frais considérables. C'est pourquoi les assurés doivent avant tout avoir confiance et savoir que l'entreprise qu'ils ont choisie est la meilleure option pour eux. Il faut donc trouver un juste équilibre entre fiabilité et qualité du service.

Pour gagner la confiance de son audience, Staysure propose non seulement des assurances sur mesure, mais établit également une connexion avec sa clientèle. Avec plus de 3 millions d'assurés et de 250 000 avis, il peut s'avérer compliqué de garder un œil sur la satisfaction de ses clients et de répondre aux attentes de chacun d'eux.

Staysure reçoit plus d'un millier d'avis chaque mois et, comme toute entreprise dont la clientèle augmente rapidement, l'expert en assurance a progressivement pris conscience de certaines tendances qui apparaissaient à plus grande échelle. Mais il est long et fastidieux d'en tirer des informations exploitables – à moins d'avoir accès à un outil d'intelligence artificielle capable de détecter les tendances quasiment en temps réel.

« L'outil Analyse sémantique des avis nous épargne une grande partie du travail manuel réalisé auparavant en classant nous-mêmes les avis par thème. Comme nous recevions de nombreux avis, cette démarche nous prenait beaucoup de temps et d'énergie. Lors des réunions mensuelles, nous pouvons désormais donner aux principales parties prenantes un aperçu des thèmes qui fonctionnent bien (et moins bien), en mettant en évidence nos principaux points faibles à l'aide des heat maps. »

En tant que membre de l'équipe Customer Experience de Staysure, Ellie a utilisé l'outil de Trustpilot, Analyse sémantique des avis, afin d'identifier les sujets pertinents en fonction du sentiment des clients et de classer par ordre de priorité les doléances qui requièrent une attention immédiate. Cette approche a par exemple permis à son équipe d'identifier les « réductions » comme un sujet pertinent nécessitant des améliorations.

« La question des "réductions" étant l'un des thèmes les plus fréquemment abordés, nous avons commencé à examiner de plus près nos avis clients sur ce sujet. Nous avons constaté que les clients émettaient des critiques parce qu'ils considéraient nos remises marketing comme trompeuses et peu transparentes. Le même feedback nous a été adressé par d'autres canaux de l'entreprise, notamment via notre chat en ligne, des appels à notre service client et une enquête de serveur vocal interactif. Dans un deuxième temps, nous avons demandé au service marketing comment nous pouvions promouvoir cette réduction et clarifier les clauses de non-responsabilité, par exemple en les incluant dans la bannière de réduction et non en bas de la page web, à côté d'autres conditions générales. Il s'agit d'un petit changement, mais gagner la confiance de la clientèle peut vraiment faire la différence à long terme. »

Une IA peut-elle anticiper les attentes de la clientèle ?

L'outil Analyse sémantique des avis permet une analyse complète des sentiments et offre à des entreprises comme la vôtre une chance unique d'apprendre de sa clientèle et d'identifier les tendances de la satisfaction clients – dans l'objectif d'améliorer son service client à long terme.

L'analyse des sentiments de milliers d'avis est effectuée par une IA, un algorithme d'apprentissage automatique spécialement développé à cet effet, qui a analysé jusqu'à présent plus de 31 millions d'avis Trustpilot et y a identifié 45 millions de thèmes et de sentiments clients.

« Notre objectif était de développer un outil de Business Intelligence efficace. Nous savons que les entreprises collectent des avis pour mieux comprendre ce que leurs clients pensent de leurs performances. Mais comme nombre d'entre elles disposent de dizaines de milliers d'avis, notre outil doit les aider – si possible presque en temps réel – à analyser les souhaits de leurs clients, à identifier les tendances et à initier des changements positifs. Grâce à l'outil Analyse sémantique des avis, les entreprises peuvent prendre des décisions basées sur des données et sur l'IA et améliorer constamment leurs produits ou services. »

Vous souhaitez vous aussi approfondir l'analyse des avis de confiance ? Alors n'hésitez pas à tester la version gratuite de Trustpilot. Il vous suffit de cliquer sur le lien ci-dessous.